Java工程师跳槽经验分享,附答案解析
作者:互联网
# 数据库
* **2.1 池化技术:如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗?**
* **2.2 数据库优化方案(一):查询请求增加时,如何做主从分离?**
* **2.3 数据库优化方案(二):写入数据量增加时,如何实现分库分表?**
* **2.4 发号器:如何保证分库分表后ID的全局唯一性?**
* **2.5 NoSQL:在高并发场景下,数据库和NoSQL如何做到互补?**
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# 缓存
* **3.1 缓存:数据库成为瓶颈后,动态数据的查询要如何加速?**
* **3.2 缓存的使用姿势(一):如何选择缓存的读写策略?**
* **3.3 缓存的使用姿势(二):缓存如何做到高可用?**
* **3.4 缓存的使用姿势(三):缓存穿透了怎么办?**
* **3.5 CDN:静态资源如何加速?**
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# 消息队列
* **4.1 消息队列:秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求?**
* **4.2 消息投递:如何保证消息仅仅被消费一次?**
* **4.3 消息队列:如何降低消息队列系统中消息的延迟?**
* **4.4 面试现场第二期:当问到项目经 历时,面试官究竟想要了解什么?**
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# 分布式服务
* **5.1 系统架构:每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗?**
* **5.2 微服务架构:微服务化后,系统架构要如何改造?**
* **5.3 RPC框架:10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用?**
* **5.4 注册中心:分布式系统如何寻址?**
* **5.5 分布式Trace:横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查?**
* **5.6 负载均衡:怎样提升系统的横向扩展能力?**
* **5.7 API网关:系统的门面要如何做呢?**
* **5.8 多机房部署:跨地域的分布式系统如何做?**
* **5.9 Service Mesh:如何屏蔽服务化系统的服务治理细节?**
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# 维护
* **6.1 给系统加上眼睛:服务端监控要怎么做?**
* **6.2 应用性能管理:用户的使用体验应该如何监控?**
* **6.3 压力测试:怎样设计全链路压力测试平台?**
* **6.4 配置管理:成千上万的配置项要如何管理?**
* **6.5 降级熔断:如何屏蔽非核心系统故障的影响?**
* **6.6 流量控制:高并发系统中我们如何操纵流量?**
* **6.7 面试现场第三期:你要如何准备一场技术面试呢?**
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# 实战
* **7.1 计数系统设计(一):面对海量数据的计数器要如何做?**
* **7.2 计数系统设计(二):50万QPS下如何设计未读数系统?**
* **7.3 信息流设计(一):通用信息流系统的推模式要如何做?**
* **7.4 信息流设计(二):通用信息流系统的拉模式要如何做?**
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**高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。**
## 总结
面试难免让人焦虑不安。经历过的人都懂的。但是如果你提前预测面试官要问你的问题并想出得体的回答方式,就会容易很多。
此外,都说“面试造火箭,工作拧螺丝”,那对于准备面试的朋友,你只需懂一个字:刷!
给我刷刷刷刷,使劲儿刷刷刷刷刷!今天既是来谈面试的,那就必须得来整点面试真题,这不花了我整28天,做了份“Java一线大厂高岗面试题解析合集:JAVA基础-中级-高级面试+SSM框架+分布式+性能调优+微服务+并发编程+网络+设计模式+数据结构与算法等”
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且除了单纯的刷题,也得需准备一本【JAVA进阶核心知识手册】:JVM、JAVA集合、JAVA多线程并发、JAVA基础、Spring 原理、微服务、Netty与RPC、网络、日志、Zookeeper、Kafka、RabbitMQ、Hbase、MongoDB、Cassandra、设计模式、负载均衡、数据库、一致性算法、JAVA算法、数据结构、加密算法、分布式缓存、Hadoop、Spark、Storm、YARN、机器学习、云计算,用来查漏补缺最好不过。
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