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QiShunwang

“诚信为本、客户至上”

《三年高考五年模拟之互联网三五年技术发展》总结,面试专用

2020/8/20 10:02:26   来源:

整理搜集了近两年来互联网知识,内容庞大,如果你学会了,面试不成问题,由此可见互联网发展太迅速了,各种知识点错综复杂,更新迭代的太快,可下载


## 分布式

一、大型网站系统的特点
	高并发,大流量
	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
二、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
三、拆分VS集群
四、微服务VSSOA
五、前后端完全分离与Rest规范
六、CAP三进二和Base定理
	关系型数据库遵循ACID规则
	CAP三进二
	BASE定理
	分布式一致性理论paxos、raft、zab算法

## 中间件

一、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
	渐进式rehash的步骤
	缓存穿透
	缓存雪崩
二、消息队列
	消息队列应用场景
	异步处理
	应用解耦
	流量削锋
	日志处理
	消息通讯
	消息中间件示例
	电商系统
	日志收集系统
	JMS消息服务
	消息模型
	消息消费
	防止消息丢失
	同步的事务——停止等待
	同步的事务——连续ARQ
	异步的事务——回调机制
	消息的幂等处理
	消息的按序处理
三、搜索引擎
	概述
	特点(优势):
	使用场景:
	倒排索引
	创建索引
	一些要索引的原文档(Document)
	将原文档传给分次组件(Tokenizer)
	将得到的词元(Token)传给语言处理组件(LinguisticProcessor)
	将得到的词(Term)传给索引组件(Indexer)
	搜索索引
	用户输入查询语句
	对查询语句进行词法分析,语法分析,及语言处理
	搜索索引,得到符合语法树的文档
	根据得到的文档和查询语句的相关性,对结果进行排序
	Lucene和ElasticSearch
	分词器

## 大数据与高并发

一、秒杀架构设计
	业务介绍
	业务特点
	瞬时并发量大
	库存量少
	业务简单
	技术难点
	现有业务的冲击
	直接下订单
	页面流量突增
	架构设计思想
	限流
	削峰
	异步
	缓存
	整体架构
	客户端优化
	秒杀页面
	防止提前下单
	API接入层优化
	限制用户维度访问频率
	限制商品维度访问频率
	SOA服务层优化
	秒杀整体流程图
	总结
二、数据库架构发展历程
	单机MySQL的美好年代
	Memcached(缓存)+MySQL+垂直拆分
	Mysql主从复制读写分离
	分表分库+水平拆分+mysql集群
三、MySQL的扩展性瓶颈
四、为什么要使用NOSQLNOTONLYSQL
五、传统RDBMSVSNOSQL
六、NOSQL数据库的类型
七、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
八、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
九、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
十、BitMap
	Bit-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——BloomFilter(布隆过滤器)
	总结
	应用
十一、BloomFilter
十二、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
十三、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
	十四、一致性Hash算法

## 数据库

一、数据库范式
	1NF(第一范式)
	2NF(第二范式)
	3NF(第三范式)
二、数据库开发规范
	基础规范
	命名规范
	字段设计规范
	总结
三、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
四、MyISAMvsInnoDB
五、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(PhantomRead)
六、事务隔离级别及锁的实现机制
	一级封锁协议(对应readuncommited)
	二级封锁协议(对应readcommited)
	三级封锁协议(对应reapetableread)
	最强封锁协议(对应Serialization)
七、MVCC(多版本并发控制)
八、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

一、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
二、设计模式
三、代理模式
	定义与举例
	静态代理
	动态代理
	JDK动态代理
	CGLIB动态代理
四、面向切面编程(AOP)
	基本思想
	登录验证
	基于RBAC的权限管理
	角色访问控制(RBAC)
	执行流程分析
	日志记录
	日志记录最佳实践
	事务处理
	统一异常处理
五、工厂模式
	简单工厂
	工厂方法
	抽象工厂
六、控制反转IOC
七、观察者模式
八、Zookeeper
	ZK简述
	存储结构
	znode
	znode中的存在类型
	应用场景
	统一命名服务
	负载均衡
	统一配置管理
	集群管理
	服务器动态上下线
	写数据流程
	Leader选举

## 数据结构与算法

一、树
二、BST树
三、BST树
四、AVL树
五、红黑树
六、B-树
七、B+树
八、字典树
九、跳表
十、HashMap
	简介
	内部实现
	存储结构-字段
	功能实现-方法
	1.确定哈希桶数组索引位置
	2.分析HashMap的put方法
	3.扩容机制
	线程安全性
十一、ConcurrentHashMap
	锁分段技术
	CAS无锁算法
	实现方式
	存在的缺点
十二、ConcurrentLinkedQueue
	延迟更新tail节点
	延迟删除head节点
十三、Topk问题
	简述
	解决方案
	实际运行
	(1)单机+单核+足够大内存
	(2)单机+多核+足够大内存
	(3)单机+单核+受限内存
	(4)多机+受限内存
	经常被提及的该类问题
	重复问题
十四、资源池思想
	作用
	线程池
	连接池
十五、JVM内存管理算法
	判断对象是否存活
	引用计数法
	可达性分析算法
	垃圾回收算法
	标记-清除算法(Mark-Sweep)
	复制算法(Copying)
	标记-整理算法(Mark-Compact)
	分代收集算法(GenerationalCollection)
十六、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
	镜像
	容器
	仓库
	总结
十七、持续集成、持续发布,jenkins
	持续集成
	手动部署
	自动部署

## 面试题举例

一、设计一个分布式环境下全局唯一的发号器
	1、UUID
	2、数据库自增长序列或字段
	3、数据库sequence表以及乐观锁
	4、Redis生成ID
	5、Twitter的snowflake算法
二、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
	维护一个线程
	惰性删除
三、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
	1、基于乐观锁
	2、基于悲观锁
	基于Redis做分布式锁
	1、基于redis的setnx()、expire()方法做分布式锁
	2、基于redis的setnx()、get()、getset()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
四、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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