后端工程师的高阶面经 | 更新完结

 

【资源介绍】:

近两年互联网行业增速放缓，ChatGPT 又引发了一波新的 AI 浪潮，导致就业市场的需求持续变化。不过无论市场如何变化，后端技术人才始终是稀缺资源，据 2022 年行业人才紧缺指数统计（TSI），后端开发的 TSI 指数为 5.45，位列第 6 名，人才需求依旧旺盛。

这就要求我们夯实基础，做好充足的准备，在 AI 的加持下完善技能，掌握未来的主动权。基于此，邓明老师结合自己丰富的工程经验以及面试辅导员的经历，筛选并梳理工作及面试中的重难点，总结出常规解决思路并给出创新性的方案，帮助你开阔思路，提升自身竞争力。

课程设计
课程共包含五个模块的内容。

第一章：微服务架构

微服务架构可以将大型应用拆分为多个小型服务，提高开发效率与性能。这个部分我们将学习最重要的几个服务治理手段，包括服务注册与发现、负载均衡、熔断、降级、限流、优雅调用第三方等。你可以根据具体情况选择不同的服务治理策略，来保证服务的高可用。

第二章：数据库与 MySQL

数据库和 MySQL 是存储数据的技术基础，其性能和稳定性关系到整个系统的效率和可靠性。这部分我们主要了解数据库索引、事务、SQL 优化、不停机数据迁移、分库分表等核心知识点与解决方案，让你能够懂原理、晓优化、重实践。

第三章：消息队列

消息队列和 Kafka 在分布式系统中担任着异步处理、流式计算等重要的角色，是构建高性能、可靠的分布式系统的必要工具。这部分我会带你了解消息队列的高可用和高性能原理以及实践中常见的问题，如积压、重复消费、消息可靠性等。让你上能理论压众人，下能实践解忧愁。

第四章：缓存

所谓缓存用得好，性能没烦恼。缓存可以大大提高系统的访问速度，减轻数据库访问压力。这部分内容基本涵盖了最热门的缓存模式、缓存击穿、雪崩、穿透等问题的解决方案，我将带你深入 Redis 的高可用和高性能原理，让你成为一个精通各种缓存奇技淫巧的人。

第五章：NoSQL

随着这些年行业技术栈演进，NoSQL 已经变得日益重要。这一模块我们会在掌握了基本的 NoSQL 概念和原理的基础上，对 MongoDB 和 ElasticSearch 常见的面试热点进行探讨，包括性能调优、高可用和高性能方案，帮助你更加全面地准备后端技术面试。

【资源目录】:

