说透大厂Java项目场景面试题,技术原理 + 面试官心理角度,深入剖析高频项目场景面试题

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。

课程简介

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。

说透大厂Java项目场景面试题,技术原理 + 面试官心理角度,深入剖析高频项目场景面试题

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:

说透大厂Java项目场景面试题,技术原理 + 面试官心理角度,深入剖析高频项目场景面试题

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%。

本小册则正是帮助候选人以结构性逻辑性量化性的方式,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:

说透大厂Java项目场景面试题,技术原理 + 面试官心理角度,深入剖析高频项目场景面试题

课程目录

1、开篇词:聊聊项目场景面试题
2、提升可用性三部曲:减少故障次数
3、提升可用性三部曲:降低故障时长
4、提升可用性三部曲:缩小故障范围
5、SQL 优化三剑客:FORCE INDEX 关键字
6、SQL 优化三剑客:STRAIGHT_JOIN 关键字
7、SQL 优化三剑客:底层逻辑思维力
8、JVM 调优,或许别滥用本地缓存即可
9、关于分库分表,这些知识你都了解吗?
10、大型电商订单数据,分库分表方案的经典场景
11、大型顺风车平台的订单数据,分库分表方案的终极 Boss
12、Kafka 生产者吞吐量调优,那些参数和那些原理
13、如果消息队列挂了,你的 Plan B 是什么?
14、单体架构 OR 微服务架构,前者完全一无是处吗?
15、代码重构的倚天剑:模板方法模式
16、代码重构的屠龙刀:桥接模式
17、代码重构的霸王枪:职责链模式
18、性能优化三重奏:电商下单,520ms ——> 185ms(上)
19、性能优化三重奏:电商下单,520ms ——> 185ms(下)
20、性能优化三重奏:电商优惠券下发,30小时 ——> 20分钟(上)
21、优化三重奏:电商优惠券下发,30小时 ——> 20分钟(下)
22、性能优化三重奏:电销数据看板,15s ——> 54ms
23、如果 Redis 挂了,你要如何处理应对?
24、高并发三连击:万级 TPS 的 1v1 约课场景
25、高并发三连击:每小时千万级的学生作品点赞场景
26、高并发三连击:iPhone 抢购秒杀场景
27、QPS (TPS) 提升十倍或百倍,阁下当如何应对?
28、Redis or Caffeine,你的选择和取舍是什么?
29、你项目中的 Kafka 消费者,是如何提升消息处理的吞吐量的?
30、读请求,在 MySQL 主从库间的有几种分配策略?
31、跑定时任务的服务器宕机了,你的 Plan B 是什么?
32、关于数据一致性,你至少需要了解这些
33、再谈电商下单场景的数据一致性问题
34、写在后面的话

讲师简介

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。

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。

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上一篇 2024年5月5日 下午3:17
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