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收割OFFER:互聯網大廠面經 版權信息
- ISBN：9787302642589
- 條形碼：9787302642589 ; 978-7-302-64258-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
收割OFFER:互聯網大廠面經 本書特色
《收割Offer：互聯網大廠面經》用一問一答的形式解答了后端程序員面試中遇到的高頻問題，從八股文、算法到項目案例，再到求職攻略，面面俱到，可以幫助正在求職找工作的學生和Java后端程序員提升面試成功率，拿到滿意的Offer。
收割OFFER:互聯網大廠面經 內容簡介
《收割Offer：互聯網大廠面經》根據編者工作和面試經驗，全面介紹了后端工程師求職面試需要掌握的知識和技能。主要內容分為五個部分：八股文、算法、場景設計題、項目和HR面試技巧。八股文章節涵蓋了后端面試推薦的重要知識點，包括綜合知識、數據庫、Redis、RocketMQ、操作系統、計算機網絡、Spring、ZooKeeper、Dubbo等。算法章節整理分析了解決問題的核心思想，靈活運用這些思想可以（Algorithm Accepted）面試中高頻出現的算法題。場景設計章節列舉了在面試過程中反復出現的經典題目，預先思考這些問題在面試環節可以短時間內給出讓面試官滿意的答案。項目案例章節展示了如何向面試官介紹自己的項目，一般包括項目背景、系統領域劃分和自己所在的位置、如何在成熟的業務中發現問題、解決項目的挑戰、取得的成果以及未來待改進點。*后，HR面試技巧章節以與頭部大廠HR訪談記錄的形式向讀者展示了HR面試內幕。本書的內容安排接近與面試要求匹配，根據歷史經驗，任何一場后端面試80%的問題都可以在本書中找到。閱讀本書可以快速找到學習方向，樹立求職信心，提高面試通過率。 《收割Offer：互聯網大廠面經》適合希望從事互聯網后端開發的讀者，包括參加校園招聘和社會招聘的求職者。此外，后端開發與測試開發的技能要求有很多共同點，因此，本書對于從事測試工作的讀者也有較大參考價值。
收割OFFER:互聯網大廠面經 目錄
目 錄
第1章 八股文 1
1.1 綜合知識 1
1.1.1 單元化高可用架構演進歷程 2
1.1.2 Java中5種重要的隊列 6
1.1.3 IO多路復用 7
1.1.4 ReentrantLock鎖與Syschronized鎖 10
1.1.5 Java SPI機制 20
1.1.6 限流算法 22
1.1.7 領域驅動設計 24
1.1.8 HashMap的底層原理 31
1.1.9 JVM垃圾回收機制 36
1.1.10 零復制 45
1.1.11 TCC柔性事務 48
1.1.12 CAP與BASE 49
1.1.13 Volatile關鍵字 50
1.1.14 雙親委派類加載器 51
1.1.15 從微服務到Service Mesh 52
1.1.16 進程、線程與協程 54
1.1.17 強引用、軟引用、弱引用、虛引用 55
1.1.18 ThreadLocal 56
1.1.19 線程池 57
1.1.20 控制訪問某個資源或方法的并發數 60
1.1.21 Happens-Before 62
1.1.22 對Java的理解 62
1.1.23 緩存穿透、雪崩、擊穿 63
1.1.24 虛擬機與容器對比 64
1.1.25 保障系統高可用的一般方法 65
1.1.26 偽共享 66
1.1.27 Caffeine緩存高性能分析 67
1.1.28 請自我介紹一下 72
1.2 數據庫 73
1.2.1 一次SQL查詢的執行過程 73
1.2.2 binlog日志備份的3種模式 74
1.2.3 事務的兩階段提交 75
1.2.4 二叉搜索樹、平衡樹、紅黑樹、B樹、B 樹的區別 77
1.2.5 MySQL存儲引擎InnoDB與MyISAM的區別 80
1.2.6 聚集索引與非聚集索引的區別 80
1.2.7 數據庫事務的4大特性 81
1.2.8 事務隔離級別與臟讀、不可重復讀、幻讀 82
1.2.9 redo、undo、binlog數據庫日志的作用 84
1.2.10 多版本并發控制 85
1.2.11 數據庫行鎖、表鎖、樂觀鎖與悲觀鎖 87
1.2.12 當前讀與快照讀 89
