按初级、中级、高级分层,区分必学、常用、拓展,贴合企业真实招聘要求。 一、后端核心(必掌握,面试高频) 1. Spring 全家桶(重中之重) Spring Core:IOC、AOP、Bean 生命周期、事务,底层原理必须懂 Sprin
Python 做自动化核心思路:识别重复操作 → 选择对应库 → 编写脚本 → 定时执行,覆盖文件处理、办公、网页、邮件、剪贴板、系统操作,附带可直接复制示例。 一、必备常用库分类
浏览器有同源策略:协议、域名、端口三者任意一个不同,就是跨域;浏览器会拦截跨域的响应,请求其实已经发出去了,只是浏览器不让 JS 拿到返回结果。 CORS(Cross‑Origin Resource Sharing,跨域资源共享)是一套HTTP 响应头规范,由服务端配置,告诉浏览器 “允许哪些来源跨
JSON 是文本格式,原生开销大于二进制格式,可以从压缩、精简结构、传输策略、解析优化、数据设计、替代方案取舍几个维度提升交换效率。 1. 数据内容精简(减少原始 JSON 体积) 去除空格、换行、缩进 不要格式化美化输出,输出压缩 JSON(minify),去掉多余空格换行。 json // 压缩
按 IDE / 编辑器、辅助编码、Git 与协作、调试分析、API 测试、容器 & DevOps、数据库、效率小工具 分类,覆盖后端、全栈日常开发,挑实用主流的,附核心价值。 一、代码编辑器 & IDE(核心生产力) VS Code 轻量开源,插件生态爆炸。支持几乎所有语言,远程开发 WSL/SSH
POST 请求大多接收 JSON / Form / Multipart 表单数据,数据验证核心目标:拦截非法输入、保证业务合法性、返回友好错误、避免后续逻辑报错。下面从通用思路、分层校验、Java (SpringBoot) 示例、常见坑、错误响应规范完整说明。 一、POST 常见数据来源 appli
分 接口 API 测试、压力性能测试、自动化测试、抓包调试、开源本地工具 五大类,覆盖手工、自动化、压测场景,包含商用 / 开源,适合后端、测试、开发调试 WebService、RESTful、GraphQL。 一、接口功能测试(日常调试 API,最常用) 1. Postman 支持:REST、SO
设计模式分为创建型、结构型、行为型三大类,出自《GoF 设计模式》,一共 23 种,下面列出开发中高频使用的模式,附带作用、场景简单说明。 一、创建型模式(对象怎么创建) 负责对象实例化,解耦对象的创建与使用。 1. 单例模式 Singleton(双重检查锁) 保证一个类只有一个实例,提供全局访
微服务监控一般覆盖四大维度:链路追踪、指标监控、日志采集、告警、APM 全栈监控,下面按类别整理,包含选型特点、适用场景、优缺点。 一、APM 全链路监控(调用链、服务拓扑、应用性能) 1. SkyWalk
ping 基于 ICMP 协议,发送 ICMP Echo 请求报文,接收方回复 ICMP Echo 应答,用来检测网络连通性、延迟、丢包。 ⚠️ 注意:部分防火墙会拦截 ICMP,ping 不通≠业务端口不通,只是 ICMP 报文被丢弃。 Windows(CMD/PowerShell) 基础用法 c
决策支持系统 DSS 核心是基于数据、业务逻辑给出可执行决策建议 / 自动决策;规则引擎把业务决策逻辑从代码抽离成可配置规则,实现业务规则与程序解耦、业务人员可维护、决策可追溯,是构建结构化、可解释、可变更决策能力的关键组件。 一、核心定位区别 传统硬编码决策:业务判断写在 Java / 后端代码,
区分两种 JSON 结构: JSON 数组:[ {...}, {...} ],每条对象代表一行,最适合转 CSV 单个 JSON 对象:{...},需要特殊处理 嵌套 JSON:对象内部还有子对象 / 数组,需要先展平
负载均衡核心目标:把流量 / 请求分发到多个服务实例,避免单点过载,提升吞吐量、可用性、容错能力,贯穿请求入口、服务调用、数据存储全链路。按实现层级分为:四层负载、七层负载、服务发现内置负载均衡、数据库负载均衡,同时包含算法、容错、一致性相关机制。 一、四层负载均衡(传输层 L4) 工作在 TCP/
核心逻辑:采集用户行为 → 行为权重打分 → 构建用户兴趣画像 → 匹配候选内容 → 排序过滤 → 输出推荐,再用新行为迭代模型。 用户行为分为显式行为(主动反馈)和隐式行为(被动行为,绝大多数产品依赖这个)。 一、两类用户行为 1. 显式行为(直接表达喜好) 用户主动给出信号,可信度高,但样本少
CSV 是数据分析最常用文本格式,痛点:大文件内存溢出、编码乱码、格式脏数据、读写慢、重复 IO。下面分 Python (Pandas / 原生 csv)、命令行工具、性能选型、最佳实践、大文件方案,覆盖小文件到 GB 级超大 CSV。 一、Pandas(日常数据分析首选) 1. 基础读取优化 py
先厘清概念: 消息队列(MQ,如 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka):一套完整中间件系统,包含协议 + 存储 + 队列 + 流量管控能力,多用于后端服务之间通信 MQTT:是应用层协议(专门面向 IoT 设备),本身只是协议,不自带存储,需要 Broker 实现;多用于设备 ↔ 平台通
前置简要说明 分布式锁核心目标:分布式集群环境下,保证同一时刻只有一个节点 / 线程执行临界区业务,解决多实例并发争抢资源、防止重复操作、避免数据不一致问题。 常见实现方案:Redis 分布式锁、Zookeeper 临时节点锁、数据库乐观锁 / 悲观锁、etcd 分布式锁。 下面按企业真实业务领域分
核心目标:降低代码冲突、保障主干稳定性、适配持续集成、清晰追溯版本、支持并行开发 + 紧急热修复。没有万能方案,先区分团队规模、发布模式(迭代发布 / 持续交付)选型,再落地规范、自动化校验。 一、主流分支模型对比(选型依据)