admin 极客时间-后端工程师的高阶面经邓明50讲(全)
开篇词 (1讲)
开篇词｜面试如戏，台上一分钟，台下十年功
时长 09:49
微服务架构 (10讲)
01｜服务注册与发现：AP和CP，你选哪个？
时长 24:02
02｜负载均衡：调用结果、缓存机制是怎么影响负载均衡的？
时长 25:27
03｜熔断：熔断-恢复-熔断-恢复，抖来抖去怎么办？
时长 17:07
04｜降级：为什么每次大促的时候总是要把退款之类的服务停掉？
时长 21:34
05｜限流：别说算法了，就问你“阈值”怎么算？
时长 24:25
06｜隔离：怎么保证尊贵的VIP用户体验不受损？
时长 23:28
07｜超时控制：怎么保证用户一定能在1s内拿到响应？
时长 24:20
08｜调用第三方：下游的接口不稳定性能又差怎么办？
时长 20:07
09｜综合服务治理方案：怎么保证微服务应用的高可用？
时长 22:09
模拟面试（一）｜微服务架构面试思路一图懂
时长 09:19
数据库与MySQL (13讲)
10｜数据库索引：为什么MySQL用B+树而不用B树？
时长 21:28
11｜SQL优化：如何发现SQL中的问题？
时长 20:28
12｜数据库锁：明明有行锁，怎么突然就加了表锁？
时长 23:53
13｜MVCC协议：MySQL 在修改数据的时候，还能不能读到这条数据？
时长 21:17
14｜数据库事务：事务提交了，你的数据就一定不会丢吗？
时长 23:51
15｜数据迁移：如何在不停机的情况下保证迁移数据的一致性？
时长 23:14
16｜分库分表主键生成：如何设计一个主键生成算法？
时长 24:45
17｜分库分表分页查询：为什么你的分页查询又慢又耗费内存？
时长 27:07
18｜分布式事务：如何同时保证分库分表、ACID和高性能？
时长 24:14
19｜分库分表无分库分表键查询：你按照买家分库分表，那我卖家怎么查？
时长 22:46
20｜分库分表容量预估：分库分表的时候怎么计算需要多少个库多少个表？
时长 18:43
21｜数据库综合应用：怎么保证数据库的高可用、高性能？
时长 15:19
模拟面试｜数据库面试思路一图懂
时长 13:13
消息队列 (10讲)
22｜消息队列：消息队列可以用来解决什么问题？
时长 16:33
23｜延迟消息：怎么在 Kafka 上支持延迟消息？
时长 21:41
24｜消息顺序：保证消息有序，一个 topic 只能有一个 partition 吗？
时长 21:37
25｜消息积压：业务突然增长，导致消息消费不过来怎么办？
时长 22:52
26｜消息不丢失：生产者收到写入成功响应后消息一定不会丢失吗？
时长 25:52
27｜重复消费：高并发场景下怎么保证消息不会重复消费？
时长 20:02
28｜架构设计：如果让你设计一个消息队列，你会怎么设计它的架构？
时长 18:52
29｜高性能：Kafka 为什么性能那么好？
时长 21:40
30｜Kafka 综合运用：怎么在实践中保证 Kafka 高性能？
时长 20:16
模拟面试｜消息队列面试思路一图懂
时长 13:10
缓存 (9讲)
31｜缓存过期：为什么 Redis 不立刻删除已经过期的数据？
时长 23:20
32｜缓存淘汰策略：怎么淘汰缓存命中率才不会下降？
时长 16:28
33｜缓存模式：缓存模式能不能解决缓存一致性问题？
时长 18:06
34｜缓存一致性问题：高并发服务如何保证缓存一致性？
时长 18:41
35｜缓存问题：怎么解决缓存穿透、击穿和雪崩问题？
时长 16:29
36｜Redis 单线程：为什么 Redis 用单线程而 Memcached 用多线程？
时长 17:32
37｜分布式锁：如何保证Redis分布式锁的高可用和高性能？
时长 19:29
38｜缓存综合应用：怎么用缓存来提高整个应用的性能？
时长 15:58
模拟面试｜缓存面试思路一图懂
时长 08:26
NoSQL (5讲)
39｜Elasticsearch高可用：怎么保证Elasticsearch的高可用？
时长 20:02
40｜Elasticsearch查询：怎么优化 Elasticsearch 的查询性能？
时长 21:08
41｜MongoDB：MongoDB 是怎么做到高可用的？
时长 18:06
42｜MongoDB高性能：怎么优化MongoDB的查询性能？
时长 16:17
模拟面试｜NoSQL面试思路一图懂
时长 07:13
结束语 (2讲)
结束语｜未来掌握在自己手中
时长 05:53