1.2.13 幻讀是怎么解決的 89
1.2.14 SQL索引優化 91
1.2.15 Dao層緩存先更新緩存還是先更新數據庫 93
1.2.16 MySQL高可用架構 94
1.2.17 為什么遇到范圍查詢會停止索引的*左匹配 96
1.2.18 索引下推 97
1.2.19 索引覆蓋 98
1.2.20 經典SQL語句考察：group by、join、having 99
1.2.21 避免數據庫熱點更新 99
1.2.22 線上環境如何修改表結構 100
1.3 Redis 102
1.3.1 Redis的5種基本數據類型及對應底層實現 102
1.3.2 Redis為什么這么快 106
1.3.3 Redis持久化之RDB與AOF 106
1.3.4 Redis實現分布式鎖的關鍵點 108
1.3.5 Redis與Memcache的區別 110
1.3.6 Redis主從復制原理之SYNC與PSYNC 110
1.3.7 過期刪除策略 113
1.3.8 Redis哈希槽 113
1.3.9 Redis Gossip協議 114
1.3.10 重定向moved與ask 115
1.3.11 Pipeline有什么好處 116
1.4 RocketMQ 117
1.4.1 RocketMQ的整體架構 118
1.4.2 消息隊列典型的適用場景 119
1.4.3 消費者、消費者組、隊列之間的關系 120
1.4.4 RocketMQ消息發送與消費流程 120
1.4.5 消息刷盤策略 122
1.4.6 底層文件存儲設計 124
1.4.7 事務消息 125
1.4.8 延遲消息 126
1.4.9 如何保證消息不丟失 127
1.4.10 消息過濾 128
1.4.11 順序消息 128
1.4.12 消費者offset管理 130
1.4.13 Rebalance的危害 130
1.4.14 RocketMQ與Kafka的對比 131
1.5 操作系統 132
1.5.1 進程與線程的區別 132
1.5.2 為什么頁內存大小是4KB 133
1.5.3 進程間的通信方式 133
1.5.4 頁面置換算法 134
1.5.5 虛擬內存 136
1.5.6 為什么多級頁表可以節省內存 138
1.5.7 死鎖及其產生的條件 139
1.5.8 線程狀態轉換 140
1.5.9 進程調度策略 141
1.5.10 線程同步有哪幾種方式 142
1.5.11 內存顛簸 142
1.5.12 局部性原理 143
1.6 計算機網絡 143
1.6.1 TCP與UDP的區別 143
1.6.2 滑動窗口 144
1.6.3 擁塞控制 145
1.6.4 重傳機制 147
1.6.5 流量控制 149
1.6.6 三次握手與四次揮手 150
1.6.7 TCP四次揮手為什么要等待2MSL 152
1.6.8 一次完整的HTTP請求 152
1.6.9 HTTPS加密過程 153
1.6.10 TCP粘包與拆包 155
1.6.11 Nagle算法 156
1.7 Spring 157
1.7.1 Spring Bean的作用域 157
1.7.2 Spring Bean的生命周期 157
1.7.3 Spring IoC 159
1.7.4 Spring AOP 159
1.7.5 Spring三級緩存解決Bean循環依賴 160
1.7.6 Spring事務實現 161
1.7.7 Spring事務失效的典型場景 164
1.7.8 Spring中BeanFactory和ApplicationContext的區別 166
1.8 ZooKeeper 166
1.8.1 ZooKeeper典型使用場景 166
1.8.2 ZooKeeper四種節點類型 167
1.8.3 ZooKeeper的順序一致性 168
1.8.4 ZooKeeper集群節點為什么是奇數個 169
1.8.5 ZooKeeper集群中的三種角色 169
1.8.6 ZooKeeper的選主機制 170
1.8.7 ZooKeeper與Eureka的區別 172
1.8.8 ZooKeeper Atomic Broadcast協議 172
1.9 Dubbo 174
1.9.1 Dubbo架構簡述 174
1.9.2 路由機制 175
1.9.3 負載均衡 176
1.9.4 集群容錯 177
1.9.5 Dubbo的序列化 178
