石杉的架構筆記
字節面試官: 讓你設計一個MQ每秒要抗幾十萬並發，怎麼做？
目錄1、頁緩存技術 + 磁碟順序寫2、零拷貝技術3、最後的總結這篇文章來聊一下Kafka的一些架構設計原理，這也是網際網路公司面試時非常高頻的技術考點。Kafka是高吞吐低延遲的高並發、高性能的消息中間件，在大數據領域有極為廣泛的運用。
聽說你搞過架構設計？來，我這裡有個系統設計一下...
目錄一、前情提示二、選擇性訂閱部分核心數據三、RabbitMQ的queue與exchange的綁定回顧四、direct exchange實現消息路由五、按需訂閱數的代碼實現六、更加強大而且靈活的按需訂閱一、前情提示上一篇文章《你以為架構師天天就畫圖寫PPT嗎，告訴你其他事兒多了去
MQ保證讀寫消息不丟失，這個你都不會就等著被開除吧...
一、背景引入這篇文章，我們來聊聊在線上生產環境使用消息中間件技術的時候，從前到後的全鏈路到底如何保證數據不能丟失。這個問題，在網際網路公司面試的時候高頻出現，而且也是非常現實的生產環境問題。
為什麼程式設計師招聘都要5年經驗起？因為他們懂Java8底層優化
一、前情回顧上篇文章給大家聊了一下volatile的原理，具體參見：入坑兩個月自研非外包創業公司，居然讓我搞懂了volatile這篇文章給大家聊一下java並發包下的CAS相關的原子操作，以及Java 8如何改進和優化CAS操作的性能。
都2022年了，出去面試連分布式鎖的源碼你都不會畫？
目錄一、寫在前面二、Redisson實現Redis分布式鎖的底層原理（1）加鎖機制（2）鎖互斥機制（3）watch dog自動延期機制（4）可重入加鎖機制（5）鎖釋放機制（6）此種方案Redis分布式鎖的缺陷一、寫在前面現在面試，一般都會聊聊分布式系統這塊的東西。
用這個算法能讓大數據集群性能提升100倍
目錄一、前情概要二、背景引入三、問題凸現四、Hadoop的優化方案一、前情概要這篇文章給大家聊聊Hadoop在部署了大規模的集群場景下，大量客戶端並發寫數據的時候，文件契約監控算法的性能優化。
頭條面試官問：100TB文件上傳該怎麼優化性能？
主要分析了edits log寫入磁碟和網絡的時候，是如何通過分段加鎖以及雙緩衝的機制，大幅度提升了多線程並發寫edits log的吞吐量，從而支持高並發的訪問。如果沒看那篇文章的同學，可以回看一下:放幾十億數據的系統還能抗每秒上萬並發，牛不牛?
線上系統查詢一次要10s，我一怒優化了幾百行的SQL
那肯定是了，這種幾百行大 SQL 往往都是那種超級複雜的查詢，可能涉及到了多表的關聯，也有的是那種數據指標的查詢，當然這種數據指標的查詢其實是會常見一些，就是針對各種數據表關聯起來查詢和統計一些指標。
程式設計師過了35歲以後，到底應該怎麼走才能保證自己不失業？
這個問題是顯而易見的，確實是在一定程度上是存在的。因為一些大廠或者是中小公司，可能會內部有一定的規定，就是說招聘的時候如果不是技術中高層級別的，可能會卡這個年齡在 35 歲以內。
後端一次給你10萬條數據應該如何展示，面試官到底考察我什麼？
因為實際上隨著系統慢慢演化，可能會搞成系統 A 開的接口被系統 B 和 C 調用，系統 B 開的接口被系統 A 和 C 調用，系統 C 開的接口被系統 A 和 B 調用。