腾讯P8大牛闭关三月整理分享出：java面试核心知识点框架篇文档

ゝ一纸荒年。 2023-10-02 21:44 4阅读 0赞

### 前言 ###

本文是对Java程序员面试中常见的微服务、网络编程、分布式存储和分布式计算等必备知识点的总结，包括Spring 原理及应用、Spring Cloud原理及应用、Netty网络编程原理及应用、ZooKeeper原理及应用、Kafka原理及应用、Hadoop原理及应用、HBase原理及应用等等。希望读者能通过阅读本书对微服务、网络编程和分布式系统有更深入、系统和全面的理解。

本文在讲解知识点时不拖泥带水，力求精简，用115张原理图和流程图以非常直观的方式对Java程序员面试时常被问及的分布式架构核心知识点进行介绍。

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面试在即，Java知识点很凌乱？别急，本书是对Java程序员面试必备知识点的总结，详细讲解了JVM原理、多线程、数据结构和算法、分布式缓存、设计模式等内容，除了原理讲解，还有Java实现！

**本文将从目录、主要内容和对读者阅读本文的建议三部分内容来介绍**

这份 Java 高级全栈的面试题内容很多，面试题（含答案）的质量肯定是一点问题都没有的，但就是有一个很大的缺点，就是内容太多了！！！十分想给大家全部截图展示出来，奈何文章篇幅有限制，而且单一的截图方式也会让大家审美疲劳！

> 因篇幅限制，我会尽可能多地给大家展示文章内容，完整内容已备好，感兴趣前往文末获取下载方式。

### 主要内容 ###

### 第一章：Spring 原理及应用 ###

Spring 是一个开源框架，是为了解决企业应用程序开发复杂性而创建的。框架的主要优势之一就是其分层架构，分层架构允许您选择使用哪一个组件，同时为 J2EE 应用程序开发提供集成的框架。

> 第一章目录：  
> 1.1 Spring 的特性  
> 1.2 Spring的模块  
> 1.3 Spring的核心JAR包  
> 1.4 Spring的注解  
> 1.5 Spring IoC的原理  
> 1.6 Spring AOP的原理  
> 1.7Spring MVC的原理  
> 1.8 事务  
> 1.9 MyBatis 的缓存  
> 1.10 Spring 的生态

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### 第二章 Spring Cloud 原理及应用 ###

主要提供了微服务开发所需的配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁、决策竞选、分布式会话和集群状态管理等组件。 可以跟spring boot框架一起使用，会让你开发微服务架构的云服务非常好的方便。

> 第二章目录：  
> 2.1 Spring Boot  
> 2.2 Spring Cloud Config  
> 2.3 Spring Cloud Eureka  
> 2.4 Spring Cloud Consul  
> 2.5 Spring Cloud Feign  
> 2.6 Spring Cloud Hystrix  
> 2.7 Spring Cloud Zuul  
> 2.8 Spring Cloud 的链路监控

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### 第三章 Netty 网络编程原理及应用 ###

Netty是一个高性能、异步事件驱动的NIO框架，它基于Java NIO提供的API实现，提供了对TCP（Transmission Control Protocol，传输控制协议）、UDP（User Datagram Protocol，用户数据包协议）和文件传输的支持。作为一个异步NIO框架，Netty的所有I/O操作都是异步非阻塞的，通过Future-Listener机制，用户可以方便地主动获取或者通过通知机制获取I/O操作结果。

> 第三章目录  
> 3.1 Reactor 线程模型  
> 3.2 Netty 架构  
> 3.3 Netty 的特性  
> 3.4 Netty 的使用

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### 第四章 ZooKeeper 原理及应用 ###

Zookeeper是一个分布式协调服务，可以用于元数据管理、分布式锁、分布式协调、发布订阅、服务命名等等。

例如，**Kafka**中就是用Zookeeper来保存其集群中的相关元数据，例如Broker、Topic以及Partition等等。同时，基于Zookeeper的Watch监听机制，还可以用其实现发布、订阅的功能。

