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編輯推薦: |
内容丰富实用,涵盖Java通用架构方案的多个关键主题,如微服务架构、高性能架构等。 互联网大厂面试题与实际案例的巧妙结合,详细展开面试问题的解答步骤,有助于读者灵活掌握面试技巧。 利用在线教育平台提供了与本书内容相关的在线课程,将有助于您更深入地学习和应用架构知识。 本书致力于为您带来有关面试资料、架构设计和实际项目中的优质实践案例等内容,以帮助您在职业道路上持续成长。
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內容簡介: |
本书旨在帮助Java求职者在面试中脱颖而出,内容涵盖Java通用架构方案的多个关键主题,如微服务架构、高性能架构、高可用架构、高并发架构、分布式原理和分布式缓存等。本书的特点在于,它将互联网领域的名企、大厂的面试问题与实际案例相结合,对面试问题和面试官的心理进行深度剖析,并将面试问题的相关解答和相应技术点详细展开,以帮助读者全面理解相关概念和技术,并能在面试和实际工作中灵活应用。 通过学习本书,读者可以深入了解名企、大厂的实际案例和相关问题的解决方案。书中总结的一些宝贵经验将有助于读者在面试中表现得更加出色,增加成功的机会,斩获高薪Offer,并提升自己的实际工作能力。读者无论是要做好面试准备还是要适应实际工作需求,都能从本书中获益。
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關於作者: |
吴晓勇,毕业于北京交通大学计算机专业,有10年以上大型项目研发经验,曾担任广联达高级工程师、美团高级技术专家、拉勾网资深技术专家。尤其擅长微服务架构设计、微服务架构性能优化、微服务架构下各主流场景解决方案、系统微服务化改造,曾经历了美团外卖日订单量从几单到千万单发展过程,参与了美团外卖产品从单体架构到分布式架构,再到微服务架构的演进历程。对微服务架构和三高架构设计方案和应用有独到的见解。 梁建全,毕业于北京大学计算机专业,18年以上IT研发和管理经验,先后在北大方正、新东方、达内、拉勾网等多家上市企业担任资深架构师和技术总监岗位,著有《你必须知道的261个Java语言问题》《轻量级JavaEE框架整合方案》《ASP.NET开发答疑》《ASP.NET办公自动化开发实例导航》等多本IT技术书籍 ,【西二旗程序员】自媒体账号创办者,热衷技术分享。
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目錄:
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第 1章 微服务架构001 1.1 面试官:使用微服务的痛点有哪些?001 1.1.1 微服务的拆分难题003 1.1.2 如何把握微服务拆分粒度005 1.1.3 认不清微服务整体架构的全貌007 1.1.4 重复代码多,冗余度高008 1.1.5 需要更多服务器,资源耗费量大010 1.1.6 “地狱般”的分布式事务控制011 1.1.7 服务间关系复杂,理不清的服务依赖012 1.1.8 多个服务集成测试,联调痛苦不堪014 1.1.9 服务部署难度大,每次部署都要“扒层皮”016 1.2 面试官:如何做好微服务的设计工作以保障高可用性?017 1.2.1 如何避免服务“雪崩”021 1.2.2 如何设计可以避免微服务之间的数据依赖025 1.2.3 如何处理好微服务间千丝万缕的关系027 1.2.4 目标微服务还没开发完成,功能设计如何继续032 1.2.5 如何实现灰度发布034 1.2.6 如何做好微服务间依赖的治理038 1.2.7 系统升级,如何实现不停服的数据迁移和用户切量043 1.3 面试官:如何实现微服务的拆分,有何标准?049 1.3.1 微服务的拆分原则050 1.3.2 微服务的拆分策略051 1.3.3 如何验证微服务拆分的合理性054 1.3.4 如何组建与微服务架构匹配的团队056 1.4 面试官:微服务之间的通信模式有哪些?057 1.4.1 通信方式的选择059 1.4.2 同步通信方案061 1.4.3 异步通信方案065 第 2章 高性能架构069 2.1 面试官:如何利用全量缓存构建高性能读服务?069 2.1.1 读服务的技术共性071 2.1.2 利用全量缓存构建毫秒级的读服务072 2.1.3 数据同步方案设计073 2.1.4 架构存在的问题075 2.1.5 其他提升性能的手段077 2.2 面试官:如何设计异构数据的同步一致性?080 2.2.1 数据同步方案存在的问题081 2.2.2 Binlog的高效消费方案设计084 2.2.3 缓存数据结构设计方案087 2.2.4 数据对比架构方案089 2.3 面试官:如何应对热点Key查询?091 