算法和数据结构

  • 数组、链表、二叉树、队列、栈的各种操作(性能,场景)
  • 二分查找和各种变种的二分查找
  • 各类排序算法以及复杂度分析(快排、归并、堆)
  • 各类算法题(手写)
  • 理解并可以分析时间和空间复杂度。
  • 动态规划(笔试回回有。。)、贪心。
  • 红黑树、AVL树、Hash树、Tire树、B树、B+树。
  • 图算法(比较少,也就两个最短路径算法理解吧)

计算机网络

1.OSI7层模型(TCP4层)

  • 每层的协议
  • url到页面的过程

2.HTTP

  • http/https 1.0、1.1、2.0
  • get/post 以及幂等性
  • http 协议头相关
  • 网络攻击(CSRF、XSS)

3.TCP/IP

  • 三次握手、四次挥手
  • 拥塞控制(过程、阈值)
  • 流量控制与滑动窗口
  • TCP与UDP比较
  • 子网划分(一般只有笔试有)
  • DDos攻击

4.IO/NIO/AIO

  • 三者原理,各个语言是怎么实现的
  • Netty
  • Linux内核select poll epoll

数据库(最多的还是mysql,Nosql有redis)

1.mysql和nosql

  • 索引(包括分类及优化方式,失效条件,底层结构)
  • sql语法(join,union,子查询,having,group by)
  • 引擎对比(InnoDB,MyISAM)
  • 数据库的锁(行锁,表锁,页级锁,意向锁,读锁,写锁,悲观锁,乐观锁,以及加锁的select sql方式)
  • 隔离级别,依次解决的问题(脏读、不可重复读、幻读)
  • 事务的ACID
  • B树、B+树
  • 优化(explain,慢查询,show profile)
  • 数据库的范式。
  • 分库分表,主从复制,读写分离。
  • Nosql相关(redis和memcached区别之类的,如果你熟悉redis,redis还有一堆要问的)

2.操作系统:

  • 进程通信IPC(几种方式),与线程区别
  • OS的几种策略(页面置换,进程调度等,每个里面有几种算法)
  • 互斥与死锁相关的
  • linux常用命令(问的时候都会给具体某一个场景)
  • Linux内核相关(select、poll、epoll)

3.编程语言(这里只说Java):

  • 把我之后的面经过一遍,Java感觉覆盖的就差不多了,不过下面还是分个类。
  • Java基础(面向对象、四个特性、重载重写、static和final等等很多东西)
  • 集合(HashMap、ConcurrentHashMap、各种List,最好结合源码看)
  • 并发和多线程(线程池、SYNC和Lock锁机制、线程通信、volatile、ThreadLocal、CyclicBarrier、Atom包、CountDownLatch、AQS、CAS原理等等)
  • JVM(内存模型、GC垃圾回收,包括分代,GC算法,收集器、类加载和双亲委派、JVM调优,内存泄漏和内存溢出)
  • IO/NIO相关
  • 反射和代理、异常、Java8相关、序列化
  • 设计模式(常用的,jdk中有的)
  • Web相关(servlet、cookie/session、Spring 、Mybatis、Tomcat、Hibernate等) 、ioc、mvc、事务、动态代理>
  • 看jdk源码

项目实战经历

  • 这个每个人的项目不同,覆盖的技术也不一样,所以不能统一去说。
  • 这里的技巧呢,无非是找到自己项目中的亮点,简历上叙述的简练并且吸引眼球,同时自己要很熟悉这个点(毕竟可以提前准备)
  • 最好自己多练,就像有个剧本或者稿子一样,保证面试中可以很熟练通俗地讲出,并且让人听着很舒服。

分布式架构:

  • CAP原理和BASE理论。
  • Nosql与KV存储(redis,hbase,mongodb,memcached等)
  • 服务化理论(包括服务发现、治理等,zookeeper、etcd、springcloud微服务、)
  • 负载均衡(原理、cdn、一致性hash)
  • RPC框架(包括整体的一些框架理论,通信的netty,序列化协议thrift,protobuff等)
  • 消息队列(原理、kafka,activeMQ,rocketMQ)
  • 分布式存储系统(GFS、HDFS、fastDFS)、存储模型(skipList、LSM等)
  • 分布式事务、分布式锁等

脚本语言:(只是作为横向扩充,一般问到linux也会问问shell脚本)

  • python
  • php
  • shell
  • golang

大数据与数据分析:

  • hadoop生态圈(hive、hbase、hdfs、zookeeper、storm、kafka)
  • spark体系
  • 语言:python、R、scala
  • 搜索引擎与技术

机器学习算法:

  • 模型和算法很多。不细说了,如果很熟练就去投算法,国内很多公司都算法岗都很稀缺,其他岗可以大概了解下理论。

其他工具的理论和使用:

  • 这个更多了,问的多的比如git、docker、maven/gradle、Jenkins等等,自己需要的话选择性地去学。

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