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想搞定大厂面试官?java读取txt文件并存入数组

时间:2019-08-06 14:19:50

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想搞定大厂面试官?java读取txt文件并存入数组

一、码场心得

你是个能吃苦的人吗?

从前的能吃苦大多指的体力劳动的苦,但现在的能吃苦已经包括太多维度,包括:读书学习&寂寞的苦深度思考&脑力的苦自律习惯&修行的苦自控能力&放弃的苦低头做人&尊严的苦

虽然这些苦摆在眼前,但大多数人还是喜欢吃简单的苦。熬夜加班、日复一日、重复昨天、CRUD,最后身体发胖、体质下降、能力不足、自抱自泣!所以有些苦能不吃就不吃,要吃就吃那些有成长价值的苦。

今天你坚持了吗?

如果一件小事能坚持5年以上,那你一定是很了不起的人。是的,很了不起。人最难的就是想清楚了但做不到,或者偶尔做到长期做不到。

其实大多数走在研发路上的伙伴们,都知道自己该努力,但明明下好了的决心就是坚持不了多久。直到有一天被瓶颈限制在困局中才会着急,但这时候在想破局就真的很难了!

数据库

2.1 池化技术:如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗?2.2 数据库优化方案(一):查询请求增加时,如何做主从分离?2.3 数据库优化方案(二):写入数据量增加时,如何实现分库分表?2.4 发号器:如何保证分库分表后ID的全局唯一性?2.5 NoSQL:在高并发场景下,数据库和NoSQL如何做到互补?

缓存

3.1 缓存:数据库成为瓶颈后,动态数据的查询要如何加速?3.2 缓存的使用姿势(一):如何选择缓存的读写策略?3.3 缓存的使用姿势(二):缓存如何做到高可用?3.4 缓存的使用姿势(三):缓存穿透了怎么办?3.5 CDN:静态资源如何加速?

消息队列

4.1 消息队列:秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求?4.2 消息投递:如何保证消息仅仅被消费一次?4.3 消息队列:如何降低消息队列系统中消息的延迟?4.4 面试现场第二期:当问到项目经 历时,面试官究竟想要了解什么?

分布式服务

5.1 系统架构:每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗?5.2 微服务架构:微服务化后,系统架构要如何改造?5.3 RPC框架:10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用?5.4 注册中心:分布式系统如何寻址?5.5 分布式Trace:横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查?5.6 负载均衡:怎样提升系统的横向扩展能力?5.7 API网关:系统的门面要如何做呢?5.8 多机房部署:跨地域的分布式系统如何做?5.9 Service Mesh:如何屏蔽服务化系统的服务治理细节?

维护

6.1 给系统加上眼睛:服务端监控要怎么做?6.2 应用性能管理:用户的使用体验应该如何监控?6.3 压力测试:怎样设计全链路压力测试平台?6.4 配置管理:成千上万的配置项要如何管理?6.5 降级熔断:如何屏蔽非核心系统故障的影响?6.6 流量控制:高并发系统中我们如何操纵流量?6.7 面试现场第三期:你要如何准备一场技术面试呢?

实战

7.1 计数系统设计(一):面对海量数据的计数器要如何做?7.2 计数系统设计(二):50万QPS下如何设计未读数系统?7.3 信息流设计(一):通用信息流系统的推模式要如何做?7.4 信息流设计(二):通用信息流系统的拉模式要如何做?

高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。

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