这份文档由阿里巴巴架构师牵头，联合了部门上上下下P6-P8级岗位众人的意见，1.0版本由此诞生。（这阵容，质量就不用我多说了吧）内容非常全面，主要是结合了互联网大厂的面试需求点，包含了：
分布式架构（大型网站系统的特点+架构演化发展历程+微服务）
中间件技术（缓存+消息队列+搜索引擎）
大数据与高并发技术（秒杀架构设计+数据库架构+阿里巴巴商品信息存放技术+限流算法）
数据库（索引+开发规范+范式+事务+MVCC）
设计模式与实践（常用设计模式+AOP/IOC+Zookeeper）
数据结构与算法（常见算法+红黑树等+HashMap）
虚拟化技术（JVM内存管理+Docker+Jenkins）
面试题实例（真实面试场景提问）
每个知识点都有左侧导航书签页，看的时候十分方便，由于内容较多，这里就截取一部分图吧。完整版已经打包完毕，希望对大家有帮助！设计模式与实践OOP五大原则SOLID
单一责任原则
开放封闭原则
里氏替换原则
依赖倒置原则
接口分离原则
面向切面编程（AOP）+控制反转IOC
基本思想
登录验证
基于RBAC的权限管理
日志记录
事务处理
统一异常处理
设计模式
代理模式
工厂模式
观察者模式
Zookeeper
ZK简述
存储结构
应用场景
写数据流程
Leader选举
中间件缓存
为什么要使用缓存
优秀的缓存系统Redis
redis为什么这么快
redis的数据类型，以及每种数据类型的使用场景
redis的过期策略以及内存淘汰机制
渐进式ReHash
渐进式rehash的原因
缓存穿透
缓存雪崩
消息队列
消息队列应用场景
异步处理
应用解耦
流里削锋
日志处理
消息通讯
消息中间件案例
JMS消息服务
防止消息丢失
消息的幂等处理
消息的按序处理
搜索引擎
概述
特点(优势)
使用场景
倒排索引
创建索引
搜索索引
Lucene和ElasticSearch
分词器
大数据处理与高并发秒杀架构设计
业务特点
技术难点
架构设计思想
整体架构
客户端优化
API接入层优化
SOA服务层优化
秒杀整体流程
数据库架构
单机MySQL的美好年代
Memcached(缓存)+MySQL+垂直拆分
Mysql主从复制读写分离
分表分库+水平拆分+mysql集群
MySQL的扩展性瓶颈
为什么要使用NOSQLNOTONLYSQL
传统RDBMSVSNOSQL
NOSQL数据库的类型
阿里巴巴中文站商品信息如何存放
商品基本信息
商品描述、详情、评价信息(多文字类)
商品的图片
商品的关键字
商品的波段性的热点高频信息
商品的交易、价格计算、积分累计
大型互联网应用(大数据、高并发、多样数据类型)的难点和解决方案
数据的水平拆分和垂直拆分
垂直拆分
水平拆分
拆分原则
案例分析
分布式事务
假如没有分布式事务
什么是分布式事务？
XA两阶段提交(2PC)
XA三阶段提交(3PC)
MQ事务
TCC事务
BitMap+BloomFilter
Bit-map的基本思想
Bit-map应用之快速排序
Bit-map应用之快速去重
Bit-map应用之快速查询
Bit-map扩展——BloomFilter(布隆过滤器)
常见的限流算法+一致性Hash算法
计数器法
滑动窗口
漏桶算法
令牌桶算法
计数器VS滑动窗口
漏桶算法VS令牌桶算法
负载均衡
dns域名解析负载均衡
反向代理负载均衡
联系电话：