进阶指南

upupor ·
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2020-08-20 02:49
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一、源码阅读

HashMap

考察点: HashMap的数据结构、链表、数据均匀分布、线程安全问题

需要理解并熟记的点:

  1. 数据结构
  2. HashMap数据为啥使用链表而不是数组?(hash的概率性)
    1. Java8之前是头插法，为什么
    2. Java8之后才有尾插法,又为什么
    3. 使用头插会改变链表的上的顺序，但是如果使用尾插，在扩容时会保持链表元素原本的顺序，就不会出现链表成环的问题了。
  3. 在Java7和Java8之间的区别
  4. Java8之后的链表有红黑树,通过红黑树将原本的O(n)的时间复杂度降低到O(log n)
  5. hash冲突是怎么发生的及如何解决
  6. 链表节点插入法有哪些以及为什么用这些插入法
  7. hashCode()、equals方法重写
  8. 如何扩容
    1. 扩容的因素(Capacity、LoadFactor)
    2. 扩容分为2步,新的Entry空数组(原数组的2倍)、ReHash(重新hash的原因是重新计算位置，Hash的公式:index = HashCode(Key) & (Length - 1))
  9. 为啥初始化的容量是16? 为了实现均匀分布。因为在使用是2的幂的数字的时候，Length-1的值是所有二进制位全为1，这种情况下，index的结果等同于HashCode后几位的值。只要输入的HashCode本身分布均匀，Hash算法的结果就是均匀的

 

ThreadLocal

考察点:  线程安全、数据隔离

实际应用场景: 数据源切换、大数据处理任务组、事务隔离(Spring)、上下文

需要理解并熟记的点:

  1. 主要作用及在哪些场景下使用
  2. 底层实现原理
  3. 底层数据结构
  4. 如何共享线程的ThreadLocal对象
  5. ThreadLocal在使用过程中,会出现哪些问题？为什么会出现？如何解决?

Spring采用Threadlocal的方式，来保证单个线程中的数据库操作使用的是同一个数据库连接，同时，采用这种方式可以使业务层使用事务时不需要感知并管理connection对象，通过传播级别，巧妙地管理多个事务配置之间的切换，挂起和恢复。

 

ConcurrentHashMap & HashTable

考察点: ConcurrentHashMap& HashTable的底层实现、线程安全问题、锁

需要理解并熟记的点:

  1. ConcurrentHashMap如何实现线程安全的
  2. ConcurrentHashMap的数据结构
  3. ConcurrentHashMap的put和get操作
  4. 在Java7和Java8之间的区别
  5. Hashtable、ConcurrentHashMap和HashMap的区别
  6. ConcurrentHashMap实现原理
  7. CAS是什么？自旋是什么?
  8. ABA是什么? ABA有哪些问题及如何解决
  9. 什么是锁升级?JVM 使用了锁升级的优化方式，就是先使用偏向锁优先同一线程然后再次获取锁，如果失败，就升级为 CAS 轻量级锁，如果失败就会短暂自旋，防止线程被系统挂起。最后如果以上都失败就升级为重量级锁。
  10. Java7采用了分段锁技术,Java8采用了CAS + synchronized

CAS 操作的流程是，线程在读取数据时不进行加锁，在准备写回数据时，比较原值是否修改，若未被其他线程修改则写回，若已被修改，则重新执行读取流程。

 

ArrayList

考察点: ArrayList的底层实现、线程安全

需要理解并熟记的点:

  1. 实现原理
  2. 在Java7和Java8之间的区别
  3. 数组的添加和删除全部是copy数据，所以效率非常低且线程不安全

volatile

考察点: JMM、缓存一致性、指令重排序、可见性

需要理解并熟记的点:

  1. JMM
  2. 可见性问题: 什么是可见性问题，如何发生的及如何去解决
  3. volatile 做了哪些工作
  4. MESI缓存一致性协议是什么
  5. 什么是指令重排序？如何禁止指令重排？
  6. 什么是内存屏障？
  7. volatile与synchronized的区别
  8. 有哪些应用场景

synchronized

考察点: 原理、锁

https://juejin.im/post/6844904196676780040

需要理解并熟记的点:

