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。

阿里P8级架构师核心理论落地篇

1. 再造淘宝，贯穿全系，阿里团队代码落地，详细每个版本迭代，拒绝2-3个月PPT架构师
2. 再造淘宝之咚宝-技术支撑-完整搭建DevOps
3. 再造淘宝之咚宝-统一规则-代码规范落地解析
4. 再造淘宝之咚宝搭建基础服务
5. 再造淘宝之咚宝-构建step01 -用户中心
6. 再造淘宝之咚宝-构建step02 -商品中心
7. 再造淘宝之咚宝-构建step03 -库存中心
8. 再造淘宝之咚宝-构建step05 -订单中心
9. 再造淘宝之咚宝-构建step06 -搜索中心
10. 再造淘宝之咚宝-构建step07 -评价中心
11. 再造淘宝之咚宝-构建step08-客服中心
12. 再造淘宝之咚宝-构建step09 -推荐中心
13. 再造淘宝之咚宝-构建step10 -促销秒杀中心
14. 再造淘宝之咚宝-构建step11 -支付中心
15. 再造淘宝之咚宝-构建step12 -物流中心
16. 再造淘宝之咚宝-构建step13 -租户中心
17. 再造淘宝之咚宝-构建step14-.上云开源

阿里P8级架构师第一篇:千亿流量高并发高可用分布式系统之理论基础篇

1. 透彻解读分布式理论的地基: CAP定理
2. 透彻解读AP下保持事务最终一致性: BASE
3. 分布式锁理论以及在各种场景下的实践路线
4. 分布式微服务中的难题分布式事务的规划指导
5. 服务端主从架构设计脑裂问题终极解决方案
6. 永不宕机随时在线之服务高可用设计方案
7. 弹性伸缩虽易扩展之服务高扩展设计方案
8. 无限扩流极限承压之服务高性能设计方案
9. 任你左顾右盼我自恒定不变之幂等

阿里P8级架构师第二篇:干亿流量高并发高可用分布式系统之技术底层支撑篇(面试)

1. 技术底层支撑之内存I0/网络I0/磁盘I0
2. 技术底层支撑之多线程与高并发(单机)
3. 技术底层支撑之JVM调优
4. 技术底层支撑之JMM详解
5. 技术底层支撑之Linux内核
6. 技术底层支撑之操作系统
7. 技术底层支撑之存储系统

阿里P8级架构师面试算法系列篇:技术底层支撑之数据结构算法-从萌新到BAT

• 高频面试题训练营
• 算法和数据结构基础班+进阶班

阿里P8级架构师第三篇:千亿流量高并发高可用分布式系统之关键算法支撑篇

1. Paxsos算法
2. ZAB
3. RAFT
4. Gossip
5. 请求负载均衡之RoundRobin算法
6. 请求负载均衡之随机轮询算法
7. 请求负载均衡之加权随机轮询法
8. 请求负载均衡之Latency- Aware算法
9. 路由寻径之距离矢量算法
10. 分布式任务调度算法
11. 沙丁算法
12. 分布式协调与同步算法JK
13. 分布式计算之MR Stream Actor流水线
14. 布隆过滤算法/布谷鸟过滤算法
15. 常见哈希及哈希碰撞问题
16. 漏洞算法
17. 令牌桶
18. 分布式ID生成算法雪花LEAF等
19. AES/RSA
20. 分布式存储之Kademlia算法
21. 分布式存储之CRUSH算法
22. 分布式存储之一致性哈希算法
23. pagerank
24. ItemCF/UserCF协同过滤
25. 倒排索引之TFIDF/MD25算分
26. 线性回归算法
27. 逻辑回归算法
28. KNN分类算法
29. KMeans聚类算法
30. SVM分类算法
31. 决策树算法
32. 随机森林算法
33. DBScan密度聚类算法
34. LSH局部敏感Hash算法
35. AL S矩阵分解算法
36. Word2Vec词向量算法
37. TextRank算法

