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          把Redis用的最牛逼的Java實戰(zhàn)項目!

          共 5623字,需瀏覽 12分鐘

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          2023-04-03 00:19

          “去某知名互聯(lián)網(wǎng)公司面試,十分鐘不到,就被面試官親切的請出來了...” 金三銀四,都過去一半了,大家的面試怎么樣了? 這不,后臺有位小伙伴就分享了他的故事: 自己工作一兩年,每天寫著 if/ for 及一些簡單的業(yè)務(wù)邏輯代碼,然后想通過換個公司,精進(jìn)精進(jìn)技術(shù)。然后就發(fā)生了開頭那一幕。。 自認(rèn)為技術(shù)水平?jīng)]有什么問題,但是架不住面試官刁鉆的問題:

          1. 如何用Redis高效實現(xiàn)12306的復(fù)雜售票業(yè)務(wù)

          2. 新浪微博突發(fā)事件如何做好Redis緩存的高可用

          3. 高并發(fā)場景緩存穿透&失效&雪崩如何解決

          4. Redis高并發(fā)場景熱點緩存如何重建

          5. Redis集群架構(gòu)如何抗住12306與雙11的洪峰流量

          6. Redis緩存與數(shù)據(jù)庫雙寫不一致如何解決

          7. 雙十一億級用戶日活統(tǒng)計如何用Redis快速計算

          8. 雙十一電商推薦系統(tǒng)如何用Redis實現(xiàn)

          9. 類似微信的社交App朋友圈關(guān)注模型如何設(shè)計實現(xiàn)

          10. 美團(tuán)單車如何基于Redis快速找到附近的車

          11. Redis分布式鎖主從架構(gòu)鎖失效問題如何解決

          12. 從CAP角度解釋下Redis&Zookeeper鎖架構(gòu)異同

          13. 超大并發(fā)的分布式鎖架構(gòu)該如何設(shè)計

          14. Redis底層ZSet跳表是如何設(shè)計與實現(xiàn)的

          15. Redis底層ZSet實現(xiàn)壓縮列表和跳表如何選擇

          16. Redis6.0多線程模型比單線程優(yōu)化在哪里了

          雖然說“面試造火箭、工作擰螺絲”,但Redis在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)存儲方面使用極其廣泛,幾乎所有的后端技術(shù)面試官都要在Redis的使用和原理方面對小伙伴們進(jìn)行360°的“刁難”所以掌握Redis是很有必要的。 那如何全面系統(tǒng)的學(xué)習(xí)Redis呢? 最近我朋友諸葛老師會做一次關(guān)于大廠緩存架構(gòu)Redis優(yōu)化的分享課程——《一線大廠Redis高并發(fā)緩存架構(gòu)實戰(zhàn)》,理論結(jié)合實戰(zhàn)項目的純干貨系統(tǒng)課,將Redis一次性搞定,而且 課程全程免費

          課程主講諸葛老師有多年在 一線互聯(lián)網(wǎng)公司的項目實戰(zhàn)以及數(shù)萬次在線教學(xué)經(jīng)驗累積 ,通過 原理+實戰(zhàn) 專題課,讓你對一線大廠Redis高并發(fā)緩存架構(gòu)有一個深度的理解: db139a2f40ec2db712214528232ad172.webp報名聽課驚喜福利,送2023年最新版面試資料

          這些都是我們一線名師多年來教學(xué)和實踐總結(jié),絕對硬核!面試資料也是最新版本,有技術(shù)視頻也有PDF,為大家在2023年的跳槽漲薪再添一份力!

