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收割OFFER:互联网大厂面经 版权信息
- ISBN：9787302642589
- 条形码：9787302642589 ; 978-7-302-64258-9
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
收割OFFER:互联网大厂面经 本书特色
《收割Offer：互联网大厂面经》用一问一答的形式解答了后端程序员面试中遇到的高频问题，从八股文、算法到项目案例，再到求职攻略，面面俱到，可以帮助正在求职找工作的学生和Java后端程序员提升面试成功率，拿到满意的Offer。
收割OFFER:互联网大厂面经 内容简介
《收割Offer：互联网大厂面经》根据编者工作和面试经验，全面介绍了后端工程师求职面试需要掌握的知识和技能。主要内容分为五个部分：八股文、算法、场景设计题、项目和HR面试技巧。八股文章节涵盖了后端面试推荐的重要知识点，包括综合知识、数据库、Redis、RocketMQ、操作系统、计算机网络、Spring、ZooKeeper、Dubbo等。算法章节整理分析了解决问题的核心思想，灵活运用这些思想可以（Algorithm Accepted）面试中高频出现的算法题。场景设计章节列举了在面试过程中反复出现的经典题目，预先思考这些问题在面试环节可以短时间内给出让面试官满意的答案。项目案例章节展示了如何向面试官介绍自己的项目，一般包括项目背景、系统领域划分和自己所在的位置、如何在成熟的业务中发现问题、解决项目的挑战、取得的成果以及未来待改进点。*后，HR面试技巧章节以与头部大厂HR访谈记录的形式向读者展示了HR面试内幕。本书的内容安排接近与面试要求匹配，根据历史经验，任何一场后端面试80%的问题都可以在本书中找到。阅读本书可以快速找到学习方向，树立求职信心，提高面试通过率。 《收割Offer：互联网大厂面经》适合希望从事互联网后端开发的读者，包括参加校园招聘和社会招聘的求职者。此外，后端开发与测试开发的技能要求有很多共同点，因此，本书对于从事测试工作的读者也有较大参考价值。
收割OFFER:互联网大厂面经 目录
目 录
第1章 八股文 1
1.1 综合知识 1
1.1.1 单元化高可用架构演进历程 2
1.1.2 Java中5种重要的队列 6
1.1.3 IO多路复用 7
1.1.4 ReentrantLock锁与Syschronized锁 10
1.1.5 Java SPI机制 20
1.1.6 限流算法 22
1.1.7 领域驱动设计 24
1.1.8 HashMap的底层原理 31
1.1.9 JVM垃圾回收机制 36
1.1.10 零复制 45
1.1.11 TCC柔性事务 48
1.1.12 CAP与BASE 49
1.1.13 Volatile关键字 50
1.1.14 双亲委派类加载器 51
1.1.15 从微服务到Service Mesh 52
1.1.16 进程、线程与协程 54
1.1.17 强引用、软引用、弱引用、虚引用 55
1.1.18 ThreadLocal 56
1.1.19 线程池 57
1.1.20 控制访问某个资源或方法的并发数 60
1.1.21 Happens-Before 62
1.1.22 对Java的理解 62
1.1.23 缓存穿透、雪崩、击穿 63
1.1.24 虚拟机与容器对比 64
1.1.25 保障系统高可用的一般方法 65
1.1.26 伪共享 66
1.1.27 Caffeine缓存高性能分析 67
1.1.28 请自我介绍一下 72
1.2 数据库 73
1.2.1 一次SQL查询的执行过程 73
1.2.2 binlog日志备份的3种模式 74
1.2.3 事务的两阶段提交 75
1.2.4 二叉搜索树、平衡树、红黑树、B树、B 树的区别 77
1.2.5 MySQL存储引擎InnoDB与MyISAM的区别 80
1.2.6 聚集索引与非聚集索引的区别 80
1.2.7 数据库事务的4大特性 81
1.2.8 事务隔离级别与脏读、不可重复读、幻读 82
1.2.9 redo、undo、binlog数据库日志的作用 84
1.2.10 多版本并发控制 85
