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编程问答

java面试宝典pdf,给大家安排上!

發(fā)布時間:2023/12/10 编程问答 30 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 java面试宝典pdf,给大家安排上! 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

前言

Spring無論在Java生態(tài)系統(tǒng),還是在就業(yè)市場,是絕對的王者。大廠面試出鏡率之高,投產(chǎn)規(guī)模之廣,無出其右。隨著技術的發(fā)展,Spring 從往日的 IoC 框架,已發(fā)展成 Cloud Native 基礎設施,衍生出大量 Spring 技術棧,如大家熟知的 Spring Boot、Spring Cloud 和 Spring Security 等。

我相信很多程序員不管是在面試中,還是在日常開發(fā)中,總會面臨各種挑戰(zhàn)和考驗,唯有系統(tǒng)性地掌握 Spring編程思想、設計理念,以及具體的實現(xiàn)方式,方可游刃有余,以免進退失據(jù)。

作為 Spring 技術生態(tài)的基石,Spring無論在設計,還是在實現(xiàn)上,都是一個優(yōu)秀的框架,許多細節(jié)方面是非常值得我們學習的。那么,花費10分鐘,由阿里一線架構師,帶你梳理Spring框架相關知識!
以下所整理的Spring相關面試題(含答案)、Spring全家桶實戰(zhàn)文檔,均可以免費分享

首先上張Spring的體系腦圖:

Spring腦圖可以說是我所有描繪腦圖中最詳細沒有之一,可見它的用處之廣!

一、分布式架構學習路線圖

據(jù)統(tǒng)計,人的閱讀時間在20分鐘以內(nèi)是能夠達到全身心投入的,顧文章單張篇幅以后會盡量縮短,但更新會盡量相應頻繁一些。

二、計算機軟件發(fā)展歷史

首先我們了解下計算機軟件的發(fā)展歷史,大概總結概括,分為c/s時代,web1.0時代和web2.0時代。

**c/s時代:**富客戶端方案。賣軟件可賺錢。例如 qq、影音、游戲。

**1.0時代:**主要是單向信息的發(fā)布,即信息門戶—廣大瀏覽器客戶端 ,互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容是由少數(shù)編輯人員(或站長)定制的。

表是三大門戶,新浪/網(wǎng)易/搜狐。新浪以新聞+廣告為主,網(wǎng)易拓展游戲為主,搜狐延伸門戶矩陣

**2.0時代:**注重用戶的交互。每個人都是內(nèi)容的供稿者。?RSS訂閱扮演一個很重要的作用。

例如:博客、播客、維基、P2P下載、社區(qū)、分享服務

時至今日,互聯(lián)網(wǎng)的形式演變已經(jīng)變成全員參與,老少皆宜的活動。因此,互聯(lián)網(wǎng)相關的技術也是要求越來越高,參與人數(shù)的增加也讓系統(tǒng)的負擔越來越大。

三、技術架構演進史

以下為2017年天貓雙11的交易指標。那么大的數(shù)據(jù)量,那么快的處理請求,顯然單臺機器,單個服務絕對是無法支撐的。

那么怎么辦呢,我們將原本單臺部署,單臺處理的服務,需要進行拆分以及部署到不同的服務器中去,使其用多臺機器去處理,分擔壓力。但是我們又要保證系統(tǒng)的完整性。這就是分布式的設計。接下來我們看下服務架構的演進史。

架構演進一:?早期雛形

特征:應用程序主要做靜態(tài)文件讀取,返回內(nèi)容給瀏覽器。

**架構演進二:?**數(shù)據(jù)庫開發(fā)(LAMP特長)

特征:應用程序主要主要讀取數(shù)據(jù)表值,填充html模塊。業(yè)務邏輯簡單,寫sql

架構演進三:? javaweb的雛形

特征:tomcat + servlet + jsp + mysql。一個war包打天下

項目結構:ssh/ssm三層結構。

架構演進四:? javaweb的集群發(fā)展

特征:硬件機器的橫向復制,對整個項目結構無影響。

架構演進五:? javaweb的分布式發(fā)展

特征:將Service層單獨分離出去,成為一個單獨的項目jar。單獨運行。Web服務器通過rpc框架,對分離出去的service進行調(diào)用。

架構演進六:? javaweb的微服務發(fā)展

特征:從業(yè)務角度,細分業(yè)務為微服務,每一個微服務是一個完整的服務(從http請求到返回)。在微服務內(nèi)部,將需要對外提供的接口,包裝成rpc接口,對外部開放。

