通常我們都會有這樣的一個疑問！
解決辦法
這時候，你需要的是分清條理，重整知識架構
GitHub開源社區有一個這樣的項目，我覺得非常好，很適合Java有基礎但是想進階提升的人。
項目簡介
本期介紹的開源項目名稱叫做：advanced-java
中文名：互聯網 Java 工程師進階知識完全掃盲，該項目主要是為Java開發工程師提供進階知識講解，從而提升Java工程師技術與能力！
項目成就
★stars：40.82k，可是說是非常熱門的開源項目之一了，也體現了其獨特的價值！
項目地址:
https://github.com/doocs/advanced-java
項目介紹
互聯網 Java 工程師進階知識完全掃盲：涵蓋高並發、分布式、高可用、微服務、海量數據處理等領域知識，后端同學必看，前端同學也可學習
高並發
No.1
消息隊列
1. 為什么使用消息隊列？消息隊列有什么優點和缺點？
2. Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都有什么優點和缺點？
3. 如何保證消息隊列的高可用？
4. 如何保證消息不被重復消費？（如何保證消息消費的冪等性）
5. 如何保證消息的可靠性傳輸？（如何處理消息丟失的問題）
6. 如何保證消息的順序性？
7. 如何解決消息隊列的延時以及過期失效問題？消息隊列滿了以后該怎么處理？有幾百萬消息持續積壓幾小時，說說怎么解決？
8. 如果讓你寫一個消息隊列，該如何進行架構設計啊？說一下你的思路。
No.2
搜索引擎
1. es 的分布式架構原理能說一下么（es 是如何實現分布式的啊）？
2. es 寫入數據的工作原理是什么啊？es 查詢數據的工作原理是什么啊？底層的 lucene 介紹一下唄？倒排索引了解嗎？
3. es 在數據量很大的情況下（數十億級別）如何提高查詢效率啊？
4. es 生產集群的部署架構是什么？每個索引的數據量大概有多少？每個索引大概有多少個分片？
No.3
緩存
1. 在項目中緩存是如何使用的？緩存如果使用不當會造成什么后果？
2. Redis 和 Memcached 有什么區別？Redis 的線程模型是什么？為什么單線程的 Redis 比多線程的 Memcached 效率要高得多？
3. Redis 都有哪些數據類型？分別在哪些場景下使用比較合適？
4. Redis 的過期策略都有哪些？手寫一下 LRU 代碼實現？
5. 如何保證 Redis 高並發、高可用？Redis 的主從復制原理能介紹一下么？Redis 的哨兵原理能介紹一下么？
6. Redis 的持久化有哪幾種方式？不同的持久化機制都有什么優缺點？持久化機制具體底層是如何實現的？
7. Redis 集群模式的工作原理能說一下么？在集群模式下，Redis 的 key 是如何尋址的？分布式尋址都有哪些算法？了解一致性 hash 算法嗎？如何動態增加和刪除一個節點？
8. 了解什么是 redis 的雪崩、穿透和擊穿？Redis 崩潰之后會怎么樣？系統該如何應對這種情況？如何處理 Redis 的穿透？
9. 如何保證緩存與數據庫的雙寫一致性？
10. Redis 的並發競爭問題是什么？如何解決這個問題？了解 Redis 事務的 CAS 方案嗎？
11. 生產環境中的 Redis 是怎么部署的？
No.4
分庫分表
1. 為什么要分庫分表（設計高並發系統的時候，數據庫層面該如何設計）？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？你們具體是如何對數據庫如何進行垂直拆分或水平拆分的？
2. 現在有一個未分庫分表的系統，未來要分庫分表，如何設計才可以讓系統從未分庫分表動態切換到分庫分表上？
3. 如何設計可以動態擴容縮容的分庫分表方案？
4. 分庫分表之后，id 主鍵如何處理？
No.5
讀寫分離
1. 如何實現 MySQL 的讀寫分離？
2. MySQL 主從復制原理是啥？
