初次走上技術管理崗比特的思考總結,這10個經典又容易被人疏忽的JVM面試題

熬夜布禿頭啊 2021-09-19 00:34:46 阅读数:43

初次 走上 管理 比特 思考

正文

在寫這個文章之前,我花了點時間,自己臆想了一個電商系統,基本上算是麻雀雖小五髒俱全,我今天就用它開刀,一步步剖析,我會講一下我們可能會接觸的技術棧可能不全,但是够用,最後給個學習路線。

Tip:請多欣賞一會,每個點看一下,看看什麼地方是你接觸過的,什麼技術棧是你不太熟悉的,我覺得還算是比較全的,有什麼建議也可以留言給我。

初次走上技術管理崗比特的思考總結,這10個經典又容易被人疏忽的JVM面試題_後端

不知道大家都看了一下沒,現在我們就要庖丁解牛了,我從上到下依次分析。

前端

你可能會會好奇,你不是講後端學習路線嘛,為啥還有前端的部分,我只能告訴你,傻瓜,膚淺。

我們可不能閉門造車,誰告訴你後端就不學點前端了?

前端現在很多也了解後端的技術棧的,你想我們去一個網站,最先接觸的,最先看到的是啥?

沒錯就是前端,在大學你要是找不到專門的前端同學,去做系統肯定也要自己頂一下前端的,那我覺得最基本的技術棧得熟悉和了解吧,丙丙現在也是偶爾會開發一下我們的管理系統主要是VUEReact

在這裏我列舉了我目前覺得比較簡單和我們後端可以了解的技術棧,都是比較基礎的。

作為一名後端了解部分前端知識還是很有必要的,在以後開發的時候,公司有前端那能幫助你前後端聯調更順暢,如果沒前端你自己也能頂一下簡單的頁面。

HTMLCSSJSAjax我覺得是必須掌握的點,看著簡單其實深究或者去操作的話還是有很多東西的,其他作為擴展有興趣可以了解,反正入門簡單,只是精通很難很難。

在這一層不光有這些還有Http協議和Servlet,requestresponsecookiesession這些也會伴隨你整個技術生涯,理解他們對後面的你肯定有不少好處。

初次走上技術管理崗比特的思考總結,這10個經典又容易被人疏忽的JVM面試題_後端_02

Tip:我這裏最後删除了JSP相關的技術,我個人覺得沒必要學了,很多公司除了老項目之外,新項目都不會使用那些技術了。

前端在我看來比後端難,技術迭代比較快,知識好像也沒特定的體系,所以面試大廠的前端很多朋友都說難,不是技術多難,而是知識多且複雜,找不到一個完整的體系,相比之下後端明朗很多,我後面就開始講後端了。

網關層:

互聯網發展到現在,湧現了很多互聯網公司,技術更新迭代了很多個版本,從早期的單機時代,到現在超大規模的互聯網時代,幾億人參與的春運,幾千億成交規模的雙十一,無數互聯網前輩的造就了現在互聯網的輝煌。

微服務分布式負載均衡等我們經常提到的這些名詞都是這些技術在場景背後支撐。

單機頂不住,我們就多找點服務器,但是怎麼將流量均勻的打到這些服務器上呢?

負載均衡,LVS

我們機器都是IP訪問的,那怎麼通過我們申請的域名去請求到服務器呢?

DNS

大家刷的抖音,B站,快手等等視頻服務商,是怎麼保證同時為全國的用戶提供快速的體驗?

CDN

我們這麼多系統和服務,還有這麼多中間件的調度怎麼去管理調度等等?

zk

這麼多的服務器,怎麼對外統一訪問呢,就可能需要知道反向代理的服務器。

Nginx

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這一層做了反向負載、服務路由、服務治理、流量管理、安全隔離、服務容錯等等都做了,大家公司的內外網隔離也是這一層做的。

我之前還接觸過一些比較有意思的項目,所有對外的接口都是加密的,幾十個服務會經過網關解密,找到真的路由再去請求。

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這一層的知識點其實也不少,你往後面學會發現分布式事務,分布式鎖,還有很多中間件都離不開zk這一層,我們繼續往下看。

服務層:

這一層有點東西了,算是整個框架的核心,如果你跟我帥丙一樣以後都是從事後端開發的話,我們基本上整個技術生涯,大部分時間都在跟這一層的技術棧打交道了,各種琳琅滿目的中間件,計算機基礎知識,Linux操作,算法數據結構,架構框架,研發工具等等。

