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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/IOCZookeeper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DockerJenkins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。需要的可以在文末获取设计模式与实践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ZookeeperZK 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 Redisredis 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 NOSQLNOSQL 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BitMapBloom FilterBit-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HashMapConcurrentHashMapConcurrentLinkedQueueTopk 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 dockerdocker 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 IDTwitter 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。如果你有需要的话可以点击下方名片获取

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