不少单位已经开始复工了,跳槽季已经开始。虽说大多数互联网企业,像腾讯、字节跳动等,都已经开通远程面试环节,而且薪资有走高的趋势。但据目前看,面试难度大了许多,甚至有朋友面试后怀疑:自己真的落伍了?
比如,面试高级开发岗位时,面试官不仅考察基础能力,更会重点考察高并发、分布式等架构相关的技术背后的思考逻辑,比如:微服务,负载均衡,Redis,RPC等。(今年 Java 面试到底聚焦在知识点?文末扫码获取)
但这些技术包含了 N 多优化、N 多细节,对于一些 coding 的朋友,由于接触不到一线实战架构设计,想必并不是很了解。
刚好,趁着这段时间,整理了一套 “微服务+分布式” 的视频干货,讲解很透彻。今天分享给大家。这份资料尤其适合以下人群:
1.没有用过微服务技术,只会用传统的 SSM 框架
2.用过 Spring Cloud、Dubbo等技术,但是只限于使用,遇到问题基本无法解决
3.从来没有系统学习微服务、分布式架构,觉得架构设计是遥不可及的
4.对于微服务、分布式技术有所了解,但尚没有设计高可用高并发的实践经历
学完这份视频你将获得哪些收获?
理解当下最火热的微服务架构原理及其开源框架;
触及一线大厂所配备的微服务核心技术内幕知识;
对照自己掌握知识点进行查漏补缺,帮助扫除知识盲区、重构知识体系。
视频围绕“如何设计高可用高并发的微服务架构?”的主题,内容由浅入深,同时,对于 Dubbo 负载均衡和服务治理也作出重点解读。其中涉及到很多微服务相关的核心技术和设计难点,比如:
- 微服务架构究竟学习那些内容?
- 微服务如何拆分?
- 微服务如何选型、组合与落地?
- 微服务治理场景及方法有哪些?
- 流控、负载、容错级别、链路追踪参数等都有哪些调整策略?
- 需求、性能、数据一致性方面都需要注意那些设计细节?
- 如何设计高可用的微服务架构?……
具体内容有
1.微服务之负载均衡算法原理分析
重点内容:
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高并发问题的实质
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如何理解集群与微服务的关系,服务如何拆分
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负载均衡有哪些业务场景
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分析几种负载均衡的异同点
2.微服务之服务治理算法原理分析
重点内容:
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微服务治理运作核心原理
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微服务治理手段与场景
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微服务服务降级、容错原理
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微服务限流工作机制等流程
本次视频由前百度环境音乐 CTO & 架构师、全球海量专利数据项目负责人 Solomon 老师讲解。此次分享他将基于千万级高并发业务场景,还原大型互联网技术架构的演进过程,直击实际业务痛点,逐个攻克不同业务阶段下所需的各项硬核技术。学完后,相信大家会对高并发性能指标,服务拆分与治理,异地多活高可靠的系统设计等都能有一个系统全面的技能提升。
除此之外,他还将结合自身经验,谈下当下大厂用人面试中的核心考点。相信能够帮大家解决在求职或工作中遇到的一些技术难点和困惑。
Solomon 是中国机械出版社签约作家,具有 11 年互联网大厂经验,在互联网音乐、电商、大数据、高并发、云架构、虚拟化、容器化等领域有丰富的项目实战经历,同时也在通信协议、微服务架构、框架设计、消息队列、服务治理等领域都有着很深的造诣。
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注:这次为大家争取了 266 个名额,先到先得。另外,前 35 名同学还可以获得配套的精品讲义。
由于链接有效期仅 5 天,领到干货后,大家千万莫做收藏党,!如果觉得视频不错,还可以咨询其他学习资料。
最后,祝愿大家身体健康,工作顺利!
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来源:oschina
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