熬夜也要肝完的阿里内部面试官手册，吃透直接拿下大厂心仪offer ...

近来小编在整理java面试题汇总的时候，无意中寻到了这份阿内里试官手册，这份面试题还真的与以往的java核心面试知识点有大不同，这份面试官手册是完全站在面试官出题的角度分析标题，要问它有多香我们且看目录就完事了！

分布式、中间件、大数据、高并发

数据库、计划模式与实践

数据布局与算法
一、分布式

1、大型网站体系的特点

• 高并发，大流量：必要面对高并发用户，大流量访问
  
• 高可用：体系 7 x 24 小时不中断微服务
  
• 海量数据：
  
• 用户分布广泛，网络情况复杂：
  
• 安全情况恶劣：
  
• 需求快速变动，发布频繁：
  
• 渐迚式发展：
  

2、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惩罚能力：
  
• 数据库读写分离：
  
• 使用反向代理和 CDN 加速网站响应：
  

3、拆分 VS 集群
4、微服务 VS SOA
5、前后端完全分离不Rest规范
6、CAP三迚二和Base定理
二、中间件

1、缓存

• 为什么要使用缓存
  
• 优秀的缓存体系Redis
  
• redis的过期策略以及内存淘汰机制
  
• 渐进式ReHash
  
• 缓存穿透
  
• 缓存雪崩
  

2、消息队列

• 消息队列应用场景
  
• 流量削锋
  
• 消息中间件示例
  
• 电商体系
  
• 日志网络体系
  
• 异步的事故--回调机制
  
• 消息的幂等处理惩罚
  
• 消息的按序处理惩罚
  

3、搜索引擎

• 倒排索引
  
• 创建索引
  
• 搜索索引
  
• Lucene和ElasticSearch
  
• 分词器
  
• 必要这份阿内里试官手册的小同伴 管住公主号：JavaAC，即可
  

三、大数据与高并发

1、秒杀架构计划

• 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
  
• 架构计划头脑
  
• 限流
  
• 削峰
  
• 异步
  
• 缓存
  
• 团体架构
  
• 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
  
• 秒杀团体流程图
  

2、数据库架构发展历程

• 单机MySQL的优美年代
  
• 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
  

3、MySQL的扩展性瓶颈
4、为什么要使用NOSQL NOT ONLY SQL
5、传统RDBMS VS NOSQL
6、NOSQL数据库的类型
7、阿里巴巴中文站商品信息怎样存放
8、数据的水平拆分和垂直拆分
9、分布式事故
10、BitMap
11、Bloom Filter
12、常见的限流算法
13、负载均衡
14、一致性Hash算法
四、数据库

1、数据库范式

• 1NF(第一范式)
  
• 2NF(第二范式)
  
• 3NF(第三范式)
  

2、数据库开发规范

• 底子规范
  
• 命名规范
  
• 字段计划规范
  

3、数据库索引
4、MyISAM vs InnoDB
5、并发事故带来的标题
6、事故隔离级别及锁的实现机制
7、MVCC (多版本并发控制)
8、间隙锁与幻读
五、计划模式与实践

1、OOP五大原则SOLID

2、计划模式

3、代理模式
4、面向切面编程( AOP )
5、工厂模式
6、控制反转IOC
7、观察者模式
8、Zookeeper
六、数据布局与算法

1、树

2、BST树

3、BST树

4、AVL树
5、红黑树
6、B-树
7、B+树
8、字典树
9、跳表
10、HashMap
11、ConcurrentHashMap
12、ConcurrentLinkedQueue
13、Topk标题
14、资源池头脑
15、JVM内存管理算法
16、容器假造化技术，Doocker头脑
17、连续集成、连续发布，jenkins

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