1. 大廠面試翻車,給Redis跪了

        共 4489字,需瀏覽 9分鐘

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        2023-04-03 06:25

        “去某知名互聯(lián)網(wǎng)公司面試,十分鐘不到,就被面試官親切的請出來了...” 金三銀四,都過去一半了,大家的面試怎么樣了? 這不,后臺(tái)有位小伙伴就分享了他的故事: 自己工作一兩年,每天寫著 if/ for 及一些簡單的業(yè)務(wù)邏輯代碼,然后想通過換個(gè)公司,精進(jìn)精進(jìn)技術(shù)。然后就發(fā)生了開頭那一幕。。 自認(rèn)為技術(shù)水平?jīng)]有什么問題,但是架不住面試官刁鉆的問題:

        1. 如何用Redis高效實(shí)現(xiàn)12306的復(fù)雜售票業(yè)務(wù)

        2. 新浪微博突發(fā)事件如何做好Redis緩存的高可用

        3. 高并發(fā)場景緩存穿透&失效&雪崩如何解決

        4. Redis高并發(fā)場景熱點(diǎn)緩存如何重建

        5. Redis集群架構(gòu)如何抗住12306與雙11的洪峰流量

        6. Redis緩存與數(shù)據(jù)庫雙寫不一致如何解決

        7. 雙十一億級用戶日活統(tǒng)計(jì)如何用Redis快速計(jì)算

        8. 雙十一電商推薦系統(tǒng)如何用Redis實(shí)現(xiàn)

        9. 類似微信的社交App朋友圈關(guān)注模型如何設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

        10. 美團(tuán)單車如何基于Redis快速找到附近的車

        11. Redis分布式鎖主從架構(gòu)鎖失效問題如何解決

        12. 從CAP角度解釋下Redis&Zookeeper鎖架構(gòu)異同

        13. 超大并發(fā)的分布式鎖架構(gòu)該如何設(shè)計(jì)

        14. Redis底層ZSet跳表是如何設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的

        15. Redis底層ZSet實(shí)現(xiàn)壓縮列表和跳表如何選擇

        16. Redis6.0多線程模型比單線程優(yōu)化在哪里了

        雖然說“面試造火箭、工作擰螺絲”,但Redis在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)存儲(chǔ)方面使用極其廣泛,幾乎所有的后端技術(shù)面試官都要在Redis的使用和原理方面對小伙伴們進(jìn)行360°的“刁難”所以掌握Redis是很有必要的。 那如何全面系統(tǒng)的學(xué)習(xí)Redis呢? 最近我朋友諸葛老師會(huì)做一次關(guān)于大廠緩存架構(gòu)Redis優(yōu)化的分享課程——《一線大廠Redis高并發(fā)緩存架構(gòu)實(shí)戰(zhàn)》,理論結(jié)合實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目的純干貨系統(tǒng)課,將Redis一次性搞定,而且 課程全程免費(fèi)

        課程主講諸葛老師有多年在 一線互聯(lián)網(wǎng)公司的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)以及數(shù)萬次在線教學(xué)經(jīng)驗(yàn)累積 ,通過 原理+實(shí)戰(zhàn) 專題課,讓你對一線大廠Redis高并發(fā)緩存架構(gòu)有一個(gè)深度的理解: cf535c9450b52ad11ae753f14a66316a.webp報(bào)名聽課驚喜福利,送2023年最新版面試資料

        這些都是我們一線名師多年來教學(xué)和實(shí)踐總結(jié),絕對硬核!面試資料也是最新版本,有技術(shù)視頻也有PDF,為大家在2023年的跳槽漲薪再添一份力!