1.9.6 有了HTTP請求為什么還需要RPC調用 178
1.9.7 Dubbo的SPI機制 179
第2章 算法題目 180
2.1 遞歸 180
2.1.1 算法解釋 180
2.1.2 經典題目—爬樓梯 181
2.2 雙指針 182
2.2.1 算法解釋 182
2.2.2 經典題目—尋找鏈表的中間節點（快慢指針） 182
2.2.3 經典題目—有序數組兩數之和（對撞指針） 183
2.3 滑動窗口 184
2.3.1 算法解釋 184
2.3.2 經典題目—長度為k的連續子數組的*大和 184
2.4 二分搜索 185
2.4.1 算法解釋 185
2.4.2 經典題目——n的算術平方根 185
2.5 動態規劃 186
2.5.1 算法解釋 186
2.5.2 經典題目—*小路徑和 186
2.6 回溯 188
2.6.1 算法解釋 188
2.6.2 經典題目—n皇后問題 188
2.7 廣度/深度優先搜索 192
2.7.1 算法解釋 192
2.7.2 經典題目—深度優先搜索島嶼數量 193
2.7.3 經典題目—廣度優先搜索層序遍歷 194
第3章 設計題 197
3.1 秒殺系統 197
3.1.1 搶購商品允許超賣 197
3.1.2 搶購商品不允許超賣 198
3.1.3 異步消費控制用戶并發數避免熱點更新 200
3.1.4 用戶交互設計角度的兜底考慮 201
3.2 分布式定時任務 201
3.2.1 設計思想 202
3.2.2 定時任務具體功能點的實現 203
3.3 其他高頻出現的經典方案設計題目 205
第4章 一個項目案例分析：合約廣告庫存預估 206
4.1 項目背景 207
4.2 系統領域劃分與自己所在的位置 207
4.3 發現或者定義一個問題 207
4.4 可量化的正向結果 208
4.5 未來改進點 209
第5章 一個完整的后端系統 211
5.1 接入層（Nginx與網關） 212
5.2 業務層 212
5.3 數據層（DB→分布式緩存→本地內存） 213
第6章 HR面試技巧——頭部大廠HR訪談 215
6.1 面試的全流程—不要以為通過技術&HR面試就能拿Offer 215
6.2 跳槽時找誰內推更容易通過面試 216
6.3 談薪技巧 217
6.4 反問環節—怎么提問能加分 217
6.5 你的職業規劃 218
6.6 為什么要跳槽 218
6.7 你的優點和缺點 218
6.8 過往工作中取得的成果 219
6.9 過往工作中遇到的困難是怎么解決的 219
6.10 行業薪酬水平 219
6.11 沒有做出算法題是否一定會被淘汰 224
6.12 能不能短時間內頻繁面試同一家公司 224
6.13 “畢業季”應選擇什么樣的公司 225
6.14 國內互聯網面試為什么要刷題 225
6.15 薪酬報高了會不會被HR直接淘汰 225
6.16 幾年一跳算頻繁 226
6.17 你是如何學習技術的 226
6.18 思維發散題目 227
參考文獻 229
第1章 八股文 1
1.1 綜合知識 1
1.1.1 單元化高可用架構演進歷程 2
1.1.2 Java中5種重要的隊列 6
1.1.3 IO多路復用 7
1.1.4 ReentrantLock鎖與Syschronized鎖 10
1.1.5 Java SPI機制 20
1.1.6 限流算法 22
1.1.7 領域驅動設計 24
1.1.8 HashMap的底層原理 31
1.1.9 JVM垃圾回收機制 36
1.1.10 零復制 45
1.1.11 TCC柔性事務 48
1.1.12 CAP與BASE 49
1.1.13 Volatile關鍵字 50
1.1.14 雙親委派類加載器 51
1.1.15 從微服務到Service Mesh 52
1.1.16 進程、線程與協程 54
1.1.17 強引用、軟引用、弱引用、虛引用 55
1.1.18 ThreadLocal 56
1.1.19 線程池 57
1.1.20 控制訪問某個資源或方法的并發數 60
1.1.21 Happens-Before 62
1.1.22 對Java的理解 62
1.1.23 緩存穿透、雪崩、擊穿 63
1.1.24 虛擬機與容器對比 64
1.1.25 保障系統高可用的一般方法 65
1.1.26 偽共享 66
1.1.27 Caffeine緩存高性能分析 67