1.2.11 数据库行锁、表锁、乐观锁与悲观锁 87
1.2.12 当前读与快照读 89
1.2.13 幻读是怎么解决的 89
1.2.14 SQL索引优化 91
1.2.15 Dao层缓存先更新缓存还是先更新数据库 93
1.2.16 MySQL高可用架构 94
1.2.17 为什么遇到范围查询会停止索引的*左匹配 96
1.2.18 索引下推 97
1.2.19 索引覆盖 98
1.2.20 经典SQL语句考察：group by、join、having 99
1.2.21 避免数据库热点更新 99
1.2.22 线上环境如何修改表结构 100
1.3 Redis 102
1.3.1 Redis的5种基本数据类型及对应底层实现 102
1.3.2 Redis为什么这么快 106
1.3.3 Redis持久化之RDB与AOF 106
1.3.4 Redis实现分布式锁的关键点 108
1.3.5 Redis与Memcache的区别 110
1.3.6 Redis主从复制原理之SYNC与PSYNC 110
1.3.7 过期删除策略 113
1.3.8 Redis哈希槽 113
1.3.9 Redis Gossip协议 114
1.3.10 重定向moved与ask 115
1.3.11 Pipeline有什么好处 116
1.4 RocketMQ 117
1.4.1 RocketMQ的整体架构 118
1.4.2 消息队列典型的适用场景 119
1.4.3 消费者、消费者组、队列之间的关系 120
1.4.4 RocketMQ消息发送与消费流程 120
1.4.5 消息刷盘策略 122
1.4.6 底层文件存储设计 124
1.4.7 事务消息 125
1.4.8 延迟消息 126
1.4.9 如何保证消息不丢失 127
1.4.10 消息过滤 128
1.4.11 顺序消息 128
1.4.12 消费者offset管理 130
1.4.13 Rebalance的危害 130
1.4.14 RocketMQ与Kafka的对比 131
1.5 操作系统 132
1.5.1 进程与线程的区别 132
1.5.2 为什么页内存大小是4KB 133
1.5.3 进程间的通信方式 133
1.5.4 页面置换算法 134
1.5.5 虚拟内存 136
1.5.6 为什么多级页表可以节省内存 138
1.5.7 死锁及其产生的条件 139
1.5.8 线程状态转换 140
1.5.9 进程调度策略 141
1.5.10 线程同步有哪几种方式 142
1.5.11 内存颠簸 142
1.5.12 局部性原理 143
1.6 计算机网络 143
1.6.1 TCP与UDP的区别 143
1.6.2 滑动窗口 144
1.6.3 拥塞控制 145
1.6.4 重传机制 147
1.6.5 流量控制 149
1.6.6 三次握手与四次挥手 150
1.6.7 TCP四次挥手为什么要等待2MSL 152
1.6.8 一次完整的HTTP请求 152
1.6.9 HTTPS加密过程 153
1.6.10 TCP粘包与拆包 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三级缓存解决Bean循环依赖 160
1.7.6 Spring事务实现 161
1.7.7 Spring事务失效的典型场景 164
1.7.8 Spring中BeanFactory和ApplicationContext的区别 166
1.8 ZooKeeper 166
1.8.1 ZooKeeper典型使用场景 166
1.8.2 ZooKeeper四种节点类型 167
1.8.3 ZooKeeper的顺序一致性 168
1.8.4 ZooKeeper集群节点为什么是奇数个 169
1.8.5 ZooKeeper集群中的三种角色 169
1.8.6 ZooKeeper的选主机制 170
1.8.7 ZooKeeper与Eureka的区别 172
1.8.8 ZooKeeper Atomic Broadcast协议 172
1.9 Dubbo 174
1.9.1 Dubbo架构简述 174
1.9.2 路由机制 175
1.9.3 负载均衡 176
1.9.4 集群容错 177
1.9.5 Dubbo的序列化 178
