前言

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)

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

  • 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

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,可以看这里:

由于篇幅受限,有需要的小伙伴可以私信【Java面试】即可!感谢支持!!

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