1.1.28 請自我介紹一下 72
1.2 數據庫 73
1.2.1 一次SQL查詢的執行過程 73
1.2.2 binlog日志備份的3種模式 74
1.2.3 事務的兩階段提交 75
1.2.4 二叉搜索樹、平衡樹、紅黑樹、B樹、B 樹的區別 77
1.2.5 MySQL存儲引擎InnoDB與MyISAM的區別 80
1.2.6 聚集索引與非聚集索引的區別 80
1.2.7 數據庫事務的4大特性 81
1.2.8 事務隔離級別與臟讀、不可重復讀、幻讀 82
1.2.9 redo、undo、binlog數據庫日志的作用 84
1.2.10 多版本并發控制 85
1.2.11 數據庫行鎖、表鎖、樂觀鎖與悲觀鎖 87
1.2.12 當前讀與快照讀 89
1.2.13 幻讀是怎么解決的 89
1.2.14 SQL索引優化 91
1.2.15 Dao層緩存先更新緩存還是先更新數據庫 93
1.2.16 MySQL高可用架構 94
1.2.17 為什么遇到范圍查詢會停止索引的*左匹配 96
1.2.18 索引下推 97
1.2.19 索引覆蓋 98
1.2.20 經典SQL語句考察：group by、join、having 99
1.2.21 避免數據庫熱點更新 99
1.2.22 線上環境如何修改表結構 100
1.3 Redis 102
1.3.1 Redis的5種基本數據類型及對應底層實現 102
1.3.2 Redis為什么這么快 106
1.3.3 Redis持久化之RDB與AOF 106
1.3.4 Redis實現分布式鎖的關鍵點 108
1.3.5 Redis與Memcache的區別 110
1.3.6 Redis主從復制原理之SYNC與PSYNC 110
1.3.7 過期刪除策略 113
1.3.8 Redis哈希槽 113
1.3.9 Redis Gossip協議 114
1.3.10 重定向moved與ask 115
1.3.11 Pipeline有什么好處 116
1.4 RocketMQ 117
1.4.1 RocketMQ的整體架構 118
1.4.2 消息隊列典型的適用場景 119
1.4.3 消費者、消費者組、隊列之間的關系 120
1.4.4 RocketMQ消息發送與消費流程 120
1.4.5 消息刷盤策略 122
1.4.6 底層文件存儲設計 124
1.4.7 事務消息 125
1.4.8 延遲消息 126
1.4.9 如何保證消息不丟失 127
1.4.10 消息過濾 128
1.4.11 順序消息 128
1.4.12 消費者offset管理 130
1.4.13 Rebalance的危害 130
1.4.14 RocketMQ與Kafka的對比 131
1.5 操作系統 132
1.5.1 進程與線程的區別 132
1.5.2 為什么頁內存大小是4KB 133
1.5.3 進程間的通信方式 133
1.5.4 頁面置換算法 134
1.5.5 虛擬內存 136
1.5.6 為什么多級頁表可以節省內存 138
1.5.7 死鎖及其產生的條件 139
1.5.8 線程狀態轉換 140
1.5.9 進程調度策略 141
1.5.10 線程同步有哪幾種方式 142
1.5.11 內存顛簸 142
1.5.12 局部性原理 143
1.6 計算機網絡 143
1.6.1 TCP與UDP的區別 143
1.6.2 滑動窗口 144
1.6.3 擁塞控制 145
1.6.4 重傳機制 147
1.6.5 流量控制 149
1.6.6 三次握手與四次揮手 150
1.6.7 TCP四次揮手為什么要等待2MSL 152
1.6.8 一次完整的HTTP請求 152
1.6.9 HTTPS加密過程 153
1.6.10 TCP粘包與拆包 155
1.6.11 Nagle算法 156
1.7 Spring 157
1.7.1 Spring Bean的作用域 157
1.7.2 Spring Bean的生命周期 157
1.7.3 Spring IoC 159
1.7.4 Spring AOP 159
1.7.5 Spring三級緩存解決Bean循環依賴 160
1.7.6 Spring事務實現 161
1.7.7 Spring事務失效的典型場景 164
1.7.8 Spring中BeanFactory和ApplicationContext的區別 166
1.8 ZooKeeper 166
