面渣自救攻略！阿里架构师耗时3个月手码的Java面试手册

 前言

小编的好友最近给我分享了个好东西，忍不住拿出来跟大家也分享分享。

这份文档由阿里巴巴架构师牵头，结合了部门上上下下 P6 - P8 级员工的想法，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）

每个知识点都有左侧导航书签页，看的时候十分方便，由于内容较多，这里就截取一部分图吧。

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：

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