CAP 定义也是分布式系统中很重要的一个概念，是分布式系统的指南针，它可以帮助开发者避免 “无意义的设计尝试”：三者不可兼得，不用浪费时间做完美系统的尝试指导 “需求与技术的匹配”：不同业务对 “C” 和 “A” 的优先级需求不同，CAP 定理可直接指导技术选型明确 “系统的风险边界”：基于 CAP 定理的取舍，开发者可提前预判系统在极端场景下的表现1、CAP 定理具体指什么？分别代表什么含义？核心概念CAP 定理（Consistency 一致性、Availability 可用性、Partition Tolerance 分区容错性），由计算机科学家 Eric Brewer 在 2000 年提出...

RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）可谓是分布式微服务系统里最重要的组件之一，它是各服务间跨进程通信的桥梁，也是微服务、大型分布式系统的基石。其作用是：让客户端（调用方）调用远程服务器（被调用方）上的方法，像调用本地方法一样简单。1、什么是 RPC，项目中具体做什么用？RPC 是一种跨进程通信协议，它允许客户端（调用方）像调用本地函数一样，调用远程服务器（被调用方）上的函数或方法，无需手动处理网络通信、数据序列化 / 反序列化等底层细节。举个生活例子：你（客户端，比如是微服务中的一个订单服务）想喝奶茶，直接打电话给奶茶店（服务端，比如是微服务中的一个支付服务）下单...

这篇文档我主要以提出问题为引，逐步揭开大部分企业选用微服务架构的原因。其次我会写下单体架构和微服务架构的区别，也就是我们自己的玩具单体项目（比如苍穹外卖，黑马点评）与企业里大型微服务项目的区别。1. 什么是微服务架构？和单体架构有什么区别？单体架构我们以最常见的电商系统为例。假设这个系统有（用户业务，订单业务，库存业务，支付业务）。如果是单体架构，所有的业务代码都会放到一个代码库里，打包为一个独立应用。所有代码运行在同一个进程中，共享一个数据库，部署时作为一个整体发布。本质：“all in one”，系统是一个不可分割的 “巨石”。 ┌─────────────────────────────...

数据库的索引，相信大家都不陌生了。这篇文档我会从头到尾的把索引讲清楚，而不是死记硬背的八股模式。死记硬背固然可以应付面试，但其实不会对索引的理解很深刻。我也是在深入学完索引的时候才感慨，还是加深对技术的理解，面试的时候才可以侃侃而谈，答出其他竞争者答不到的点，从而让面试官对你高看一眼（实话）。下面我会从 B+树结构，聚簇索引，二级索引，联合索引的顺序展开。1. B+树我们先不直接讲 B+树 的定义，而是通过讲 InnoDB 中页的存储方式上理解其结构。前文我们说 InnoDB 引擎存储数据的基本单位是 页，我们存储的一条一条记录都是存放到数据页里的。那么 B+树 上的每个节点其实就是页，是一个...

这是讲 MySQL 的第一篇文档，我先把几个最核心的概念列出来，读者在后续阅读的过程中会频繁的见到这些概念和定义。暂时不理解不要紧，后面会对这些了解的更加清晰~数据即索引，索引即数据记录 = 行 = Rows，即我们说的一条记录，就是一行数据MySQL 查询的基础算法是 二分法既是二分法，那么记录必然有排列顺序，这个顺序是通过数据表 主键 的大小排列，大小怎么比较出来的？通过 UTF-8 这些字符集比较的，比如 2 > 1, b > a 等等，所以文中说的 最大/最小主键 就是根据这个来的。下面是两条记录，也就是两行数据：数据页先说几个核心概念：页：页是 InnoDB 管理存储空间...