        面試資料:

        1.Ja va并 發(fā)編程 (涉及Java多線程的工作原理及應(yīng)用、Java線程池的工作原理及應(yīng)用,以及鎖、進(jìn)程調(diào)度算法等內(nèi)容) ec8ca68b8e90d07fc5f1b66f4f9f25fa.webp 2.分布式緩存的原理及應(yīng)用 ? (涉及分布式緩存介紹、Ehcache原理及應(yīng)用、Redis原理及應(yīng)用、分布式緩存設(shè)計(jì)的核心問題等內(nèi)容) 45d6b86b6fac7716ee44a7eed3287cbe.webp 3.ZooKeeper原理及應(yīng)用 (涉及ZooKeeper選舉機(jī)制、ZooKeeper數(shù)據(jù)模型和ZooKeeper應(yīng)用場景等內(nèi)容) 008b0b33c9dc0027509f6740b7a40f9e.webp 4.Netty網(wǎng)絡(luò)編程原理及應(yīng)用 b09aed00be502526ef6c5e1a32b10347.webp 5.Kafka原理及應(yīng)用 ? (涉及Kafka組成、Kafka數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)計(jì)、Kafka生產(chǎn)者并發(fā)設(shè)計(jì)、Kafka消費(fèi)者并發(fā)設(shè)計(jì),以及Kafka安裝和應(yīng)用等內(nèi)容) 1950d57a3875f432fdd8db0d64c294bc.webp 6.設(shè)計(jì)模式? (涉及常見的23種經(jīng)典設(shè)計(jì)模式) 7a980c2446006e6350197d3c31957cd9.webp 7.Spring原理及應(yīng)用 ? (涉及Spring IoC原理、Spring AOP原理、Spring MVC原理、事務(wù)、MyBatis緩存等內(nèi)容) 29d8fdec783afb4829af3daa90c6599b.webp 8.Spring Cloud原理及應(yīng)用 ? (涉及Spring Boot、Spring Cloud Nacos、Eureka、Consul、Sentinel、Hystrix、Seata、Zuul和Spring Cloud鏈路監(jiān)控等內(nèi)容) 95a520de4bb8a1f19f4041eced79d993.webp

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        9.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法 ? (涉及棧、隊(duì)列、鏈表、散列表、二叉樹、紅黑樹、圖和位圖、二分查找、冒泡排序、插入排序、快速排序、希爾排序、歸并排序、桶排序、基數(shù)排序等算法等內(nèi)容) e46312b62249092191f804072e24e7ab.webp8992b5fe42aa18aaf7d4cf0be480a222.webp 10.網(wǎng)絡(luò)與負(fù)載均衡原理 ? (涉及TCP/IP、HTTP、常用負(fù)載均衡算法和LVS原理等內(nèi)容) 03742c9ce4b92b1e3fd25a2c74c8d947.webp 11.JVM原理 ? (涉及JVM運(yùn)行機(jī)制、JVM內(nèi)存模型、常用垃圾回收算法和JVM類加載機(jī)制等內(nèi)容) f6e4a051baedf4aced0ebf7f54880568.webp 12.ElasticSearch原理及應(yīng)用 ? (涉及ElasticSearch數(shù)據(jù)模型、ElasticSearch分布式架構(gòu)、ElasticSearch數(shù)據(jù)讀寫原理和段合并等內(nèi)容) 782d6af7ae31b2440a6174e4e7cbdf42.webp 13.Spark原理及應(yīng)用 ? (涉及Spark特點(diǎn)、Spark模塊組成、Spark運(yùn)行機(jī)制,以及Spark RDD、Spark Streaming、Spark SQL、DataFrame、DataSet、Spark Structured Streaming的原理和使用等內(nèi)容) e70250088cec3d1e82254d551430e9f1.webp 14.Flink原理及應(yīng)用 ? (涉及Flink核心概念、Flink架構(gòu)、Flink事件驅(qū)動(dòng)模型、Flink數(shù)據(jù)分析應(yīng)用和Flink基于狀態(tài)的內(nèi)存計(jì)算等內(nèi)容) 21429f8a99f8e1d17133e0fdc6ef22bc.webp 15.Hadoop原理及應(yīng)用 ? (涉及HDFS、MapReduce、YARN等內(nèi)容) cedda8647ce964540947567efcdd61b9.webp 16.HBase原理及應(yīng)用? (涉及HBase列式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)模型、HBase架構(gòu)組成和HBase數(shù)據(jù)讀寫流程等內(nèi)容) 8669f97d5b09b5aabee5c1297582a02b.webp

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