# 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。** ## 总结 面试难免让人焦虑不安。经历过的人都懂的。但是如果你提前预测面试官要问你的问题并想出得体的回答方式，就会容易很多。 此外，都说“面试造火箭，工作拧螺丝”，那对于准备面试的朋友，你只需懂一个字：刷！ 给我刷刷刷刷，使劲儿刷刷刷刷刷！今天既是来谈面试的，那就必须得来整点面试真题，这不花了我整28天，做了份“Java一线大厂高岗面试题解析合集：JAVA基础-中级-高级面试+SSM框架+分布式+性能调优+微服务+并发编程+网络+设计模式+数据结构与算法等”  > **[资料领取方式：点击这里免费下载](https://gitee.com/vip204888/java-p7)** 且除了单纯的刷题，也得需准备一本【JAVA进阶核心知识手册】：JVM、JAVA集合、JAVA多线程并发、JAVA基础、Spring 原理、微服务、Netty与RPC、网络、日志、Zookeeper、Kafka、RabbitMQ、Hbase、MongoDB、Cassandra、设计模式、负载均衡、数据库、一致性算法、JAVA算法、数据结构、加密算法、分布式缓存、Hadoop、Spark、Storm、YARN、机器学习、云计算，用来查漏补缺最好不过。