前言

在本篇文章开始前，我想想来回答一个问题：我为什么要写这一篇关于面试的文章？

原因有三：第一，我想为每一个为梦想时刻准备着的”有心人“尽一份自己的力量，提供一份高度精华的Java面试清单；第二，目前市面上的面试题不是答案不准确就是内容覆盖太窄，所以提供一份经典而又准确的面试题是非常有必要的；第三，本文会对部分提供详细解读和代码案例，让大家知其然并知其所然，从而学到更多的知识。

或许这份面试题还不足以概括所有Java问题，但有了它，我相信你一定不会”败“的很惨，因为有哦了它，足以应对目前市面上绝大部分的Java面试了，因为这篇文章不论是从深度还是广度上来讲，都已经概括了非常多的知识点了。

凡事预则立，不预则废，能看到这篇文章的人，我相信都是这个世界上的”有心人“，还是那句老话：上天不负有心人！我相信你的每一步努力，都会收获到意想不到的回报。

分布式系统特性与衡量标准

透明性：使用分布式系统的用户并不关心系统是怎么实现的，也不关心读到的数据来自哪个节点，对用户而言，分布式系统的最高境界是用户根本感知不到这是一个分布式系统

可扩展性：分布式系统的根本目标就是为了处理单个计算机无法处理的任务，当任务增加的时候，分布式系统的处理能力需要随之增加。简单来说，要比较方便的通过增加机器来应对数据量的增长，同时，当任务规模缩减的时候，可以撤掉一些多余的机器，达到动态伸缩的效果

可用性与可靠性：一般来说，分布式系统是需要长时间甚至7*24小时提供服务的。可用性是指系统在各种情况对外提供服务的能力，简单来说，可以通过不可用时间与正常服务时间的必知来衡量；而可靠性而是指计算结果正确、存储的数据不丢失。

高性能：不管是单机还是分布式系统，大家都非常关注性能。不同的系统对性能的衡量指标是不同的，最常见的：高并发，单位时间内处理的任务越多越好；低延迟：每个任务的平均时间越少越好。这个其实跟操作系统CPU的调度策略很像

一致性：分布式系统为了提高可用性可靠性，一般会引入冗余（复制集）。那么如何保证这些节点上的状态一致，这就是分布式系统不得不面对的一致性问题。一致性有很多等级，一致性越强，对用户越友好，但会制约系统的可用性；一致性等级越低，用户就需要兼容数据不一致的情况，但系统的可用性、并发性很高很多。

组件、理论、协议

假设这是一个对外提供服务的大型分布式系统，用户连接到系统，做一些操作，产生一些需要存储的数据，那么在这个过程中，会遇到哪些组件、理论与协议呢

用一个请求串起来

用户使用Web、APP、SDK，通过HTTP、TCP连接到系统。在分布式系统中，为了高并发、高可用，一般都是多个节点提供相同的服务。那么，第一个问题就是具体选择哪个节点来提供服务，这个就是负载均衡（load balance）。负载均衡的思想很简单，但使用非常广泛，在分布式系统、大型网站的方方面面都有使用，或者说，只要涉及到多个节点提供同质的服务，就需要负载均衡。

通过负载均衡找到一个节点，接下来就是真正处理用户的请求，请求有可能简单，也有可能很复杂。简单的请求，比如读取数据，那么很可能是有缓存的，即分布式缓存，如果缓存没有命中，那么需要去数据库拉取数据。对于复杂的请求，可能会调用到系统中其他的服务。

承上，假设服务A需要调用服务B的服务，首先两个节点需要通信，网络通信都是建立在TCP/IP协议的基础上，但是，每个应用都手写socket是一件冗杂、低效的事情，因此需要应用层的封装，因此有了HTTP、FTP等各种应用层协议。当系统愈加复杂，提供大量的http接口也是一件困难的事情。因此，有了更进一步的抽象，那就是RPC（remote produce call），是的远程调用就跟本地过程调用一样方便，屏蔽了网络通信等诸多细节，增加新的接口也更加方便。

一个请求可能包含诸多操作，即在服务A上做一些操作，然后在服务B上做另一些操作。比如简化版的网络购物，在订单服务上发货，在账户服务上扣款。这两个操作需要保证原子性，要么都成功，要么都不操作。这就涉及到分布式事务的问题，分布式事务是从应用层面保证一致性：某种守恒关系。