1.9.6 有了HTTP请求为什么还需要RPC调用 178
1.9.7 Dubbo的SPI机制 179
第2章 算法题目 180
2.1 递归 180
2.1.1 算法解释 180
2.1.2 经典题目—爬楼梯 181
2.2 双指针 182
2.2.1 算法解释 182
2.2.2 经典题目—寻找链表的中间节点（快慢指针） 182
2.2.3 经典题目—有序数组两数之和（对撞指针） 183
2.3 滑动窗口 184
2.3.1 算法解释 184
2.3.2 经典题目—长度为k的连续子数组的*大和 184
2.4 二分搜索 185
2.4.1 算法解释 185
2.4.2 经典题目——n的算术平方根 185
2.5 动态规划 186
2.5.1 算法解释 186
2.5.2 经典题目—*小路径和 186
2.6 回溯 188
2.6.1 算法解释 188
2.6.2 经典题目—n皇后问题 188
2.7 广度/深度优先搜索 192
2.7.1 算法解释 192
2.7.2 经典题目—深度优先搜索岛屿数量 193
2.7.3 经典题目—广度优先搜索层序遍历 194
第3章 设计题 197
3.1 秒杀系统 197
3.1.1 抢购商品允许超卖 197
3.1.2 抢购商品不允许超卖 198
3.1.3 异步消费控制用户并发数避免热点更新 200
3.1.4 用户交互设计角度的兜底考虑 201
3.2 分布式定时任务 201
3.2.1 设计思想 202
3.2.2 定时任务具体功能点的实现 203
3.3 其他高频出现的经典方案设计题目 205
第4章 一个项目案例分析：合约广告库存预估 206
4.1 项目背景 207
4.2 系统领域划分与自己所在的位置 207
4.3 发现或者定义一个问题 207
4.4 可量化的正向结果 208
4.5 未来改进点 209
第5章 一个完整的后端系统 211
5.1 接入层（Nginx与网关） 212
5.2 业务层 212
5.3 数据层（DB→分布式缓存→本地内存） 213
第6章 HR面试技巧——头部大厂HR访谈 215
6.1 面试的全流程—不要以为通过技术&HR面试就能拿Offer 215
6.2 跳槽时找谁内推更容易通过面试 216
6.3 谈薪技巧 217
6.4 反问环节—怎么提问能加分 217
6.5 你的职业规划 218
6.6 为什么要跳槽 218
6.7 你的优点和缺点 218
6.8 过往工作中取得的成果 219
6.9 过往工作中遇到的困难是怎么解决的 219
6.10 行业薪酬水平 219
6.11 没有做出算法题是否一定会被淘汰 224
6.12 能不能短时间内频繁面试同一家公司 224
6.13 “毕业季”应选择什么样的公司 225
6.14 国内互联网面试为什么要刷题 225
6.15 薪酬报高了会不会被HR直接淘汰 225
6.16 几年一跳算频繁 226
6.17 你是如何学习技术的 226
6.18 思维发散题目 227
参考文献 229
第1章 八股文 1
1.1 综合知识 1
1.1.1 单元化高可用架构演进历程 2
1.1.2 Java中5种重要的队列 6
1.1.3 IO多路复用 7
1.1.4 ReentrantLock锁与Syschronized锁 10
1.1.5 Java SPI机制 20
1.1.6 限流算法 22
1.1.7 领域驱动设计 24
1.1.8 HashMap的底层原理 31
1.1.9 JVM垃圾回收机制 36
1.1.10 零复制 45
1.1.11 TCC柔性事务 48
1.1.12 CAP与BASE 49
1.1.13 Volatile关键字 50
1.1.14 双亲委派类加载器 51
1.1.15 从微服务到Service Mesh 52
1.1.16 进程、线程与协程 54
1.1.17 强引用、软引用、弱引用、虚引用 55
1.1.18 ThreadLocal 56
1.1.19 线程池 57
1.1.20 控制访问某个资源或方法的并发数 60
1.1.21 Happens-Before 62
1.1.22 对Java的理解 62
1.1.23 缓存穿透、雪崩、击穿 63
1.1.24 虚拟机与容器对比 64
1.1.25 保障系统高可用的一般方法 65
