面试阿里 P7,要掌握的技术图谱

发布于:2020 年 4 月 27 日 14:58

面试阿里P7,要掌握的技术图谱

高并发编程、分布式框架、Spring 等常用框架可以说是现在 Java 后端求职的必备技能。

高并发编程、分布式框架、Spring 等常用框架可以说是现在 Java 后端求职的必备技能。个技术方向的背后都包含了众多技术细节,以开发一个分布式系统来说,需要分布式存储 / 数据库 / 缓存、中间件、RPC、消息系统、分布式一致性处理等多种知识。

面对如此多的技术细节,怎么样才能说自己的技术已经过关了呢?

基础技术体系

我认为知识技能体系化是判断技术是否过关的第一步。知识体系化包含两层含义:

1、能够知道技术图谱的内容,即包含了哪些技术点

比如分布式系统中常用的 RPC 技术,其背后就涉及到网络 IO(Netty)、网络协议、服务发现(Zookeeper 配置中心)、RPC 服务治理(限流、熔断、降级)、负载均衡等。

2、能够理清各类技术概念之间的区别和联系

在分布式系统领域中,有很多相似的概念,但又分布在不同的产品或层级中。比如负载均衡这个词,DNS、LVS、Ngnix、F5 等产品都能实现,而且在大型分布式系统中他们会同时存在,那么就要搞清楚他们各自的位于什么层级,解决了什么问题。

再比如缓存这项技术,有分布式缓存、本地缓存、数据库缓存,往下还有硬件层级的缓存。同样都是缓存,他们之间的区别又是什么?

如果你仔细去观察,高阶工程师总是能对整个技术体系了如指掌,从而在系统设计与技术选型阶段就能够做出较为合理的架构。

实践经验的积累

能否快速解决实战中的业务问题是判断技术是否过关的第二步。

大家在面试的过程中,都会有一种体会,就是我的知识体系也已经建立了,但在回答面试官问题的时候总感觉像在背答案,而且也没有办法针对性的回答面试官问题。

1、我们知道消息队列可应用于耦系统,应对异步消费等场景,那如何在网络不可靠的场景下保证业务数据处理的正确性?

2、我们都知道在分布式系统会用到缓存,那该如何设置缓存失效机制才能避免系统出现缓存雪崩?

3、我们都或多或少的知道系统发布上线的流程,但在大流量场景下采用何种发布机制才能尽可能的做到平滑?

能完善的解决这些问题是区分一个程序员是否有经验的重要标志,知识的体系化是可以从书本不断的凝练来获得,但经验的积累需要通过实战的不断总结。

对很多人来说很为难的一点是,平时写着的业务代码,很少有机会接触到大厂的优秀实践,那么这时候更需要从如下两个角度逼问:

1、当流量规模再提高几个量级,那么我的系统会出现什么问题?
2、假如其中一个环节出现了问题,那么该怎么保证系统的稳定性?

技术的原理

上面的提到都是将技术用于业务实践,以及高效的解决业务中出现的问题。但这是否就意味着自己的技术已经过关了呢?我认为还不能。

判断技术是否过关的第三步是能否洞察技术背后的设计思想和原理。

如果你参加过一些大厂面试,还会问到一些开放性的问题:
1、写一段程序,让其运行时的表现为触发了 5 次 Young GC、3 次 Full GC、然后 3 次 Young GC;

2、如果一个 Java 进程突然消失了,你会怎么去排查这种问题?

3、给了一段 Spring 加载 Bean 的代码片段,阐述一下具体的执行流程?

是不是看上去很难,是不是和自己准备的“题库”中的问题不一样?不知道从何处下手?如果你有这种感觉,那么说明你的技术还需要继续修炼。

你要明白的是这种开放性的问题,提问的角度千变万化,但最终落脚点却都是基本原理。如果你不了解 GC 的触发条件,你就肯定无法答出第一题;同样,如果你对 Spring 启动机制了解的很清楚,那么无论他给出的是什么样的代码,你都能回答出代码经历的过程。如果你能以不变应万变,那么恭喜你,你的技术过关了。

上面提到了很多技术问题,这里我不做详细的解释,都能在下面的课程体系中找到答案:

面试阿里P7,要掌握的技术图谱

本文转载自技术琐话公众号。

原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s/n8enxhAy4NzPU74l-pXW0A

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