不是哥们，你们要是做这个的，我可真就从字节离职去你这了

正好赶上和女朋友一周年了，我们都超级好运！，当然也离不开我们的努力啦✌️。

鼠鼠其实大三的时候，拿过字节客户端开发的实习，但是当时疫情，把 offer 拖没了，遗憾至今。后面专心备战考研，打算上岸之后从客户端转后端或者算法，当然现在看来，算法的想法有些天真，而且也感觉自己对算法岗没什么兴趣，看到深度学习什么的头就疼，所以就一头扎进后端里。研一上的时候，鼠鼠寻思先刷一段客户端的实习，到时候万一后端找的不理想，可以拿客户端秋招当保底。在探探实习4个多月后，提出离职专心学习后端技术栈。其实，有了客户端开发经验，学习后端像是水到渠成，没遇到什么特别的困难和瓶颈，Java基础牢牢掌握（因为安卓开发也是Java）。看了一周多 SSM 就直接上手微服务项目了，这里着重推荐一下知识星球的“小哈书”项目，敲了将近一个月后，中间遇到的各种中间件，比如 Redis, MQ 等都是边做边学，有了大致的一个理解和应用。项目大体完成后，我就开始着手项目更深层次的理解，用到的各种中间件的底层，为什么这么用等等，并且针对具体地中间件买了书籍来看，不得不说看了书就是比背八股文理解的深入，面试的时候真的有的说，体现自己对技术的理解。从三月份学习后端到五月份开始投递，只从官网投递了大厂（字节，腾讯，快手，滴滴，百度，美团，小米），这里吐槽一下这个时间点找日常实习太难了，只有字节百度腾讯约了面，腾讯还是 kpi。当时百度一面挂，字节搜索二面挂还是挺挫败的，但好在鼠鼠越挫越勇，第二次面字节的时候就侃侃而谈了，最终也是如愿以偿拿到了offer。总的来说，学习软件开发掌握学习方法很重要，打的就是一个信息差和自学能力，同时也需要代码量的堆积产生对各种业务的理解。而且如果想冲大厂，真的需要好好沉淀，对项目的细节要牢牢掌握，面试官是很抠细节的。最后祝愿各位牛友都有满意的offer~

面经可以进我主页看5.21 一面，下午约二面5.22 二面，第二天约三面5.27 面试官忙，推迟6.4 三面，半小时约HR面6.10 HR面晚上oc，说明天发offer。

1、自我介绍2、项目开发背景，部署流程3、算法1：二叉树的公共祖先4、算法2：二叉树的锯齿形层序遍历5、你这个分布式ID生成服务可以介绍一下吗？（说了美团 Leaf 的号段和雪花算法，并分别讲解原理和应用）6、那你知道他这个是怎么保证高可用的吗？（zookeeper 主副节点等等）7、知道 zookeeper 原理吗？8、etcd 了解吗？9、看你用了工厂模式+策略模式，你讲一下这两个，用设计模式有什么好处吗？10、你还了解什么设计模式，再说几个？11、有看书学习吗，看过什么书，项目中有应用到的吗？（这里说了一堆，确实有应用到）12、问学过 C++ 吗（简单学习过），C++ 里面指针指的是虚拟内存还是物理内存地址？13、虚拟内存和物理内存有啥区别？14、了解操作系统的分段和分页吗，讲讲。15、反问全程 1h，问的少但是每个问题我扩展说了很多，下周一HR面，接offer

有点无语的一次面试1、自我介绍2、算法1：三数之和 mid3、算法2：最大矩形 LC 85 hard4、然后就，没了...第一个很快撕出来了。第二个鼠鼠没刷那么多题，没见过，还以为是 岛屿数量 的变形呢，所以说思路的时候讲的是 dfs。写了一会面试官说好了就到这吧，我一会还有个会，然后跟我说了这题要用单调栈写，然后就结束了。有点水，像 kpi...，虽然没出结果，但肯定是挂了。

一面当天约的第二天二面1、自我介绍2、看你有一段实习（客户端的），你在这次实习中主要做了什么？3、你说你 bug 数量组里最少，你是怎么保证的？4、你说你代码质量很高，你简单说说。（多用设计模式，复用性）5、了解 OAuth2 吗？（项目中没用到，不太了解....，只知道是第三方授权登录啥的）6、看你用的 RocketMQ 是吧，它和 Kafka 有什么区别？为什么选它7、RocketMQ 的延时消息了解吗，讲讲底层实现（这个没复习到）8、RocketMQ 是如何保证高可靠性的？（从发送，存储，消费三方面讲）9、ZSet 是怎么实现的？（讲了跳表）10、算法1：三数之和11、算法2：判断有向无环图实习和项目问了不到20分钟开始写题，主要是那个图的题花了很长时间，没想到会出图的算法题。最后 1h 结束面试官迟到了5分钟，并且没开摄像头，算法题出的很刁钻。一度以为是 kpi，但出乎意料的过了