├──01｜服务注册与发现：AP和CP，你选哪个？.md 19.26kb
├──01｜服务注册与发现：AP和CP，你选哪个？.mp3 21.96M
├──01｜服务注册与发现：AP和CP，你选哪个？.pdf 10.54M
├──02｜负载均衡：调用结果、缓存机制是怎么影响负载均衡的？.md 21.72kb
├──02｜负载均衡：调用结果、缓存机制是怎么影响负载均衡的？.mp3 23.26M
├──02｜负载均衡：调用结果、缓存机制是怎么影响负载均衡的？.pdf 12.93M
├──03｜熔断：熔断-恢复-熔断-恢复，抖来抖去怎么办？.md 15.25kb
├──03｜熔断：熔断-恢复-熔断-恢复，抖来抖去怎么办？.mp3 15.65M
├──03｜熔断：熔断-恢复-熔断-恢复，抖来抖去怎么办？.pdf 9.97M
├──04｜降级：为什么每次大促的时候总是要把退款之类的服务停掉？.md 19.16kb
├──04｜降级：为什么每次大促的时候总是要把退款之类的服务停掉？.mp3 19.70M
├──04｜降级：为什么每次大促的时候总是要把退款之类的服务停掉？.pdf 9.69M
├──05｜限流：别说算法了，就问你“阈值”怎么算？.md 22.09kb
├──05｜限流：别说算法了，就问你“阈值”怎么算？.mp3 22.31M
├──05｜限流：别说算法了，就问你“阈值”怎么算？.pdf 10.78M
├──06｜隔离：怎么保证尊贵的VIP用户体验不受损？.md 20.90kb
├──06｜隔离：怎么保证尊贵的VIP用户体验不受损？.mp3 21.45M
├──06｜隔离：怎么保证尊贵的VIP用户体验不受损？.pdf 10.04M
├──07｜超时控制：怎么保证用户一定能在1s内拿到响应？.md 21.60kb
├──07｜超时控制：怎么保证用户一定能在1s内拿到响应？.mp3 22.23M
├──07｜超时控制：怎么保证用户一定能在1s内拿到响应？.pdf 11.26M
├──08｜调用第三方：下游的接口不稳定性能又差怎么办？.md 18.58kb
├──08｜调用第三方：下游的接口不稳定性能又差怎么办？.mp3 18.39M
├──08｜调用第三方：下游的接口不稳定性能又差怎么办？.pdf 10.98M
├──09｜综合服务治理方案：怎么保证微服务应用的高可用？.md 20.17kb
├──09｜综合服务治理方案：怎么保证微服务应用的高可用？.mp3 20.23M
├──09｜综合服务治理方案：怎么保证微服务应用的高可用？.pdf 9.66M
├──10｜数据库索引：为什么MySQL用B+树而不用B树？.md 19.09kb
├──10｜数据库索引：为什么MySQL用B+树而不用B树？.mp3 19.62M
├──10｜数据库索引：为什么MySQL用B+树而不用B树？.pdf 9.71M
├──11｜SQL优化：如何发现SQL中的问题？.md 17.91kb
├──11｜SQL优化：如何发现SQL中的问题？.mp3 18.71M
├──11｜SQL优化：如何发现SQL中的问题？.pdf 9.33M
├──12｜数据库锁：明明有行锁，怎么突然就加了表锁？.md 24.22kb
├──12｜数据库锁：明明有行锁，怎么突然就加了表锁？.mp3 21.82M
├──12｜数据库锁：明明有行锁，怎么突然就加了表锁？.pdf 11.11M
├──13｜MVCC协议：MySQL在修改数据的时候，还能不能读到这条数据？.md 22.38kb
├──13｜MVCC协议：MySQL在修改数据的时候，还能不能读到这条数据？.mp3 19.45M
├──13｜MVCC协议：MySQL在修改数据的时候，还能不能读到这条数据？.pdf 11.99M
├──14｜数据库事务：事务提交了，你的数据就一定不会丢吗？.md 21.63kb
├──14｜数据库事务：事务提交了，你的数据就一定不会丢吗？.mp3 21.79M
├──14｜数据库事务：事务提交了，你的数据就一定不会丢吗？.pdf 12.22M
├──15｜数据迁移：如何在不停机的情况下保证迁移数据的一致性？.md 22.22kb
├──15｜数据迁移：如何在不停机的情况下保证迁移数据的一致性？.mp3 21.24M
├──15｜数据迁移：如何在不停机的情况下保证迁移数据的一致性？.pdf 11.26M
├──16｜分库分表主键生成：如何设计一个主键生成算法？.md 23.24kb
├──16｜分库分表主键生成：如何设计一个主键生成算法？.mp3 22.62M
├──16｜分库分表主键生成：如何设计一个主键生成算法？.pdf 9.63M
├──17｜分库分表分页查询：为什么你的分页查询又慢又耗费内存？.md 23.99kb
