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今天刚好有空#xff0c;跟大家聊聊如何学好算法进大厂。
前两天一个读者和我说#xff0c;他坚持刷算法题2个月#xff0c;薪资翻番去了他梦寐以求的大厂#xff0c;期间面字节跳动还遇到了原题…其实据我所知目前国内的大厂和一些独角兽#xff0c;已经越来越效仿…前言
今天刚好有空跟大家聊聊如何学好算法进大厂。
前两天一个读者和我说他坚持刷算法题2个月薪资翻番去了他梦寐以求的大厂期间面字节跳动还遇到了原题…其实据我所知目前国内的大厂和一些独角兽已经越来越效仿硅谷公司的做法通过编程定题面试来考察数据结构和算法的扎实程度。
以我的经验来说**对于新手来说扎实的掌握一门语言是其一其二就是要有基本的算法能力这个非常重要。对于进阶的用户更多技术栈的掌握就是必须的了。另外还需要你学习高阶算法掌握这些技术栈匹配的算法技能。**现在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。每一轮技术面试不只考算法但一定会考算法。
为什么这几年算法成了其中必要的一个环节因为考察算法的核心就是看候选人是不是足够聪明很多大厂的算法面试题一般对应的是 LeetCode 中级模式一般会直接让你说思路或上手写代码。
要通过面试你肯定得花时间好好准备。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很难坚持并且没有完整的学习体系也没人指导导致最后的结果就是一知半解浪费了大量的时间成本。
正文
在写这个文章之前我花了点时间自己臆想了一个电商系统基本上算是麻雀虽小五脏俱全我今天就用它开刀一步步剖析我会讲一下我们可能会接触的技术栈可能不全但是够用最后给个学习路线。
Tip请多欣赏一会每个点看一下看看什么地方是你接触过的什么技术栈是你不太熟悉的我觉得还算是比较全的有什么建议也可以留言给我。 不知道大家都看了一下没现在我们就要庖丁解牛了我从上到下依次分析。
前端
你可能会会好奇你不是讲后端学习路线嘛为啥还有前端的部分我只能告诉你傻瓜肤浅。
我们可不能闭门造车谁告诉你后端就不学点前端了
前端现在很多也了解后端的技术栈的你想我们去一个网站最先接触的最先看到的是啥
没错就是前端在大学你要是找不到专门的前端同学去做系统肯定也要自己顶一下前端的那我觉得最基本的技术栈得熟悉和了解吧丙丙现在也是偶尔会开发一下我们的管理系统主要是VUE和React。
在这里我列举了我目前觉得比较简单和我们后端可以了解的技术栈都是比较基础的。
作为一名后端了解部分前端知识还是很有必要的在以后开发的时候公司有前端那能帮助你前后端联调更顺畅如果没前端你自己也能顶一下简单的页面。
HTML、CSS、JS、Ajax我觉得是必须掌握的点看着简单其实深究或者去操作的话还是有很多东西的其他作为扩展有兴趣可以了解反正入门简单只是精通很难很难。
在这一层不光有这些还有Http协议和Servletrequest、response、cookie、session这些也会伴随你整个技术生涯理解他们对后面的你肯定有不少好处。 Tip我这里最后删除了JSP相关的技术我个人觉得没必要学了很多公司除了老项目之外新项目都不会使用那些技术了。
前端在我看来比后端难技术迭代比较快知识好像也没特定的体系所以面试大厂的前端很多朋友都说难不是技术多难而是知识多且复杂找不到一个完整的体系相比之下后端明朗很多我后面就开始讲后端了。
网关层
互联网发展到现在涌现了很多互联网公司技术更新迭代了很多个版本从早期的单机时代到现在超大规模的互联网时代几亿人参与的春运几千亿成交规模的双十一无数互联网前辈的造就了现在互联网的辉煌。
微服务分布式负载均衡等我们经常提到的这些名词都是这些技术在场景背后支撑。
单机顶不住我们就多找点服务器但是怎么将流量均匀的打到这些服务器上呢
负载均衡LVS
我们机器都是IP访问的那怎么通过我们申请的域名去请求到服务器呢
DNS