集群與分布式的區(qū)別

我在面試的時候,發(fā)現(xiàn)很多同學會把集群和分布式混淆,其實他倆完全是兩個東西

分布式:縱向拆分,一個業(yè)務分拆多個子業(yè)務,部署在不同的服務器上。主要是業(yè)務層面拆分,進行業(yè)務解耦,從而提高服務高可用以及高性能。
集群:橫向復制,同一個業(yè)務,部署在多個服務器上,前面通過負載均衡,起到分擔壓力的作用。而且這些服務器中,即使有一兩個宕機也不會影響到整體業(yè)務。

本章主要講了一下高性能架構的學習路線,以及技術演進史。接下來聊聊Alibaba百萬年薪架構師必備技能——高性能架構學習路線(筆記):中間件、Nginx、緩存、ZK等等…看下方高性能架構進階技能圖…

說明:以下全部所說的架構師必備技能之高性能架構學習路線及相關筆記:中間件、Nginx、緩存、ZK等等等,篇幅有限,很多都是截圖展示,但是圖片都是很高清的,可以清晰的看見其中的內(nèi)容。

一、Zookeeper分布式環(huán)境指揮官

1.1 zookeeper基礎

ZooKeeper是一種分布式協(xié)調(diào)服務,用于管理大型主機。在分布式環(huán)境中協(xié)調(diào)和管理服務是一個復雜的過程。ZooKeeper通過其簡單的架構和API解決了這個問題。ZooKeeper允許開發(fā)人員專注于核心應用程序邏輯,而不必擔心應用程序的分布式特性。

1.2 分布式應用的優(yōu)點

  • (1)可靠性 - 單個或幾個系統(tǒng)的故障不會使整個系統(tǒng)出現(xiàn)故障。

  • (2)可擴展性 - 可以在需要時增加性能,通過添加更多機器,在應用程序配置中進行微小的更改,而不會有停機時間。

  • (3)透明性 - 隱藏系統(tǒng)的復雜性,并將其顯示為單個實體/應用程序。

1.3 分布式應用的挑戰(zhàn)

  • (1)競爭條件 - 兩個或多個機器嘗試執(zhí)行特定任務,實際上只需在任意給定時間由單個機器完成。例如,共享資源只能在任意給定時間由單個機器修改。

  • (2)死鎖 - 兩個或多個操作等待彼此無限期完成。

  • (3)不一致 - 數(shù)據(jù)的部分失敗。

1.4 Zookeeper相關筆記

  • ZK 手寫筆記(1):概述+CPA+環(huán)境搭配+一致性協(xié)議+基本使用

  • ZK 手寫筆記(2):源碼解析+應用場景

二、Nginx高并發(fā)分流進階實戰(zhàn)

2.1 nginx如何實現(xiàn)高并發(fā)

  • 簡單來講,就是異步,非阻塞,使用了epoll和大量的底層代碼優(yōu)化。

  • 稍微詳細一點展開的話,就是nginx的特殊進程模型和事件模型的設計。

2.2 進程模型

  • nginx采用一個master進程,多個woker進程的模式。

  • master進程主要負責收集、分發(fā)請求。當一個請求過來時,master拉起一個worker進程負責處理這個請求。

  • master進程也要負責監(jiān)控woker的狀態(tài),保證高可靠性

  • woker進程一般設置為跟cpu核心數(shù)一致。nginx的woker進程跟apache不一樣。apche的進程在同一時間只能處理一個請求,所以它會開很多個進程,幾百甚至幾千個。而nginx的woker進程在同一時間可以處理額請求數(shù)只受內(nèi)存限制,因此可以處理多個請求。

2.3 事件模型

nginx是異步非阻塞的。

每進來一個request,會有一個worker進程去處理。但不是全程的處理,處理到什么程度呢?處理到可能發(fā)生阻塞的地方,比如向上游(后端)服務器轉發(fā)request,并等待請求返回。那么,這個處理的worker不會這么傻等著,他會在發(fā)送完請求后,注冊一個事件:“如果upstream返回了,告訴我一聲,我再接著干”。于是他就休息去了。此時,如果再有request 進來,他就可以很快再按這種方式處理。而一旦上游服務器返回了,就會觸發(fā)這個事件,worker才會來接手,這個request才會接著往下走。

web server的工作性質(zhì)決定了每個request的大部份生命都是在網(wǎng)絡傳輸中,實際上花費在server機器上的時間片不多。這是幾個進程就解決高并發(fā)的秘密所在。