  1. 在哪些场景会使用
  2. 如何实现加锁的(如何保证线程安全的)
  3. synchronized如何做到有序性、可见性、原子性
  4. synchronized底层是如何实现的
  5. 锁升级、偏向锁、轻量级锁、重量级锁
  6. synchronized和Lock的区别
  7. Java对象在JVM的内存中分为哪三块区域

synchronized 获取锁的方式，JVM 使用了锁升级的优化方式，就是先使用偏向锁优先同一线程然后再次获取锁，如果失败，就升级为 CAS 轻量级锁，如果失败就会短暂自旋，防止线程被系统挂起。最后如果以上都失败就升级为重量级锁。

 

 

参考: https://mp.weixin.qq.com/s/WtAdXvaRuBZ-SXayIKu1mA

 

锁

考察点: 公平锁、非公平锁、乐观锁、悲观锁

需要理解并熟记的点:

  1. 公平锁、非公平锁、乐观锁、悲观锁的解释
  2. CAS操作
  3. 分布式锁解决库存超卖
  4. 实例: ReentrantLock中有公平锁和非公平锁的相关实现
  5. AQS关键对象: state、加锁线程、等待队列 根据这三个对象如果可以解释公平锁和非公平锁最好
  6. CAS是乐观锁的一种实现方式,是一种轻量级锁，JUC 中很多工具类的实现就是基于 CAS 的。
  7. synchronized是悲观锁的表现
  8. CAS 是怎么实现线程安全的？

CAS 是怎么实现线程安全的？

线程在读取数据时不进行加锁，在准备写回数据时，先去查询原值，操作的时候比较原值是否修改，若未被其他线程修改则写回，若已被修改，则重新执行读取流程。

 

线程安全问题

考察点:线程安全问题实际上是数据一致性问题

  1. 如何实现多线程
  2. 线程池

 

后端面试题

https://juejin.im/post/6844904161612398600

 

 

二、主流技术

Redis

考察点:

场景: 秒杀系统、应用首页缓存

需要理解并熟记的点:

  1. Redis和Memcached的区别
  2. Redis有哪些数据结构及适用的场景
  3. 布隆过滤器(避免缓存击穿)
  4. 如何使用Redis实现异步队列
  5. 如何实现1:N的消息队列?方案有无缺点
  6. 如何实现延时队列
  7. Redis是如何做持久化的？服务器主从数据如何交互？
  8. RDB的原理(fork&cow[copy on write])
  9. 什么是Pipeline
  10. Redis的同步机制
  11. Redis集群有哪些？集群的高可用如何保证及集群的原理
  12. Redis Sentinal 着眼于高可用;Redis Cluster 着眼于扩展性

Redis · 第二战

场景: 缓存雪崩、击穿、穿透

需要理解并熟记的点:

  1. 缓存雪崩、击穿、穿透的各自指什么以及如何解决
  2. Redis雪崩如何处理
  3. 如何让缓存数据均匀的分布在Redis集群中的每台节点
  4. 布隆过滤器(避免缓存击穿)

Redis · 第三站之布隆过滤器

场景: 缓存击穿

需要理解并熟记的点:

  1. 布隆过滤器原理
  2. 布隆过滤器缺点
  3. 布隆过滤器实现

Redis · 第四站

场景: Redis哨兵、持久化、主从、手撕LRU

需要理解并熟记的点:

  1. Redis为什么快
  2. Redis高可用可以从哪些方面保证
  3. RDB和AOF各自的优缺点
  4. Redis的内存淘汰机制
  5. Redis的惰性删除是什么

Redis · 第五站

场景: Redis双写一致性、并发竞争、线程模型

需要理解并熟记的点:

  1. 多个系统同时操作（并发）Redis会带来什么问题？如何解决？
  2. 缓存与DB如何保证数据一致性问题
  3. 最经典的缓存+数据库读写的模式 (Cache Aside Pattern)
  4. Redis的线程模型是什么（file event handler）
Redis的线程模型:
Redis 内部使用文件事件处理器 file event handler，这个文件事件处理器是单线程的，所以 Redis 才叫做单线程的模型。它采用 IO 多路复用机制同时监听多个 Socket，根据 Socket 上的事件来选择对应的事件处理器进行处理。
文件事件处理器的结构包含 4 个部分：
1.多个 Socket
2.IO 多路复用程序
3.文件事件分派器
4.事件处理器（连接应答处理器、命令请求处理器、命令回复处理器）

多个 Socket 可能会并发产生不同的操作，每个操作对应不同的文件事件，但是 IO 多路复用程序会监听多个 Socket，会将 Socket 产生的事件放入队列中排队，事件分派器每次从队列中取出一个事件，把该事件交给对应的事件处理器进行处理。

实现Redis分布式锁

考察点: 应用场景、方案设计、高并发、分布式锁、可重入性

需要理解并熟记的点:

  1. 如何实现分布式锁?
    1. 哪种情况会出现死锁？如何解决?
  2. redisson的锁实现了可重入性，什么是可重入性?

