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百度：

MySQL InnoDB存儲的文件結構
索引樹是如何維護的？
數據庫自增主鍵可能的問題
Redis的併發競爭問題如何解決了解Redis事務的CAS操做嗎
分析線程池的實現原理和線程的調度過程
動態代理的幾種方式
Spring AOP與IOC的實現
爲何CGlib方式能夠對接口實現代理？
RMI與代理模式
Dubbo的底層實現原理和機制
描述一個服務從發佈到被消費的詳細過程
算法方面考察了一個簡單的數組就地去重問題，用丟棄數組尾部元素的方式實現

 

分佈式系統怎麼作服務治理
接口的冪等性的概念
Maven出現版本衝突如何解決
JVM垃圾回收機制，什麼時候觸發MinorGC等操做
新生代和老生代的內存回收策略
Eden和Survivor的比例分配等
Synchronized和Lock的區別

 

阿里巴巴：

整體上仍是圍繞項目架構、Java基礎、JVM、併發編程、數據庫操做、中間件技術和Dubbo服務治理框架等展開

VM內存分代
Java 8的內存分代改進
深刻分析了Classloader，雙親委派機制
JVM的編譯優化
對Java內存模型的理解，以及其在併發中的應用
指令重排序，內存柵欄等
HashMap的併發問題
瞭解LinkedHashMap的應用嗎
在工做中遇到過哪些設計模式，是如何應用的

 

優酷土豆：

主要是Java基礎，Spring原理，Java NIO，併發和集合框架等，多是由於視頻網站，優酷考察網絡原理的知識多，好比TCP/IP協議、長鏈接與短鏈接等。

TCP/IP協議
長鏈接與短鏈接
mapreduce過程
多路歸併的時間複雜度
海量url去重類問題
Java NIO使用
倒排索引的原理
對分詞技術的瞭解

 

搜狐新聞：

消息中間件如何解決消息丟失問題
Dubbo的服務請求失敗怎麼處理
重連機制會不會形成錯誤
對分佈式事務的理解
深刻分析幾個設計模式

 

58趕集：

HTTP請求的報文格式Spring的事務實現原理
實際場景問題，大量用戶數據如何在內存中排序和去重
緩存機器增刪如何對系統影響最小，一致性哈希的實現
Redis持久化的幾種方式
Redis的緩存失效策略
實際場景問題解決，典型的TOP K問題
實際場景問題，海量登陸日誌如何排序和處理SQL操做，主要是索引和聚合函數的應用

 

國美在線：

SQL語句編寫
MySQL的幾種優化
Spring行級鎖
Spring衍生的相關其餘組件整理
RMI的幾種協議和實現框架
BTree相關的操做
數據庫鎖表的相關處理
考察跳臺階問題

 

 

基礎知識必需要紮實
語言基礎，計算機基礎，算法和基本的Linux運維等
針對Java語言，須要對集合類，併發包，IO/NIO，JVM，內存模型，泛型，異常，反射等都有比較深刻的瞭解，最好是學習過部分源碼。這些知識點都是相通的，在面試中也能夠體現。
從源碼的角度，能夠深刻到哈希表的實現，拉鍊法之外的哈希碰撞解決方法，如何平衡內部數組保證哈希表的性能不會降低等；
從線程安全的角度，能夠擴展到HashTable、ConcurrentHashMap等其餘的數據結構，能夠比較兩種不一樣的加鎖方式，RetreenLock的實現和應用，繼續深刻能夠考察Java內存模型，Volitale原語，內存柵欄等；橫向擴展能夠考察有序的Map結構如TreeMap、LinkedHashMap，繼而考察紅黑樹，LRU緩存，HashMap的排序等知識。
Java方向的中高級職位，會比較重視對虛擬機的掌握，諸如類加載機制，內存模型等，這些在程序的優化和併發編程中都很是重要。
算法方面，基本的排序和查找算法，對遞歸，分治等思想的掌握。若是算法基礎不太好，推薦《編程珠璣》等，每一章都很經典。
計算機基礎方面，好比TCP/IP協議和操做系統的知識也是必備的，這些都是大學計算機專業的基礎課，也是作開發基本的素養。
系統設計能力
設計模式，造輪子的能力，各類緩存和數據庫應用，緩存，中間件技術，高併發和高可用的分佈式系統設計等。
大型互聯網公司天天要面對海量的請求，都會考察分佈式系統的架構和設計，如何構建高併發高可用的系統。另外由於用戶基數比較大，一個細微的優化可能會給帶來很大的收益，因此對一些技術棧的掌握要求都比較深刻。好比對MySQL數據庫，須要知道相關的配置和優化，業務上來之後如何分庫分表，如何合理的配置緩存，一個經驗豐富的服務端開發人員，也應該是一個稱職的DBA。
對經常使用的開發組件，好比中間件，RPC框架等都要有必定的瞭解，雖然工做中可能用不到咱們本身造輪子，可是掌握原理纔會駕輕就熟。這部分知識主要靠工做積累，推薦《大型網站技術架構與Java中間件實踐》，還有曾賢傑的《大型網站系統架構與實踐》，裏面對大型網站的演變，服務治理和中間件的使用作了很詳細的闡述。
做爲業務開發人員，有必要了解壓力測試相關的指標，好比QPS，用戶平均等待時間等，能夠幫助你更好的瞭解本身的系統。

做者：頭條號 / IT時報
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來源：頭條號（今日頭條旗下創做平臺）
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