我想在看這個文章的各比特,計算機基礎肯定都是學過的吧,如果大學的時候沒好好學,我覺得還是有必要再看看的。

為什麼我們網頁能保證安全可靠的傳輸,你可能會了解到HTTP,TCP協議,什麼三次握手,四次揮手。

還有進程、線程、協程,什麼內存屏障,指令亂序,分支預測,CPU親和性等等,在之後的編程生涯,如果你能掌握這些東西,會讓你在遇到很多問題的時候瞬間get到點,而不是像個無頭蒼蠅一樣亂撞(然而丙丙還做得不够)。

了解這些計算機知識後,你就需要接觸編程語言了,大學的C語言基礎會讓你學什麼語言入門都會快點,我選擇了面向對象的JAVA,但是也不知道為啥現在還沒對象。

JAVA的基礎也一樣重要,面向對象(包括類、對象、方法、繼承、封裝、抽象、 多態、消息解析等),常見API,數據結構,集合框架設計模式(包括創建型、結構型、行為型),多線程和並發I/O流,Stream,網絡編程你都需要了解。

代碼會寫了,你就要開始學習一些能幫助你把系統變得更加規範的框架,SSM可以會讓你的開發更加便捷,結構層次更加分明。

寫代碼的時候你會發現你大學用的Eclipse在公司看不到了,你跟大家一樣去用了IDEA,第一天這是什麼玩意,一周後,真香,但是這玩意收費有點貴,那免費的VSCode真的就是不錯的選擇了。

代碼寫的時候你會接觸代碼的倉庫管理工具mavenGradle,提交代碼的時候會去寫項目版本管理工具Git

代碼提交之後,發布之後你會發現很多東西需要自己去服務器親自排查,那Linux的知識點就可以在裏面靈活運用了,查看進程,查看文件,各種Vim操作等等。

系統的優化很多地方沒優化的空間了,你可能會嘗試從算法,或者優化數據結構去優化,你看到了HashMap的源碼,想去了解紅黑樹,然後在算法網上看到了二叉樹搜索樹和各種常見的算法問題,刷多了,你也能總結出精華所在,什麼貪心,分治,動態規劃等。

這麼多個服務,你發現HTTP請求已經開始有點不滿足你的需求了,你想開發更便捷,像訪問本地服務一樣訪問遠程服務,所以我們去了解了Dubbo,Spring cloud

了解Dubbo的過程中,你發現了RPC的精華所在,所以你去接觸到了高性能的NIO框架,Netty

代碼寫好了,服務也能通信了,但是你發現你的代碼鏈路好長,都耦合在一起了,所以你接觸了消息隊列,這種异步的處理方式,真香。

他還可以幫你在突發流量的時候用隊列做緩沖,但是你發現分布式的情况,事務就不好管理了,你就了解到了分布式事務,什麼兩段式,三段式,TCC,XA,阿裏雲的全局事務服務GTS等等。

分布式事務的時候你會想去了解RocketMQ,因為他自帶了分布式事務的解决方案,大數據的場景你又看到了Kafka

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我上面提到過zk,像DubboKafka等中間件都是用它做注册中心的,所以很多技術棧最後都組成了一個知識體系,你先了解了體系中的每一員,你才能把它們聯系起來。

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服務的交互都從進程內通信變成了遠程通信,所以性能必然會受到一些影響。

此外由於很多不確定性的因素,例如網絡擁塞、Server 端服務器宕機、挖掘機鏟斷機房光纖等等,需要許多額外的功能和措施才能保證微服務流暢穩定的工作。

Spring Cloud?中就有?Hystrix 熔斷器、Ribbon客戶端負載均衡器、Eureka注册中心等等都是用來解决這些問題的微服務組件。

你感覺學習得差不多了,你發現各大論壇博客出現了一些前沿技術,比如容器化,你可能就會去了解容器化的知識,像**Docker,Kubernetes(K8s)**等。

微服務之所以能够快速發展,很重要的一個原因就是:容器化技術的發展和容器管理系統的成熟。

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這一層的東西呢其實遠遠不止這些的,我不過多贅述,寫多了像個勸退師一樣,但是大家也不用慌,大部分的技術都是慢慢接觸了,工作中慢慢去了解,去深入的。

好啦我們繼續沿著圖往下看,那再往下是啥呢?

