后端工程师的高阶面经--极客时间课程推荐/优惠

你将获得

• 点线成面：掌握微服务架构等 5 大核心技能；
• 开箱即用：20+ 系统高可用、高性能解决方案；
• 深入浅出：后端技术面试通关必备重难点解析；
• 即学即练：5 大图谱全览 200+ 后端经典面试题。

近两年互联网行业增速放缓，ChatGPT 又引发了一波新的 AI 浪潮，导致就业市场的需求持续变化。不过无论市场如何变化，后端技术人才始终是稀缺资源，据 2022 年行业人才紧缺指数统计（TSI），后端开发的 TSI 指数为 5.45，位列第 6 名，人才需求依旧旺盛。

这就要求我们夯实基础，做好充足的准备，在 AI 的加持下完善技能，掌握未来的主动权。基于此，邓明老师结合自己丰富的工程经验以及面试辅导员的经历，筛选并梳理工作及面试中的重难点，总结出常规解决思路并给出创新性的方案，帮助你开阔思路，提升自身竞争力。

课程设计

课程共包含五个模块的内容。

第一章：微服务架构

微服务架构可以将大型应用拆分为多个小型服务，提高开发效率与性能。这个部分我们将学习最重要的几个服务治理手段，包括服务注册与发现、负载均衡、熔断、降级、限流、优雅调用第三方等。你可以根据具体情况选择不同的服务治理策略，来保证服务的高可用。

第二章：数据库与 MySQL

数据库和 MySQL 是存储数据的技术基础，其性能和稳定性关系到整个系统的效率和可靠性。这部分我们主要了解数据库索引、事务、SQL 优化、不停机数据迁移、分库分表等核心知识点与解决方案，让你能够懂原理、晓优化、重实践。

第三章：消息队列

消息队列和 Kafka 在分布式系统中担任着异步处理、流式计算等重要的角色，是构建高性能、可靠的分布式系统的必要工具。这部分我会带你了解消息队列的高可用和高性能原理以及实践中常见的问题，如积压、重复消费、消息可靠性等。让你上能理论压众人，下能实践解忧愁。

第四章：缓存

所谓缓存用得好，性能没烦恼。缓存可以大大提高系统的访问速度，减轻数据库访问压力。这部分内容基本涵盖了最热门的缓存模式、缓存击穿、雪崩、穿透等问题的解决方案，我将带你深入 Redis 的高可用和高性能原理，让你成为一个精通各种缓存奇技淫巧的人。

第五章：NoSQL

随着这些年行业技术栈演进，NoSQL 已经变得日益重要。这一模块我们会在掌握了基本的 NoSQL 概念和原理的基础上，对 MongoDB 和 ElasticSearch 常见的面试热点进行探讨，包括性能调优、高可用和高性能方案，帮助你更加全面地准备后端技术面试。

开篇词

• 开篇词｜面试如戏，台上一分钟，台下十年功

微服务架构

• 01｜服务注册与发现：AP和CP，你选哪个？
• 02｜负载均衡：调用结果、缓存机制是怎么影响负载均衡的？
• 03｜熔断：熔断-恢复-熔断-恢复，抖来抖去怎么办？
• 04｜降级：为什么每次大促的时候总是要把退款之类的服务停掉？
• 05｜限流：别说算法了，就问你“阈值”怎么算？
• 06｜隔离：怎么保证尊贵的VIP用户体验不受损？
• 07｜超时控制：怎么保证用户一定能在1s内拿到响应？
• 08｜调用第三方：下游的接口不稳定性能又差怎么办？
• 09｜综合服务治理方案：怎么保证微服务应用的高可用？
• 模拟面试（一）｜微服务架构面试思路一图懂

数据库与MySQL

• 10｜数据库索引：为什么MySQL用B+树而不用B树？
• 11｜SQL优化：如何发现SQL中的问题？
• 12｜数据库锁：明明有行锁，怎么突然就加了表锁？
• 13｜MVCC协议：MySQL 在修改数据的时候，还能不能读到这条数据？
• 14｜数据库事务：事务提交了，你的数据就一定不会丢吗？
• 15｜数据迁移：如何在不停机的情况下保证迁移数据的一致性？
• 16｜分库分表主键生成：如何设计一个主键生成算法？
• 17｜分库分表分页查询：为什么你的分页查询又慢又耗费内存？
• 18｜分布式事务：如何同时保证分库分表、ACID和高性能？
• 19｜分库分表无分库分表键查询：你按照买家分库分表，那我卖家怎么查？
• 20｜分库分表容量预估：分库分表的时候怎么计算需要多少个库多少个表？
• 21｜数据库综合应用：怎么保证数据库的高可用、高性能？
• 模拟面试｜数据库面试思路一图懂

消息队列

• 22｜消息队列：消息队列可以用来解决什么问题？
• 23｜延迟消息：怎么在 Kafka 上支持延迟消息？
• 24｜消息顺序：保证消息有序，一个 topic 只能有一个 partition 吗？
• 25｜消息积压：业务突然增长，导致消息消费不过来怎么办？
• 26｜消息不丢失：生产者收到写入成功响应后消息一定不会丢失吗？
• 27｜重复消费：高并发场景下怎么保证消息不会重复消费？
• 28｜架构设计：如果让你设计一个消息队列，你会怎么设计它的架构？
• 29｜高性能：Kafka 为什么性能那么好？
• 30｜Kafka 综合运用：怎么在实践中保证 Kafka 高性能？
• 模拟面试｜消息队列面试思路一图懂

缓存

• 31｜缓存过期：为什么 Redis 不立刻删除已经过期的数据？
• 32｜缓存淘汰策略：怎么淘汰缓存命中率才不会下降？
• 33｜缓存模式：缓存模式能不能解决缓存一致性问题？
• 34｜缓存一致性问题：高并发服务如何保证缓存一致性？
• 35｜缓存问题：怎么解决缓存穿透、击穿和雪崩问题？
• 36｜Redis 单线程：为什么 Redis 用单线程而 Memcached 用多线程？
• 37｜分布式锁：如何保证Redis分布式锁的高可用和高性能？
• 模拟面试｜缓存面试思路一图懂
• 38｜缓存综合应用：怎么用缓存来提高整个应用的性能？

NoSQL

• 39｜Elasticsearch高可用：怎么保证Elasticsearch的高可用？
• 41｜MongoDB：MongoDB 是怎么做到高可用的？
• 40｜Elasticsearch查询：怎么优化 Elasticsearch 的查询性能？
• 42｜MongoDB高性能：怎么优化MongoDB的查询性能？
• 模拟面试｜NoSQL面试思路一图懂

结束语

• 结束语｜未来掌握在自己手中
• 结课测试｜来赴一场满分之约！

直播加餐

• 直播加餐｜后端工程师如何在面试中脱颖而出？