前言
又要到金九银十了,每年9、10月份各大互联网公司都会周期性地发生人事变动,无论是刚进社会的职场小白,还是准备跳槽的“外卖员”,都会争取在这个时候获得新工作,或迎来晋升涨薪的最佳机会。
写下这篇文章没有别的意义,就单纯的分享一份阿里技术团队(权威性不言而喻)整合的对标金九银十的面试指南文档,希望能助力各位“格子衫骑手”,在面向金九银十时起到一定的帮助作用。
这份文档涵盖了分布式架构(大型网站架构特点与历程/微服务架构/前后端分离/CAP定理等)、消息中间件(缓存/消息队列/搜索引擎等)、大数据与高并发(秒杀架构设计/MySQL的扩展性瓶颈/阿里中文站商品信存放/分布式事务/负载均衡/限流算法等)、数据库(索引/事务隔离级别及锁的实现机制/MVCC等)、设计模式与实践(OOP五大原则SOLID/AOP/IOC等)、数据结构与算法(红黑树/B+树/Hashmap/集成化等)、面试真题剖析(真实面试场景提问)以及HR面要注意的一些问题。
由于涵盖的内容太全,为了给大家更好的展示文档内容,文章篇幅可能会有点长,还望大家可以耐心观看完,应该多少会对你些帮助。下面来看文档的主要内容。
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分布式架构
大型网站系统的特点
- 高并发,大流星
- 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
- 关系型数据库遵循ACID规则
- CAPE 三进二
- BASE定理
- 分布式-致性理论paxos. raft. zab算法
消息中间件
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
- 消息中间件示例
- JMS消息服务
- 防止消息丢失
- 消息的每等处理
- 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
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大数据与高并发
秒杀架构设计
- 业务介绍
- 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
- 秒杀整体流程图
- 总结
数据库架构发展历程
- 单机LMySQL的美好年代
- Memcached(缓存) +MySQL+垂直拆分
- Mysq|主从复制读写分离
- 分表分库+水平拆分+mysq|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
- Bi-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扩展一Bloom Flter(布隆过滤器)
Bloom Filter
常见的限流算法
- 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
一致性Hash算法
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数据库
数据库范式
- 1NF(第一范式)
- 2NF(第二范式)
- 3NF(第三范式)
数据库开发规范
- 基础规范
- 命名规范
- 字段设计规范
数据库索引
- 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
MyISAM vs InnoDB
并发事务带来的问题
- 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)
MVCC (多版本并发控制)
间隙锁与幻读
- 间隙锁(Next-Key锁)
- RR级别下防止幻读
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
设计模式
代理模式
- 定义与举例
- 静态代理
- 动态代理
面向切面编程(AOP)
- 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
工厂模式
- 简单工厂
- 工厂方法
- 抽象工厂
控制反转IOC
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
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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
- 简介
- 内部实现
- 存储结构-字段
- 功能实现-方法
- 线程安全性
ConcurrentHashMap
- 锁分段技术
- CAS无锁算法
ConcurrentLinkedQueue
- 延迟更新tail节点
- 延迟删除head节点
Topk问题
- 简述
- 解决方案
- 实际运行
- 经常被提及的该类问题
重复问题
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
- 垃圾回收算法
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
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面试真题剖析
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
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setnx0. expire0 方法做分布式锁
- 基于redis的setrnx0. get0 getset0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
如何准备HR面试
一. 肯定是个简单自我介绍
二. 你为什么想离开现在的工作单位?(可以从以下三个方面回答)
1. 晋升和考核制度不明确
2. 过于程序化的工作接触不到不同的信息和知识
3. 想进入更加优秀的公司得到更好的发展
三. 你现在找工作,考虑的几个最重要的因素有哪些?(参考)
1. 公司未来的发展以及优势
2. 自己在公司的发展
3. 公司同事之间的氛围
4. 满意的薪酬
四. 你对我们公司了解有多少
百度:岗位、公司历史/文化/产品
五. 你期望的薪资是多少(参考)
适当的比你内心期望高一点,有议价的空间。可以委婉一点,表明会把工作做好,用努力换取更多的收入。
注:hr一般会先问你当前的薪资问题,这个千万不能造假,面试完后一般会要求你提供薪资证明或打印工资流水
六. 入职以后你准备如何展开你的工作(可以参考下面的3条秘籍)
第一阶段:
熟悉我的岗位相关的技术栈和业务,做到能hold住业务
第二阶段:
从已有工作中找到改进点或创新方向,注入创新
第三阶段:
让我们所做的工作在业界有一定的影响力,如发paper、参加论坛
七. 你对自己未来有什么规划,想走技术路线还是管理路线(可以从以下3个方面参考)
1. 确定自己的职业发展目标
2. 把个人发展目标分解成阶段性目标
3. 提出个人在达成目标的过程中希望公司提供的支持
还有一些小问题我在这里就不一一赘述了,如果有什么总结的不全的地方还望各位老哥海涵,评论区指正。
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