全网首次公开:Java 面试参考指南 V3.0 版(完美契合当下所有互联网公司面试需求)
这份文档由阿里巴巴架构师牵头,联合了部门上上下下 P6 - P8 级岗位众人的意见,1.0 版本由此诞生。(这阵容,质量就不用我多说了吧)内容非常全面,主要是结合了互联网大厂的面试需求点,包含了:
分布式架构(大型网站系统的特点+架构演化发展历程+微服务)
中间件技术(缓存+消息队列+搜索引擎)
大数据与高并发技术(秒杀架构设计+数据库架构+阿里巴巴商品信息存放技术+限流算法)
数据库(索引+开发规范+范式+事务+MVCC)
设计模式与实践(常用设计模式+AOP/IOC+Zookeeper)
数据结构与算法(常见算法+红黑树等+HashMap)
虚拟化技术(JVM 内存管理+Docker+Jenkins)
面试题实例(真实面试场景提问)
每个知识点都有左侧导航书签页,看的时候十分方便,由于内容较多,这里就截取一部分图吧。需要的记得添加小助理 vx:1426687161 即可,无套路的真诚分享!
设计模式与实践
OOP 五大原则 SOLID
单一责任原则
开放封闭原则
里氏替换原则
依赖倒置原则
接口分离原则
面向切面编程(AOP)+控制反转 IOC
基本思想
登录验证
基于 RBAC 的权限管理
日志记录
事务处理
统一异常处理
设计模式
代理模式
工厂模式
观察者模式
Zookeeper
ZK 简述
存储结构
应用场景
写数据流程
Leader 选举
中间件
缓存
为什么要使用缓存
优秀的缓存系统 Redis
redis 为什么这么快
redis 的数据类型,以及每种数据类型的使用场景
redis 的过期策略以及内存淘汰机制
渐进式 ReHash
渐进式 rehash 的原因
缓存穿透
缓存雪崩
消息队列
消息队列应用场景
异步处理
应用解耦
流里削锋
日志处理
消息通讯
消息中间件案例
JMS 消息服务
防止消息丢失
消息的幂等处理
消息的按序处理
搜索引擎
概述
特点(优势)
使用场景
倒排索引
创建索引
搜索索引
Lucene 和 ElasticSearch
分词器
大数据处理与高并发
秒杀架构设计
业务特点
技术难点
架构设计思想
整体架构
客户端优化
API 接入层优化
SOA 服务层优化
秒杀整体流程
数据库架构
单机 MySQL 的美好年代
Memcached(缓存)+MySQL+垂直拆分
Mysql 主从复制读写分离
分表分库+水平拆分+mysql 集群
MySQL 的扩展性瓶颈
为什么要使用 NOSQL NOT ONLY SQL
传统 RDBMS VS NOSQL
NOSQL 数据库的类型
阿里巴巴中文站商品信息如何存放
商品基本信息
商品描述、详情、评价信息(多文字类)
商品的图片
商品的关键字
商品的波段性的热点高频信息
商品的交易、价格计算、积分累计
大型互联网应用(大数据、高并发、多样数据类型)的难点和解决方案
数据的水平拆分和垂直拆分
垂直拆分
水平拆分
拆分原则
案例分析
分布式事务
假如没有分布式事务
什么是分布式事务?
XA 两阶段提交(2PC)
XA 三阶段提交(3PC)
MQ 事务
TCC 事务
BitMap+Bloom Filter
Bit-map 的基本思想
Bit-map 应用之快速排序
Bit-map 应用之快速去重
Bit-map 应用之快速查询
Bit-map 扩展——Bloom Filter(布隆过滤器)
常见的限流算法+一致性 Hash 算法
计数器法
滑动窗口
漏桶算法
令牌桶算法
计数器 VS 滑动窗口
漏桶算法 VS 令牌桶算法
负载均衡
dns 域名解析负载均衡
反向代理负载均衡
http 重定向协议实现负载均衡
分层的负载均衡算法
数据库
数据库开发规范
数据库三范式
基础规范
命名规范
字段设计规范
数据库索引
MyISAM vs InnoDB
唯一 索引
非唯一索引
主键索引
聚集索引(聚簇索引)
扩展:聚集索引和非聚集索引的区别?分别在什么情况下使用?
