八、数据的水平拆分和垂直拆分
九、分布式事务
十、BitMap
十一、Bloom Filter
十二、常见的限流算法
十三、负裁均衡
十四、一致性Hash算法
面试之分布式
======
高并发问题的产生其实很容易遇见，数据量的井喷式发展，对应的也是中国科技的发展以及网络用户的增加，消费水平的提高，所以现在在各行各业，任何一个简单的业务，一旦访问量和数据量提升到PB单位的水平，小问题也会变得相当棘手，那该怎么办
老祖宗已经给咱想好办法了：众人拾柴火焰高，团结就是力量，那反过来，将这么大的数据量分开进行处理也就恢复到原来的单机时的处理情况，相对的就会简单很多，那我们来看一下，勤劳的程序员都是怎么做到的
一、大型网站系统的特点
二、大型网站架构演化发展历程
三、拆分VS集群
四、微服务VS SOA
五、前后端完全分离与Rest规范
六、CAP三进二和Base定理
面试之中间件
======
其实所有的技术都不是无缘无故产生的，像中间件，不就是因为大数据量对后台服务产生了压力，后台累了，但是前台还在源源不断地产生数据和条件，那怎么办，找一个中间人进行协调，当压力实在顶不住了，他也适当地分担一点，这样就能很好的协调了，像redis等，那在面试的过程中，那些中间件是面试重点呢？来看一下
一、缓存
二、消息队列
三、搜索引擎
面试之数据库
======
数据库应该是从你大学踏入计算机学院开始就和你相伴的，一套增删改查贯穿了你编程的一生，无论干到什么为止，数据库都是你“最好的”伙伴，在这个数据时代，无论是都公司设立大数据部门，数据库的基础开发和相应的优化工作都是业务中的重点，所以在面试的时候，我想你明白你应该去干什么了
一、数据库范式
二、数据库开发规范
三、数据库索引
四、MyISAM vs InnoDB
五、并发事务带来的问题
六、事务隔离级别及锁的实现机制
七、MVCC (多个版本并发控制)
八、间隙锁与幻读
面试之设计模式与实践
==========
设计模式在我看来就是因为现在对于程序员的要求越来越高的原因，已经不是那个只要你能干活，实现业务需求就可以的时候了，对于你编写的代码质量要求越来越高，那这个时候，设计模式就起到了很大的作用，起码一点能统一开发样本，你说对吧，那我们来看一下吧
一、OOP五大原则SOLID
二、设计模式
三、代理模式
四、面向切面编程(AOP)
五、工厂模式
六、控制反转IOC
七、观察者模式
八、Zookeeper
面试之数据结构与算法
==========
我想只要最近有过面试的，尤其是疫情之后的面试，应该有所体会，除了像腾讯、字节这样的大型互联网公司对于数据结构和算法的考察之外，一些一般的公司也都会对算法进行简单的考察，这个时候，你对这个技术点掌握得越好，那说明你的竞争力越强，哪怕你的应届生，这也是专业课之一，也能体现你的学习能力，对吧，那我们来看一下，怕对于数据结构和算法都考察哪些内容呢？
一、树
二、BST树
三、BST树
四、AVL树
五、红黑树
六、B-树
七、B+树
八、字典树
九、跳表
十、HashMap
十一、ConcurrentHashMap
十二、ConcurrentLinkedQueue
十三、Topk问题
十四、资源池思想
HTTP
-
HTTP 报文结构是怎样的？
-
HTTP有哪些请求方法？
-
GET 和 POST 有什么区别？
-
如何理解 URI？
-
如何理解 HTTP 状态码？
-
简要概括一下 HTTP 的特点？HTTP 有哪些缺点？
-
对 Accept 系列字段了解多少？
-
对于定长和不定长的数据，HTTP 是怎么传输的？
-
HTTP 如何处理大文件的传输？
-
HTTP 中如何处理表单数据的提交？
-
HTTP1.1 如何解决 HTTP 的队头阻塞问题？
-
对 Cookie 了解多少？
-
如何理解 HTTP 代理？
-
如何理解 HTTP 缓存及缓存代理？
-
为什么产生代理缓存？
-
源服务器的缓存控制
-
客户端的缓存控制
-
什么是跨域？浏览器如何拦截响应？如何解决？
