​前言我发现一个奇怪的现象那些跳槽的人总是从一个坑跳进令一个坑中。毕竟一年过去了会的还是原来的知识人的身价就摆在那里无论怎么折腾也不会拿到更好的 offer。这样的跳槽其实没有意义也许就有人问现在都是互联网寒冬了要怎样才能把握好机会拿到跟好跟适合自己的 offer 呢技术才是我们程序员的立身之本在再好的机遇面前我们也要有这个实力去抓住它。进大厂是大部分程序员的梦想而进大厂的门槛也是比较高的所以这里整理了一份近期面试京东金融、京东商城、蚂蚁金服、搜狗、58面试经验大体总结如下1. dubborpc 底层调用原理和过程、负载均衡规则、如何进行版本控制2. redis 详细原理哨兵机制、主从复制、支持类型、如何实现一个自己的缓存3. kafka 详细原理消息可靠性设计、重复消费、消息丢失等问题、原理4. 数据库(1)事务、锁、索引原理和各种优化、数据库事务隔离级别和各种锁如何实现 ACID、mysql 主从复制原理(2)分库分表非分表主键跨库查询、跨库分页、分页查询优化等5. JVM 调优调优方法、垃圾回收原理和优缺点、各种 GC 原理区别、如何确定哪些对象应该回收方法6. 其他分布式(1)分布式锁: 各种实现方式redis 实现如果宕机锁没有释放各种处理方案(2)分布式事务: 全部(3)分布式全局唯一 ID各种实现方式(4)压测过程(5)幂等性、一致性、削峰限流等实现方案7.基础问题(1)HashMap、concurrentHashmap、treeMap、atomic...等底层原理和实现机制hashmap 遍历的方式(2)线程池实现原理和常用参数(3)countDownLatch 使用场景和具体写法(4)多线程相关servlet 是否线程安全实现线程顺序执行volatile\synchronized\reetrantLock 区别和底层实现原理countDownLatch 和 CyclicBarrier 区别和应用场景实现方式等如何解决 OOM/CPU100%等(5)object 常用方法原理和区别8.算法相关(1)单例模式各种写法、优缺点(2)各种排序算法、查询算法(3)二叉树、B、B等原理、区别(4)顺序数组快速查找和统计指定重复数字的个数9 高并发如何设计一个高并发系统由于文章篇幅限制不能将以上面试题以文章方式展现有需要的可以在文末获取同时该系列的问题也会不断完善、更新。让大家学到更多的知识面试题如何设计一个高并发系统面试官心理分析说实话如果面试官问你这个题目那么你必须要使出全身吃奶劲了。为啥因为你没看到现在很多公司招聘的 JD 里都是说啥有高并发就经验者优先。如果你确实有真才实学在互联网公司里干过高并发系统那你确实拿 offer 基本如探囊取物没啥问题。面试官也绝对不会这样来问你否则他就是蠢。假设你在某知名电商公司干过高并发系统用户上亿一天流量几十亿高峰期并发量上万甚至是十万。那么人家一定会仔细盘问你的系统架构你们系统啥架构怎么部署的部署了多少台机器缓存咋用的MQ 咋用的数据库咋用的就是深挖你到底是如何扛住高并发的。因为真正干过高并发的人一定知道脱离了业务的系统架构都是在纸上谈兵真正在复杂业务场景而且还高并发的时候那系统架构一定不是那么简单的用个 redis用 mq 就能搞定当然不是真实的系统架构搭配上业务之后会比这种简单的所谓“高并发架构”要复杂很多倍。如果有面试官问你个问题说如何设计一个高并发系统那么不好意思一定是因为你实际上没干过高并发系统。面试官看你简历就没啥出彩的感觉就不咋地所以就会问问你如何设计一个高并发系统其实说白了本质就是看看你有没有自己研究过有没有一定的知识积累。最好的当然是招聘个真正干过高并发的哥儿们咯但是这种哥儿们人数稀缺不好招。所以可能次一点的就是招一个自己研究过的哥儿们总比招一个啥也不会的哥儿们好吧所以这个时候你必须得做一把个人秀了秀出你所有关于高并发的知识面试题剖析其实所谓的高并发如果你要理解这个问题呢其实就得从高并发的根源出发为啥会有高并发为啥高并发就很牛逼我说的浅显一点很简单就是因为刚开始系统都是连接数据库的但是要知道数据库支撑到每秒并发两三千的时候基本就快完了。