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。
每一个技术方向的背后都包含了众多技术细节&＃xff0c;以开发一个分布式系统来说&＃xff0c;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&＃xff0c;怎么样才能说自己的技术已经过关了呢&＃xff1f;
01
基础技术体系
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&＃xff1a;
1、 能够知道技术图谱的内容&＃xff0c;即包含了哪些技术点
比如分布式系统中常用的RPC技术&＃xff0c;其背后就涉及到网络IO&＃xff08;Netty&＃xff09;、网络协议、服务发现&＃xff08;Zookeeper配置中心&＃xff09;、RPC服务治理&＃xff08;限流、熔断、降级&＃xff09;、负载均衡等。&＃xff08;具体技术知识图谱见后文&＃xff09;
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&＃xff0c;有很多相似的概念&＃xff0c;但又分布在不同的产品或层级中。比如负载均衡这个词&＃xff0c;DNS、LVS、Ngnix、F5等产品都能实现&＃xff0c;而且在大型分布式系统中他们会同时存在&＃xff0c;那么就要搞清楚他们各自的位于什么层级&＃xff0c;解决了什么问题。
再比如缓存这项技术&＃xff0c;有分布式缓存、本地缓存、数据库缓存&＃xff0c;再往下还有硬件层级的缓存。同样都是缓存&＃xff0c;他们之间的区别又是什么&＃xff1f;
如果你仔细去观察&＃xff0c;高阶工程师总是能对整个技术体系了如指掌&＃xff0c;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&＃xff0c;都会有一种体会&＃xff0c;就是我的知识体系也已经建立了&＃xff0c;但在回答面试官问题的时候总感觉像在背答案&＃xff0c;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&＃xff0c;应对异步消费等场景&＃xff0c;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&＃xff1f;
2、我们都知道在分布式系统会用到缓存&＃xff0c;那该如何设置缓存失效机制才能避免系统出现缓存雪崩&＃xff1f;
3、我们都或多或少的知道系统发布上线的流程&＃xff0c;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&＃xff1f;
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&＃xff0c;知识的体系化是可以从书本不断的凝练来获得&＃xff0c;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&＃xff0c;平时写着的业务代码&＃xff0c;很少有机会接触到大厂的优秀实践&＃xff0c;那么这时候更需要从如下两个角度逼问&＃xff1a;
1、当流量规模再提高几个量级&＃xff0c;那么我的系统会出现什么问题&＃xff1f;
2、假如其中一个环节出现了问题&＃xff0c;那么该怎么保证系统的稳定性&＃xff1f;
03
技术的原理
上面的提到都是将技术用于业务实践&＃xff0c;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&＃xff1f;答案是否定的。
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&＃xff0c;还会问到一些开放性的问题&＃xff1a;
1、 写一段程序&＃xff0c;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&＃xff1b;
2、 如果一个Java进程突然消失了&＃xff0c;你会怎么去排查这种问题&＃xff1f;
3、 给了一段Spring加载Bean的代码片段&＃xff0c;阐述一下具体的执行流程&＃xff1f;
是不是看上去很难&＃xff0c;是不是和自己准备的“题库”中的问题不一样&＃xff1f;不知道从何处下手&＃xff1f;如果你有这种感觉&＃xff0c;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&＃xff0c;提问的角度千变万化&＃xff0c;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&＃xff0c;你就肯定无法答出第一题&＃xff1b;同样&＃xff0c;如果你对Spring启动机制了解的很清楚&＃xff0c;那么无论他给出的是什么样的代码&＃xff0c;你都能回答出代码经历的过程。如果你能以不变应万变&＃xff0c;那么恭喜你&＃xff0c;你的技术过关了。
上面提到了很多技术问题&＃xff0c;不做详细的解释&＃xff0c;都能在下面的知识体系中找到答案。
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