100551601-后端工程师的高阶面经 – 网盘下载 - 掌握后端面试套路，助你轻松脱颖而出

网盘链接：

开篇词

• 开篇词｜面试如戏，台上一分钟，台下十年功

微服务架构

• 01｜服务注册与发现：AP和CP，你选哪个？
• 02｜负载均衡：调用结果、缓存机制是怎么影响负载均衡的？
• 03｜熔断：熔断-恢复-熔断-恢复，抖来抖去怎么办？
• 04｜降级：为什么每次大促的时候总是要把退款之类的服务停掉？
• 05｜限流：别说算法了，就问你“阈值”怎么算？
• 06｜隔离：怎么保证尊贵的VIP用户体验不受损？
• 07｜超时控制：怎么保证用户一定能在1s内拿到响应？
• 08｜调用第三方：下游的接口不稳定性能又差怎么办？
• 09｜综合服务治理方案：怎么保证微服务应用的高可用？
• 模拟面试（一）｜微服务架构面试思路一图懂

数据库与MySQL

• 10｜数据库索引：为什么MySQL用B+树而不用B树？
• 11｜SQL优化：如何发现SQL中的问题？
• 12｜数据库锁：明明有行锁，怎么突然就加了表锁？
• 13｜MVCC协议：MySQL 在修改数据的时候，还能不能读到这条数据？
• 14｜数据库事务：事务提交了，你的数据就一定不会丢吗？
• 15｜数据迁移：如何在不停机的情况下保证迁移数据的一致性？
• 16｜分库分表主键生成：如何设计一个主键生成算法？
• 17｜分库分表分页查询：为什么你的分页查询又慢又耗费内存？
• 18｜分布式事务：如何同时保证分库分表、ACID和高性能？
• 19｜分库分表无分库分表键查询：你按照买家分库分表，那我卖家怎么查？
• 20｜分库分表容量预估：分库分表的时候怎么计算需要多少个库多少个表？
• 21｜数据库综合应用：怎么保证数据库的高可用、高性能？
• 模拟面试｜数据库面试思路一图懂

消息队列

• 22｜消息队列：消息队列可以用来解决什么问题？
• 23｜延迟消息：怎么在 Kafka 上支持延迟消息？
• 24｜消息顺序：保证消息有序，一个 topic 只能有一个 partition 吗？
• 25｜消息积压：业务突然增长，导致消息消费不过来怎么办？
• 26｜消息不丢失：生产者收到写入成功响应后消息一定不会丢失吗？
• 27｜重复消费：高并发场景下怎么保证消息不会重复消费？
• 28｜架构设计：如果让你设计一个消息队列，你会怎么设计它的架构？
• 29｜高性能：Kafka 为什么性能那么好？
• 30｜Kafka 综合运用：怎么在实践中保证 Kafka 高性能？
• 模拟面试｜消息队列面试思路一图懂

缓存

• 31｜缓存过期：为什么 Redis 不立刻删除已经过期的数据？
• 32｜缓存淘汰策略：怎么淘汰缓存命中率才不会下降？
• 33｜缓存模式：缓存模式能不能解决缓存一致性问题？
• 34｜缓存一致性问题：高并发服务如何保证缓存一致性？
• 35｜缓存问题：怎么解决缓存穿透、击穿和雪崩问题？
• 36｜Redis 单线程：为什么 Redis 用单线程而 Memcached 用多线程？
• 37｜分布式锁：如何保证Redis分布式锁的高可用和高性能？
• 38｜缓存综合应用：怎么用缓存来提高整个应用的性能？
• 模拟面试｜缓存面试思路一图懂

NoSQL

• 39｜Elasticsearch高可用：怎么保证Elasticsearch的高可用？
• 40｜Elasticsearch查询：怎么优化 Elasticsearch 的查询性能？
• 41｜MongoDB：MongoDB 是怎么做到高可用的？
• 42｜MongoDB高性能：怎么优化MongoDB的查询性能？
• 模拟面试｜NoSQL面试思路一图懂

结束语

• 结束语｜未来掌握在自己手中
• 结课测试｜来赴一场满分之约！

直播加餐

• 直播加餐｜后端工程师如何在面试中脱颖而出？
• 直播加餐｜3个例子教你设计面试连招
• 直播加餐｜如何设计面试连招？