2.4 Nginx相關筆記

  • Nginx 常見應用技術指南[Nginx Tips]

  • 深入剖析Nginx

三、rabbitMQ消息中間件

  • (1)Broker:消息中間件實例, 可能是單個節(jié)點也可能是運行在多節(jié)點集群上的邏輯實體

  • (2)消息(Message):消息由消息頭和消息體兩部分組成。消息頭中包括routing-key、priority等標準消息頭以及其它自定義消息頭,用于定義RabbitMQ對消息行為。消息體是字節(jié)流,包含消息內(nèi)容。

  • (3)連接(Connection):客戶端與 Broker 之間的 TCP連接

  • (4)信道(Channel) :Channel 是建立在 TCP 連接上的邏輯(虛擬)連接。多個 Channel 復用同一個 TCP 連接, 以避免建立 TCP 連接的巨大開銷。 RabbitMQ 官方要求每個線程使用獨立的 Channel, 禁止多個線程共用 Channel。

  • (5)生產(chǎn)者(Publisher):發(fā)送消息的客戶端線程

  • (6)消費者(Consumer):處理消息的客戶端線程

  • (7)交換機(Exchange):交換機負責將消息投遞到相應的隊列

  • (8)隊列(Queue):接收并保存交換機投遞的消息,直至被消費者成功消費。邏輯結構遵循先進先出FIFO。

  • (9)綁定(Binding):將隊列(Queue)注冊到交換機(Exchange)的路由表

  • (10)虛擬主機(Vhost):每個Broker下可建立多個vhost, 每個 vhost 可建立獨立的 Exchange、Queue、綁定及權限系統(tǒng)。同一個 Broker 下的 vhost 共享 Connection、Channel 和 用戶系統(tǒng),就是說可以使用同一個用戶身份使用同一個 Channel 訪問不同 vhost。

3.1 rabbitMQ消息中間件相關筆記

  • RabbitMQ-最完整最全教程

  • RabbitMQ實戰(zhàn)指南

四、ActiveMQ消息中間件

  • (1)多種語言和協(xié)議編寫客戶端。語言: Java,C,C++,C#,Ruby,Perl,Python,PHP。應用協(xié)議: OpenWire,Stomp REST,WS Notification,XMPP,AMQP

  • (2)完全支持JMS1.1和J2EE 1.4規(guī)范 (持久化,XA消息,事務)

  • (3) 對Spring的支持,ActiveMQ可以很容易內(nèi)嵌到使用Spring的系統(tǒng)里面去,而且也支持Spring2.0的特性

  • (4) 通過了常見J2EE服務器(如 Geronimo,JBoss 4,GlassFish,WebLogic)的測試,其中通過JCA 1.5 resource adaptors的配置,可以讓ActiveMQ可以自動的部署到任何兼容J2EE 1.4 商業(yè)服務器上

  • (5) 支持多種傳送協(xié)議:in-VM,TCP,SSL,NIO,UDP,JGroups,JXTA

  • (6)支持通過JDBC和journal提供高速的消息持久化

  • (7)從設計上保證了高性能的集群,客戶端-服務器,點對點

  • (8) 支持Ajax

  • (9)支持與Axis的整合

  • (10)可以很容易的調(diào)用內(nèi)嵌JMS provider,進行測試

五、Kafka百萬級吞吐實戰(zhàn)

kafka 最初是 LinkedIn 的一個內(nèi)部基礎設施系統(tǒng)。最初開發(fā)的起因是,LinkedIn 雖然有了數(shù)據(jù)庫和其他系統(tǒng)可以用來存儲數(shù)據(jù),但是缺乏一個可以幫助處理持續(xù)數(shù)據(jù)流的組件。所以在設計理念上,開發(fā)者不想只是開發(fā)一個能夠存儲數(shù)據(jù)的系統(tǒng),如關系數(shù)據(jù)庫、Nosql 數(shù)據(jù)庫、搜索引擎等等,更希望把數(shù)據(jù)看成一個持續(xù)變化和不斷增長的流,并基于這樣的想法構建出一個數(shù)據(jù)系統(tǒng),一個數(shù)據(jù)架構。

