java技术栈
参考了众多资料，这里就不再详细列举了，可以自行去搜索
1.1 排序算法：直接插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、直接选择排序、堆排序、归并排序、基数排序
1.2 二叉查找树、红黑树、B树、B+树、LSM树（分别有对应的应用，数据库、HBase）
1.3 BitSet解决数据重复和是否存在等问题
2.1 字符串常量池的迁移
2.2 字符串KMP算法
2.3 equals和hashcode
2.4 泛型、异常、反射
2.5 string的hash算法
2.6 hash冲突的解决办法：拉链法
2.7 foreach循环的原理
2.8 static、final、transient等关键字的作用
2.9 volatile关键字的底层实现原理
2.10 Collections.sort方法使用的是哪种排序方法
2.11 Future接口，常见的线程池中的FutureTask实现等
2.12 string的intern方法的内部细节，jdk1.6和jdk1.7的变化以及内部cpp代码StringTable的实现
单例模式
工厂模式
装饰者模式
观察者设计模式
ThreadLocal设计模式
。
4.1 捕获组和非捕获组
4.2 贪婪，勉强，独占模式
5.1 类加载机制，也就是双亲委派模型
5.2 java内存分配模型（默认HotSpot）
线程共享的：堆区、永久区 线程独享的：虚拟机栈、本地方法栈、程序计数器
5.3 内存分配机制：年轻代（Eden区、两个Survivor区）、年老代、永久代以及他们的分配过程
5.4 强引用、软引用、弱引用、虚引用与GC
5.5 happens-before规则
5.6 指令重排序、内存栅栏
5.7 Java 8的内存分代改进
5.8 垃圾回收算法：
标记-清除（不足之处：效率不高、内存碎片）
复制算法（解决了上述问题，但是内存只能使用一半，针对大部分对象存活时间短的场景，引出了一个默认的8:1:1的改进，缺点是仍然需要借助外界来解决可能承载不下的问题）
标记整理
5.8 常用垃圾收集器：
新生代：Serial收集器、ParNew收集器、Parallel Scavenge 收集器
老年代：Serial Old收集器、Parallel Old收集器、CMS（Concurrent Mark Sweep）收集器、 G1 收集器（跨新生代和老年代）
5.9 常用gc的参数：-Xmn、-Xms、-Xmx、-XX:MaxPermSize、-XX:SurvivorRatio、-XX:-PrintGCDetails
5.10 常用工具： jps、jstat、jmap、jstack、图形工具jConsole、Visual VM、MAT
6.1 synchronized和volatile理解
6.2 Unsafe类的原理，使用它来实现CAS。因此诞生了AtomicInteger系列等
6.3 CAS可能产生的ABA问题的解决，如加入修改次数、版本号
6.4 同步器AQS的实现原理
6.5 独占锁、共享锁；可重入的独占锁ReentrantLock、共享锁 实现原理
6.6 公平锁和非公平锁
6.7 读写锁 ReentrantReadWriteLock的实现原理
6.8 LockSupport工具
6.9 Condition接口及其实现原理
6.10 HashMap、HashSet、ArrayList、LinkedList、HashTable、ConcurrentHashMap、TreeMap的实现原理
6.11 HashMap的并发问题
6.12 ConcurrentLinkedQueue的实现原理
6.13 Fork/Join框架
6.14 CountDownLatch和CyclicBarrier
7.1 内部执行原理
7.2 各种线程池的区别
1.1 servlet开发存在的问题：映射问题、参数获取问题、格式化转换问题、返回值处理问题、视图渲染问题
1.2 SpringMVC为解决上述问题开发的几大组件及接口：HandlerMapping、HandlerAdapter、HandlerMethodArgumentResolver、HttpMessageConverter、Converter、GenericConverter、HandlerMethodReturnValueHandler、ViewResolver、MultipartResolver
1.3 DispatcherServlet、容器、组件三者之间的关系
1.4 叙述SpringMVC对请求的整体处理流程
1.5 SpringBoot
2.1 AOP的实现分类：编译期、字节码加载前、字节码加载后三种时机来实现AOP
2.2 深刻理解其中的角色：AOP联盟、aspectj、jboss AOP、Spring自身实现的AOP、Spring嵌入aspectj。特别是能用代码区分后两者
2.3 接口设计：
AOP联盟定义的概念或接口：Pointcut（概念，没有定义对应的接口）、Joinpoint、Advice、MethodInterceptor、MethodInvocation
