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| 編輯推薦： |
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互联网大厂面试题与实际案例的巧妙结合，详细展开面试问题的解答步骤，有助于读者灵活掌握面试技巧。
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本书致力于为您带来有关面试资料、架构设计和实际项目中的优质实践案例等内容，以帮助您在职业道路上持续成长。
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| 內容簡介： |
本书旨在帮助Java求职者在面试中脱颖而出，内容涵盖Java通用架构方案的多个关键主题，如微服务架构、高性能架构、高可用架构、高并发架构、分布式原理和分布式缓存等。本书的特点在于，它将互联网领域的名企、大厂的面试问题与实际案例相结合，对面试问题和面试官的心理进行深度剖析，并将面试问题的相关解答和相应技术点详细展开，以帮助读者全面理解相关概念和技术，并能在面试和实际工作中灵活应用。
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| 關於作者： |
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吴晓勇，毕业于北京交通大学计算机专业，有10年以上大型项目研发经验，曾担任广联达高级工程师、美团高级技术专家、拉勾网资深技术专家。尤其擅长微服务架构设计、微服务架构性能优化、微服务架构下各主流场景解决方案、系统微服务化改造，曾经历了美团外卖日订单量从几单到千万单发展过程，参与了美团外卖产品从单体架构到分布式架构，再到微服务架构的演进历程。对微服务架构和三高架构设计方案和应用有独到的见解。 梁建全，毕业于北京大学计算机专业，18年以上IT研发和管理经验，先后在北大方正、新东方、达内、拉勾网等多家上市企业担任资深架构师和技术总监岗位，著有《你必须知道的261个Java语言问题》《轻量级JavaEE框架整合方案》《ASP.NET开发答疑》《ASP.NET办公自动化开发实例导航》等多本IT技术书籍 ，【西二旗程序员】自媒体账号创办者，热衷技术分享。
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| 目錄：
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第 1章 微服务架构001
1.1 面试官：使用微服务的痛点有哪些？001
1.1.1 微服务的拆分难题003
1.1.2 如何把握微服务拆分粒度005
1.1.3 认不清微服务整体架构的全貌007
1.1.4 重复代码多，冗余度高008
1.1.5 需要更多服务器，资源耗费量大010
1.1.6 “地狱般”的分布式事务控制011
1.1.7 服务间关系复杂，理不清的服务依赖012
1.1.8 多个服务集成测试，联调痛苦不堪014
1.1.9 服务部署难度大，每次部署都要“扒层皮”016
1.2 面试官：如何做好微服务的设计工作以保障高可用性？017
1.2.1 如何避免服务“雪崩”021
1.2.2 如何设计可以避免微服务之间的数据依赖025
1.2.3 如何处理好微服务间千丝万缕的关系027
1.2.4 目标微服务还没开发完成，功能设计如何继续032
1.2.5 如何实现灰度发布034
1.2.6 如何做好微服务间依赖的治理038
1.2.7 系统升级，如何实现不停服的数据迁移和用户切量043
1.3 面试官：如何实现微服务的拆分，有何标准？049
1.3.1 微服务的拆分原则050
1.3.2 微服务的拆分策略051
1.3.3 如何验证微服务拆分的合理性054
1.3.4 如何组建与微服务架构匹配的团队056
1.4 面试官：微服务之间的通信模式有哪些？057
1.4.1 通信方式的选择059
1.4.2 同步通信方案061
1.4.3 异步通信方案065
第 2章 高性能架构069
2.1 面试官：如何利用全量缓存构建高性能读服务？069
2.1.1 读服务的技术共性071
2.1.2 利用全量缓存构建毫秒级的读服务072
2.1.3 数据同步方案设计073
2.1.4 架构存在的问题075
2.1.5 其他提升性能的手段077
2.2 面试官：如何设计异构数据的同步一致性？080
2.2.1 数据同步方案存在的问题081
2.2.2 Binlog的高效消费方案设计084
2.2.3 缓存数据结构设计方案087
2.2.4 数据对比架构方案089
2.3 面试官：如何应对热点Key查询？091
2.3.1 热点Key对架构的冲击091
