惨遭腾讯面试官吊打高并发系统设计,回来学习2400小时后成功复仇!

电路方案分析(十二)USB Type-C PD 移动电源参考设计方案 TPD8S300为USB Type-C连接器的CC1,CC2,SBU1和SBU2引脚集成了四个通道的20v短到vbus和过压保护。TPD8S300集成了八个IEC61000-4-2ESD保护通道,用于USB Type-C连接器的CC1、CC2、SBU1、SBU2、DP_T (顶侧D-) 、DM_T (顶侧D-) 、DP_B (底侧D-) 引脚。当电源组是接收器并为其自身的电池充电时,该芯片会对电池充电,而在电源模式期间,该芯片充当DC-DC转换器以生成VBUS。 阅读详情

去年的金九银十,我和大多数的同行一样加入了升职涨薪的潮水,我早在2个月前就开始准备,我觉得自己在技术方面完全没有问题,于是这两个月我每天在公司摸鱼2小时,回家刷2小时,前前后后刷了几千到面试题,Leetcode也刷了100多道!

说实话我在去面试腾讯的时候我一点都不紧张,甚至有点开心,毕竟自己马上就要实现大厂梦了,甚至已经把租房选好了!

前两面都没什么问题,第三面的时候我和往常一样信心满满地去面试,这两天已经在幻想自己去工作第一天怎么做自我介绍了,可惜我大意了,没有闪。面试官问了我一个难度偏高地高并发系统设计实战题:

面对海量数据的计数器要如何做?

我:“???阿巴阿巴阿巴阿巴”

面试官:“好的,我没什么问题了,如果有问题也不会到我这里”

面试结束。


等了一个月都没有等来第四面的通知,我也没有去面试别的互联网企业,毕竟当时都觉得自己比过了,有几家还算可以的企业面试我都推掉了,只能是在现在这家公司继续干几个月(但是因为面试请假比较多,公司也看出来了,一直在打压我,相当的煎熬),熬到今年的金三银四再冲一次腾讯,誓要吊打面试官!

于是我找到了我万所不能的学长,问问他当初是如何去学习高并发系统设计的?

学长:“现在是知识付费时代,报培训机构啊!”

我:“没钱啊!”

学长:“开玩笑的啦,这个资料你拿过去学就完事了,看完这个要是还学不会我建议你去当滴滴司机!”

我:“是不是真的这么厉害?”

学长:“不信?那我撤回了!”

我:“你撤回啊,我都下载完了,不怕!”

在学习这个之前我请了年假,出去旅游放松了一下,疏解了一下自己的心情,也是好好调整自己的状态,备战金三银四,不能够再出现任何的差池!

旅游回来后我迅速进入状态(说实话旅游放松是真的舒服,大家有机会一定要去),仔细看了一下作者的写作风格比较偏博文,相对来说距离感比较小,你并不会觉得这是个大佬。

在讲解知识点的时候也是由浅入深,循序渐进,让我们很好去理解,还有实战去帮助大家去巩固,在面试官的刁难下你也能够从容面对!

下面我就来介绍一下这份学习资料有多厉害!

PS:由于篇幅原因这里不能把资料的全部内容展示出来,仅能够展示一部分截图,文末会有资料的免费获取方式!

Step ①:基础

首先,我们需要了解一下知识点:

  1. 高并发系统:它的通用设计方法是什么
  2. 架构分层:我们为什么一定要这么做?
  3. 系统设计目标(一):如何提升系统性能?
  4. 系统设计目标(二):系统怎样做到高可用?
  5. 系统设计目标(三):如何让系统易于扩展?

Step ②:数据库

在第一步中,我已经从宏观的角度带你了解了高并发系统设计的基础知识,你已经知晓了,我们系统设计的目的是为了获得更好的性能、更高的可用性,以及更强的系统扩展能力。

那么在这一步,我们正式进入演进篇,我会再从局部出发,带你逐一了解完成这些目标会使用到的一些方法,这些方法会针对性地解决高并发系统设计中出现的问题。

  1. 池化技术:如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗?
  2. 数据库优化方案(一):查询请求增加时,如何做主从分离?
  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?
  4. 发号器:如何保证分库分表后ID的全局唯一性?
  5. NoSQL:在高并发场景下,数据库和NoSQL如何做到互补?