2.3.1 热点Key对架构的冲击091 2.3.2 热点Key解决方案093 第3章 高可用架构101 3.1 面试官:如何使用分库分表支持海量数据的写入?101 3.1.1 是否真的有分库分表的必要102 3.1.2 如何落地分库方案106 3.2 面试官:如何打造无状态的存储方案?112 3.2.1 写服务的目标114 3.2.2 如何保证任何时候都可以成功写入115 3.2.3 采用随机写入后的整体架构方案116 3.2.4 解决数据延迟的架构120 3.2.5 缓存可降级方案121 3.2.6 其他功能流程保持复用122 3.3 面试官:如何利用依赖管控提升写服务的性能和可用性?123 3.3.1 外部依赖的常见场景125 3.3.2 串行改并行的架构方案125 3.3.3 并行中需串行执行的架构方式127 3.3.4 依赖后置化架构128 3.3.5 超时和重试设置130 3.3.6 降级方案132 3.4 面试官:如何设计分库分表化后的查询方案?133 3.4.1 分库分表化后的查询难点分析134 3.4.2 借助分库网关实现查询135 3.4.3 基于ElasticSearch实现查询138 第4章 高并发架构149 4.1 面试官:秒杀业务的核心需求是什么?149 4.1.1 如何理解秒杀业务149 4.1.2 扣减类业务的技术关注点151 4.2 面试官:如何实现常规场景的秒杀业务?152 4.2.1 纯数据库实现秒杀154 4.2.2 扣减实现流程分析155 4.2.3 实现读写分离的扣减架构157 4.2.4 读写基于不同存储的扣减架构158 4.2.5 纯数据库扣减方案的适用场景159 4.3 面试官:如何实现万级并发秒杀需求?160 4.3.1 纯缓存架构实现剖析161 4.3.2 纯缓存架构升级版166 4.3.3 纯缓存架构适用场景167 4.4 面试官:如何利用缓存和数据库构建高可靠的秒杀方案?168 4.4.1 顺序写与随机写的性能差异170 4.4.2 借力顺序写的架构170 4.4.3 基于任务的扣减流程分析172 4.4.4 补货或新增商品的数据同步架构设计174 4.4.5 无状态存储的架构方案176 4.4.6 数据同步架构方案177 4.4.7 实现无主架构的任务178 4.5 面试官:如何设计和实现秒杀业务中的扣减返还?181 4.5.1 如何理解扣减返还需求181 4.5.2 返还实现原则182 4.6 面试官:热点扣减如何保证命中的存储分片不挂?185 4.6.1 热点扣减的典型业务场景186 4.6.2 技术挑战187 4.6.3 如何应对秒杀流量188 4.6.4 水平扩展架构升级方案195 第5章 分布式原理199 5.1 面试官:请阐述你如何理解与CAP有关的分布式理论?199 5.1.1 问题分析200 5.1.2 打动面试官的回答方式201 5.1.3 如何通过BASE理论来指导设计实践202 5.2 面试官:如何设计支持海量商品存储的高扩展性架构203 5.2.1 如何设计一个支持海量商品存储的高扩展性架构204 5.2.2 分库分表时,如何基于Hash取模和Range分片实现205 5.2.3 在电商大促时期,如何对热点商品数据做存储策略206 5.2.4 强一致性和最终一致性的数据共识算法是如何实现的207 5.3 面试官:海量并发场景下,如何实现分布式事务的一致性?209 5.3.1 分布式事务产生的原因210 5.3.2 基于两阶段提交的解决方案212 5.3.3 基于三阶段提交的解决方案213 5.3.4 基于MQ的最终一致性方案214 5.4 面试官:分布式系统中,锁的实现原理是什么?216 5.4.1 分布式锁的使用场景有哪些217 5.4.2 基于ZooKeeper实现分布式锁218 5.4.3 基于分布式缓存实现分布式锁220 第6章 分布式缓存225 6.1 面试官:如何解决业务数据访问性能太低的问题?225 6.1.1 缓存的概述226 6.1.2 缓存的优势226 6.1.3 缓存的代价227 6.2 面试官:如何根据业务来选择缓存模式和组件?228 6.2.1 缓存读写模式分析229 6.2.2 缓存分类及常用缓存介绍231 6.3 面试官:设计缓存架构时需要考量哪些因素?233 6.3.1 缓存的引入及架构设计234 6.3.2 缓存设计架构的常见考量点238 6.4 面试官:七大缓存经典问题的解决方案是什么?240 6.4.1 如何解决缓存失效问题240 6.4.2 如何解决缓存穿透问题243 6.4.3 如何解决缓存“雪崩”问题245 6.4.4 如何解决缓存数据不一致问题247 6.4.5 如何解决数据并发竞争问题248 6.4.6 如何解决缓存Hot Key问题250 6.4.7 如何解决缓存Big Key问题251
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