1.1.26 伪共享 66
1.1.27 Caffeine缓存高性能分析 67
1.1.28 请自我介绍一下 72
1.2 数据库 73
1.2.1 一次SQL查询的执行过程 73
1.2.2 binlog日志备份的3种模式 74
1.2.3 事务的两阶段提交 75
1.2.4 二叉搜索树、平衡树、红黑树、B树、B 树的区别 77
1.2.5 MySQL存储引擎InnoDB与MyISAM的区别 80
1.2.6 聚集索引与非聚集索引的区别 80
1.2.7 数据库事务的4大特性 81
1.2.8 事务隔离级别与脏读、不可重复读、幻读 82
1.2.9 redo、undo、binlog数据库日志的作用 84
1.2.10 多版本并发控制 85
1.2.11 数据库行锁、表锁、乐观锁与悲观锁 87
1.2.12 当前读与快照读 89
1.2.13 幻读是怎么解决的 89
1.2.14 SQL索引优化 91
1.2.15 Dao层缓存先更新缓存还是先更新数据库 93
1.2.16 MySQL高可用架构 94
1.2.17 为什么遇到范围查询会停止索引的*左匹配 96
1.2.18 索引下推 97
1.2.19 索引覆盖 98
1.2.20 经典SQL语句考察：group by、join、having 99
1.2.21 避免数据库热点更新 99
1.2.22 线上环境如何修改表结构 100
1.3 Redis 102
1.3.1 Redis的5种基本数据类型及对应底层实现 102
1.3.2 Redis为什么这么快 106
1.3.3 Redis持久化之RDB与AOF 106
1.3.4 Redis实现分布式锁的关键点 108
1.3.5 Redis与Memcache的区别 110
1.3.6 Redis主从复制原理之SYNC与PSYNC 110
1.3.7 过期删除策略 113
1.3.8 Redis哈希槽 113
1.3.9 Redis Gossip协议 114
1.3.10 重定向moved与ask 115
1.3.11 Pipeline有什么好处 116
1.4 RocketMQ 117
1.4.1 RocketMQ的整体架构 118
1.4.2 消息队列典型的适用场景 119
1.4.3 消费者、消费者组、队列之间的关系 120
1.4.4 RocketMQ消息发送与消费流程 120
1.4.5 消息刷盘策略 122
1.4.6 底层文件存储设计 124
1.4.7 事务消息 125
1.4.8 延迟消息 126
1.4.9 如何保证消息不丢失 127
1.4.10 消息过滤 128
1.4.11 顺序消息 128
1.4.12 消费者offset管理 130
1.4.13 Rebalance的危害 130
1.4.14 RocketMQ与Kafka的对比 131
1.5 操作系统 132
1.5.1 进程与线程的区别 132
1.5.2 为什么页内存大小是4KB 133
1.5.3 进程间的通信方式 133
1.5.4 页面置换算法 134
1.5.5 虚拟内存 136
1.5.6 为什么多级页表可以节省内存 138
1.5.7 死锁及其产生的条件 139
1.5.8 线程状态转换 140
1.5.9 进程调度策略 141
1.5.10 线程同步有哪几种方式 142
1.5.11 内存颠簸 142
1.5.12 局部性原理 143
1.6 计算机网络 143
1.6.1 TCP与UDP的区别 143
1.6.2 滑动窗口 144
1.6.3 拥塞控制 145
1.6.4 重传机制 147
1.6.5 流量控制 149
1.6.6 三次握手与四次挥手 150
1.6.7 TCP四次挥手为什么要等待2MSL 152
1.6.8 一次完整的HTTP请求 152
1.6.9 HTTPS加密过程 153
1.6.10 TCP粘包与拆包 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三级缓存解决Bean循环依赖 160
1.7.6 Spring事务实现 161
1.7.7 Spring事务失效的典型场景 164
1.7.8 Spring中BeanFactory和ApplicationContext的区别 166