Step ③:缓存

通过前面数据库篇的学习,你已经了解了在高并发大流量下,数据库层的演进过程以及库表设计上的考虑点。

那么我将从缓存定义、缓存分类和缓存优势劣势三个方面全方位带你掌握缓存的设计思想和理念,带你针对性地掌握使用缓存的正确姿势,以便让你在实际工作中能够更好地使用缓存提升整体系统的性能。

  1. 缓存:数据库成为瓶颈后,动态数据的查询要如何加速?
  2. 缓存的使用姿势(一):如何选择缓存的读写策略?
  3. 缓存的使用姿势(二):缓存如何做到高可用?
  4. 缓存的使用姿势(三):缓存穿透了怎么办?
  5. CDN:静态资源如何加速?

Stpe ④:消息队列

1 秒钟之内,有 1 万个数据库连接同时达到,系统的数据库濒临崩溃,寻找能够应对如此高并发的写请求方案迫在眉睫。这时你想到了消息队列。

这里我会从以下几个问题去带大家学习如何使用消息队列解决秒杀场景下的问题:

  1. 消息队列:秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求?
  2. 消息投递:如何保证消息仅仅被消费一次?
  3. 消息队列:如何降低消息队列系统中消息的延迟?

Step ⑤:分布式服务

通过前面几个篇章的内容,你已经从数据库、缓存和消息队列的角度对自己的垂直电商系统在性能、可用性和扩展性上做了优化。

但是有一个问题一直萦绕在你的心里:究竟是什么促使我们将一体化架构,拆分成微服务化架构?是不是说系统的整体 QPS 到了 1 万,或者到了 2 万,就一定要做微服务化拆分呢?

我将从以下几个点去讲解,为什么我们要用分布式服务?它好在哪里、如何实现?

  1. 系统架构:每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗?
  2. 微服务架构:微服务化后,系统架构要如何改造?
  3. RPC框架:10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用?
  4. 注册中心:分布式系统如何寻址?
  5. 分布式Trace:横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查?
  6. 负载均衡:怎样提升系统的横向扩展能力?
  7. API网关:系统的门面要如何做呢?
  8. 多机房部署:跨地域的分布式系统如何做?
  9. Service Mesh:如何屏蔽服务化系统的服务治理细节?

Step ⑥:维护

要想快速地发现和定位业务系统中出现的问题,必须搭建一套完善的服务端监控体系。正所谓“道路千万条,监控第一条,监控不到位,领导两行泪”。不过,在搭建的过程中,你的团队又陷入了困境:

  • 首先,监控的指标要如何选择呢?
  • 采集这些指标可以有哪些方法和途径呢?
  • 指标采集到之后又要如何处理和展示呢?

这些问题,一环扣一环,关乎着系统的稳定性和可用性,通过完成一下这些,我就带你解决这些问题,搭建一套服务端监控体系。

  1. 给系统加上眼睛:服务端监控要怎么做?
  2. 应用性能管理:用户的使用体验应该如何监控?
  3. 压力测试:怎样设计全链路压力测试平台?
  4. 配置管理:成千上万的配置项要如何管理?
  5. 降级熔断:如何屏蔽非核心系统故障的影响?
  6. 流量控制:高并发系统中我们如何操纵流量?

Step ⑦:实战

在前面,我分别从数据库、缓存、消息队列和分布式服务化的角度,带你了解了面对高并发的时候要如何保证系统的高性能、高可用和高可扩展。其中虽然有大量的例子辅助你理解理论知识,但是没有一个完整的实例帮你把知识串起来。

所以,为了将我们提及的知识落地,在实战篇中,我会以微博为背景,用两个完整的案例带你从实践的角度应对高并发大流量的冲击,期望给你一个更加具体的感性认识,为你在实现类似系统的时候提供一些思路。

  1. 计数系统设计(一):面对海量数据的计数器要如何做?
  2. 计数系统设计(二):50万QPS下如何设计未读数系统?
  3. 信息流设计(一):通用信息流系统的推模式要如何做?
  4. 信息流设计(二):通用信息流系统的拉模式要如何做?