索引实现机制
索引建立原则
并发事务带来的问题+MVCC(多版本并发控制)
丢失更新
脏读(未提交读)
不可重复读
幻读(Phantom Read)
事务隔离级别及锁的实现机制
一级封锁协议(对应 read uncommited)
二级封锁协议(对应 read commited)
三级封锁协议(对应 reapetable read)
最强封锁协议(对应 Serialization)
间隙锁与幻读
间隙锁(Next-Key 锁)
RR 级别下防止幻读
分布式架构
大型网站系统的特点
高并发,大流量
高可用
海量数据
用户分布广泛,网络情况复杂
安全环境恶劣
需求快速变更,发布频繁
渐进式发展
大型网站架构演化发展历程
初始阶段的网站架构
应用服务和数据服务分离
使用缓存改善网站性能
使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力
数据库读写分离
使用反向代理和 CDN 加速网站响应
使用分布式文件系统和分布式数据库系统
使用 NoSQL 和搜索引擎
业务拆分
分布式微服务
拆分 VS 集群
微服务 vs SOA
前后端完全分离与 Rest 规范
CAP 三进二和 Base 定理
分布式一致性理论 paxos、raft、zab 算法
数据结构与算法
树
BST 树
BST 树
AVL 树
红黑树
B-树
B+树
字典树
跳表
HashMap
ConcurrentHashMap
ConcurrentLinkedQueue
Topk 问题
容器虚拟化技术
资源池思想
作用
线程池
连接池
JVM 内存管理算法
判断对象是否存活
引用计数法
可达性分析算法
垃圾回收算法
标记-清除算法(Mark-Sweep)
复制算法(Copying)
标记-整理算法(Mark-Compact)
分代收集算法(Generational Collection)
容器虚拟化技术,Doocker 思想
为什么会有 docker
docker 理念
实现方式
docker 的组成
持续集成、持续发布,jenkins
持续集成
手动部署
自动部署
大厂面试实例真题
设计一个分布式环境下全局唯一的发号器
UUID
数据库自增长序列或字段
数据库 sequence 表以及乐观锁
Redis 生成 ID
Twitter 的 snowflake 算法
设计一个带有过期时间的 LRU 缓存
问题描述
问题分析
过期时间实现
维护一个线程
口惰性删除
设计一个分布式锁
什么是分布式锁?
我们需要怎样的分布式锁?
基于数据库做分布式锁
基于乐观锁
基于悲观锁
基于 Redis 做分布式锁
基于 redis 的 setnx()、expire() 方法做分布式锁
基于 redis 的 setnx()、get()、getset()方法做分布式锁
基于 ZooKeeper 做分布式锁
使用分布式锁的注意事项
分布式可重入锁的设计
设计一个分布式环境下的统一配置中心
配置中心概述
演进中的配置
配置中心之简版
配置中心之性能改进
配置中心之可用性改进
篇幅有限,无法一个问题一个答案的展示(这些技术难点与面试真题均已收集在了这份阿里巴巴大佬收集的这份“互联网面试参考指南里”),觉得有需要的读者朋友们,麻烦各位帮忙点赞评论一下(可以帮助更多的人看到哟!),
从实际情况看,如果你做研发,那首选还是应该去大厂。
第一,大厂更尊重技术,也愿意为技术人付更高的薪水。不吹不黑,大部分小公司老板根本意识不到技术的重要性。
第二,大厂有更大的用户量,更好的技术应用场景,嗯,高并发、大流量。
相信以上的这份大厂面试参考指南能够成为你进入 BATJMZ 等大厂的垫脚石。
如果你有需要的话,添加小助理 vx:1426687161 即可
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