├──17｜分库分表分页查询：为什么你的分页查询又慢又耗费内存？.mp3 24.78M
├──17｜分库分表分页查询：为什么你的分页查询又慢又耗费内存？.pdf 10.50M
├──18｜分布式事务：如何同时保证分库分表、ACID和高性能？.md 23.10kb
├──18｜分布式事务：如何同时保证分库分表、ACID和高性能？.mp3 22.15M
├──18｜分布式事务：如何同时保证分库分表、ACID和高性能？.pdf 10.74M
├──19｜分库分表无分库分表键查询：你按照买家分库分表，那我卖家怎么查？.md 21.75kb
├──19｜分库分表无分库分表键查询：你按照买家分库分表，那我卖家怎么查？.mp3 20.82M
├──19｜分库分表无分库分表键查询：你按照买家分库分表，那我卖家怎么查？.pdf 10.98M
├──20｜分库分表容量预估：分库分表的时候怎么计算需要多少个库多少个表？.md 18.79kb
├──20｜分库分表容量预估：分库分表的时候怎么计算需要多少个库多少个表？.mp3 17.16M
├──20｜分库分表容量预估：分库分表的时候怎么计算需要多少个库多少个表？.pdf 9.34M
├──21｜数据库综合应用：怎么保证数据库的高可用、高性能？.md 15.46kb
├──21｜数据库综合应用：怎么保证数据库的高可用、高性能？.mp3 14.00M
├──21｜数据库综合应用：怎么保证数据库的高可用、高性能？.pdf 9.03M
├──22｜消息队列：消息队列可以用来解决什么问题？.md 17.95kb
├──22｜消息队列：消息队列可以用来解决什么问题？.mp3 15.12M
├──22｜消息队列：消息队列可以用来解决什么问题？.pdf 10.32M
├──23｜延迟消息：怎么在Kafka上支持延迟消息？.md 21.44kb
├──23｜延迟消息：怎么在Kafka上支持延迟消息？.mp3 19.81M
├──23｜延迟消息：怎么在Kafka上支持延迟消息？.pdf 12.09M
├──24｜消息顺序：保证消息有序，一个topic只能有一个partition吗？.md 21.39kb
├──24｜消息顺序：保证消息有序，一个topic只能有一个partition吗？.mp3 19.77M
├──24｜消息顺序：保证消息有序，一个topic只能有一个partition吗？.pdf 10.66M
├──25｜消息积压：业务突然增长，导致消息消费不过来怎么办？.md 22.15kb
├──25｜消息积压：业务突然增长，导致消息消费不过来怎么办？.mp3 20.90M
├──25｜消息积压：业务突然增长，导致消息消费不过来怎么办？.pdf 10.67M
├──26｜消息不丢失：生产者收到写入成功响应后消息一定不会丢失吗？.md 24.62kb
├──26｜消息不丢失：生产者收到写入成功响应后消息一定不会丢失吗？.mp3 23.65M
├──26｜消息不丢失：生产者收到写入成功响应后消息一定不会丢失吗？.pdf 10.92M
├──27｜重复消费：高并发场景下怎么保证消息不会重复消费？.md 21.11kb
├──27｜重复消费：高并发场景下怎么保证消息不会重复消费？.mp3 18.31M
├──27｜重复消费：高并发场景下怎么保证消息不会重复消费？.pdf 10.80M
├──28｜架构设计：如果让你设计一个消息队列，你会怎么设计它的架构？.md 19.50kb
├──28｜架构设计：如果让你设计一个消息队列，你会怎么设计它的架构？.mp3 17.25M
├──28｜架构设计：如果让你设计一个消息队列，你会怎么设计它的架构？.pdf 9.22M
├──29｜高性能：Kafka为什么性能那么好？.md 21.38kb
├──29｜高性能：Kafka为什么性能那么好？.mp3 19.80M
├──29｜高性能：Kafka为什么性能那么好？.pdf 9.47M
├──30｜Kafka综合运用：怎么在实践中保证Kafka高性能？.md 18.99kb
├──30｜Kafka综合运用：怎么在实践中保证Kafka高性能？.mp3 18.53M
├──30｜Kafka综合运用：怎么在实践中保证Kafka高性能？.pdf 9.14M
├──31｜缓存过期：为什么Redis不立刻删除已经过期的数据？.md 23.33kb
├──31｜缓存过期：为什么Redis不立刻删除已经过期的数据？.mp3 21.33M
├──31｜缓存过期：为什么Redis不立刻删除已经过期的数据？.pdf 9.66M
├──32｜缓存淘汰策略：怎么淘汰缓存命中率才不会下降？.md 16.36kb