面试经验分享

1.什么才是研发面试考察的核心?

2.考前究竟要不要刷题?

3.面试中有哪些面试雷区?

1.什么才是研发面试考察的核心?

研发面试考察的核心:其实说句老实话,研发面试所考察的最核心的能力就是… 代码能力!

代码能力是计算机专业的基础。可否在有限时间内写出清晰简洁、逻辑清晰的代码,不只能够考察出候选人是否有扎实的基本功,也可让面试官对候选人在将来是否可以胜任相应的岗位工做有一个基础判断。

面试两场以后我发现,有的候选人刚开始聊项目聊得很是开心,一些细节问题回答得都挺不错的,可一旦到了手写代码这一关,连二分查找都写不出来的大有人在。

平时写的代码多很少,面试以前有没有作过准备,有经验的面试官一眼就能够判断出来。因此这里给你们分享三点建议:

一、增强基本功,增长代码量

多看优秀的源代码,认真从效率、逻辑等方面分析他人如何简洁明晰地实现一个函数,这对提高本身的基本代码能力有很大的帮助。

二、面试前多作题,保持手感很重要

面试以前多作些练习,这不只能够加快答题速度,也会让本身养成较为规范的答题习惯。

三、复盘笔试答案,思考更优解

最后,很多面试官喜欢在面试的时候复盘笔试题目,与候选人讨论题目的更优解,从而考察考生是否具有主动思考能力。

2.考前究竟要不要刷题?

不过更但愿触类旁通

在面试过程当中,常常会有同窗很是骄傲地坦白道:“我没有刷题。”

而在这里我想表明广大面试官表个态:咱们不反对刷题,甚至但愿同窗们在大量作题以后,可以灵活运用、触类旁通。

大量作题不只能够在短期内提升同窗们的解题速度,也会在必定程度上帮助你拓展本身的答题思路。

固然,若是发现同窗刷题,面试官也会变种问题,从侧面考察同窗是否死记硬背答案。做为春招的面试官、你将来的潜在同事,咱们更但愿同窗们可以灵活贯通。

因此说,该准备准备,该刷题刷题,临时抱佛脚至少体现了你对面试重视是否是?等你题目刷到必定程度,你就会发现本身的能力有了一个量变到质变的提高。

ps :文章结尾我整理收集了一些,大厂最新的面试题合集,免费分享,需要的可以点赞后获取一下。

3.面试中有哪些面试雷区?


1.诚实守信是作人第一要务,也是大厂用人的底线。

大家要知道,即便是视频面试,面试官也是能够看到考生行为的!答应我,像相似「一边考试一边用 ipad 查答案」这种事情千万不要干好嘛!做为考官的我在摄像头另外一边看到了也是很尴尬的…

2.不要给自己挖坑

你要对你自己写的简历负责。因为面试时,面试官通常会拿着你的简历,问里边的各种细节。技术细节、工作经历、项目情况等。你必须对自己写下的每个字后面的隐藏话题做充足的准备。

3.简历要有辨识度

通常一个职位可能收到的简历比较多,这时候怎么使你的简历能在众多对手中脱颖而出,获得面试邀约呢?要有“辨识度”,最好达到的效果是,面试官觉得看完这个简历,觉得很想见见这个人。

4.针对不同的公司对简历进行微调

有时候有必要针对面试公司的业务对你的简历进行微调。比如对方是个做移动医疗的公司。而你恰好做过类似项目,就可以将该部分的项目介绍的排序提至第一位。并将对移动医疗的经验加重描写。以达到和职位更匹配的效果。

尾声

无论什么技术,热不热门,学习都是不可间断的,乘着年轻磨砺技术才是王道,不然在程序员这个后浪一波比一波汹涌的职业里混,你想吃青春饭都吃不了几年。不过,想提升是一回事,如何有效提升就是另一回事了。我工作近十年,也带过不少实习生、应届生,很多年轻人真的很努力在学,加班加点工作卖力,但也就是差点火候,还是方法不对。

