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，做些增刪改查的工作，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，之前工作不太順利，但上週拿到了一家大廠的高薪 Offer 。

原因很簡單，他為了進入大廠，對分佈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，處理各種複雜的系統問題是工作常態，所以需要應聘人員掌握常用的分佈式技術，並在面試過程中重點考察你對分佈式系統的理解和經驗水平。

然而在面試和工作中，卻有各種問題：

1. 平時接觸不到分佈式技術，面試時，只懂概念，問到實質性問題就懵了。
2. 對分佈式的理解僅限在用，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後，就毫無頭緒；
3. 對分佈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，增加了緩存，卻帶來了數據不一致，增加了消息隊列，卻因為不合理的重試導致服務異常。

總結來說，就是因為對分佈式技術缺乏系統化認知，或者沒搞懂底層原理。在這推薦一個分佈式技術學習必備的文檔及分佈式體系面試必問的幾個系列問題解析文檔給大家！

分佈式技術必備學習文檔

本文檔分為 8 個模塊，從分佈式理論開始帶你建立知識框架，然後逐個攻破分佈式技術的各個核心技術領域。由於篇幅影響，在這隻展示了每個模塊的目錄，有需要的朋友麻煩轉發後關注 私信回覆【分佈式】獲取資料的免費領取方式吧！

第一模塊：分佈式基礎知識

第二個模塊：分佈式架構體系

第三模塊：分佈式消息隊列

第四模塊：分佈式計算

第五部分：分佈式存儲

第六部分：分佈式監控

第7，8模塊：微服務及容器技術

Java分佈式架構面試高頻考點解析

為了更好地準備面試，針對分佈式技術，梳理出了面試中經常出現的考點，以及高頻面試真題解析。由於篇幅影響，針對以下的問點整理了一份參考解析，有需要的朋友麻煩轉發後關注 私信回覆【分佈式】獲取資料的免費領取方式吧！

消息隊列高頻考點

1. 消息隊列有哪些應用場景?
2. 集群消費和廣播消費有什麼區別?
3. 業務上需要順序消費，怎麼保證時序性?
4. 消息冪等:如何保證消息不被重複消費?
5. 高可用:如何實現消息隊列的HA?
6. 消息隊列選型: Kafka如何實現高性能?
7. 消息隊列選型: RocketMQ 適用哪些場景?
8. 。。。

分佈式Redis緩存高頻考點

1. 不止業務緩存，分佈式系統中還有哪些緩存?
2. 如何避免緩存穿透、緩存擊穿、緩存雪崩?
3. 經典問題:先更新數據庫，還是先更新緩存?
4. 失效策略:緩存過期都有哪些策略?
5. 負載均衡:一致性哈希解決了哪些問題?
6. 緩存高可用:緩存如何保證高可用?
7. ...

分佈式服務高頻考點

1. 如何理解RPC遠程服務調用?
2. 為什麼微服務需要API網關?
3. 如何實現服務註冊與發現?
4. 如何實現分佈式調用跟蹤?
5. 分佈式下如何實現配置管理?
6. 容器化升級對服務有哪些影響?
7. ServiceMesh: 服務網格有哪些應用?
8. Dubbo VS Spring Cloud:兩大技術棧如何選型?

分佈式高可用考點

1. 從雙十一看高可用的保障方式
2. 高併發場景下如何實現系統限流?
3. 降級和熔斷:如何增強服務穩定性?
4. 如何選擇適合業務的負載均衡策略?
5. 線上服務有哪些穩定性指標?
6. 分佈式下有哪些好用的監控組件?
7. 分佈式下如何實現統—日誌系統?

分佈式事務高頻考點

1. 分佈式事務有哪些解決方案?
2. 對比兩階段提交，三階段協議有哪些改進?
3. MySQL數據庫如何實現XA規範?
4. 如何在業務中體現TCC事務模型?

分庫分分表，讀寫分離

1. 設計高併發系統的時候，數據庫層面該如何設計？
2. 用過哪些分庫分表中間件？
3. 不同的分庫分表中間件都有什麼優點和缺點？
4. 有沒有做 MySQL 讀寫分離？
5. 如何實現 MySQL 的讀寫分離？
6. MySQL主從複製原理的是啥
7. 如何設計可以動態擴容縮容的分庫分表方案？
8. 分庫分表之後，id 主鍵如何處理？

感言

掌握分佈式技能的後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。掌握分佈式技術，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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