3. 如何解決 MySQL 主從同步的延時問題？
No.6
高並發系統
如何設計一個高並發系統？
分布式系統
No.1
系統拆分
1. 為什么要進行系統拆分？
2. 如何進行系統拆分？
3. 拆分后不用 Dubbo 可以嗎？
No.2
分布式服務框架
1. 說一下 Dubbo 的工作原理？注冊中心掛了可以繼續通信嗎？
2. Dubbo 支持哪些序列化協議？說一下 Hessian 的數據結構？PB 知道嗎？為什么 PB 的效率是最高的？
3. Dubbo 負載均衡策略和集群容錯策略都有哪些？動態代理策略呢？
4. Dubbo 的 spi 思想是什么？
5. 如何基於 Dubbo 進行服務治理、服務降級、失敗重試以及超時重試？
6. 分布式服務接口的冪等性如何設計（比如不能重復扣款）？
7. 分布式服務接口請求的順序性如何保證？
8. 如何自己設計一個類似 Dubbo 的 RPC 框架？
No.3
分布式鎖
1. Zookeeper 都有哪些應用場景？
2. 使用 Redis 如何設計分布式鎖？使用 Zookeeper 來設計分布式鎖可以嗎？以上兩種分布式鎖的實現方式哪種效率比較高？
3. 分布式事務
4. 分布式事務了解嗎？你們如何解決分布式事務問題的？TCC 如果出現網絡連不通怎么辦？XA 的一致性如何保證？
5. 分布式會話
6. 集群部署時的分布式 Session 如何實現？
高可用架構
1.Hystrix 介紹
2.電商網站詳情頁系統架構
3.Hystrix 線程池技術實現資源隔離
4.Hystrix 信號量機制實現資源隔離
5.Hystrix 隔離策略細粒度控制
6.深入 Hystrix 執行時內部原理
7.基於 request cache 請求緩存技術優化批量8. 商品數據查詢接口
9.基於本地緩存的 fallback 降級機制
10.深入 Hystrix 斷路器執行原理
11.深入 Hystrix 線程池隔離與接口限流
12.基於 timeout 機制為服務接口調用超時提供安全保護
No.1
高可用系統
如何設計一個高可用系統？
No.2
限流
如何限流？在工作中是怎么做的？說一下具體的實現？
No.3
熔斷
如何進行熔斷？
熔斷框架都有哪些？具體實現原理知道嗎？
熔斷框架如何做技術選型？選用 Sentinel 還是 Hystrix？
No.4
降級
如何進行降級？
微服務架構
關於微服務架構的描述
從單體式架構遷移到微服務架構
微服務的事件驅動數據管理
選擇微服務部署策略
Spring Cloud 微服務架構
1. 什么是微服務？微服務之間是如何獨立通訊的？
2. Spring Cloud 和 Dubbo 有哪些區別？
3. Spring Boot 和 Spring Cloud，談談你對它們的理解？
4. 什么是服務熔斷？什么是服務降級？
5. 微服務的優缺點分別是什么？說一下你在項目開發中碰到的坑？
6. 你所知道的微服務技術棧都有哪些？
7. 微服務治理策略
8. Eureka 和 Zookeeper 都可以提供服務注冊與發現的功能，它們有什么區別？
9. 談談服務發現組件 Eureka 的主要調用過程？
......
海量數據處理
1.如何從大量的 URL 中找出相同的 URL？
2.如何從大量數據中找出高頻詞？
3.如何找出某一天訪問百度網站最多的 IP？
4.如何在大量的數據中找出不重復的整數？
5.如何在大量的數據中判斷一個數是否存在？
6.如何查詢最熱門的查詢串？
7.如何統計不同電話號碼的個數？
8.如何從 5 億個數中找出中位數？
9.如何按照 query 的頻度排序？
10.如何找出排名前 500 的數？
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本文初始發表與GitHub嚴選公眾號，后在知乎獲得高贊回答，現將內容分享至博客園。
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