前言

数据库

• 2.1 池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗？

• 2.2 数据库优化方案（一）：查询请求增加时，如何做主从分离？

• 2.3 数据库优化方案（二）：写入数据量增加时，如何实现分库分表？

• 2.4 发号器：如何保证分库分表后 ID 的全局唯一性？

• 2.5 NoSQL：在高并发场景下，数据库和 NoSQL 如何做到互补？

缓存

• 3.1 缓存：数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速？

• 3.2 缓存的使用姿势（一）：如何选择缓存的读写策略？

• 3.3 缓存的使用姿势（二）：缓存如何做到高可用？

• 3.4 缓存的使用姿势（三）：缓存穿透了怎么办？

• 3.5 CDN：静态资源如何加速？

消息队列

• 4.1 消息队列：秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求？

• 4.2 消息投递：如何保证消息仅仅被消费一次？

• 4.3 消息队列：如何降低消息队列系统中消息的延迟？

• 4.4 面试现场第二期：当问到项目经 历时，面试官究竟想要了解什么？

分布式服务

• 5.1 系统架构：每秒 1 万次请求的系统要做服务化拆分吗？

• 5.2 微服务架构：微服务化后，系统架构要如何改造？

• 5.3 RPC 框架：10 万 QPS 下如何实现毫秒级的服务调用？

• 5.4 注册中心：分布式系统如何寻址？

• 5.5 分布式 Trace：横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查？

• 5.6 负载均衡：怎样提升系统的横向扩展能力？

• 5.7 API 网关：系统的门面要如何做呢？

• 5.8 多机房部署：跨地域的分布式系统如何做？

• 5.9 Service Mesh：如何屏蔽服务化系统的服务治理细节？

维护

• 6.1 给系统加上眼睛：服务端监控要怎么做？

• 6.2 应用性能管理：用户的使用体验应该如何监控？

• 6.3 压力测试：怎样设计全链路压力测试平台？

• 6.4 配置管理：成千上万的配置项要如何管理？

• 6.5 降级熔断：如何屏蔽非核心系统故障的影响？

• 6.6 流量控制：高并发系统中我们如何操纵流量？

• 6.7 面试现场第三期：你要如何准备一场技术面试呢？

实战

• 7.1 计数系统设计（一）：面对海量数据的计数器要如何做？

• 7.2 计数系统设计（二）：50 万 QPS 下如何设计未读数系统？

• 7.3 信息流设计（一）：通用信息流系统的推模式要如何做？

• 7.4 信息流设计（二）：通用信息流系统的拉模式要如何做？

高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。

最后 看完美团、字节、腾讯这三家的面试问题，是不是感觉问的特别多，可能咱们又得开启面试造火箭、工作拧螺丝的模式去准备下一次的面试了。 开篇有提及我可是足足背下了 1000 道题目，多少还是有点用的呢，我看了下，上面这些问题大部分都能从我背的题里找到的，所以今天给大家看一下互联网工程师必备的面试 1000 题。 注意不论是我说的互联网面试 1000 题，还是后面提及的算法与数据结构、设计模式以及更多的 Java 学习笔记等，皆可给大家****

互联网工程师必备的面试 1000 题

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