SpringAOP针对上述Advice接口定义的接口及其实现类：BeforeAdvice、AfterAdvice、MethodBeforeAdvice、AfterReturningAdvice；针对aspectj对上述接口的实现AspectJMethodBeforeAdvice、AspectJAfterReturningAdvice、AspectJAfterThrowingAdvice、AspectJAfterAdvice。
SpringAOP定义的定义的AdvisorAdapter接口：将上述Advise转化为MethodInterceptor
SpringAOP定义的Pointcut接口：含有两个属性ClassFilter（过滤类）、MethodMatcher（过滤方法）
SpringAOP定义的ExpressionPointcut接口：实现中会引入aspectj的pointcut表达式
SpringAOP定义的PointcutAdvisor接口（将上述Advice接口和Pointcut接口结合起来）
2.4 SpringAOP的调用流程
2.5 SpringAOP自己的实现方式（代表人物ProxyFactoryBean）和借助aspectj实现方式区分
2.3 Spring事务体系源码以及分布式事务Jotm Atomikos源码实现
3.1 jdbc事务存在的问题
3.2 Hibernate对事务的改进
3.3 针对各种各样的事务，Spring如何定义事务体系的接口，以及如何融合jdbc事务和Hibernate事务的
3.4 三种事务模型包含的角色以及各自的职责
3.5 事务代码也业务代码分离的实现（AOP+ThreadLocal来实现）
3.6 Spring事务拦截器TransactionInterceptor全景
3.7 X/Open DTP模型，两阶段提交，JTA接口定义
3.8 Jotm、Atomikos的实现原理
3.9 事务的传播属性
3.10 PROPAGATION_REQUIRES_NEW、PROPAGATION_NESTED的实现原理以及区别
3.11 事物的挂起和恢复的原理
4.1 Read uncommitted：读未提交
4.2 Read committed ： 读已提交
4.3 Repeatable read：可重复读
4.4 Serializable ：串行化
5.1 数据库性能的优化
5.2 深入理解mysql的Record Locks、Gap Locks、Next-Key Locks
例如下面的在什么情况下会出现死锁：
start transaction; DELETE FROM t WHERE id =6; INSERT INTO t VALUES(6); commit;
5.3 insert into select语句的加锁情况
5.4 事务的ACID特性概念
5.5 innodb的MVCC理解
5.6 undo redo binlog
1 undo redo 都可以实现持久化，他们的流程是什么？为什么选用redo来做持久化？
2 undo、redo结合起来实现原子性和持久化，为什么undo log要先于redo log持久化？
3 undo为什么要依赖redo？
4 日志内容可以是物理日志，也可以是逻辑日志？他们各自的优点和缺点是？
5 redo log最终采用的是物理日志加逻辑日志，物理到page，page内逻辑。还存在什么问题？怎么解决？Double Write
6 undo log为什么不采用物理日志而采用逻辑日志？
7 为什么要引入Checkpoint？
8 引入Checkpoint后为了保证一致性需要阻塞用户操作一段时间，怎么解决这个问题？（这个问题还是很有普遍性的，redis、ZooKeeper都有类似的情况以及不同的应对策略）又有了同步Checkpoint和异步Checkpoint
9 开启binlog的情况下，事务内部2PC的一般过程（含有2次持久化，redo log和binlog的持久化）
10 解释上述过程，为什么binlog的持久化要在redo log之后，在存储引擎commit之前？
11 为什么要保持事务之间写入binlog和执行存储引擎commit操作的顺序性？（即先写入binlog日志的事务一定先commit）
12 为了保证上述顺序性，之前的办法是加锁prepare_commit_mutex，但是这极大的降低了事务的效率，怎么来实现binlog的group commit？
13 怎么将redo log的持久化也实现group commit？至此事务内部2PC的过程，2次持久化的操作都可以group commit了，极大提高了效率
6.1 最原始的jdbc->Spring的JdbcTemplate->hibernate->JPA->SpringDataJPA的演进之路
2.7 SpringSecurity、shiro、SSO（单点登录）
7.1 Session和Cookie的区别和联系以及Session的实现原理
7.2 SpringSecurity的认证过程以及与Session的关系
7.3 CAS实现SSO（详见Cas（01）——简介）
8.1 jdk自带的logging、log4j、log4j2、logback
8.2 门面commons-logging、slf4j
8.3 上述6种混战时的日志转换
9.1 c3p0
