一、前言
最近公司项目准备开始重构,框架选定为 Spring Boot ,本篇主要记录了在 IDEA 中搭建 Spring Boot Maven 多模块项目的过程。
这篇文章可以说是完全的一篇实战项目干货,感兴趣的朋友们可以继续看下去
美团一面:
中间省略掉大概几个问题,因为我不记得了,下面记得的基本都是我没怎么答好的。
- 了解SOA,微服务吗?
- 分布式系统如何负载均衡?如何确定访问的资源在哪个服务器上?
- 一.轮询。二.随机。三.最小响应时间。四. 最小并发数。五.哈希。
- 设计一个分布式负载均衡缓冲系统,如何快速定位到是那个服务器(使用key分段、一致性hash)
- 如何保证缓冲区和数据库之间的强一致性(使用加锁)
- HashMap高并发情况下会出现什么问题,(扩容问题)
- 说一说在浏览器中输入一个url后,直到浏览器显示页面的过程中发生了什么(我主要说了DNS,然后他有接着问了DNS的细节,然后就是ARP路由,然后服务器处理,返回,浏览器呈现,获取html中的依赖资源)
- 字符串中句子的反转(比如ABC DEF,输出DEF ABC)(很简单,可以先反转整个字符串,然后反转单词,或者先将句子切分为单词,然后反转);
- 给任意二叉树的所有结点加next指针(这个有原题,也可以参考按层打印二叉树)。
- 用过反向代理吗?
美团二面:
- 进程间共享内存的方式有哪些?(8种)
- linux下如何查看网络端口状态(netstat),如何查看内存使用情况(top)?
- ConcurrentHashMap如何扩容?
- 知道java的异常吗?
- 运行时异常如果不处理会怎么样?应该怎么处理运行时异常?
- 写代码:给你5000万个int,求出前1000个最大的数,有2G内存。(我刚开始以为5000万个int很多,还把G和byte的换算忘了,后来面试官指导才想起来。我的方法是维护一个1000的小根堆,然后遍历数组,总体下来时间复杂度是O(nlg1000))
- 给你n个不重复的整数,随机找出m个不重复的整数,要求时间和空间复杂度都是O(m)。(方法很简单,就是每次把取出来的数放到后面,只在前面的数组随机访问就可以了,时间复杂度是O(m),空间复杂度是O(1),不过我刚开始没有想到把选出来的放后面去)。
- 对于SQL慢查询的优化?(主要是从查询语句和数据库表设计两个方面来考虑,查询语句方面可以增加索引,增加查询筛选的限制条件;数据库表设计的时候可以拆分表,设计得更细粒度。但是后来才发现面试官想要的就是查询大量数据的慢查询问题的优化。)
- 用过哪些容器?(tomcat)对比过Tomcat与其他服务器的区别吗?比如nginx?
- 用过动态代理吗?以后会经常用到的。
美团三面:
- 自我介绍,说说你项目中的数据流向(画结构框图)
- 看过什么书?
- 说说深入理解JVM中印象最深刻的章节(我说了JVM内存模型,垃圾回收和类加载);
- 补充:还问了堆和栈中存的是什么?static修饰的遍历存在哪里?(方法区)
- 说说《Effective Java》中你印象最深的三条和你的理解
- 你觉得你哪一块只是最熟悉(我说了Java的基本数据结构)
- 那你说说HashMap的内部实现;
- HashMap是线程安全的吗?(不是,ConcurrentHashMap是)
- 那ConcurrentHashMap内部是如何实现的?每个segment是个什么数据结构?(HashTable)
- 你的项目中用到哪些技术?(Spring)
- 说说你用了它的什么?(Spring IOC用的最多)
- Spring的优点?Spring AOP的原理?Spring如何实现解耦合?
- 对链表了解吗?(我说是List吗)是,(了解ArrayList和LinkedList),那你说说他们的区别?
- 会做链表两个结点的交换吗?(链表反转吗?)是的,你写代码实现把。
- 再写一个,给你一个链表和一个整数k(k大于等于0,小于等于链表长度,链表长度未知),按k步
- 反转链表(比如1->2->3->4->5->6->7,当k=3的时候结果是3->2->1->6->5->4->7)
- 说说mybatis配置了xml过后是如何完成数据库操作的?
总目录展示
该笔记共八个节点(由浅入深),分为三大模块。
高性能。 秒杀涉及大量的并发读和并发写,因此支持高并发访问这点非常关键。该笔记将从设计数据的动静分离方案、热点的发现与隔离、请求的削峰与分层过滤、服务端的极致优化这4个方面重点介绍。
一致性。 秒杀中商品减库存的实现方式同样关键。可想而知,有限数量的商品在同一时刻被很多倍的请求同时来减库存,减库存又分为“拍下减库存”“付款减库存”以及预扣等几种,在大并发更新的过程中都要保证数据的准确性,其难度可想而知。因此,将用一个节点来专门讲解如何设计秒杀减库存方案。
高可用。 虽然介绍了很多极致的优化思路,但现实中总难免出现一些我们考虑不到的情况,所以要保证系统的高可用和正确性,还要设计一个PlanB来兜底,以便在最坏情况发生时仍然能够从容应对。笔记的最后,将带你思考可以从哪些环节来设计兜底方案。
篇幅有限,无法一个模块一个模块详细的展示(这些要点都收集在了这份《高并发秒杀顶级教程》里),觉得有需要的码友们,麻烦各位转发一下(可以帮助更多的人看到哟!)点这里,即可获得免费下载的方式!!
由于内容太多,这里只截取部分的内容。需要这份《高并发秒杀顶级教程》的小伙伴,麻烦各位帮忙点赞分享支持一下(可以帮助更多的人看到哟!)
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