├──32｜缓存淘汰策略：怎么淘汰缓存命中率才不会下降？.mp3 15.05M
├──32｜缓存淘汰策略：怎么淘汰缓存命中率才不会下降？.pdf 9.49M
├──33｜缓存模式：缓存模式能不能解决缓存一致性问题？.md 19.63kb
├──33｜缓存模式：缓存模式能不能解决缓存一致性问题？.mp3 16.56M
├──33｜缓存模式：缓存模式能不能解决缓存一致性问题？.pdf 11.87M
├──34｜缓存一致性问题：高并发服务如何保证缓存一致性？.md 19.95kb
├──34｜缓存一致性问题：高并发服务如何保证缓存一致性？.mp3 17.08M
├──34｜缓存一致性问题：高并发服务如何保证缓存一致性？.pdf 11.51M
├──35｜缓存问题：怎么解决缓存穿透、击穿和雪崩问题？.md 17.08kb
├──35｜缓存问题：怎么解决缓存穿透、击穿和雪崩问题？.mp3 15.08M
├──35｜缓存问题：怎么解决缓存穿透、击穿和雪崩问题？.pdf 9.64M
├──36｜Redis单线程：为什么Redis用单线程而Memcached用多线程？.md 18.49kb
├──36｜Redis单线程：为什么Redis用单线程而Memcached用多线程？.mp3 14.04M
├──36｜Redis单线程：为什么Redis用单线程而Memcached用多线程？.pdf 10.47M
├──37｜分布式锁：如何保证Redis分布式锁的高可用和高性能？.md 20.46kb
├──37｜分布式锁：如何保证Redis分布式锁的高可用和高性能？.mp3 17.82M
├──37｜分布式锁：如何保证Redis分布式锁的高可用和高性能？.pdf 10.95M
├──38｜缓存综合应用：怎么用缓存来提高整个应用的性能？.md 16.81kb
├──38｜缓存综合应用：怎么用缓存来提高整个应用的性能？.mp3 14.60M
├──38｜缓存综合应用：怎么用缓存来提高整个应用的性能？.pdf 11.15M
├──39｜Elasticsearch高可用：怎么保证Elasticsearch的高可用？.md 20.49kb
├──39｜Elasticsearch高可用：怎么保证Elasticsearch的高可用？.mp3 18.32M
├──39｜Elasticsearch高可用：怎么保证Elasticsearch的高可用？.pdf 10.02M
├──40｜Elasticsearch查询：怎么优化Elasticsearch的查询性能？.md 21.07kb
├──40｜Elasticsearch查询：怎么优化Elasticsearch的查询性能？.mp3 19.32M
├──40｜Elasticsearch查询：怎么优化Elasticsearch的查询性能？.pdf 9.75M
├──41｜MongoDB：MongoDB是怎么做到高可用的？.md 18.86kb
├──41｜MongoDB：MongoDB是怎么做到高可用的？.mp3 16.55M
├──41｜MongoDB：MongoDB是怎么做到高可用的？.pdf 9.90M
├──42｜MongoDB高性能：怎么优化MongoDB的查询性能？.md 15.66kb
├──42｜MongoDB高性能：怎么优化MongoDB的查询性能？.mp3 14.88M
├──42｜MongoDB高性能：怎么优化MongoDB的查询性能？.pdf 8.39M
├──结课测试｜来赴一场满分之约！.md 0.50kb
├──结课测试｜来赴一场满分之约！.pdf 6.88M
├──结束语｜未来掌握在自己手中.md 5.83kb
├──结束语｜未来掌握在自己手中.mp3 2.03M
├──结束语｜未来掌握在自己手中.pdf 7.59M
├──开篇词｜面试如戏，台上一分钟，台下十年功.md 8.16kb
├──开篇词｜面试如戏，台上一分钟，台下十年功.mp3 8.97M
├──开篇词｜面试如戏，台上一分钟，台下十年功.pdf 13.06M
├──模拟面试（一）｜微服务架构面试思路一图懂.md 7.17kb
├──模拟面试（一）｜微服务架构面试思路一图懂.pdf 10.93M
├──模拟面试｜NoSQL面试思路一图懂.md 4.75kb
├──模拟面试｜NoSQL面试思路一图懂.pdf 10.75M
├──模拟面试｜缓存面试思路一图懂.md 6.10kb
├──模拟面试｜缓存面试思路一图懂.pdf 8.92M
├──模拟面试｜数据库面试思路一图懂.md 10.41kb
├──模拟面试｜数据库面试思路一图懂.pdf 9.11M
├──模拟面试｜消息队列面试思路一图懂.md 9.68kb
└──模拟面试｜消息队列面试思路一图懂.pdf 11.51M