什么是方法,方法就是跟着身边大佬走,多问多学,如果身边没有大佬也可以加入我们学习资源交流群,全国的小伙伴天南地北,可以一起聊天学习,更加了解这个行业情况,趋势与走向。



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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

惨遭面试官吊打高并发系统设计,回来学习 2400 小时后成功复仇

等了一个月都没有等来第四面的通知,我也没有去面试别的互联网企业,毕竟当时都觉得自己比过了,有几家还算可以的企业面试我都推掉了,只能是在现在这家公司继续干几个月(但是因为面试请假比较多,公司也看出来了,一直在打压我,相当的煎熬),熬到今年的金三银四再冲一次腾讯,誓要吊打面试官!缓存的使用姿势(一):如何选择缓存的读写策略?Step ②:数据库在第一步中,我已经从宏观的角度带你了解了高并发系统设计的基础知识,你已经知晓了,我们系统设计的目的是为了获得更好的性能、更高的可用性,以及更强的系统扩展能力。...

weixin_70730532的博客 396

嗯,春招两次腾讯面试都挂二面了,分享下我失败+傻傻的面试经历

今天给大家转载一篇朋友的文章,朋友是一位非常优秀的公众号作者,也是一名在校生。文章讲述了他的春招面试经历,很多东西值得大家学习。废话不多说,下面开始正文。(互联网侦察做了...

yeluoxiang的专栏 1万+

C++中如何读取一个数的位数_高并发系统设计(二十九):【计数系统设计】面对海量数据的计数器要如何做?50万QPS下如何设计未读数系统? - 温柔的风...

面对海量数据的计数器要如何做?刷微博、点赞热搜,如果有抽奖活动,再转发一波,其实就是微博场景下的计数数据,细说起来,它主要有几类:微博的评论数、点赞数、转发数、浏览数、表态数等等;用户的粉丝数、关注数、发布微博数、私信数等等。微博维度的计数代表了这条微博受欢迎的程度,用户维度的数据(尤其是粉丝数),代表了这个用户的影响力,因此大家会普遍看重这些计数信息。并且在很多场景下都需要查询计数数据(比如首页...

weixin_39851887的博客 297

年前刷完了这份足足485页的“1000道Java工程师面经”,成功上岸!

本人18年毕业于一家普通二本,考研裂开了且没有实习经验,只做过两个项目会一点SpringBoot,每天就是不断地投简历、刷面经,感觉自己都要抑郁了,最后勉强进入了一家学校合作的互联网公司干了3年的CRUD,每个月拿着4-5000地薪水还要被迫接受996,感觉未来没有希望。在去年的金九银十中看着自己的同学跳槽涨薪拿着月薪14k+的薪水,我决定做出改变,离开这里! 刚开始准备地时候其实并不轻松,感觉自己的技术层面还停留在3年前刚毕业的时候,对于当前互联网企业的技术栈一概不通,每天上班在学习,下班也在学习,不断地

诗与远方的博客 2万+

炸裂!这份阿里P8大佬手写“Java核心技能精选”惨遭疯抢!

前言 本次很荣幸能够邀请这位阿里P8的大佬为我们整理了这份 “JAVA 核心面试知识点”,这份资料就比较厉害了,它几乎涵盖了所有的Java核心知识点,并且融入了大佬自己的一些经验和思想! 文档涵盖知识: 面试必问的:Java基础、高并发、多线程、分布式、设计模式、Spring全家桶、Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、MongoDB、Redis、MySQL、RabbitMQ、Kafka、Linux、Netty、Tomcat等等知

诗与远方的博客 1万+

手把手教你,从零开始实战搭建SpringCloud Alibaba!这份笔记太牛了!

Spring Cloud Alibaba 是阿里巴巴提供的微服务开发一站式解决方案,是阿里巴巴开源中间件与 Spring Cloud 体系的融合。

诗与远方的博客 4479

这是我见过最完美的“docker学习宝典”,阿里云高工熬夜手写,服!

