挑战阿里P7必备分布式，反向代理/Redis/中间件/MySQL/消息，你啃下了几个？

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原创 最新推荐文章于 2026-05-11 12:09:27 发布 489 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
分布式大全：反向代理/Redis/中间件/MySQL/消息，挑战阿里P7必备 阅读详情

这些年，分布式框架越用越成熟，越用越广泛。几前年还只是架构师和高级开发的面试必考题，现在已经连应届生都要面对了。

分布式框架看似又多又复杂，但主要集中在协调类框架如 Zookeeper，分布式缓存如 Redis，消息队列如 Kafka，数据库 MySQL 的分库分表方案如 MyCat，全文检索如 ElasticSearch，微服务如 Dubbo，方向代理如 Nginx。

每种技术都有多个框架供大家选择，具体应用依赖业务场景，大厂们内部也有自己的实现，一般面试官要求同类型的框架深入了解一个即可，毕竟学会了一个，其他就很容易入手。

我这里也就每种类型都列举了一个，其中消息队列选了两个，因为笔者所在的部门根据业务的不同经常用两种队列，所以笔者感觉有必要提到两个。


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注意：篇幅原因，下面从存储、数据库、中间件ZK、消息kafka、微服务dubbo、方向代理Nginx等方面介绍各个所需学习的知识点以及一些Java高级面试必备的题目、一些自己学习过程中的笔记以及收集的各大分布式笔记PDF，很多只是截图介绍展示一下，不过都可提供原文件，有需求的朋友麻烦各位【点击分布式】下载原件！

01 分布式存储相关（Redis）

1.1 Redis应该学习的那些知识

  • String 的内部结构及实现原理
  • List 的内部结构及实现原理
  • Map 的内部结构及实现原理
  • Set 的内部结构及实现原理
  • SortedSet 的内部结构及实现原理
  • Redis 有 timeout 机制，请问到了过期时间，数据是否真的被删除了？
  • Redis 的持久化机制 Redis 是单进程单线程？性能为什么这么快？
  • Redis 的集群
  • Redis 的哨兵
  • Redis 缓存与数据一致性的问题 缓存雪崩 缓存击穿
  • Redis 的内存回收策略
  • 管道和 Lua 脚本
  • 一致性哈希算法
  • 手写一个 LRU 算法
  • Redis 版的分布式锁

1.2 根据以上知识整理Redis超高频面试70问（六大模块）

  • Redis概念理解
  • Redis数据结构与指令

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  • Redis高并发处理策略
  • Redis集群结构以及设计理念

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  • Redis缓存管理与持久化机制
  • Redis应用场景设计image.png

     

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1.3 学习过程中记录的一份Redis笔记

包括五个分类：基础篇、数据结构篇、持久化篇、集群篇、其他分类，这些是笔者自己对于Redis的学习而总结出的笔记

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内容详解.png

 

02 数据库存储相关（MySQL）

2.1 知识点

  • MySQL 单表数据达到多少的时候会影响数据库的查询性能？为什么？
  • MySQL 主从复制的原理是什么？常见的形式有哪些？
  • MySQL 分库分表，解释一下垂直和水平 2 种不同的拆分
  • MySQL 垂直拆分会带来哪些问题？
  • 分布式数据存储中间件 MyCat 的核心流程是什么？
  • 概述一下 MyCat？
  • 解释一下全局表，ER 表，分片表
  • MyCat在分库分表之后，是怎么支持连表查询的？
  • 库表拆分时，拆分规则怎么取舍？
  • 全局 ID 方案有哪些？程序自定义全局 ID 方案有哪些？
  • 一致性 Hash 的原理？设计的好处是什么？
  • 4 层负载和 7 层负载谁性能更高，为什么？
  • 讲一讲 MySQL 的高可用方案？

2.2 关于分库分表Java高级面试题

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面试题+面试官心里分析+题目剖析+答案详解

答案详解.png

 