9.2 druid
9.3 JdbcTemplate执行sql语句的过程中对Connection的使用和管理
1.1 客户端架构
1.2 服务器端单机版和集群版，对应的请求处理器
1.3 集群版session的建立和激活过程
1.4 Leader选举过程
1.5 事务日志和快照文件的详细解析
1.6 实现分布式锁、分布式ID分发器
1.7 实现Leader选举
1.8 ZAB协议实现一致性原理
2.1 Avro研究
2.2 Thrift研究
2.3 Protobuf研究
2.4 Protostuff研究
2.5 Hessian
3.1 dubbo扩展机制的实现，对比SPI机制
3.2 服务的发布过程
3.3 服务的订阅过程
3.4 RPC通信的设计
3.4 NIO模块以及对应的Netty和Mina、thrift源码
4.1 TCP握手和断开及有限状态机
4.2 backlog
4.3 BIO NIO
4.4 阻塞/非阻塞的区别、同步/异步的区别
4.5 阻塞IO、非阻塞IO、多路复用IO、异步IO
4.6 Reactor线程模型
4.7 jdk的poll、epoll与底层poll、epoll的对接实现
4.8 Netty自己的epoll实现
4.9 内核层poll、epoll的大致实现
4.10 epoll的边缘触发和水平触发
4.11 Netty的EventLoopGroup设计
4.12 Netty的ByteBuf设计
4.13 Netty的ChannelHandler
4.13 Netty的零拷贝
4.14 Netty的线程模型，特别是与业务线程以及资源释放方面的理解
3.5 消息队列kafka、RocketMQ、Notify、Hermes
5.1 kafka的文件存储设计
5.2 kafka的副本复制过程
5.3 kafka副本的leader选举过程
5.4 kafka的消息丢失问题
5.5 kafka的消息顺序性问题
5.6 kafka的isr设计和过半对比
5.7 kafka本身做的很轻量级来保持高效，很多高级特性没有：事务、优先级的消息、消息的过滤，更重要的是服务治理不健全，一旦出问题，不能直观反应出来，不太适合对数据要求十分严苛的企业级系统，而适合日志之类并发量大但是允许少量的丢失或重复等场景
5.8 Notify、RocketMQ的事务设计
5.9 基于文件的kafka、RocketMQ和基于数据库的Notify和Hermes
5.10 设计一个消息系统要考虑哪些方面
5.11 丢失消息、消息重复、高可用等话题
8.1 redis对客户端的维护和管理，读写缓冲区
8.2 redis事务的实现
8.3 Jedis客户端的实现
8.4 JedisPool以及ShardedJedisPool的实现
8.5 redis epoll实现，循环中的文件事件和时间事件
8.6 redis的RDB持久化，save和bgsave
8.7 redis AOF命令追加、文件写入、文件同步到磁盘
8.8 redis AOF重写，为了减少阻塞时间采取的措施
8.9 redis的LRU内存回收算法
8.10 redis的master slave复制
8.11 redis的sentinel高可用方案
8.12 redis的cluster分片方案
9.1 tomcat的整体架构设计
9.2 tomcat对通信的并发控制
9.3 http请求到达tomcat的整个处理流程
10.1 Elasticsearch、Logstash、Kibana
11.1 SOA与微服务
11.2 服务的合并部署、多版本自动快速切换和回滚
11.3 服务的治理：限流、降级
具体见张开涛大神的架构系列
服务限流：令牌桶、漏桶
服务降级、服务的熔断、服务的隔离：netflix的hystrix组件
11.4 服务的线性扩展
无状态的服务如何做线性扩展：
如一般的web应用，直接使用硬件或者软件做负载均衡，简单的轮训机制
有状态服务如何做线性扩展：
如Redis的扩展：一致性hash，迁移工具
11.5 服务链路监控和报警：CAT、Dapper、Pinpoint
12.1 Spring Cloud Zookeeper:用于服务注册和发现
12.2 Spring Cloud Config:分布式配置
12.2 Spring Cloud Netflix Eureka：用于rest服务的注册和发现
12.3 Spring Cloud Netflix Hystrix：服务的隔离、熔断和降级
12.4 Spring Cloud Netflix Zuul:动态路由，API Gateway
13.1 JTA分布式事务接口定义，对此与Spring事务体系的整合
13.2 TCC分布式事务概念
13.3 TCC分布式事务实现框架案例1：tcc-transaction
13.3.1 TccCompensableAspect切面拦截创建ROOT事务
13.3.2 TccTransactionContextAspect切面使远程RPC调用资源加入到上述事务中，作为一个参与者
13.3.3 TccCompensableAspect切面根据远程RPC传递的TransactionContext的标记创建出分支事务
13.3.4 全部RPC调用完毕，ROOT事务开始提交或者回滚，执行所有参与者的提交或回滚
