近期面试Java后端的一些心得

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。

每一 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,怎么样才能无惧面试呢?

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近期面试Java后端的一些心得

01

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、 能够知道技术知识图谱 (高清版图谱扫文末二维码 的内容

比如分布式系统中常用的RPC技术,其背后就涉及到网络IONetty)、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,在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,大厂的后端开发 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。

02

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:我的知识体系已经建立了,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。比如在面试官问到这些问题时:

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

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?

03

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:

近期面试Java后端的一些心得

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当然面试涉及的技术方方面面,也不是我三言两语就能教会大家的,也不是大家看个文章就能简单学会的。

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原文 

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2NjIzNDk5NQ==&mid=2247488083&idx=1&sn=62a87d0ab8087f9d4e39abdb7e7082a9

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