1.8 ZooKeeper 166
1.8.1 ZooKeeper典型使用场景 166
1.8.2 ZooKeeper四种节点类型 167
1.8.3 ZooKeeper的顺序一致性 168
1.8.4 ZooKeeper集群节点为什么是奇数个 169
1.8.5 ZooKeeper集群中的三种角色 169
1.8.6 ZooKeeper的选主机制 170
1.8.7 ZooKeeper与Eureka的区别 172
1.8.8 ZooKeeper Atomic Broadcast协议 172
1.9 Dubbo 174
1.9.1 Dubbo架构简述 174
1.9.2 路由机制 175
1.9.3 负载均衡 176
1.9.4 集群容错 177
1.9.5 Dubbo的序列化 178
1.9.6 有了HTTP请求为什么还需要RPC调用 178
1.9.7 Dubbo的SPI机制 179
第2章 算法题目 180
2.1 递归 180
2.1.1 算法解释 180
2.1.2 经典题目—爬楼梯 181
2.2 双指针 182
2.2.1 算法解释 182
2.2.2 经典题目—寻找链表的中间节点（快慢指针） 182
2.2.3 经典题目—有序数组两数之和（对撞指针） 183
2.3 滑动窗口 184
2.3.1 算法解释 184
2.3.2 经典题目—长度为k的连续子数组的*大和 184
2.4 二分搜索 185
2.4.1 算法解释 185
2.4.2 经典题目——n的算术平方根 185
2.5 动态规划 186
2.5.1 算法解释 186
2.5.2 经典题目—*小路径和 186
2.6 回溯 188
2.6.1 算法解释 188
2.6.2 经典题目—n皇后问题 188
2.7 广度/深度优先搜索 192
2.7.1 算法解释 192
2.7.2 经典题目—深度优先搜索岛屿数量 193
2.7.3 经典题目—广度优先搜索层序遍历 194
第3章 设计题 197
3.1 秒杀系统 197
3.1.1 抢购商品允许超卖 197
3.1.2 抢购商品不允许超卖 198
3.1.3 异步消费控制用户并发数避免热点更新 200
3.1.4 用户交互设计角度的兜底考虑 201
3.2 分布式定时任务 201
3.2.1 设计思想 202
3.2.2 定时任务具体功能点的实现 203
3.3 其他高频出现的经典方案设计题目 205
第4章 一个项目案例分析：合约广告库存预估 206
4.1 项目背景 207
4.2 系统领域划分与自己所在的位置 207
4.3 发现或者定义一个问题 207
4.4 可量化的正向结果 208
4.5 未来改进点 209
第5章 一个完整的后端系统 211
5.1 接入层（Nginx与网关） 212
5.2 业务层 212
5.3 数据层（DB→分布式缓存→本地内存） 213
第6章 HR面试技巧——头部大厂HR访谈 215
6.1 面试的全流程—不要以为通过技术&HR面试就能拿Offer 215
6.2 跳槽时找谁内推更容易通过面试 216
6.3 谈薪技巧 217
6.4 反问环节—怎么提问能加分 217
6.5 你的职业规划 218
6.6 为什么要跳槽 218
6.7 你的优点和缺点 218
6.8 过往工作中取得的成果 219
6.9 过往工作中遇到的困难是怎么解决的 219
6.10 行业薪酬水平 219
6.11 没有做出算法题是否一定会被淘汰 224
6.12 能不能短时间内频繁面试同一家公司 224
6.13 “毕业季”应选择什么样的公司 225
6.14 国内互联网面试为什么要刷题 225
6.15 薪酬报高了会不会被HR直接淘汰 225
6.16 几年一跳算频繁 226
6.17 你是如何学习技术的 226
6.18 思维发散题目 227
参考文献 229
展开全部
收割OFFER:互联网大厂面经 作者简介
布兜，硕士，曾获得网易云音乐、阿里巴巴、抖音、Tiktok、滴滴、华为等Offer，现任职于某互联网大厂，从事后端研发工作，经常参与企业员工的招聘面试工作，对现代流行和热点的后端开发技术有着丰富的实践经验，发表过机器学习核心论文一篇，在职专利一篇。
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