演演算法和資料結構

• 陣列、連結串列、二元樹、佇列、棧的各種操作（效能，場景）
• 二分查詢和各種變種的二分查詢
• 各類排序演演算法以及複雜度分析（快排、歸併、堆）
• 各類演演算法題（手寫）
• 理解並可以分析時間和空間複雜度。
• 動態規劃（筆試回回有。。）、貪心。
• 紅黑樹、AVL樹、Hash樹、Tire樹、B樹、B+樹。
• 圖演演算法（比較少，也就兩個最短路徑演演算法理解吧）

計算機網路

1.OSI7層模型（TCP4層）

• 每層的協定
• url到頁面的過程

2.HTTP

• http/https 1.0、1.1、2.0
• get/post 以及冪等性
• http 協定頭相關
• 網路攻擊（CSRF、XSS）

3.TCP/IP

• 三次握手、四次揮手
• 擁塞控制（過程、閾值）
• 流量控制與滑動視窗
• TCP與UDP比較
• 子網劃分（一般只有筆試有）
• DDos攻擊

4.IO/NIO/AIO

• 三者原理，各個語言是怎麼實現的
• Netty
• Linux核心select poll epoll

資料庫（最多的還是mysql，Nosql有redis）

1.mysql和nosql

• 索引（包括分類及優化方式，失效條件，底層結構）
• sql語法（join，union，子查詢，having，group by）
• 引擎對比（InnoDB，MyISAM）
• 資料庫的鎖（行鎖，表鎖，頁級鎖，意向鎖，讀鎖，寫鎖，悲觀鎖，樂觀鎖，以及加鎖的select sql方式）
• 隔離級別，依次解決的問題（髒讀、不可重複讀、幻讀）
• 事務的ACID
• B樹、B+樹
• 優化（explain，慢查詢，show profile）
• 資料庫的正規化。
• 分庫分表，主從複製，讀寫分離。
• Nosql相關（redis和memcached區別之類的，如果你熟悉redis，redis還有一堆要問的）

2.作業系統：

• 程序通訊IPC（幾種方式），與執行緒區別
• OS的幾種策略（頁面置換，程序排程等，每個裡面有幾種演演算法）
• 互斥與死鎖相關的
• linux常用命令（問的時候都會給具體某一個場景）
• Linux核心相關（select、poll、epoll）

3.程式語言（這裡只說Java）：

• 把我之後的面經過一遍，Java感覺覆蓋的就差不多了，不過下面還是分個類。
• Java基礎（物件導向、四個特性、過載重寫、static和final等等很多東西）
• 集合（HashMap、ConcurrentHashMap、各種List，最好結合原始碼看）
• 並行和多執行緒（執行緒池、SYNC和Lock鎖機制、執行緒通訊、volatile、ThreadLocal、CyclicBarrier、Atom包、CountDownLatch、AQS、CAS原理等等）
• JVM（記憶體模型、GC垃圾回收，包括分代，GC演演算法，收集器、類載入和雙親委派、JVM調優，記憶體漏失和記憶體溢位）
• IO/NIO相關
• 反射和代理、異常、Java8相關、序列化
• 設計模式（常用的，jdk中有的）
• Web相關（servlet、cookie/session、Spring<AOP、IOC、MVC、事務、動態代理>、Mybatis、Tomcat、Hibernate等）
• 看jdk原始碼

專案實戰經歷

• 這個每個人的專案不同，覆蓋的技術也不一樣，所以不能統一去說。
• 這裡的技巧呢，無非是找到自己專案中的亮點，簡歷上敘述的簡練並且吸引眼球，同時自己要很熟悉這個點（畢竟可以提前準備）
• 最好自己多練，就像有個劇本或者稿子一樣，保證面試中可以很熟練通俗地講出，並且讓人聽著很舒服。

分散式架構：

• CAP原理和BASE理論。
• Nosql與KV儲存（redis，hbase，mongodb，memcached等）
• 服務化理論（包括服務發現、治理等，zookeeper、etcd、springcloud微服務、）
• 負載均衡（原理、cdn、一致性hash）
• RPC框架（包括整體的一些框架理論，通訊的netty，序列化協定thrift，protobuff等）
• 訊息佇列（原理、kafka，activeMQ，rocketMQ）
• 分散式儲存系統（GFS、HDFS、fastDFS）、儲存模型（skipList、LSM等）
• 分散式事務、分散式鎖等

指令碼語言：（只是作為橫向擴充，一般問到linux也會問問shell指令碼）

• python
• php
• shell
• golang
• ...

巨量資料與資料分析：

• hadoop生態圈(hive、hbase、hdfs、zookeeper、storm、kafka)
• spark體系
• 語言：python、R、scala
• 搜尋引擎與技術

機器學習演演算法：

• 模型和演演算法很多。不細說了，如果很熟練就去投演演算法，國內很多公司都演演算法崗都很稀缺，其他崗可以大概瞭解下理論。

其他工具的理論和使用：

• 這個更多了，問的多的比如git、docker、maven/gradle、Jenkins等等，自己需要的話選擇性地去學。

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