 

消息队列

考察点: 应用场景、方案设计、数据一致性、事务

需要理解并熟记的点:

  1. MQ脑裂是如何发生的
  2. 消息队列的使用场景(异步、削峰、解耦)
  3. 使用消息队列会出现哪些问题以及如何解决
    1. 系统复杂性——重复消费、消息丢失、消息的顺序消费
    2. 数据一致性问题
    3. 可用性问题
  4. 分布式事务、重复消费、顺序消费
    1. 重复消费的产生是因为消息队列的重试机制，解决方法就是接口保持幂等
      1. 如何保证幂等？强校验、弱校验、流水表等等
    2. 如何保证队列的顺序消费？顺序消费只要保证一个消费者消费就可以了，原理就是同一业务主键统一放到一个队列中生产和消费即可

 

ZK

考察点: 场景、方案设计、分布式锁

需要理解并熟记的点:

  1. 如何实现分布式锁?(解决库存超卖等问题)
  2. 使用场景:
    1. 服务注册与订阅（共用节点）
    2. 分布式通知（监听znode）
    3. 服务命名（znode特性）
    4. 数据订阅、发布（watcher）
    5. 分布式锁（临时节点）
  3. zk是什么

JVM

考察点: 

需要理解并熟记的点:

  1. JVM的回收机制
  2. 有哪些回收算法
  3. 分代回收

 

三、分布式

分布式事务

需要理解并熟记的点:

  1. 有哪些分布式事务解决方案
    • 2pc（两段式提交）【最简单】
    • 3pc（三段式提交）
    • TCC（Try、Confirm、Cancel）
    • 最大努力通知
    • XA
    • 本地消息表（ebay研发出的）【较为常用】
    • 半消息/最终一致性（RocketMQ）【较为常用】
  2. 分布式事务有哪些问题点
    • 长时间锁定数据库资源，导致系统的响应不快，并发上不去。
    • 网络抖动出现脑裂情况，导致事物参与者，不能很好地执行协调者的指令，导致数据不一致。
    • 单点故障：例如事物协调者，在某一时刻宕机，虽然可以通过选举机制产生新的Leader，但是这过程中，必然出现问题，而TCC，只有强悍的技术团队，才能支持开发，成本太高。

四、数据库

索引

考察点: 基础数据结构(Hash、B+、二叉树)

需要理解并熟记的点:

  1. 索引有哪些数据结构(Hash、B+)
  2. 回表
  3. MySQL基础的存储结构——页
  4. 覆盖索引 https://juejin.im/post/6844903967365791752
  5. 索引的最左匹配原则
  6. 聚簇索引与非聚簇索引 https://cloud.tencent.com/developer/article/1541265
  7. 唯一索引普通索引选择难题
Mysql各种索引区别：
普通索引：最基本的索引，没有任何限制
唯一索引：与"普通索引"类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。
主键索引：它 是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。 
全文索引：仅可用于 MyISAM 表，针对较大的数据，生成全文索引很耗时好空间。
组合索引：为了更多的提高mysql效率可建立组合索引，遵循”最左前缀“原则。

 

 

数据库调优

需要理解并熟记的点:

  1. SQL调优
  2. 排除缓存干扰
  3. Explain
  4. 覆盖索引
  5. 联合索引
  6. 最左匹配原则
  7. 索引下推
  8. 唯一索引(change buffer)
  9. 前缀索引
  10. 条件字段函数操作(饮食类型转换)
  11. 隐式字符编码转换
  12. flush

四、线上排查经验

  1. 接口响应过慢排除(分布式系统)
  2. 使用阿里开源工具arthas排查线上问题

 

五、业务方案设计

  1. 系统异构方案
  2. 防并发方案设计
  3. 多版本兼容方案(运维+业务)
  4. 分库分表方案
  5. 数据同步方案
  6. 行转列存储方案设计
  7. 和三方系统如何保证数据一致性

六、心理战

调整好心态

 

七、由点到线到面

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