13.3.5 所有参与者的提交或者回滚，还是通过远程RPC调用，provider端开始执行对应分支事务的confirm或者cancel方法
13.3.6 事务的存储，集群共享问题13.3.7 事务的恢复，避免集群重复恢复
13.4 TCC分布式事务实现框架案例2：ByteTCC
13.4.1 JTA事务管理实现，类比Jotm、Atomikos等JTA实现
13.4.2 事务的存储和恢复，集群是否共享问题调用方创建CompensableTransaction事务，并加入资源
13.4.3 CompensableMethodInterceptor拦截器向spring事务注入CompensableInvocation资源
13.4.4 Spring的分布式事务管理器创建作为协调者CompensableTransaction类型事务，和当前线程进行绑定，同时创建一个jta事务
13.4.5 在执行sql等操作的时候，所使用的jdbc等XAResource资源加入上述jta事务
13.4.6 dubbo RPC远程调用前，CompensableDubboServiceFilter创建出一个代理XAResource，加入上述 CompensableTransaction类型事务，并在RPC调用过程传递TransactionContext参与方创建分支的CompensableTransaction事务，并加入资源，然后提交jta事务
13.4.7 RPC远程调用来到provider端，CompensableDubboServiceFilter根据传递过来的TransactionContext创建出对应的CompensableTransaction类型事务
13.4.8 provider端，执行时遇见@Transactional和@Compensable，作为一个参与者开启try阶段的事务，即创建了一个jta事务
13.4.9 provider端try执行完毕开始准备try的提交，仅仅是提交上述jta事务，返回结果到RPC调用端调用方决定回滚还是提交
13.4.10 全部执行完毕后开始事务的提交或者回滚，如果是提交则先对jta事务进行提交（包含jdbc等XAResource资源的提交），提交成功后再对CompensableTransaction类型事务进行提交，如果jta事务提交失败，则需要回滚CompensableTransaction类型事务。
13.4.11 CompensableTransaction类型事务的提交就是对CompensableInvocation资源和RPC资源的提交，分别调用每一个CompensableInvocation资源的confirm，以及每一个RPC资源的提交CompensableInvocation资源的提交
13.4.12 此时每一个CompensableInvocation资源的confirm又会准备开启一个新的事务，当前线程的CompensableTransaction类型事务已存在，所以这里开启事务仅仅是创建了一个新的jta事务而已
13.4.13 针对此，每一个CompensableInvocation资源的confirm开启的事务，又开始重复上述过程，对于jdbc等资源都加入新创建的jta事务中，而RPC资源和CompensableInvocation资源仍然加入到当前线程绑定的CompensableTransaction类型事务
13.4.14 当前CompensableInvocation资源的confirm开启的事务执行完毕后，开始执行commit,此时仍然是执行jta事务的提交，提交完毕，一个CompensableInvocation资源的confirm完成，继续执行下一个CompensableInvocation资源的confirm，即又要重新开启一个新的jta事务RPC资源的提交（参与方CompensableTransaction事务的提交）
13.4.15 当所有CompensableInvocation资源的confirm执行完毕，开始执行RPC资源的commit，会进行远程调用，执行远程provider分支事务的提交，远程调用过程会传递事务id
13.4.16 provider端，根据传递过来的事务id找到对应的CompensableTransaction事务，开始执行提交操作，提交操作完成后返回响应结束
13.4.17 协调者收到响应后继续执行下一个RPC资源的提交，当所有RPC资源也完成相应的提交，则协调者算是彻底完成该事务
14.1 raft（详见Raft算法赏析）
14.1.1 leader选举过程，leader选举约束，要包含所有commited entries，实现上log比过半的log都最新即可
14.1.2 log复制过程，leader给所有的follower发送AppendEntries RPC请求，过半follower回复ok，则可提交该entry，然后向客户端响应OK
14.1.3 在上述leader收到过半复制之后，挂了，则后续leader不能直接对这些之前term的过半entry进行提交（这一部分有详细的案例来证明，并能说出根本原因），目前做法是在当前term中创建空的entry，然后如果这些新创建的entry被大部分复制了，则此时就可以对之前term的过半entry进行提交了