大家刷的抖音B站快手等等视频服务商是怎么保证同时为全国的用户提供快速的体验
CDN
我们这么多系统和服务还有这么多中间件的调度怎么去管理调度等等
zk
这么多的服务器怎么对外统一访问呢就可能需要知道反向代理的服务器。
Nginx 这一层做了反向负载、服务路由、服务治理、流量管理、安全隔离、服务容错等等都做了大家公司的内外网隔离也是这一层做的。
我之前还接触过一些比较有意思的项目所有对外的接口都是加密的几十个服务会经过网关解密找到真的路由再去请求。 这一层的知识点其实也不少你往后面学会发现分布式事务分布式锁还有很多中间件都离不开zk这一层我们继续往下看。
服务层
这一层有点东西了算是整个框架的核心如果你跟我帅丙一样以后都是从事后端开发的话我们基本上整个技术生涯大部分时间都在跟这一层的技术栈打交道了各种琳琅满目的中间件计算机基础知识Linux操作算法数据结构架构框架研发工具等等。
我想在看这个文章的各位计算机基础肯定都是学过的吧如果大学的时候没好好学我觉得还是有必要再看看的。
为什么我们网页能保证安全可靠的传输你可能会了解到HTTPTCP协议什么三次握手四次挥手。
还有进程、线程、协程什么内存屏障指令乱序分支预测CPU亲和性等等在之后的编程生涯如果你能掌握这些东西会让你在遇到很多问题的时候瞬间get到点而不是像个无头苍蝇一样乱撞然而丙丙还做得不够。
了解这些计算机知识后你就需要接触编程语言了大学的C语言基础会让你学什么语言入门都会快点我选择了面向对象的JAVA但是也不知道为啥现在还没对象。
JAVA的基础也一样重要面向对象包括类、对象、方法、继承、封装、抽象、 多态、消息解析等常见API数据结构集合框架设计模式包括创建型、结构型、行为型多线程和并发I/O流Stream网络编程你都需要了解。
代码会写了你就要开始学习一些能帮助你把系统变得更加规范的框架SSM可以会让你的开发更加便捷结构层次更加分明。
写代码的时候你会发现你大学用的Eclipse在公司看不到了你跟大家一样去用了IDEA第一天这是什么玩意一周后真香但是这玩意收费有点贵那免费的VSCode真的就是不错的选择了。
代码写的时候你会接触代码的仓库管理工具maven、Gradle提交代码的时候会去写项目版本管理工具Git。
代码提交之后发布之后你会发现很多东西需要自己去服务器亲自排查那Linux的知识点就可以在里面灵活运用了查看进程查看文件各种Vim操作等等。
系统的优化很多地方没优化的空间了你可能会尝试从算法或者优化数据结构去优化你看到了HashMap的源码想去了解红黑树然后在算法网上看到了二叉树搜索树和各种常见的算法问题刷多了你也能总结出精华所在什么贪心分治动态规划等。
这么多个服务你发现HTTP请求已经开始有点不满足你的需求了你想开发更便捷像访问本地服务一样访问远程服务所以我们去了解了DubboSpring cloud。
了解Dubbo的过程中你发现了RPC的精华所在所以你去接触到了高性能的NIO框架Netty。
代码写好了服务也能通信了但是你发现你的代码链路好长都耦合在一起了所以你接触了消息队列这种异步的处理方式真香。
他还可以帮你在突发流量的时候用队列做缓冲但是你发现分布式的情况事务就不好管理了你就了解到了分布式事务什么两段式三段式TCCXA阿里云的全局事务服务GTS等等。
分布式事务的时候你会想去了解RocketMQ因为他自带了分布式事务的解决方案大数据的场景你又看到了Kafka。 我上面提到过zk像Dubbo、Kafka等中间件都是用它做注册中心的所以很多技术栈最后都组成了一个知识体系你先了解了体系中的每一员你才能把它们联系起来。 服务的交互都从进程内通信变成了远程通信所以性能必然会受到一些影响。
此外由于很多不确定性的因素例如网络拥塞、Server 端服务器宕机、挖掘机铲断机房光纤等等需要许多额外的功能和措施才能保证微服务流畅稳定的工作。
Spring Cloud 中就有 Hystrix 熔断器、Ribbon客户端负载均衡器、Eureka注册中心等等都是用来解决这些问题的微服务组件。
