蚌埠住了!一份硬核的阿里P8高并发实战笔记,吊打面试官不在话下
有小伙伴爆料,前段时间收到了阿里的面邀,结果一不小心把面试官给“吊打”了...
这次面试一共五轮,在第四轮交叉面的时候,问了他即将到来的双十一大促,千亿流量高并发秒杀系统设计,并且关于各种场景的拓展细问了很久,结果他跟面试官各种畅聊,把面试官聊到没话说了。
烂大街的题 新手一碰见就跪
根据今年参加过秋招的小伙伴反馈,字节、阿里、美团、拼多多等一线大厂在面试中都问到了秒杀系统。说是“十个面试9个秒杀”真的毫不夸张。
系统秒杀之所以如此高频,主要原因是:应用场景广+破解难度高
它绝不是简单跑个订单业务就算搞定秒杀技术难题了,很多头疼的问题都需要解决:
- 如何应对瞬时大流量高并发?
- 有限库存,如何防止超卖?
- 如何保障系统稳定和高可用?
- 如何限制用户购买商品件数?
- 如何应对恶意请求和爬虫?
尤其是瞬时大流量高并发问题,几乎是面试必考,但是这个问题也没有那么可怕。小编今天带来一份阿里P8大佬的高并发实战笔记帮助大家吊打面试官!
废话不多说下面小编带着大家一起来看一下阿里P8大佬的高并发实战笔记——共18章
- 高并发概述
- 系统分析与大型互联网架构设计
- 高并发相关JVM与JDK新特性案例讲解
- 实战解析多线程并发包
- 分布式网络编程核心技术一远程调用
- NIO案例解析与高性能聊天室实战1
- 高性能NIO框架Netty实例详解
- 主流RPC框架解析与跨语言调用案例RPC 调用
- 实战解析高并发框架Disruptor
- 手把手开发微服务构建框架Spring Boot
- Spring全家桶----------使用Spring Boot整合常见Web组件
- 微服务治理框架Spring Cloud理论与案例解析
- 通过案例讲解分布式服务框架Dubb
- MySQL性能调优案例实战
- 基于海量数据的高性能高可用数据库方案的设计与实现
- 使用Redis实现持久化与高速缓存功能
- 分布式计算框架 MapReduce入门详解
- 通过典型案例剖析 MapReduce内部机制