5214页PDF的进阶架构师学习笔记，太完整了！

Posted 2021-08-12 Java范德萨

蚂蚁花呗第一次技术面（60min）：

1. Java容器有哪些？哪些是同步容器,哪些是并发容器？
2. ArrayList和LinkedList的插入和访问的时间复杂度？
3. java反射原理， 注解原理？
4. 说说一致性 Hash 原理
5. 新生代分为几个区？使用什么算法进行垃圾回收？为什么使用这个算法？
6. HashMap在什么情况下会扩容，或者有哪些操作会导致扩容？
7. HashMap push方法的执行过程？
8. HashMap检测到hash冲突后，将元素插入在链表的末尾还是开头？
9. 1.8还采用了红黑树，讲讲红黑树的特性，为什么人家一定要用红黑树而不是AVL、B树之类的？
10. https和http区别，有没有用过其他安全传输手段？
11. 线程池的工作原理，几个重要参数，然后给了具体几个参数分析线程池会怎么做，最后问阻塞队列的作用是什么？
12. linux怎么查看系统负载情况？
13. 请详细描述springmvc处理请求全流程？
14. spring 一个bean装配的过程？
15. 项目用 Spring 比较多，有没有了解 Spring 的原理？AOP 和 IOC 的原理

一面一共问了15个问题，信息量还是很大的，但是可以看到这些问题都不算难，主要是考察基础知识的掌握情况，这一轮面试的难度数据一面的正常难度，持续的时长也算是正常范围。

蚂蚁花呗二次技术面（30min）

1. 查询中哪些情况不会使用索引？
2. 数据库索引，底层是怎样实现的，为什么要用B树索引？
3. mysql主从同步的实现原理？
4. MySQL是怎么用B+树？
5. 谈谈数据库乐观锁与悲观锁?
6. 有使用过哪些NoSQL数据库？MongoDB和Redis适用哪些场景？
7. 描述分布式事务之TCC服务设计？
8. Redis和memcache有什么区别？Redis为什么比memcache有优势？
9. Redis 的数据结构
10. 海量数据过滤，黑名单过滤一个 url。
11. 讲一讲AtomicInteger，为什么要用CAS而不是synchronized？

蚂蚁花呗三次技术面（25min）

1. 考虑redis的时候，有没有考虑容量？大概数据量会有多少？
2. Redis 的 list zset 的底层实现
3. solr和mongodb的区别，存数据为什么不用solr？
4. 分布式 session 的共享方案有哪些，有什么优劣势
5. 谈谈分布式锁、以及分布式全局唯一ID的实现比较？
6. 集群监控的时候，重点需要关注哪些技术指标？这些指标如何优化？
7. 从千万的数据到亿级的数据，会面临哪些技术挑战？你的技术解决思路？
8. 数据库分库分表需要怎样来实现？
9. 排序算法的复杂度，快速排序非递归实现。
10. 消息中间件有哪些？他们之间的优劣势？

蚂蚁花呗四次技术面（15min）

1. 分布式架构设计哪方面比较熟悉
2. 介绍你实践的性能优化案例，以及你的优化思路
3. 介绍项目
4. 谈一个你觉得你学到最多的项目，使用了什么技术，挑战在哪里
5. 各种聊项目，从项目的架构设计到部署流程。
6. 最近有没有学习过新技术？
7. 有什么想问我的？
8. 最近两年遇到的最大的挫折，从挫折中学到了什么？
9. 三年到五年的职业规划？

HR面

1.工作中遇到的最大挑战是什么，你如何克服的？

2.你最大的优点和最大的缺点，各自说一个？

3.未来的职业发展，短期和长期的规划是什么？

最后，你懂的，主要就是HR走流程了，主要问了未来的职业规划。

总结：绘上一张Kakfa架构思维大纲脑图（xmind）

其实关于Kafka，能问的问题实在是太多了，扒了几天，最终筛选出44问：基础篇17问、进阶篇15问、高级篇12问，个个直戳痛点，不知道如果你不着急看答案，又能答出几个呢？

若是对Kafka的知识还回忆不起来，不妨先看我手绘的知识总结脑图（xmind不能上传，文章里用的是图片版）进行整体架构的梳理

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梳理了知识，刷完了面试，如若你还想进一步的深入学习解读kafka以及源码，那么接下来的这份《手写“kafka”》将会是个不错的选择。

• Kafka入门

• 为什么选择Kafka

• Kafka的安装、管理和配置

• Kafka的集群

• 第一个Kafka程序

• Kafka的生产者

• Kafka的消费者

• 深入理解Kafka

• 可靠的数据传递

• Spring和Kafka的整合

• SpringBoot和Kafka的整合

• Kafka实战之削峰填谷

• 数据管道和流式处理(了解即可)

• SpringBoot和Kafka的整合

• Kafka实战之削峰填谷

• 数据管道和流式处理(了解即可)

[外链图片转存中…(img-NEJh9WaV-1626248546720)]