數據層:

數據庫可能是整個系統中最值錢的部分了,在我碼文字的前一天,剛好發生了微盟程序員删庫跑路的操作,删庫跑路其實是我們在網上最常用的笑話,沒想到還是照進了現實。

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這裏也提一點點吧,36小時的故障,其實在互聯網公司應該是個笑話了吧,權限控制沒做好類似rm -rf 、fdisk、drop等等這樣的高危命令是可以實時攔截掉的,備份,全量備份,增量備份,延遲備份,异地容灾全部都考慮一下應該也不至於這樣,一家上市公司還是有點點不應該。

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數據庫基本的事務隔離級別索引,SQL,主被同步,讀寫分離等都可能是你學的時候要了解到的。

上面我們提到了安全,不要把雞蛋放一個籃子的道理大家應該都知道,那分庫的意義就很明顯了,然後你會發現時間久了錶的數據大了,就會想到去接觸分錶,什麼TDDLSharding-JDBCDRDS這些插件都會接觸到。

你發現流量大的時候,或者熱點數據打到數據庫還是有點頂不住,壓力太大了,那非關系型數據庫就進場了,Redis當然是首選,但是MongoDB、memcache也有各自的應用場景。

Redis使用後,真香,真快,但是你會開始擔心最開始提到的安全問題,這玩意快是因為在內存中操作,那斷點了數據丟了怎麼辦?你就開始閱讀官方文檔,了解RDB,AOF這些持久化機制,線上用的時候還會遇到緩存雪崩擊穿、穿透等等問題。

單機不滿足你就用了,他的集群模式,用了集群可能也擔心集群的健康狀態,所以就得去了解哨兵,他的主從同步,時間久了Key多了,就得了解內存淘汰機制……

他的大容量存儲有問題,你可能需要去了解Pika….

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其實遠遠沒完,每個的點我都點到為止,但是其實要深究每個點都要學很久,我們接著往下看。

實時/離線/大數據

等你把幾種關系型非關系型數據庫的知識點,整理清楚後,你會發現數據還是大啊,而且數據的場景越來越多多樣化了,那大數據的各種中間件你就得了解了。

你會發現很多場景,不需要實時的數據,比如你查你的支付寶去年的,上個月的賬單,這些都是不會變化的數據,沒必要實時,那你可能會接觸像ODPS這樣的中間件去做數據的離線分析。

然後你可能會接觸Hadoop系列相關的東西,比如於Hadoop(HDFS)的一個數據倉庫工具Hive,是建立在 Hadoop 文件系統之上的分布式面向列的數據庫HBase?。

寫多的場景,適合做一些簡單查詢,用他們又有點大材小用,那Cassandra就再合適不過了。

離線的數據分析沒辦法滿足一些實時的常見,類似風控,那Flink你也得略知一二,他的窗口思想還是很有意思。

數據接觸完了,計算引擎Spark你是不是也不能放過……

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搜索引擎:

傳統關系型數據庫和NoSQL非關系型數據都沒辦法解决一些問題,比如我們在百度,淘寶搜索東西的時候,往往都是幾個關鍵字在一起一起搜索東西的,在數據庫除非把幾次的結果做交集,不然很難去實現。

那全文檢索引擎就誕生了,解决了搜索的問題,你得思考怎麼把數據庫的東西實時同步到ES中去,那你可能會思考到logstash去定時跑脚本同步,又或者去接觸偽裝成一臺MySQL從服務的Canal,他會去訂閱MySQL主服務的binlog,然後自己解析了去操作Es中的數據。

這些都搞定了,那可視化的後臺查詢又怎麼解决呢?Kibana,他他是一個可視化的平臺,甚至對Es集群的健康管理都做了可視化,很多公司的日志查詢系統都是用它做的。

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寫在最後

很多人感歎“學習無用”,實際上之所以產生無用論,是因為自己想要的與自己所學的匹配不上,這也就意味著自己學得遠遠不够。無論是學習還是工作,都應該有主動性,所以如果擁有大廠夢,那麼就要自己努力去實現它。

最後祝願各比特身體健康,順利拿到心儀的offer!

由於文章的篇幅有限,所以這次的螞蟻金服和京東面試題答案整理在了PDF文檔裏

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