          面試資料:

          1.Ja va并 發(fā)編程 (涉及Java多線程的工作原理及應(yīng)用、Java線程池的工作原理及應(yīng)用,以及鎖、進(jìn)程調(diào)度算法等內(nèi)容) 128dff8a0ce066fafc9d4ea320be9f7c.webp 2.分布式緩存的原理及應(yīng)用 ? (涉及分布式緩存介紹、Ehcache原理及應(yīng)用、Redis原理及應(yīng)用、分布式緩存設(shè)計的核心問題等內(nèi)容) 82853609ec179e5231ee41e75edc0eef.webp 3.ZooKeeper原理及應(yīng)用 (涉及ZooKeeper選舉機(jī)制、ZooKeeper數(shù)據(jù)模型和ZooKeeper應(yīng)用場景等內(nèi)容) 811163ed65c7fafb39f994279cb69ac0.webp 4.Netty網(wǎng)絡(luò)編程原理及應(yīng)用 78b440322763ebbda3058f24751f8025.webp 5.Kafka原理及應(yīng)用 ? (涉及Kafka組成、Kafka數(shù)據(jù)存儲設(shè)計、Kafka生產(chǎn)者并發(fā)設(shè)計、Kafka消費者并發(fā)設(shè)計,以及Kafka安裝和應(yīng)用等內(nèi)容) 6fc6737dc89bc3ecdd944cec81dadd15.webp 6.設(shè)計模式? (涉及常見的23種經(jīng)典設(shè)計模式) bc9aa4486c7ef507e85c8b946b180b9a.webp 7.Spring原理及應(yīng)用 ? (涉及Spring IoC原理、Spring AOP原理、Spring MVC原理、事務(wù)、MyBatis緩存等內(nèi)容) d4ada551f06be5e29058227238fafb9c.webp 8.Spring Cloud原理及應(yīng)用 ? (涉及Spring Boot、Spring Cloud Nacos、Eureka、Consul、Sentinel、Hystrix、Seata、Zuul和Spring Cloud鏈路監(jiān)控等內(nèi)容) 7eb9d13dc2dc617ef31accf5b756eab7.webp

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          9.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法 ? (涉及棧、隊列、鏈表、散列表、二叉樹、紅黑樹、圖和位圖、二分查找、冒泡排序、插入排序、快速排序、希爾排序、歸并排序、桶排序、基數(shù)排序等算法等內(nèi)容) c1ae2c162a2a9c71ce9f001b87d9555f.webp9a25fc807133f9a22c3565f5907d32cf.webp 10.網(wǎng)絡(luò)與負(fù)載均衡原理 ? (涉及TCP/IP、HTTP、常用負(fù)載均衡算法和LVS原理等內(nèi)容) 3f45beefb50267092c78b0f92ab56404.webp 11.JVM原理 ? (涉及JVM運行機(jī)制、JVM內(nèi)存模型、常用垃圾回收算法和JVM類加載機(jī)制等內(nèi)容) ff38a24c16c94cc1818cc8bf55b76b27.webp 12.ElasticSearch原理及應(yīng)用 ? (涉及ElasticSearch數(shù)據(jù)模型、ElasticSearch分布式架構(gòu)、ElasticSearch數(shù)據(jù)讀寫原理和段合并等內(nèi)容) 21309722708ba9b0f39b99985cd7dc80.webp 13.Spark原理及應(yīng)用 ? (涉及Spark特點、Spark模塊組成、Spark運行機(jī)制,以及Spark RDD、Spark Streaming、Spark SQL、DataFrame、DataSet、Spark Structured Streaming的原理和使用等內(nèi)容) 4ef11a32d626100b4d3020c52c8dbcf0.webp 14.Flink原理及應(yīng)用 ? (涉及Flink核心概念、Flink架構(gòu)、Flink事件驅(qū)動模型、Flink數(shù)據(jù)分析應(yīng)用和Flink基于狀態(tài)的內(nèi)存計算等內(nèi)容) a1a6184f0ad17c1be12afe8524f25cf5.webp 15.Hadoop原理及應(yīng)用 ? (涉及HDFS、MapReduce、YARN等內(nèi)容) fdf1baed457806e405dcbf100f41f60a.webp 16.HBase原理及應(yīng)用? (涉及HBase列式存儲數(shù)據(jù)模型、HBase架構(gòu)組成和HBase數(shù)據(jù)讀寫流程等內(nèi)容) 43ab19656d42f9a651306eadeb4ed909.webp

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