说透大厂 Java 项目场景面试题--掘金小册课程推荐/优惠

作者介绍

托尼学长，前美团高级技术经理，前新东方技术总监。还曾就职于京东和去哪儿网，微信公众号“托尼学长”。

对高并发、高可用、高性能、海量数据的分布式复杂系统的架构设计有丰富经验，先后负责过实物电商、酒旅、教育、支付、财务等业务领域的研发工作，并在 2000+ 场校招和社招面试中担任面试官。

小册介绍

目前，无论是市面上的纸质书籍还是电子书籍，基本上可分为技术领域类深入讲解和面试八股文类定向突击两种。

但在实际面试过程中，面试官为了探究候选人在项目中起到的实际价值，会沿着项目中的 高性能、高并发、高可用、海量数据、数据一致性、研发提效 这六大技术方向的解决方案进行持续深挖。

举例如下（估计好多小伙伴也曾遇到过）：

• 在你的项目中，都做过哪些性能优化？
• 在你的项目中，如何提升可用性？
• 在你的项目中，是如何做分库分表的？
• 你的项目是单体架构还是微服务架构？
• 如果把你项目中的 QPS 提升十倍或百倍，你要如何应对？
• ……

但这类没有统一答案、且相对灵活的项目场景问题，往往会让已经熟悉了八股文定式问答的候选人难以应付，交手不到几个回合便败下阵来。

若要驾驭好该项目场景问题，最重要的是要具备如下三个方面的特性。

1. 结构性

在回答面试官该类问题时，不要过于散点地想起来一个就说一个，这样会显得没有全局思维和结构性。

举个例子，关于提升系统可用性，小册的问题回答方式是这样的：

2. 逻辑性

在回答面试官该类问题时，也不要前言不搭后语地搞意识流回答方式，弄得面试官完全摸不到头脑，一脸懵逼。

以 SQL 优化为例，面试官希望你的答案具备如下逻辑性：

• 交待项目的业务场景，也就是说，你的慢 SQL 是在什么背景下产生的。
• 慢 SQL 是如何产生的，库表中的数据量有多大，SQL 是如何写的，执行计划是什么，以及运行时长是多久。
• 你对于这条慢 SQL 的思考路径是什么，打算用什么方式去进行优化。
• 优化后的 SQL 以及对应的执行计划是什么样的，最终执行时长从多少优化到了多少。

即：“业务背景——>慢查场景——>慢查思考——>慢查优化”，这样的闭环路径。

3. 量化性

在回答面试官该类问题时，不要满嘴的假大空，如：“大大地优化了系统性能”，或是“系统的研发效率有了质的飞跃”，等等。

以研发提效方向为例，面试官希望你的答案具备有说服力的数据，如：

在产品经理人数不变，且业务需求没有积压的情况下，该核心模块的代码优化前所对应研发人员为 7 人，优化后的研发人员只需要 5 人，将研发效率提升了 40%。

而本小册则正是帮助候选人以结构性、逻辑性和量化性的方式，辅以真实场景案例的技术解决方案，有理有序地回答该类项目场景面试题，为候选人提供了一把与面试官正面硬刚的上古神兵。

小册内容的完整展示如下：

你会学到什么？

• 抽丝剥缕，大厂高频项目场景题一网打尽；
• 层层深入，题目底层技术原理一览无余；
• 学以致用，技术方案具备高度可移植性；
• 知行合一，全面提升技术架构能力。

适宜人群

• 近期有求职面试诉求，想要进行快速突击的同学。
• 工作 1 年以上，对技术学习成长有迫切渴望的同学。
• 工作 3 年以上，有一定量级的实战经验储备，想成为架构师或技术负责人的同学。

• 提升可用性三部曲：减少故障次数

• 提升可用性三部曲：降低故障时长

• 提升可用性三部曲：缩小故障范围

• SQL 优化三剑客：FORCE INDEX 关键字

• SQL 优化三剑客：STRAIGHT_JOIN 关键字

• Kafka 生产者吞吐量调优，那些参数和那些原理

• 大型电商订单数据，分库分表方案的经典场景

• SQL 优化三剑客：底层逻辑思维力

• 关于分库分表，这些知识你都了解吗？

• JVM 调优，或许别滥用本地缓存即可

• 单体架构 OR 微服务架构，前者完全一无是处吗？

• 大型顺风车平台的订单数据，分库分表方案的终极 Boss

• 如果消息队列挂了，你的 Plan B 是什么？

• 代码重构的屠龙刀：桥接模式

• 代码重构的倚天剑：模板方法模式

• 开篇词：聊聊项目场景面试题

• 性能优化三重奏：电商优惠券下发，30小时 ——> 20分钟（上）

• 性能优化三重奏：电商下单，520ms ——> 185ms（上）

• 代码重构的霸王枪：职责链模式

• 高并发三连击：万级 TPS 的 1v1 约课场景

• 性能优化三重奏：电销数据看板，15s ——> 54ms

• 高并发三连击：每小时千万级的学生作品点赞场景

• 高并发三连击：iPhone 抢购秒杀场景

• 你项目中的 Kafka 消费者，是如何提升消息处理的吞吐量的？

• 关于数据一致性，你至少需要了解这些（上）

• QPS （TPS） 提升十倍或百倍，阁下当如何应对？

• 再谈电商下单场景的数据一致性问题

• 如果 Redis 挂了，你要如何处理应对？

• Redis or Caffeine，你的选择和取舍是什么？

• 读取操作，在 MySQL 主从库间的有几种分配策略？

• 跑定时任务的服务器宕机了，你要如何解决？

• 写在后面的话

• 性能优化三重奏：电商下单，520ms ——> 185ms（下）

• 优化三重奏：电商优惠券下发，30小时 ——> 20分钟（下）

• 关于数据一致性，你至少需要了解这些（下）