1.8.1 ZooKeeper典型使用場景 166
1.8.2 ZooKeeper四種節點類型 167
1.8.3 ZooKeeper的順序一致性 168
1.8.4 ZooKeeper集群節點為什么是奇數個 169
1.8.5 ZooKeeper集群中的三種角色 169
1.8.6 ZooKeeper的選主機制 170
1.8.7 ZooKeeper與Eureka的區別 172
1.8.8 ZooKeeper Atomic Broadcast協議 172
1.9 Dubbo 174
1.9.1 Dubbo架構簡述 174
1.9.2 路由機制 175
1.9.3 負載均衡 176
1.9.4 集群容錯 177
1.9.5 Dubbo的序列化 178
1.9.6 有了HTTP請求為什么還需要RPC調用 178
1.9.7 Dubbo的SPI機制 179
第2章 算法題目 180
2.1 遞歸 180
2.1.1 算法解釋 180
2.1.2 經典題目—爬樓梯 181
2.2 雙指針 182
2.2.1 算法解釋 182
2.2.2 經典題目—尋找鏈表的中間節點（快慢指針） 182
2.2.3 經典題目—有序數組兩數之和（對撞指針） 183
2.3 滑動窗口 184
2.3.1 算法解釋 184
2.3.2 經典題目—長度為k的連續子數組的*大和 184
2.4 二分搜索 185
2.4.1 算法解釋 185
2.4.2 經典題目——n的算術平方根 185
2.5 動態規劃 186
2.5.1 算法解釋 186
2.5.2 經典題目—*小路徑和 186
2.6 回溯 188
2.6.1 算法解釋 188
2.6.2 經典題目—n皇后問題 188
2.7 廣度/深度優先搜索 192
2.7.1 算法解釋 192
2.7.2 經典題目—深度優先搜索島嶼數量 193
2.7.3 經典題目—廣度優先搜索層序遍歷 194
第3章 設計題 197
3.1 秒殺系統 197
3.1.1 搶購商品允許超賣 197
3.1.2 搶購商品不允許超賣 198
3.1.3 異步消費控制用戶并發數避免熱點更新 200
3.1.4 用戶交互設計角度的兜底考慮 201
3.2 分布式定時任務 201
3.2.1 設計思想 202
3.2.2 定時任務具體功能點的實現 203
3.3 其他高頻出現的經典方案設計題目 205
第4章 一個項目案例分析：合約廣告庫存預估 206
4.1 項目背景 207
4.2 系統領域劃分與自己所在的位置 207
4.3 發現或者定義一個問題 207
4.4 可量化的正向結果 208
4.5 未來改進點 209
第5章 一個完整的后端系統 211
5.1 接入層（Nginx與網關） 212
5.2 業務層 212
5.3 數據層（DB→分布式緩存→本地內存） 213
第6章 HR面試技巧——頭部大廠HR訪談 215
6.1 面試的全流程—不要以為通過技術&HR面試就能拿Offer 215
6.2 跳槽時找誰內推更容易通過面試 216
6.3 談薪技巧 217
6.4 反問環節—怎么提問能加分 217
6.5 你的職業規劃 218
6.6 為什么要跳槽 218
6.7 你的優點和缺點 218
6.8 過往工作中取得的成果 219
6.9 過往工作中遇到的困難是怎么解決的 219
6.10 行業薪酬水平 219
6.11 沒有做出算法題是否一定會被淘汰 224
6.12 能不能短時間內頻繁面試同一家公司 224
6.13 “畢業季”應選擇什么樣的公司 225
6.14 國內互聯網面試為什么要刷題 225
6.15 薪酬報高了會不會被HR直接淘汰 225
6.16 幾年一跳算頻繁 226
6.17 你是如何學習技術的 226
6.18 思維發散題目 227
參考文獻 229
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收割OFFER:互聯網大廠面經 作者簡介
布兜，碩士，曾獲得網易云音樂、阿里巴巴、抖音、Tiktok、滴滴、華為等Offer，現任職于某互聯網大廠，從事后端研發工作，經常參與企業員工的招聘面試工作，對現代流行和熱點的后端開發技術有著豐富的實踐經驗，發表過機器學習核心論文一篇，在職專利一篇。
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