03 分布式中间件相关 Zookeeper

  • Zookeeper 是什么？
  • 描述一下 ZAB 协议
  • 四种类型的数据节点 Znode
  • TCP 不是可靠连接吗？为什么分布式要考虑网络信息丢失的问题？
  • 介绍一下两阶段提交协议 2pc
  • 介绍一下三阶段提交协议 3pc
  • Zookeeper 宕机如何处理？
  • 描述一下 Zookeeper 中 session 管理的思想，画图描述一下
  • Zookeeper Watcher 机制
  • Zookeeper Server 的角色
  • Zookeeper Server 的状态
  • Zookeeper 负载均衡和 Nginx 负载均衡区别
  • Zookeeper 的序列化
  • ZXID 是什么？有什么作用？
  • 讲解一下 Zookeeper 的持久化机制
  • 投票信息的五元组
  • Quorum 与脑裂
  • 选举的全过程
  • 数据同步全过程
  • 实现一个分布式锁
  • 追问 1：Watch 监听为什么是一次性的？
  • 追问 2：Zookeeper 为什么不用数据库做持久化？
  • 追问 3：Zookeeper 的 session 为什么由 server 维护，client 不行吗？

3.1 ZK面试：27连问

  • ZooKeeper 提供了什么？
  • Zookeeper 文件系统？
  • ZAB 协议？
  • 四种类型的数据节点 Znode
  • Zookeeper Watcher 机制 -- 数据变更通知
  • 客户端注册 Watcher 实现
  • 服务端处理 Watcher 实现
  • 客户端回调 Watcher
  • ACL 权限控制机制
  • Chroot 特性
  • 服务器角色
  • 会话管理
  • Zookeeper 下 Server 工作状态
  • 数据同步
  • zookeeper 是如何保证事务的顺序一致性的？
  • 分布式集群中为什么会有 Master？
  • zk 节点宕机如何处理？
  • zookeeper 负载均衡和 nginx 负载均衡区别
  • Zookeeper 有哪几种几种部署模式？
  • 集群最少要几台机器，集群规则是怎样的?
  • 集群支持动态添加机器吗？
  • Zookeeper 对节点的 watch监听通知是永久的吗？为什么不是永久的?
  • Zookeeper 的 java 客户端都有哪些？
  • chubby 是什么，和 zookeeper 比你怎么看？
  • 说几个 zookeeper 常用的命令。
  • ZAB 和 Paxos 算法的联系与区别？
  • Zookeeper 的典型应用场景？

ZK答案解析.png

 

04 消息队列

4.1 消息队列知识点

  • Kafka ISR 的设计思想
  • Kafka 的速度为什么那么快？
  • Kafka 如何保证消息的顺序消费?
  • 活锁的问题怎么解决？
  • Kafka 高效文件存储设计特点
  • 谈一谈 Kafka 的再均衡
  • Kafka 的副本复制过程详解
  • Kafka 的存储机制详解
  • Kafka 什么情况下会丢失消息？
  • Kafka 的分区数与多线程
  • RabbitMQ 消息队列的作用与使用场景
  • RabbitMQ 怎么自动删除没人消费的消息？
  • RabbitMQ 无法被路由的消息，去了哪里？
  • RabbitMQ 消息在什么时候会变成Dead Letter？
  • RabbitMQ 如何保证消息的可靠性投递？
  • RabbitMQ 消息幂等性
  • RabbitMQ 如何保证消息的顺序性？