14.1.4 leader一旦认为某个term可以提交了，则更新自己的commitIndex，同时应用entry到状态机中，然后在下一次与follower的heartbeat通信中，将leader的commitIndex带给follower，让他们进行更新，同时应用entry到他们的状态机中
14.1.5 从上述流程可以看到，作为client来说，可能会出现这样的情况：leader认为某次client的请求可以提交了（对应的entry已经被过半复制了），此时leader挂了，还没来得及给client回复，也就是说对client来说，请求虽然失败了，但是请求对应的entry却被持久化保存了，但是有的时候却是请求失败了（过半都没复制成功）没有持久化成功，也就是说请求失败了，服务器端可能成功了也可能失败了。所以这时候需要在client端下功夫，即cleint端重试的时候仍然使用之前的请求数据进行重试，而不是采用新的数据进行重试，服务器端也必须要实现幂等。
14.1.6 Cluster membership changes
14.2 ZooKeeper使用的ZAB协议（详见ZooKeeper的一致性算法赏析）
14.2.1 leader选举过程。要点：对于不同状态下的server的投票的收集，投票是需要选举出一个包含所有日志的server来作为leader
14.2.2 leader和follower数据同步过程，全量同步、差异同步、日志之间的纠正和截断，来保证和leader之间的一致性。以及follower加入已经完成选举的系统，此时的同步的要点：阻塞leader处理写请求，完成日志之间的差异同步，还要处理现有进行中的请求的同步，完成同步后，解除阻塞。
14.2.3 广播阶段，即正常处理客户端的请求，过半响应即可回复客户端。
14.2.4 日志的恢复和持久化。持久化：每隔一定数量的事务日志持久化一次，leader选举前持久化一次。恢复：简单的认为已写入日志的的事务请求都算作已提交的请求（不管之前是否已过半复制），全部执行commit提交。具体的恢复是：先恢复快照日志，然后再应用相应的事务日志
14.3 paxos（详见paxos算法证明过程）
14.3.1 paxos的运作过程：
Phase 1: (a) 一个proposer选择一个编号为n的议案，向所有的acceptor发送prepare请求
Phase 1: (b) 如果acceptor已经响应的prepare请求中议案编号都比n小，则它承诺不再响应prepare请求或者accept请求中议案编号小于n的， 并且找出已经accept的最大议案的value返回给该proposer。如果已响应的编号比n大，则直接忽略该prepare请求。
Phase 2：(a) 如果proposer收到了过半的acceptors响应，那么将提出一个议案（n，v）,v就是上述所有acceptor响应中最大accept议案的value，或者是proposer自己的value。然后将该议案发送给所有的acceptor。这个请求叫做accept请求，这一步才是所谓发送议案请求，而前面的prepare请求更多的是一个构建出最终议案(n,v)的过程。
Phase 2：(b) acceptor接收到编号为n的议案，如果acceptor还没有对大于n的议案的prepare请求响应过，则acceptor就accept该议案，否则拒绝
14.3.2 paxos的证明过程：
1 足够多的问题
2 acceptor的初始accept
3 P2-对结果要求
4 P2a-对acceptor的accept要求
5 P2b-对proposer提出议案的要求（结果上要求）
6 P2c-对proposer提出议案的要求（做法上要求）
7 引出prepare过程和P1a
8 8 优化prepare
14.3.3 base paxos和multi-paxos
1.1 UserGroupInformation源码解读：JAAS认证、user和group关系的维护
1.2 RPC通信的实现
1.3 代理用户的过程
1.4 kerberos认证
2.1 MapReduce理论及其对应的接口定义
3.1 MapFile、SequenceFile
3.2 ACL
5.1 oozie XCommand设计
5.2 DagEngine的实现原理
6.1 HiveServer2、metatore的thrift RPC通信设计
6.2 Hive的优化过程
6.3 HiveServer2的认证和授权
6.4 metastore的认证和授权
6.5 HiveServer2向metatore的用户传递过程
7.1 Hbase的整体架构图
7.2 Hbase的WAL和MVCC设计
7.3 client端的异步批量flush寻找RegionServer的过程
7.4 Zookeeper上HBase节点解释
7.5 Hbase中的mini、major合并
7.6 Region的高可用问题对比kafka分区的高可用实现
7.7 RegionServer RPC调用的隔离问题
7.8 数据从内存刷写到HDFS的粒度问题
7.9 rowKey的设计
7.10 MemStore与LSM
