從去年互聯網寒冬的裁員潮，到今年受疫情影響的春招消失，我有兩個很多年的朋友，最初大家水平差不多，但幾年的時間他們兩個人走上了不同的道路，
一位朋友每天寫業務代碼，做些增刪改查的作業，疫情期間，公司停發了補貼，現在時刻擔心被裁員，另外一個朋友，之前作業不太順利，但上周拿到了一家大廠的高薪 Offer ，
原因很簡單，他為了進入大廠，對分布式技術進行了針對性的學習，
大型互聯網公司每天都要面對海量的業務請求，處理各種復雜的系統問題是作業常態，所以需要應聘人員掌握常用的分布式技術，并在面試程序中重點考察你對分布式系統的理解和經驗水平，
然而在面試和作業中，卻有各種問題：
- 平時接觸不到分布式技術，面試時，只懂概念，問到實質性問題就懵了，
- 對分布式的理解僅限在用，不懂原理，典型場景下可以應付，稍微變更業務場景或業務目標后，就毫無頭緒；
- 對分布式技術缺乏全面知識框架，顧此失彼，比如關注了收益，卻沒有考慮風險，增加了快取，卻帶來了資料不一致，增加了訊息佇列，卻因為不合理的重試導致服務例外，
總結來說，就是因為對分布式技術缺乏系統化認知，或者沒搞懂底層原理，在這推薦一個分布式技術學習必備的檔案及分布式體系面試必問的幾個系列問題決議檔案給大家！
分布式技術必備學習檔案
本檔案分為 8 個模塊，從分布式理論開始帶你建立知識框架，然后逐個攻破分布式技術的各個核心技術領域，由于篇幅影響，在這只展示了每個模塊的目錄
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第一模塊：分布式基礎知識
第二個模塊：分布式架構體系
第三模塊：分布式訊息佇列
第四模塊：分布式計算
第五部分：分布式存盤
第六部分：分布式監控
第7，8模塊：微服務及容器技術
Java分布式架構面試高頻考點決議
為了更好地準備面試，針對分布式技術，梳理出了面試中經常出現的考點，以及高頻面試真題決議，由于篇幅影響，針對以下的問點整理了一份參考決議
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訊息佇列高頻考點
- 訊息佇列有哪些應用場景?
- 集群消費和廣播消費有什么區別?
- 業務上需要順序消費，怎么保證時序性?
- 訊息冪等:如何保證訊息不被重復消費?
- 高可用:如何實作訊息佇列的HA?
- 訊息佇列選型: Kafka如何實作高性能?
- 訊息佇列選型: RocketMQ 適用哪些場景?
- ，，，
分布式Redis快取高頻考點
- 不止業務快取，分布式系統中還有哪些快取?
- 如何避免快取穿透、快取擊穿、快取雪崩?
- 經典問題:先更新資料庫，還是先更新快取?
- 失效策略:快取過期都有哪些策略?
- 負載均衡:一致性哈希解決了哪些問題?
- 快取高可用:快取如何保證高可用?
- …
分布式服務高頻考點
- 如何理解RPC遠程服務呼叫?
- 為什么微服務需要API網關?
- 如何實作服務注冊與發現?
- 如何實作分布式呼叫跟蹤?
- 分布式下如何實作配置管理?
- 容器化升級對服務有哪些影響?
- ServiceMesh: 服務網格有哪些應用?
- Dubbo VS Spring Cloud:兩大技術堆疊如何選型?
分布式高可用考點
- 從雙十一看高可用的保障方式
- 高并發場景下如何實作系統限流?
- 降級和熔斷:如何增強服務穩定性?
- 如何選擇適合業務的負載均衡策略?
- 線上服務有哪些穩定性指標?
- 分布式下有哪些好用的監控組件?
- 分布式下如何實作統—日志系統?
分布式事務高頻考點
- 分布式事務有哪些解決方案?
- 對比兩階段提交，三階段協議有哪些改進?
- MySQL資料庫如何實作XA規范?
- 如何在業務中體現TCC事務模型?
分庫分分表，讀寫分離
- 設計高并發系統的時候，資料庫層面該如何設計？
- 用過哪些分庫分表中間件？
- 不同的分庫分表中間件都有什么優點和缺點？
- 有沒有做 MySQL 讀寫分離？
- 如何實作 MySQL 的讀寫分離？
- MySQL主從復制原理的是啥
- 如何設計可以動態擴容縮容的分庫分表方案？
- 分庫分表之后，id 主鍵如何處理？
感言
掌握分布式技能的后端工程師也越來越搶手，不止業務部門、中間件和基礎架構等部門也在大規模搶人，掌握分布式技術，除了是你進入大廠的必備技能，更是你成為高級工程師、資深工程師或者架構師的必經之路，
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