重磅来袭!阿里6名大佬共同编写的“Java面试指南”,内容全面精细,你确定不看看吗?
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
- 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
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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