阿里P8级架构师第四篇:干亿流量高并发高可用分布式系统之框架/中间件底层原理剖析篇

1. 剖析原理解读源码之Spring Core
2. 剖析原理解读源码之SpringMVC
3. 剖析原理解读源码之MyBatis
4. 剖析原理解读源码之Tomcat
5. 剖析原理解读源码之SpringBoot
6. 剖析原理解读源码之SpringCloud全系
7. 剖析原理解读源码之MQ
8. 剖析原理解读源码之ELK
9. 剖析原理解读源码之Netty
10. 剖析原理解读源码之Hotspot
11. 剖析原理解读源码之Redis
12. 剖析原理解读源码之Linux内核
13. 剖析原理解读源码之MySQL
14. 剖析原理解读源码之Ctrip携程Apollo
15. 剖析原理之互联网核心

阿里P8级架构师第五篇:干亿流量高并发高可用分布式系统之总体设计篇

1. 从单体到微服务系统架构
2. 从微服务到异构系统多级缓存系统架构
3. 超大型分布式系统架构设计
4. 从微服务到ServiceMesh
5. 从ServiceMesh到Serverless
6. 分分合合从微服务到大中台

阿里P8级架构师第六篇:干亿流量高并发高可用分布式系统之网络基础设施建设篇

1. 基础设施解决多机房全球同服问题
2. 基础设施解决负载均衡问题
3. 基础设施解决服务故障自动摘除自动发现
4. 基础设施构建富媒体问题
5. DNS相关
6. 资源静态化
7. CDN
8. 落地实践

阿里P8级架构师番外篇: Nginx/Tengine玩儿很大

1. 解读Nginx
2. 解读Nginx原生版本
3. 互联网高级应用
4. 二次开发

阿里P8级架构师第七篇:干亿流量高并发高可用分布式系统之核心服务设计篇

1. 分布式架构之网关层设计与落地详解
2. 分布式架构之业务层设计详解
3. 分布式微服务业务层高可用高并发架构设计
4. 分布式微服务业务层业务数据架构设计
5. 分布式微服务业务层服务治理架构设计
6. 服务治理之状态实时上报网关
7. 服务治理之服务注册与发现
8. 服务治理之服务链路追踪
9. 服务治理之监控中心预警
10. 服务治理之熔断与恢复策略
11. 服务治理之服务降级与兜底数据设计
12. 服务治理之自动化运维与统一配置动态下发
13. 服务治理之Config Center与服务消息总线
14. 服务治理之服务监控状态上报

阿里P8级架构师第八篇:千亿流量高并发高可用分布式系统之核心服务设计-微服务全栈篇

1. 微服务全家桶
2. SpringCloud Netflix
3. SpringCloud基本使用
4. 阿里架构师独家讲解SpringCloud Alibaba
5. SpringCloud高级使用
6. 微服务下的持续集成
7. 阿里P8级架构师增益篇：ServiceMesh理论与落地实战
8. 为什么ServiceMesh在理念上优于MicroService
9. ServiceMesh之基础理论解析
10. ServiceMesh之技术选型
11. ServiceMesh实战落地之Istio

写在最后

作为一名即将求职的程序员，面对一个可能跟近些年非常不同的 2019 年，你的就业机会和风口会出现在哪里？在这种新环境下，工作应该选择大厂还是小公司？已有几年工作经验的老兵，又应该如何保持和提升自身竞争力，转被动为主动？

就目前大环境来看，跳槽成功的难度比往年高很多。一个明显的感受：今年的面试，无论一面还是二面，都很考验Java程序员的技术功底。

最近我整理了一份复习用的面试题及面试高频的考点题及技术点梳理成一份“Java经典面试问题（含答案解析）.pdf和一份网上搜集的“Java程序员面试笔试真题库.pdf”（实际上比预期多花了不少精力），包含分布式架构、高可扩展、高性能、高并发、Jvm性能调优、Spring，MyBatis，Nginx源码分析，Redis，ActiveMQ、Mycat、Netty、Kafka、Mysql、Zookeeper、Tomcat、Docker、Dubbo、Nginx等多个知识点高级进阶干货！

由于篇幅有限，为了方便大家观看，这里以图片的形式给大家展示部分的目录和答案截图！有需要的朋友可以戳这里免费获取

Java经典面试问题（含答案解析）

阿里巴巴技术笔试心得

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Java经典面试问题（含答案解析）

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阿里巴巴技术笔试心得

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