上面说道一个请求包含多个操作，其实就是涉及到多个服务，分布式系统中有大量的服务，每个服务又是多个节点组成。那么一个服务怎么找到另一个服务（的某个节点呢）？通信是需要地址的，怎么获取这个地址，最简单的办法就是配置文件写死，或者写入到数据库，但这些方法在节点数据巨大、节点动态增删的时候都不大方便，这个时候就需要服务注册与发现：提供服务的节点向一个协调中心注册自己的地址，使用服务的节点去协调中心拉取地址。

从上可以看见，协调中心提供了中心化的服务：以一组节点提供类似单点的服务，使用非常广泛，比如命令服务、分布式锁。协调中心最出名的就是chubby，zookeeper。

回到用户请求这个点，请求操作会产生一些数据、日志，通常为信息，其他一些系统可能会对这些消息感兴趣，比如个性化推荐、监控等，这里就抽象出了两个概念，消息的生产者与消费者。那么生产者怎么讲消息发送给消费者呢，RPC并不是一个很好的选择，因为RPC肯定得指定消息发给谁，但实际的情况是生产者并不清楚、也不关心谁会消费这个消息，这个时候消息队列就出马了。简单来说，生产者只用往消息队列里面发就行了，队列会将消息按主题（topic）分发给关注这个主题的消费者。消息队列起到了异步处理、应用解耦的作用。

上面提到，用户操作会产生一些数据，这些数据忠实记录了用户的操作习惯、喜好，是各行各业最宝贵的财富。比如各种推荐、广告投放、自动识别。这就催生了分布式计算平台，比如Hadoop，Storm等，用来处理这些海量的数据。

最后，用户的操作完成之后，用户的数据需要持久化，但数据量很大，大到按个节点无法存储，那么这个时候就需要分布式存储：将数据进行划分放在不同的节点上，同时，为了防止数据的丢失，每一份数据会保存多分。传统的关系型数据库是单点存储，为了在应用层透明的情况下分库分表，会引用额外的代理层。而对于NoSql，一般天然支持分布式。

一个简化的架构图

下面用一个不大精确的架构图，尽量还原分布式系统的组成部分（不过只能体现出技术，不好体现出理论）

最后

分享一套我整理的面试干货，这份文档结合了我多年的面试官经验，站在面试官的角度来告诉你，面试官提的那些问题他最想听到你给他的回答是什么，分享出来帮助那些对前途感到迷茫的朋友。

面试经验技巧篇

经验技巧1 如何巧妙地回答面试官的问题
经验技巧2 如何回答技术性的问题
经验技巧3 如何回答非技术性问题
经验技巧4 如何回答快速估算类问题
经验技巧5 如何回答算法设计问题
经验技巧6 如何回答系统设计题
经验技巧7 如何解决求职中的时间冲突问题
经验技巧8 如果面试问题曾经遇见过，是否要告知面试官
经验技巧9 在被企业拒绝后是否可以再申请
经验技巧10 如何应对自己不会回答的问题
经验技巧11 如何应对面试官的“激将法”语言
经验技巧12 如何处理与面试官持不同观点这个问题
经验技巧13 什么是职场暗语

面试真题篇

真题详解1 某知名互联网下载服务提供商软件工程师笔试题
真题详解2 某知名社交平台软件工程师笔试题
真题详解3 某知名安全软件服务提供商软件工程师笔试题
真题详解4 某知名互联网金融企业软件工程师笔试题
真题详解5 某知名搜索引擎提供商软件工程师笔试题
真题详解6 某初创公司软件工程师笔试题
真题详解7 某知名游戏软件开发公司软件工程师笔试题
真题详解8 某知名电子商务公司软件工程师笔试题
真题详解9 某顶级生活消费类网站软件工程师笔试题
真题详解10 某知名门户网站软件工程师笔试题
真题详解11 某知名互联网金融企业软件工程师笔试题
真题详解12 国内某知名网络设备提供商软件工程师笔试题
真题详解13 国内某顶级手机制造商软件工程师笔试题
真题详解14 某顶级大数据综合服务提供商软件工程师笔试题
真题详解15 某著名社交类上市公司软件工程师笔试题
真题详解16 某知名互联网公司软件工程师笔试题
真题详解17 某知名网络安全公司校园招聘技术类笔试题
真题详解18 某知名互联网游戏公司校园招聘运维开发岗笔试题

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