前言 什么是Docker?对于很多不了解Docker技术的人来说,Docker可能只是一条“蓝色的鲸鱼”。实际上,Docker技术的流行,还是因为开发人员对它的认可。目前,大部分的互联网公司都在使用docker,包括腾讯、京东、美团、新浪等等,腾讯的盖亚,就是基于docker的,可见docker对于一名开发人员的重要性。 学习docker与其他技术是一样的,从基础出发,由浅入深,熟练掌握docker,成为成熟的开发人员,才能更受大厂青睐。 为了让更多的开发人员学习好docker,这份docker学习宝典贡.

诗与远方的博客 3891

历时一个月整理2021金三银四Java面试题汇总,足足127页!

金三银四已过大半个月,我想大家在这两个月都有不少的收获,有些人成功的进入了梦寐以求的BAT,有些人虽然提升没有那么大,但是在这两个月的面试过程让自己成长了很多,技术层面也有不少的提升! 博主也是一样,在这两个月中我面试了不低于10家企业,每天就是不断地重复“刷面经+面试”,也在面试地过程因为面试地失败而想过放弃,但是看到自己地同学、同事还在不断地坚持奋斗,我也是咬咬牙就坚持下来了,最后成功圆梦了BAT中的一家! 下面我就来分享一下我和我的同学、同事在这两个月的面试过程中的一些比较高频的面试题,前前后后一共花

诗与远方的博客 3412

限量!Alibaba首发“SpringBoot实战笔记”,差距不是一点点!

JavaEE仅仅使用Spring逐渐变得笨重起来,大量的XML文件存在与项目中,繁琐的配置,整合第三方框架的配置问题,低下的开发效率和部署效率等等问题。 Spring Boot解决的问题: Spring Boot使编码变简单 Spring Boot使配置变简单 Spring Boot使部署变简单 Spring Boot使监控变简单 Spring的不足 Spring Boot主要特性: 使用Spring Boot只需要很少的配置,大部分的时候我们直接使用默认的配置即可; 项目快速搭建,可以无需配置的自动

诗与远方的博客 3065

拿来吧你!原来我们之前都搞错了,Tomcat就该这么学才对!

Apache Tomcat作为著名的Servlet容器实现以及轻量级Java应用服务器,是Apache软件基金会的顶级项目。 它开源、轻量,与JBoss、Weblogic 等企业级应用服务器相比,占用资源小,扩展性好,深受Java研发人员喜爱,尤其是在当前主流的基于POJO ( Without EJB )的轻量级编程方式下构建应用系统。 除此之外,Apache Tomcat还可以很容易与Apache Http Server、Nginx等知名的Web服务器集成,以实现负载均衡和集群化部署。所有这些特性都使.

诗与远方的博客 2868

学校门口保安啃完这份524页“Java中高级学习笔记”都能拿13k了,你还不行动起来?

躺平、内卷,这么多新名词下,就是一种集体焦虑和现状。无论任何年纪,人唯有自我的不断提升,才能不落伍,面对黑天鹅或灰犀牛不受大的冲击。 好了,进入正题! 最近学校的Java老师换了,是一个来自腾讯T9的Java工程师,还没给我们上课呢,就拉了个微信群,问我们Java的基础怎么样? 我:完全不会啊! 老师:… 然后他甩了一份PDF学习资料说到:“这是我珍藏已久的Java学习资料,不是我吹,门口保安啃完都能在长沙拿13k,希望你们能够好好的去学,不要让我失望!” 下面我就来介绍一下这份腾讯T9都爱惜不已的Ja.

诗与远方的博客 2563

Kafka那么火你却不会用?怪不得谈涨薪地时候饱受白眼!

什么是Kafka? Kafka通常用于实时流数据架构,以提供实时分析。 Kafka正在爆炸式增长。超过三分之一的财富500强企业都使用Kafka。这些公司包括十大旅游公司,十大银行中的七家,十大保险公司中的八家,十大电信公司中的九家,以及更多。LinkedIn,微软和Netflix每天使用Kafka(1,000,000,000,000)处理万亿级的消息。Kafka用于实时数据流,收集大数据或进行实时分析(或两者兼而有之)。Kafka与内存微服务一起使用以提供可靠性,它可用于向 CEP(复杂事件流系统)和I.

诗与远方的博客 2228
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JavaCaiy
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