Kafka外在表現(xiàn)很像消息系統(tǒng),允許發(fā)布和訂閱消息流,但是它和傳統(tǒng)的消息系統(tǒng)有很大的差異,

  • 首先,Kafka是個現(xiàn)代分布式系統(tǒng),以集群的方式運行,可以自由伸縮。

  • 其次,Kafka可以按照要求存儲數(shù)據(jù),保存多久都可以。

  • 第三,流式處理將數(shù)據(jù)處理的層次提示到了新高度,消息系統(tǒng)只會傳遞數(shù)據(jù),Kafka 的流式處理能力可以讓我們用很少的代碼就能動態(tài)地處理派生流和數(shù)據(jù)集。所以 Kafka 不僅僅是個消息中間件

Kafka 不僅僅是一個消息中間件,同時它是一個流平臺,這個平臺上可以發(fā)布和訂閱數(shù)據(jù)流(Kafka 的流,有一個單獨的包 Stream 的處理),并把它們保存起來,進行處理,這個是 Kafka 作者的設計理念。

5.1 Kafka百萬級吞吐實戰(zhàn)相關筆記

  • 手寫“Kafka筆記”

  • Kafka源碼解析與實戰(zhàn)

六、Redis高性能緩存數(shù)據(jù)庫

6.1 Redis的數(shù)據(jù)結構和相關常用命令

  • Key:Redis采用Key-Value型的基本數(shù)據(jù)結構,任何二進制序列都可以作為Redis的Key使用(例如普通的字符串或一張JPEG圖片)

  • String:String是Redis的基礎數(shù)據(jù)類型,Redis沒有Int、Float、Boolean等數(shù)據(jù)類型的概念,所有的基本類型在Redis中都以String體現(xiàn)。

  • SET:為一個key設置value,可以配合EX/PX參數(shù)指定key的有效期,通過NX/XX參數(shù)針對key是否存在的情況進行區(qū)別操作,時間復雜度O(1)

  • GET:獲取某個key對應的value,時間復雜度O(1)

  • GETSET:為一個key設置value,并返回該key的原value,時間復雜度O(1)

  • MSET:為多個key設置value,時間復雜度O(N)

  • MSETNX:同MSET,如果指定的key中有任意一個已存在,則不進行任何操作,時間復雜度O(N)

  • MGET:獲取多個key對應的value,時間復雜度O(N)

  • INCR:將key對應的value值自增1,并返回自增后的值。只對可以轉換為整型的String數(shù)據(jù)起作用。時間復雜度O(1)

  • INCRBY:將key對應的value值自增指定的整型數(shù)值,并返回自增后的值。只對可以轉換為整型的String數(shù)據(jù)起作用。時間復雜度O(1)

  • DECR/DECRBY:同INCR/INCRBY,自增改為自減。

6.2 Redis高性能緩存數(shù)據(jù)庫相關筆記

  • Redis高性能緩存

  • Redis實戰(zhàn)

  • Redis設計與實現(xiàn)

六、分布式系統(tǒng)常用技術及案例分析(PDF)

本PDF分為三大部分,即分布式系統(tǒng)基礎理論、分布式系統(tǒng)常用技術以及經(jīng)典的分布式系統(tǒng)案例分析。

  • 第一部分主要介紹分布式系統(tǒng)基礎理論知識,總結一些在設計分布式系統(tǒng)時需要考慮的范式、知識點以及可能會面臨的問題,其中包括線程、通信、一致性、容錯性、CAP理論、安全性和并發(fā)等相關內(nèi)容;同時講述分布式系統(tǒng)的常見架構體系,其中也包括最近比較火的RESTful風格架構、微服務、容器技術等

  • 第二部分主要列舉了在分布式系統(tǒng)應用中經(jīng)常用到的一些主流技術,并介紹這些技術的作用和用法;這些技術涵蓋了分布式消息服務、分布式計算、分布式存儲、分布式監(jiān)控系統(tǒng)、分布式版本控制、RESTful、微服務、容器等領域的內(nèi)容。

  • 第三部分選取了以淘寶網(wǎng)和Twitter為代表的國內(nèi)外知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的大型分布式系統(tǒng)案例,分析其架構設計以及演變過程;這部分相當于是對第二部分零散的技術點做一個“串燒”,讓讀者可以結合技術的理論,看到實戰(zhàn)的效果。

最后

小編在這里分享些我自己平時的學習資料,由于篇幅限制,pdf文檔的詳解資料太全面,細節(jié)內(nèi)容實在太多啦,所以只把部分知識點截圖出來粗略的介紹,每個小節(jié)點里面都有更細化的內(nèi)容!有需要的程序猿(媛)可以關注+點贊,點擊這里免費獲取

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的java面试宝典pdf,给大家安排上!的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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