2.3.2 热点Key解决方案093
第3章 高可用架构101
3.1 面试官：如何使用分库分表支持海量数据的写入？101
3.1.1 是否真的有分库分表的必要102
3.1.2 如何落地分库方案106
3.2 面试官：如何打造无状态的存储方案？112
3.2.1 写服务的目标114
3.2.2 如何保证任何时候都可以成功写入115
3.2.3 采用随机写入后的整体架构方案116
3.2.4 解决数据延迟的架构120
3.2.5 缓存可降级方案121
3.2.6 其他功能流程保持复用122
3.3 面试官：如何利用依赖管控提升写服务的性能和可用性？123
3.3.1 外部依赖的常见场景125
3.3.2 串行改并行的架构方案125
3.3.3 并行中需串行执行的架构方式127
3.3.4 依赖后置化架构128
3.3.5 超时和重试设置130
3.3.6 降级方案132
3.4 面试官：如何设计分库分表化后的查询方案？133
3.4.1 分库分表化后的查询难点分析134
3.4.2 借助分库网关实现查询135
3.4.3 基于ElasticSearch实现查询138
第4章 高并发架构149
4.1 面试官：秒杀业务的核心需求是什么？149
4.1.1 如何理解秒杀业务149
4.1.2 扣减类业务的技术关注点151
4.2 面试官：如何实现常规场景的秒杀业务？152
4.2.1 纯数据库实现秒杀154
4.2.2 扣减实现流程分析155
4.2.3 实现读写分离的扣减架构157
4.2.4 读写基于不同存储的扣减架构158
4.2.5 纯数据库扣减方案的适用场景159
4.3 面试官：如何实现万级并发秒杀需求？160
4.3.1 纯缓存架构实现剖析161
4.3.2 纯缓存架构升级版166
4.3.3 纯缓存架构适用场景167
4.4 面试官：如何利用缓存和数据库构建高可靠的秒杀方案？168
4.4.1 顺序写与随机写的性能差异170
4.4.2 借力顺序写的架构170
4.4.3 基于任务的扣减流程分析172
4.4.4 补货或新增商品的数据同步架构设计174
4.4.5 无状态存储的架构方案176
4.4.6 数据同步架构方案177
4.4.7 实现无主架构的任务178
4.5 面试官：如何设计和实现秒杀业务中的扣减返还？181
4.5.1 如何理解扣减返还需求181
4.5.2 返还实现原则182
4.6 面试官：热点扣减如何保证命中的存储分片不挂？185
4.6.1 热点扣减的典型业务场景186
4.6.2 技术挑战187
4.6.3 如何应对秒杀流量188
4.6.4 水平扩展架构升级方案195
第5章 分布式原理199
5.1 面试官：请阐述你如何理解与CAP有关的分布式理论？199
5.1.1 问题分析200
5.1.2 打动面试官的回答方式201
5.1.3 如何通过BASE理论来指导设计实践202
5.2 面试官：如何设计支持海量商品存储的高扩展性架构203
5.2.1 如何设计一个支持海量商品存储的高扩展性架构204
5.2.2 分库分表时，如何基于Hash取模和Range分片实现205
5.2.3 在电商大促时期，如何对热点商品数据做存储策略206
5.2.4 强一致性和最终一致性的数据共识算法是如何实现的207
5.3 面试官：海量并发场景下，如何实现分布式事务的一致性？209
5.3.1 分布式事务产生的原因210
5.3.2 基于两阶段提交的解决方案212
5.3.3 基于三阶段提交的解决方案213
5.3.4 基于MQ的最终一致性方案214
5.4 面试官：分布式系统中，锁的实现原理是什么？216
5.4.1 分布式锁的使用场景有哪些217
5.4.2 基于ZooKeeper实现分布式锁218
5.4.3 基于分布式缓存实现分布式锁220
第6章 分布式缓存225
6.1 面试官：如何解决业务数据访问性能太低的问题？225
6.1.1 缓存的概述226
6.1.2 缓存的优势226
6.1.3 缓存的代价227
6.2 面试官：如何根据业务来选择缓存模式和组件？228
6.2.1 缓存读写模式分析229
6.2.2 缓存分类及常用缓存介绍231
6.3 面试官：设计缓存架构时需要考量哪些因素？233
6.3.1 缓存的引入及架构设计234
6.3.2 缓存设计架构的常见考量点238
6.4 面试官：七大缓存经典问题的解决方案是什么？240
6.4.1 如何解决缓存失效问题240
6.4.2 如何解决缓存穿透问题243
6.4.3 如何解决缓存“雪崩”问题245
6.4.4 如何解决缓存数据不一致问题247
6.4.5 如何解决数据并发竞争问题248
6.4.6 如何解决缓存Hot Key问题250
6.4.7 如何解决缓存Big Key问题251
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