所以才有说很多公司刚开始干的时候技术比较 low结果业务发展太快有的时候系统扛不住压力就挂了。当然会挂了凭什么不挂你数据库如果瞬间承载每秒 5000/8000甚至上万的并发一定会宕机因为比如 mysql 就压根儿扛不住这么高的并发量。所以为啥高并发牛逼就是因为现在用互联网的人越来越多很多 app、网站、系统承载的都是高并发请求可能高峰期每秒并发量几千很正常的。如果是什么双十一之类的每秒并发几万几十万都有可能。那么如此之高的并发量加上原本就如此之复杂的业务咋玩儿真正厉害的一定是在复杂业务系统里玩儿过高并发架构的人但是你没有那么我给你说一下你该怎么回答这个问题可以分为以下 6 点系统拆分缓存MQ分库分表读写分离ElasticSearch系统拆分将一个系统拆分为多个子系统用 dubbo 来搞。然后每个系统连一个数据库这样本来就一个库现在多个数据库不也可以扛高并发么。缓存缓存必须得用缓存。大部分的高并发场景都是读多写少那你完全可以在数据库和缓存里都写一份然后读的时候大量走缓存不就得了。毕竟人家 redis 轻轻松松单机几万的并发。所以你可以考虑考虑你的项目里那些承载主要请求的读场景怎么用缓存来抗高并发。MQMQ必须得用 MQ。可能你还是会出现高并发写的场景比如说一个业务操作里要频繁搞数据库几十次增删改增删改疯了。那高并发绝对搞挂你的系统你要是用 redis 来承载写那肯定不行人家是缓存数据随时就被 LRU 了数据格式还无比简单没有事务支持。所以该用 mysql 还得用 mysql 啊。那你咋办用 MQ 吧大量的写请求灌入 MQ 里排队慢慢玩儿后边系统消费后慢慢写控制在 mysql 承载范围之内。所以你得考虑考虑你的项目里那些承载复杂写业务逻辑的场景里如何用 MQ 来异步写提升并发性。MQ 单机抗几万并发也是 ok 的这个之前还特意说过。分库分表分库分表可能到了最后数据库层面还是免不了抗高并发的要求好吧那么就将一个数据库拆分为多个库多个库来扛更高的并发然后将一个表拆分为多个表每个表的数据量保持少一点提高 sql 跑的性能。读写分离读写分离这个就是说大部分时候数据库可能也是读多写少没必要所有请求都集中在一个库上吧可以搞个主从架构主库写入从库读取搞一个读写分离。读流量太多的时候还可以加更多的从库。ElasticSearchElasticsearch简称 es。es 是分布式的可以随便扩容分布式天然就可以支撑高并发因为动不动就可以扩容加机器来扛更高的并发。那么一些比较简单的查询、统计类的操作可以考虑用 es 来承载还有一些全文搜索类的操作也可以考虑用 es 来承载。上面的 6 点基本就是高并发系统肯定要干的一些事儿大家可以仔细结合之前讲过的知识考虑一下到时候你可以系统的把这块阐述一下然后每个部分要注意哪些问题之前都讲过了你都可以阐述阐述表明你对这块是有点积累的。说句实话毕竟你真正厉害的一点不是在于弄明白一些技术或者大概知道一个高并发系统应该长什么样其实实际上在真正的复杂的业务系统里做高并发要远远比上面提到的点要复杂几十倍到上百倍。你需要考虑哪些需要分库分表哪些不需要分库分表单库单表跟分库分表如何 join哪些数据要放到缓存里去放哪些数据再可以扛住高并发的请求你需要完成对一个复杂业务系统的分析之后然后逐步逐步的加入高并发的系统架构的改造这个过程是无比复杂的一旦做过一次并且做好了你在这个市场上就会非常的吃香。其实大部分公司真正看重的不是说你掌握高并发相关的一些基本的架构知识架构中的一些技术RocketMQ、Kafka、Redis、Elasticsearch高并发这一块你了解了也只能是次一等的人才。对一个有几十万行代码的复杂的分布式系统一步一步架构、设计以及实践过高并发架构的人这个经验是难能可贵的。最后就目前大环境来看跳槽成功的难度比往年高很多。一个明显的感受今年的面试无论一面还是二面都很考验 Java 程序员的技术功底。所有的面试题目都不是一成不变的上面的面试题只是给大家一个借鉴作用最主要的是给自己增加知识的储备有备无患。本文就到这里结束啦有需要的可以点击下方名片获取