字节搜索二面挂当天被捞1、自我介绍2、你提到了用户的关注与取关，你用户关系服务是怎么设计的？（定义了关注表与粉丝表，两个表内容一致）3、你怎么保证两个表内容一致的？（目前是通过事务保证的，后面其实还可以通过订阅 binlog 伪从来保证一致性）3、如果是大 V 的情况，你有考虑到吗，做了哪些处理应对这种高并发（Redis 缓存+二级缓存，冷热数据分离）4、分布式 ID 你都用来生成什么 ID 的？（笔记 ID，用户 ID，用户 ID 用的号段模式，笔记 ID 考虑到雪花算法自带的时间戳可以实现冷热数据分离，发布久远的笔记不缓存在 redis，后由于点赞系统采用咆哮位图高效判断，但咆哮位图基本只能存储 32 位，遂也改为号段模式生成，生成效率基本没差多少）5、那你说说点赞系统怎么设计的？为什么改为咆哮位图了？（先是采用 Set 数据结构判断，后因为满足高并发需求，Set 模式占用内存太多，又改用布隆过滤器实现，大大降低内存占用。但布隆过滤器在判断存在时存在误判，需要从数据库进行二次校验。后改用咆哮位图，既能高效判断点赞与否，内存占用也大大降低）6、那你讲一下咆哮位图的机制，为什么有你说的这些优点？7、MySQL 了解吧，你讲一下 MySQL 的索引（一顿吟唱）8、说一下聚簇索引和非聚簇索引的区别9、联合索引再说一下，如何定义联合索引最好？（设计成覆盖索引）10、联合索引的顺序重要吗？（顺便再说一下索引下推）11、算法1：二叉树展开为链表12、算法2：根据层序遍历建树反问

1h15min1、自我介绍2、第五分钟开始就让写项目伪代码，边写边问（1）你说你的计数表是单独设计的，你用伪代码写一下 sql 表，笔记表和计数表，怎么分开存储的？（2）笔记服务怎么用 CompletableFuture 并发调用下游服务的？伪代码实现（3）你设计的笔记里面，文本内容单独存储在 Cassandra ，为什么？那你笔记表里文本内容存储的什么（4）你说文本存储在 MySQL 里面， MySQL 会把这种长文本单独存储在另一块区域，需要两次磁盘IO？那你存储在 Cassandra 里不也是两次磁盘IO吗，有什么区别？（5）你说笔记表里文本内容存储的是 UUID，是 Cassandra 的 key，那为什么不用笔记 ID 作为 key？（6）你笔记的点赞系统是怎么设计的？你的伪代码中怎么没有体现？(写个伪代码至于那么全吗）上面连问带写，差不多都40多分钟了，然后开始写题...3、算法题（1）股票买卖（2）再计算一下最佳是哪一天买入，哪一天卖出，输出

1、25分钟自我介绍+项目(1) 你这个项目用到了分布式 ID 生成对吧，那你介绍一下美团 Leaf 吧，怎么用的？(2) 雪花算法的时钟回拨问题(3) 你项目里的网关主要有什么用？(4) 接上问，说一下负载均衡是怎么实现的(5) 你这个对象存储服务，为什么弄两个，Minio 和 阿里云OSS ？答：自己测试时候用的 Minio，上线了用户实际存储在阿里云上。(6) 你的用户服务里主要实现了什么功能？(7）用户之间的关注取关是怎么设计的？关系怎么存的？答：定义了两个表，关注表和粉丝表(8) 你点赞用了布隆过滤器？具体怎么用的？(9) 你APP首页的帖子听你说是爬下来的对吧，具体怎么爬的最后数据放哪了？(10) 你说这个项目客户端和后端都是你独立实现的对吧，那你说一下一个请求前后端交互的整个流程吧2、算法：LC 215 数组中第 K 个最大元素这个我给自己挖了个坑，用的 Java 里的优先队列实现的。最后让手写优先队列（最大堆）