前言

最近刷到了一句耐人寻味的话，“解决雪崩问题的最好办法是不发生雪崩”。

不论是在硅谷互联网公司里还是在国内的互联网平台上，曾多次遇到过海量规模的交易瞬间吞噬平台的悲惨故事。

核心的解决方案大同小异，都是通过缓存，逐层减少流量的冲击，保护用户的体验和平台的服务可用。

金融、财务行业有现金为王的说法，互联网技术行业用“缓存为王"清楚地概括了缓存的重要性。

而本文深入浅出地讨论了Ehcache、Memcached、Redis、 Tair、 EVCache等各种常用缓存开源系统的方案及精粹。

虽然读过不少国外有关缓存的技术专著，大多数偏原则和理论，具体实施方案和案例较少，特别是结合中国互联网技术实践的更少。

所以本文实际上填补了缓存技术文献在这方面的空白。尤其是结合微博、社交和电商平台的应用实践探讨，对想学习如何利用缓存技术解决实践中具体问题的读者大有裨益。

HUAWEI-Java一面-1H

闲聊偏多，问的技术性问题比较基础

简单说说面向对象的特征以及六大原则 谈谈final、finally、finalize的区别 Java中==、equals与hashCode的区别和联系 谈谈Java容器ArrayList、LinkedList、**·**HashMap、HashSet的理解，以及应用场景 谈谈线程的基本状态，其中的wait() sleep() yield()方法的区别。 … …

HUAWEI-Java二面 -0.5H

问题深入一些，开始加难度

JVM性能调优的监控工具了解那些？ 简单谈谈JVM内存模型，以及volatile关键字 垃圾收集器与内存分配策略 垃圾收集算法 MySQL几种常用的存储引擎区别 数据库的隔离级别 算法：5亿整数的大文件，怎么排？ … …

HUAWEI-Java三面-0.5H

三面问题更为细致了，考察项目经验更多

Java内存模型 full gc怎么触发 gc算法 JVM回收策略 ClassLoader原理和应用 高吞吐量的话用哪种gc算法 ConcurrentHashMap和HashMap volatile的底层如何实现，怎么就能保住可见性了？ 有参与过开源的项目吗？ 线程池原理，拒绝策略，核心线程数 1亿个手机号码，判断重复 线程之间的交互方式有哪些？有没有线程交互的封装类

HUAWEI-Java4面-1H

重点考察全局观和应急处置

项目介绍 两次点击，怎么防止重复下订单 数据库表设计，索引 Redis的缓存淘汰策略、更新策略 dubbo、netty、RPC介绍原理 限流算法 zk挂了怎么办 分布式锁的实现方式，zk实现和Redis实现的比较 秒杀场景设计，应付突然的爆发流量 分布式数据一致性 一致性哈希 消息队列原理介绍 注解的原理 数据库原理，数据库中间件，索引优化 ioc原理、aop原理和应用 大数据相关，MapReduce Docker的原理

HUAWEI-Java5面-HR面

HR面这边就略过了，一般问来问去就那几个，没啥好讨论的

看完上述的面试经历，不知你会作何感受？不过给我的最大冲击力就是**“面试造火箭，工作拧螺丝” “基础不牢，地动山摇”** 说的是真真的有理！如果你深感自己技术不牢固，基础不扎实，刷题不够多，那我建议你往下听我继续分享！

最后

作为过来人，小编是整理了很多进阶架构视频资料、面试文档以及PDF的学习资料，针对上面一套系统大纲小编也有对应的相关进阶架构视频资料，如果**‘你’确定好自己未来的道路或者想学习提升自己技术栈、技术知识的小伙伴们可以提升自己（全套面试文档、PDF、进阶架构视频）**

F、进阶架构视频）**

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