你感觉学习得差不多了你发现各大论坛博客出现了一些前沿技术比如容器化你可能就会去了解容器化的知识像**DockerKubernetesK8s**等。
微服务之所以能够快速发展很重要的一个原因就是容器化技术的发展和容器管理系统的成熟。 这一层的东西呢其实远远不止这些的我不过多赘述写多了像个劝退师一样但是大家也不用慌大部分的技术都是慢慢接触了工作中慢慢去了解去深入的。
好啦我们继续沿着图往下看那再往下是啥呢
数据层
数据库可能是整个系统中最值钱的部分了在我码文字的前一天刚好发生了微盟程序员删库跑路的操作删库跑路其实是我们在网上最常用的笑话没想到还是照进了现实。 这里也提一点点吧36小时的故障其实在互联网公司应该是个笑话了吧权限控制没做好类似rm -rf 、fdisk、drop等等这样的高危命令是可以实时拦截掉的备份全量备份增量备份延迟备份异地容灾全部都考虑一下应该也不至于这样一家上市公司还是有点点不应该。 数据库基本的事务隔离级别索引SQL主被同步读写分离等都可能是你学的时候要了解到的。
上面我们提到了安全不要把鸡蛋放一个篮子的道理大家应该都知道那分库的意义就很明显了然后你会发现时间久了表的数据大了就会想到去接触分表什么TDDL、Sharding-JDBC、DRDS这些插件都会接触到。
你发现流量大的时候或者热点数据打到数据库还是有点顶不住压力太大了那非关系型数据库就进场了Redis当然是首选但是MongoDB、memcache也有各自的应用场景。
Redis使用后真香真快但是你会开始担心最开始提到的安全问题这玩意快是因为在内存中操作那断点了数据丢了怎么办你就开始阅读官方文档了解RDBAOF这些持久化机制线上用的时候还会遇到缓存雪崩击穿、穿透等等问题。
单机不满足你就用了他的集群模式用了集群可能也担心集群的健康状态所以就得去了解哨兵他的主从同步时间久了Key多了就得了解内存淘汰机制……
他的大容量存储有问题你可能需要去了解Pika…. 其实远远没完每个的点我都点到为止但是其实要深究每个点都要学很久我们接着往下看。
实时/离线/大数据
等你把几种关系型非关系型数据库的知识点整理清楚后你会发现数据还是大啊而且数据的场景越来越多多样化了那大数据的各种中间件你就得了解了。
你会发现很多场景不需要实时的数据比如你查你的支付宝去年的上个月的账单这些都是不会变化的数据没必要实时那你可能会接触像ODPS这样的中间件去做数据的离线分析。
然后你可能会接触Hadoop系列相关的东西比如于HadoopHDFS的一个数据仓库工具Hive是建立在 Hadoop 文件系统之上的分布式面向列的数据库HBase 。
写多的场景适合做一些简单查询用他们又有点大材小用那Cassandra就再合适不过了。
离线的数据分析没办法满足一些实时的常见类似风控那Flink你也得略知一二他的窗口思想还是很有意思。
数据接触完了计算引擎Spark你是不是也不能放过…… 搜索引擎
传统关系型数据库和NoSQL非关系型数据都没办法解决一些问题比如我们在百度淘宝搜索东西的时候往往都是几个关键字在一起一起搜索东西的在数据库除非把几次的结果做交集不然很难去实现。
那全文检索引擎就诞生了解决了搜索的问题你得思考怎么把数据库的东西实时同步到ES中去那你可能会思考到logstash去定时跑脚本同步又或者去接触伪装成一台MySQL从服务的Canal他会去订阅MySQL主服务的binlog然后自己解析了去操作Es中的数据。
这些都搞定了那可视化的后台查询又怎么解决呢Kibana他他是一个可视化的平台甚至对Es集群的健康管理都做了可视化很多公司的日志查询系统都是用它做的。 最后
每年转战互联网行业的人很多说白了也是冲着高薪去的不管你是即将步入这个行业还是想转行学习是必不可少的。作为一个Java开发学习成了日常生活的一部分不学习你就会被这个行业淘汰这也是这个行业残酷的现实。
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[外链图片转存中…(img-j9XE0MtH-1623907575160)]
