前言
又要到金九银十了,每年9、10月份各大互联网公司都会周期性地发生人事变动,无论是刚进社会的职场小白,还是准备跳槽的“外卖员”,都会争取在这个时候获得新工作,或迎来晋升涨薪的最佳机会。
写下这篇文章没有别的意义,就单纯的分享一份阿里技术团队(权威性不言而喻)整合的对标金九银十的面试指南文档,希望能助力各位“格子衫骑手”,在面向金九银十时起到一定的帮助作用。

这份文档涵盖了分布式架构(大型网站架构特点与历程/微服务架构/前后端分离/CAP定理等)、消息中间件(缓存/消息队列/搜索引擎等)、大数据与高并发(秒杀架构设计/MySQL的扩展性瓶颈/阿里中文站商品信存放/分布式事务/负载均衡/限流算法等)、数据库(索引/事务隔离级别及锁的实现机制/MVCC等)、设计模式与实践(OOP五大原则SOLID/AOP/IOC等)、数据结构与算法(红黑树/B+树/Hashmap/集成化等)、面试真题剖析(真实面试场景提问)以及HR面要注意的一些问题。
由于涵盖的内容太全,为了给大家更好的展示文档内容,文章篇幅可能会有点长,还望大家可以耐心观看完,应该多少会对你些帮助。下面来看文档的主要内容。
分布式架构
大型网站系统的特点
高并发,大流星
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
关系型数据库遵循ACID规则
CAPE 三进二
BASE定理
分布式-致性理论paxos. raft. zab算法

消息中间件
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
消息中间件示例
JMS消息服务
防止消息丢失
消息的每等处理
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

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大数据与高并发
秒杀架构设计
业务介绍
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
秒杀整体流程图
总结



数据库架构发展历程
单机LMySQL的美好年代
Memcached(缓存) +MySQL+垂直拆分
Mysq|主从复制读写分离
分表分库+水平拆分+mysq|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
Bi-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扩展一Bloom Flter(布隆过滤器)
Bloom Filter

常见的限流算法
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

一致性Hash算法

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数据库
数据库范式
1NF(第一范式)
2NF(第二范式)
3NF(第三范式)
数据库开发规范
基础规范
命名规范
字段设计规范
数据库索引
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

MyISAM vs InnoDB

并发事务带来的问题
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)
MVCC (多版本并发控制)
间隙锁与幻读
间隙锁(Next-Key锁)
RR级别下防止幻读
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

设计模式
代理模式
定义与举例
静态代理
动态代理
面向切面编程(AOP)
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

工厂模式
简单工厂
工厂方法
抽象工厂

控制反转IOC
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

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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
简介
内部实现
存储结构-字段
功能实现-方法
线程安全性

ConcurrentHashMap
锁分段技术
CAS无锁算法

ConcurrentLinkedQueue
延迟更新tail节点
延迟删除head节点
Topk问题
简述
解决方案
实际运行
经常被提及的该类问题
重复问题
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
垃圾回收算法

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
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面试真题剖析
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

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setnx0. expire0 方法做分布式锁
基于redis的setrnx0. get0 getset0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

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如何准备HR面试
一. 肯定是个简单自我介绍
二. 你为什么想离开现在的工作单位?(可以从以下三个方面回答)
1. 晋升和考核制度不明确
2. 过于程序化的工作接触不到不同的信息和知识
3. 想进入更加优秀的公司得到更好的发展
三. 你现在找工作,考虑的几个最重要的因素有哪些?(参考)
1. 公司未来的发展以及优势
2. 自己在公司的发展
3. 公司同事之间的氛围
4. 满意的薪酬
四. 你对我们公司了解有多少
百度:岗位、公司历史/文化/产品
五. 你期望的薪资是多少(参考)
适当的比你内心期望高一点,有议价的空间。可以委婉一点,表明会把工作做好,用努力换取更多的收入。
注:hr一般会先问你当前的薪资问题,这个千万不能造假,面试完后一般会要求你提供薪资证明或打印工资流水
六. 入职以后你准备如何展开你的工作(可以参考下面的3条秘籍)
第一阶段:
熟悉我的岗位相关的技术栈和业务,做到能hold住业务
第二阶段:
从已有工作中找到改进点或创新方向,注入创新
第三阶段:
让我们所做的工作在业界有一定的影响力,如发paper、参加论坛
七. 你对自己未来有什么规划,想走技术路线还是管理路线(可以从以下3个方面参考)
1. 确定自己的职业发展目标
2. 把个人发展目标分解成阶段性目标
3. 提出个人在达成目标的过程中希望公司提供的支持
还有一些小问题我在这里就不一一赘述了,如果有什么总结的不全的地方还望各位老哥海涵,评论区指正。