Java真的太卷了，大厂offer如何才能拿到？

前言

真的太卷了，最近小编在整理java面试题汇总的时候，无意中寻到了这份阿里面试官手册，这份面试题还真的与以往的java核心面试知识点有大不同，这份面试官手册是完全站在面试官出题的角度分析问题，要问它有多香我们且看目录就完事了！

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
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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