熬夜也要肝完的阿里内部面试官手册,吃透直接拿下大厂心仪offer

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分布式、中间件、大数据、高并发

数据库、设计模式与实践

数据结构与算法

一、分布式

1、大型网站系统的特点

  • 高并发,大流量:需要面对高并发用户,大流量访问
  • 高可用:系统 7 x 24 小时不间断微服务
  • 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:
  • 渐迚式发展:

2、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:

3、拆分 VS 集群

4、微服务 VS SOA

5、前后端完全分离不Rest规范

6、CAP三迚二和Base定理

二、中间件

1、缓存

  • 为什么要使用缓存
  • 优秀的缓存系统Redis
  • redis的过期策略以及内存淘汰机制
  • 渐进式ReHash
  • 缓存穿透
  • 缓存雪崩

2、消息队列

  • 消息队列应用场景
  • 流量削锋
  • 消息中间件示例
  • 电商系统
  • 日志收集系统
  • 异步的事务--回调机制
  • 消息的幂等处理
  • 消息的按序处理

3、搜索引擎

  • 倒排索引
  • 创建索引
  • 搜索索引
  • Lucene和ElasticSearch
  • 分词器
  • 需要这份阿里面试官手册的小伙伴 管住公主号:JavaAC,即可

三、大数据与高并发

1、秒杀架构设计

  • 业务介绍
  • 业务特点
  • 瞬时并发量大
  • 库存量少
  • 业务简单
  • 技术难点
  • 现有业务的冲击
  • 直接下订单
  • 页面流量突增
  • 架构设计思想
  • 限流
  • 削峰
  • 异步
  • 缓存
  • 整体架构
  • 客户端优化
  • 秒杀页面
  • 防止提前下单
  • API 接入层优化
  • 限制用户维度访问频率
  • 限制商品维度访问频率
  • SOA 服务层优化
  • 秒杀整体流程图

2、数据库架构发展历程

  • 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

3、MySQL的扩展性瓶颈

4、为什么要使用NOSQL NOT ONLY SQL

5、传统RDBMS VS NOSQL

6、NOSQL数据库的类型

7、阿里巴巴中文站商品信息如何存放

8、数据的水平拆分和垂直拆分

9、分布式事务

10、BitMap

11、Bloom Filter

12、常见的限流算法

13、负载均衡

14、一致性Hash算法

四、数据库

1、数据库范式

  • 1NF(第一范式)
  • 2NF(第二范式)
  • 3NF(第三范式)

2、数据库开发规范

  • 基础规范
  • 命名规范
  • 字段设计规范

3、数据库索引

4、MyISAM vs InnoDB

5、并发事务带来的问题

6、事务隔离级别及锁的实现机制

7、MVCC (多版本并发控制)

8、间隙锁与幻读

五、设计模式与实践

1、OOP五大原则SOLID

2、设计模式

3、代理模式

4、面向切面编程( AOP )

5、工厂模式

6、控制反转IOC

7、观察者模式

8、Zookeeper

六、数据结构与算法

1、树

2、BST树

3、BST树

4、AVL树

5、红黑树

6、B-树

7、B+树

8、字典树

9、跳表

10、HashMap

11、ConcurrentHashMap

12、ConcurrentLinkedQueue

13、Topk问题

14、资源池思想

15、JVM内存管理算法

16、容器虚拟化技术,Doocker思想

17、持续集成、持续发布,jenkins

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