4.2 kafka面试（基础+进阶+高阶共44问）

  • 1.Kafka的用途有哪些？使用场景如何？
  • 2.Kafka中的ISR、AR又代表什么？ISR的伸缩又指什么
  • 3.Kafka中的HW、LEO、LSO、LW等分别代表什么？
  • 4.Kafka中是怎么体现消息顺序性的？
  • 5.Kafka中的分区器、序列化器、拦截器是否了解？它们之间的处理顺序是什么？
  • 6.Kafka生产者客户端的整体结构是什么样子的？
  • 7.Kafka生产者客户端中使用了几个线程来处理？分别是什么？
  • 8.Kafka的旧版Scala的消费者客户端的设计有什么缺陷？
  • 9.“消费组中的消费者个数如果超过topic的分区，那么就会有消费者消费不到数据”这句话是否正确？如果正确，那么有没有什么hack的手段？
  • 10.有哪些情形会造成重复消费？
  • 11.那些情景下会造成消息漏消费？
  • 12.KafkaConsumer是非线程安全的，那么怎么样实现多线程消费？
  • 13.简述消费者与消费者之间的关系
  • 14.当你使用kafka-topics.sh创建（删除）了一个topic之后，Kafka背后会执行什么逻辑？
  • 15.topic的分区数可不可以增加？如果可以怎么增加？如果不可以，那又是为什么？
  • 16.topic的分区数可不可以减少？如果可以怎么减少？如果不可以，那又是为什么？
  • 17.创建topic时如何选择合适的分区数？
  • 1.Kafka目前有哪些内部topic，它们都有什么特征？各自的作用又是什么？
  • 2.优先副本是什么？它有什么特殊的作用？
  • 3.Kafka有哪几处地方有分区分配的概念？简述大致的过程及原理
  • 4.简述Kafka的日志目录结构
  • 5.Kafka中有哪些索引文件？
  • 6.如果我指定了一个offset，Kafka怎么查找到对应的消息？
  • 7.如果我指定了一个timestamp，Kafka怎么查找到对应的消息？
  • 8.聊一聊你对Kafka的Log Retention的理解
  • 9.聊一聊你对Kafka的Log Compaction的理解
  • 10.聊一聊你对Kafka底层存储的理解
  • 11.聊一聊Kafka的延时操作的原理
  • 12聊一聊Kafka控制器的作用
  • 13.Kafka的旧版Scala的消费者客户端的设计有什么缺陷？
  • 14.消费再均衡的原理是什么？（提示：消费者协调器和消费组协调器）
  • 15.Kafka中的幂等是怎么实现的？
  • 1.Kafka中的事务是怎么实现的？
  • 2.失效副本是指什么？有哪些应对措施？
  • 3.多副本下，各个副本中的HW和LEO的演变过程
  • 4.Kafka在可靠性方面做了哪些改进？（HW, LeaderEpoch）
  • 5.为什么Kafka不支持读写分离？
  • 6.Kafka中的延迟队列怎么实现
  • 7.Kafka中怎么实现死信队列和重试队列？
  • 8.Kafka中怎么做消息审计？
  • 9.Kafka中怎么做消息轨迹？
  • 10.怎么计算Lag？(注意read_uncommitted和read_committed状态下的不同)
  • 11.Kafka有哪些指标需要着重关注？
  • 12.Kafka的那些设计让它有如此高的性能？

kafka答案.png

 

PDF学习笔记《Kafka源码解析与实战》

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4.3 RabbitMQ面试（22问）

题目+答案.png

 

05 分布式相关

  • CAP 理论
  • Paxos 协议
  • Raft 协议
  • 设计一个全局唯一的 ID

06 分布式全文检索

  • 谈谈分词与倒排索引的原理
  • 分段存储的思想
  • 段合并的策略思想
  • 文本相似度 TF-IDF
  • ElasticSearch 写索引的逻辑
  • ElasticSearch 集群中搜索数据的过程
  • ElasticSearch 深翻页的问题及解决
  • ElasticSearch 性能优化

07 分布式事务

  • 分布式事务的几种实现方式
  • TCC 柔性分布式事务
  • TCC-Transaction 框架的原理

《分布式事务综合案例分析》

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《分布式系统常用技术及案例分析PDF》

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内容详解.png

 

08 反向代理

  • Nginx 的动静分离
  • Nginx 的防盗链
  • Nginx 的跨域访问
  • Nginx 的进程模型
  • Nginx 与网关
  • Nginx 的高可用方案

8.1 Nginx的学习笔记

《深入理解Nginx模块开发与架构解析第2版.PDF》

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09 微服务相关

  • Dubbo 的调用流程
  • Dubbo 的负载均衡策略
  • Dubbo 的并发和连接控制
  • Dubbo 的服务暴露过程
  • Dubbo 的SPI思想
  • Dubbo 的六种集群容错模式
  • Dubbo 源码 Debug 时个人遇到的几个难点

9.1 Java高级面试之分布式系统Dubbo

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Dubbo答案解析.png

 

撒花环节

内容太多，篇幅受限，所以不能仅靠一篇文章将上面分布式的各大知识讲清楚，只能粗略的介绍哪些知识是必备的，以及分享一些Java高级面试问题和学习的PDF（上面都有截图展示）。其实也没关系，想要深入学习朋友可以来找小编获取这些学习的文档（文中介绍的所有学习笔记） 【点击分布式】免费获取！！

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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")

阿里技术人倾情力荐：Java全线成长宝典，从P5到P8一应俱全

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Huangjiazhen711的博客 935

阿里Java全线成长宝典，从P5到P8一应俱全

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weixin_50666791的博客 365

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jjc4261的博客 571

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Maxiaonan2的博客 152

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Java架构师之路的博客 207

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GD_YuZhe的博客 533

献给备战金九银十的码农，阿里内部Java全线成长宝典，从P5到P8一应俱全

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javassb的博客 213
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