30岁以后搞Java已经没有前途?分享面经

前言

最近一个读者和我反馈,他坚持刷题2个月,终于去了他梦寐以求的大厂,薪资涨幅非常可观,期间面字节跳动还遇到了原题…
因为据我所知很多大厂技术面试的要求是:技术要好,计算机基础扎实,熟练掌握算法和数据结构,语言不重要,熟练度很重要。每一轮技术面试都可能考代码,不只考算法,但一定会考算法。

那你知道为什么要考算法么?其实核心是看候选人是不是足够聪明。考算法一般会分两步,第一步是直接让你说思路,第二步是让你直接上手写代码。很多大厂的算法题一般对应的是 LeetCode 中级模式,要通过面试,你肯定得花时间好好准备。
所以说算法是其中必要的一个环节!在面试中业务问题可以好好总结总结,但算法就必须依靠牢固的基础和刷题量。算法根基不扎实,不仅难过面试,对于代码性能的提升、编程语言的驾驭也会比别人弱很多。因此,现在算法基础不牢固的同学,都很难通过大厂的面试。但是只靠刷题去提升算法能力,进度太慢,而且还容易抓不住重点。

现在市面上的算法资料也五花八门,种类繁多,小编也整理了一份不同于市面且有意思的算法资料,不能说多全面,但是是小编花了很长时间整理归纳出来的,自我感觉还行。分享给同事及群里反响都不错,所以小编打算分享出来给大家,可以一起探讨完善

一、对Kafka的认识

1.Kafka的基本概念

2.安装与配置

3.生产与消费

4.服务端参数配置

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二、生产者

1.客户端开发

2.原理分析

3.重要的生产者参数

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三、消费者

1.消费者与消费组

2.客户端开发

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四、主题与分区

1.主题的管理

2.初识KafkaAdminCilent

3.分区的管理

4.如何选择合适的分区数

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五、日志存储

1.文件目录布局

2.日志格式的演变

3.日志索引

4.日志清理

5.磁盘存储

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六、深入服务端

1.协议设计

2.时间轮

3.延时操作

4.控制器

5.参数解密

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七、深入客户端

1.分区分配策略

2.消费者协调器和组协调器

3._consumer_offsets剖析

4.事务

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八、可靠性探究

1.副本剖析

2.日志同步机制

3.可靠性分析

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九、Kafka应用

1.命令行工具

2.Kafka Connect

3.Kafka Mirror Maker

4.Kafka Streams

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十、Kafka监控

1.监控数据的来源

2.消费滞后

3.同步失效分区

4.监控指标说明

5.监控模块

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十一、高级应用

1.过期时间(TTL)

2.延时队列

3.死信队列和重试队列

4.消息路由

5.消息轨迹

6.消息审计

7.消息代理

8.消息中间件选型

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十二、Kafka与Spark的集成

1.Spark的安装及简单应用

2.Spark编程模型

3.Spark的运行结构

4.Spark Streaming简介

5.Kafka与Spark Streaming的整合

6.Spark SQL

7.Structured Streaming

8.Kafka与Structured Streaming的整合

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最后

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