十餘年BAT架構經驗傾囊相授

一、拜託！面試請不要再問我Spring Cloud底層原理！

二、微服務註冊中心如何承載大型系統的千萬級訪問？

三、「性能優化之道」每秒上萬併發下的Spring Cloud參數優化實戰

四、「「剁手黨」狂歡的背後」微服務架構如何保障99.99%的高可用？

五、兄弟，用大白話告訴你小白都能看懂的Hadoop架構原理

六、大規模集羣下Hadoop NameNode如何承載每秒上千次的高併發訪問

七、「性能優化的祕密」Hadoop如何將TB級大文件的上傳性能優化上百倍

八、拜託，面試請不要再問我TCC分佈式事務的實現原理！

九、最終一致性分佈式事務如何保障實際生產中99.99%高可用？

十、拜託，面試請不要再問我Redis分佈式鎖的實現原理

十一、Hadoop底層算法如何優雅的將大規模集羣性能提高10倍以上？

十二、億級流量系統架構之如何支撐百億級數據的存儲與計算

1三、億級流量系統架構之如何設計高容錯分佈式計算系統

1四、億級流量系統架構之如何設計承載百億流量的高性能架構

1五、億級流量系統架構之如何設計每秒十萬查詢的高併發架構

1六、億級流量系統架構之如何設計全鏈路99.99%高可用架構

1七、七張圖完全講清楚ZooKeeper分佈式鎖的實現原理

1八、大白話聊聊Java併發面試問題之volatile究竟是什麼？

1九、大白話聊聊Java併發面試問題之Java 8如何優化CAS性能？

20、大白話聊聊Java併發面試問題之談談你對AQS的理解？

2一、大白話聊聊Java併發面試問題之微服務註冊中心的讀寫鎖優化

2二、互聯網公司的面試官是如何360°無死角考察候選人的？（上篇）

2三、互聯網公司面試官是如何360°無死角考察候選人的？（下篇）

2四、「Java進階面試系列之一」大家系統架構中爲什麼要引入消息中間件？

2五、「Java進階面試系列之二」系統架構引入消息中間件有什麼缺點

2六、「行走的Offer收割機」一位朋友斬獲BAT技術專家Offer的面試經歷

2七、「Java進階面試系列之三」消息中間件在大家項目裏是如何落地的？

2八、扎心！線上服務宕機時，如何保證數據100%不丟失？

2九、 一次JVM FullGC的背後，竟隱藏着驚心動魄的線上生產事故！

30、「高併發優化實踐」10倍請求壓力來襲，你的系統會被擊垮嗎？

3一、消息中間件集羣崩潰，如何保證百萬生產數據不丟失？

3二、億級流量系統架構之如何在上萬併發場景下設計可擴展架構（上）？

3三、億級流量系統架構之如何在上萬併發場景下設計可擴展架構（中）？

3四、億級流量系統架構之如何在上萬併發場景下設計可擴展架構（下）？

3五、億級流量架構第二彈：你的系統真的無懈可擊嗎？

3六、億級流量系統架構之如何保證百億流量下的數據一致性（上）

3七、億級流量系統架構之如何保證百億流量下的數據一致性（中）？

3八、億級流量系統架構之如何保證百億流量下的數據一致性（下）？

3九、互聯網面試必殺：如何保證消息中間件全鏈路數據100%不丟失（1）

40、互聯網面試必殺：如何保證消息中間件全鏈路數據100%不丟失（2）

4一、面試大殺器：消息中間件如何實現消費吞吐量的百倍優化？

4二、兄弟，用大白話給你講小白都能看懂的分佈式系統容錯架構

4三、從團隊自研的百萬併發中間件系統的內核設計看Java併發性能優化

4四、若是20萬用戶同時訪問一個熱點緩存，如何優化你的緩存架構？

4五、「非廣告，純乾貨」英語差的程序員如何才能無障礙閱讀官方文檔？

4六、面試最讓你手足無措的一個問題：你的系統如何支撐高併發？

4七、Java進階必備：優雅的告訴面試官消息中間件該如何實現高可用架構

4八、「非廣告，純乾貨」中小公司的Java工程師應該如何逆襲衝進BAT？

4九、拜託，面試請不要再問我分佈式搜索引擎的架構原理！

50、互聯網大廠Java面試題：使用無界隊列的線程池會致使內存飆升嗎？

5一、「碼農打怪升級之路」行走江湖，你須要解鎖哪些技能包？

5二、「來自一線的血淚總結」你的系統上線時是否踩過這些坑？

5三、【offer收割機必備】我簡歷上的Java項目都好low，怎麼辦？

5四、【offer去哪了】我一連面試了十個Java崗，通通石沉大海！

5五、支撐日活百萬用戶的高併發系統，應該如何設計其數據庫架構？