一、前言
最近刚读完一本书:《Netty、Zookeeper、Redis 并发实战》,个人觉得 Netty 部分是写得很不错的,读完之后又对 Netty 进行了一波很好的复习(之前用 spring boot + netty + zookeeper 模仿 dubbo 做 rpc 框架,那时候是刚学 netty 后自己造的小轮子)。
虽然对于 Netty 的使用已经比较熟悉了,而且还知道它的底层是基于 Java NIO 做进一步的封装,使得并发性能和开发效率得到大大的提升。但是,对于同步阻塞、同步非阻塞、异步这些概念,还是比较的模糊,一直处于似懂非懂的状态。
所以这两天,一直在网上看看大家对此的评论,也得到了一些启发。而且还有很多同学们提到了 《Netty 权威指南 第二版》 这本书,说前两章对于网络 I/O 模型和 Java I/O 的介绍很不错,所以我也特意去找了一本 pdf 来看看(比较穷。。。)。看了前两章后,确实对于这方面的概念清晰了不少,所以决定写下此文章来记录一下,也分享给更多不清楚这方面理论的同学们,并且也下定决定,有空一定把这本书继续看完,哈哈哈。
一面:
个人介绍加项目介绍20分钟
微服务架构是什么,它的优缺点?
ACID CAP BASE理论
分布式一致性协议,二段、三段、TCC,优缺点
RPC过程
服务注册中心宕机了怎么办?
微服务还有其他什么组件
分布式架构与微服务的关系
你有什么问题要问我的?
二面:
各种排序算法、未排序常规数据查找第K大的数,时间复杂度。
二叉树的深度
虚拟内存分页了解不?
进程和线程区别?
第一二三范式是什么?
一个表一千个列值为true和false,写sql 查询 有300个列值为true的行。
脏读和幻读是什么?
什么对象会从新生代晋升到老年代
一个任务分成十个任务,最后汇总计算,不能用fork/join
开源框架源码了解不?
数据建模两道、个人题开放性题
对安全方面了解多少?
安全协议有哪些 、https是啥?
介绍你做的项目和其中的难点。
三面:
从ConcurrentHashMap一路问到锁&锁优化->LongAdder->伪共享->缓存行填充->cas等诸多技术细节;
从hystrix一路问到原理->自己如何实现->如何优化->响应流编程(reactive streams);
从简单的生产者消费者模式设计到如何高效健壮实现等等。
四面:
如何倒序输出单向链表?
个人直接想法是用栈先进后出的特点,把链表数据读到栈里然后输出。
有更好的实现方式吗?
主要问项目情况,然后根据一个项目,问如果量级扩大1000倍,你会怎么做?有哪些优化措施?高性能&高可用措施?
五面:
个人的职业规划是什么?
你遇到的最大问题或者是困难是什么?
你如何看待我们公司?
你能为我们公司带来什么?
你的优缺点是什么?
面试总结:
技术基础必须扎实:算法、数据结构、操作系统等,蚂蚁金服面试对技术的基础非常重视,基础扎实的同学有利于在前两轮突出重围。
技术宽度:主要集中在高并发、多线程、分布式架构,大以及常用中间件(缓存等)的选型和比较。
技术原理深入:重点还是提前准备好JVM、多线程高并发这块。
参与的项目总结:你需要清楚你所做项目的关键细节、优化、特点、原理。
很多所用第三方库&中间件等的原理,即使你不知道,也要有自己的想法能够说出如何代替实现,比如单点登录的替代方案。
总目录展示
该笔记共八个节点(由浅入深),分为三大模块。
高性能。 秒杀涉及大量的并发读和并发写,因此支持高并发访问这点非常关键。该笔记将从设计数据的动静分离方案、热点的发现与隔离、请求的削峰与分层过滤、服务端的极致优化这4个方面重点介绍。
一致性。 秒杀中商品减库存的实现方式同样关键。可想而知,有限数量的商品在同一时刻被很多倍的请求同时来减库存,减库存又分为“拍下减库存”“付款减库存”以及预扣等几种,在大并发更新的过程中都要保证数据的准确性,其难度可想而知。因此,将用一个节点来专门讲解如何设计秒杀减库存方案。
高可用。 虽然介绍了很多极致的优化思路,但现实中总难免出现一些我们考虑不到的情况,所以要保证系统的高可用和正确性,还要设计一个PlanB来兜底,以便在最坏情况发生时仍然能够从容应对。笔记的最后,将带你思考可以从哪些环节来设计兜底方案。
篇幅有限,无法一个模块一个模块详细的展示(这些要点都收集在了这份《高并发秒杀顶级教程》里),觉得有需要的码友们,麻烦各位转发一下(可以帮助更多的人看到哟!)点这里,即可获得免费下载的方式!!
由于内容太多,这里只截取部分的内容。需要这份《高并发秒杀顶级教程》的小伙伴,麻烦各位帮忙点赞分享支持一下(可以帮助更多的人看到哟!)
936887)]
[外链图片转存中…(img-CmkT0jIP-1620989936890)]
由于内容太多,这里只截取部分的内容。需要这份《高并发秒杀顶级教程》的小伙伴,麻烦各位帮忙点赞分享支持一下(可以帮助更多的人看到哟!)