在平常的常规业务使用场景下，我们几乎只会使用到**分布式锁**这一个用途。

> 第四章目录：  
> 4.1 ZooKeeper 的原理  
> 4.2 ZooKeeper 的应用

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### 第五章 Kafaka 原理及应用 ###

Kafka是一种高吞吐、分布式、基于发布和订阅模型的消息系统，最初由LinkedIn公司开发，使用Scala编写，目前是Apache 的开源项目。Kafka用于离线和在线消息的消费。Kafka将消息数据按顺序保存在磁盘上，并在集群内以副本的形式存储以防止数据丢失。

> 第五章目录：  
> 5.1 Kafka 的原理  
> 5.2Kafka 的应用

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### 第六章 Hadoop 原理及应用 ###

Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。

Hadoop 是Apache基金会下一个开源的分布式计算平台，它以分布式文件系统HDFS和MapReduce算法为核心，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，充分利用分布式集群进行高速运算和存储。

> 第六章目录：  
> 6.1 HDFS  
> 6.2 MapReduce  
> 6.3 YARN  
> 6.4 Hadoop 的安装和应用

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### 第七章 HBase 原理及使用 ###

HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

HBASE的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。

HBASE是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBASE利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBASE同样利用Hadoop MapReduce来处理HBASE中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBASE利用Zookeeper作为对应。

> 第七章目录：  
> 7.1 HBase 的原理  
> 7.2 HBase 的使用

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### 第八章 Cassandra 原理及应用 ###

Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，于2008年开源。Cassandra由于良好的可扩展性、高性能和PP去中心化的设计，迅速成为分布式存储中十分流行的数据存储方案。

> 第八章目录  
> 8.1 Cassandra 的原理  
> 8.2 Cassandra 的应用

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### 第九章 ElasticSearch 原理及应用 ###

Elasticsearch 是一个分布式的免费开源搜索和分析引擎，适用于包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据等在内的所有类型的数据。Elasticsearch 在 Apache Lucene 的基础上开发而成，由 Elasticsearch N.V.（即现在的 Elastic）于 2010 年首次发布。Elasticsearch 以其简单的 REST 风格 API、分布式特性、速度和可扩展性而闻名，是 Elastic Stack 的核心组件；Elastic Stack 是一套适用于数据采集、扩充、存储、分析和可视化的免费开源工具。人们通常将 Elastic Stack 称为 ELK Stack（代指 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana），目前 Elastic Stack 包括一系列丰富的轻量型数据采集代理，这些代理统称为 Beats，可用来向 Elasticsearch 发送数据。

> 第九章目录：  
> 9.1 Elasticsearch 的概念和原理  
> 9.2 Elasticsearch 的应用

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### 第十章 Spark 原理及应用 ###

Spark，是一种"One Stack to rule them all"的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。

Spark使用Spark RDD、Spark SQL、 Spark Streaming，MLlib，GraphX成功解决了大数据领城中，离线批处理、交互式查询、实时流计算、机器学习与图计算等最重要的任务和问题。

Spark除了一站式的特点之外，另外一个最重要的特点，就是基于内存进行计算，从而让它的速度可以达到MapReduce、Hive的数倍甚至数十倍！

> 第十章目录：  
> 10.1 Spark 的原理  
> 10.2 Spark 的使用

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### 第十一章 Flink 原理及应用 ###

**Flink是分布式、高性能、随时可以用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架**。

Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。

> 第十一章目录：  
> 11.1 Flink 的原理  
> 11.2 Flink 的应用

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### 结语： ###

本书主题虽然是Offer来了，但却对Java分布式架构的常用技术做了非常详细的梳理，并且结合了大量的原理图和流程图，让读者快速学习和了解这些常用技术，更以非常直观的方式对知识体系做了总结，方便读者在面试的时候有更全面的发挥，同时能够在工作中得到运用，非常值得大家购买和阅读。

**希望大家能够仔细品读本文，慢慢的理解本文的真谛，慢慢的增加自己的技术广度和深度，让自己变得更加有价值！**

**希望本文能够帮助到大家，大家加油好好学习吧！**

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