上周收到字节跳动的面试邀请，真的又惊又喜。惊得是害怕面试时会被秒杀；喜得是有大厂邀请，是自己能力的一种体现。于是抱着试试看的轻松心态，居然一不小心就反杀了面试官（嘻嘻，有点嘚瑟啊）。在此，将此次面试经过分享出来，总结一下自己的 技术栈 之外，也是希望能够帮到即将面对金九银十面试的朋友们，能够更加的从容应对。
字节跳动面试总共是3+1面试（技术3面+HR1面），三面技术具体问了什么题目我是有点分不清了，不过我记得每个知识点大概问了那些问题，大致就是分为 Java 架构基础+ Redis + Linux /操作系统+ HTTPS + MySQL数据库 +算法这六个部分吧，不过话说回来，这次之所以能侥幸过关，多亏了清华扫地僧大佬的学习路线，自己也下了大功夫，也算是功夫不负有心人吧~~~
好了，说了这么多就不废话了，一起来看看字节跳动后端三面都问了哪些知识点吧！（顺带给大家看看我是如何复习的）
字节面试知识点：Java架构+Redis+Linux+网络+MySQL数据库+算法
1、Java
- JAVA中的几种基本数据类型是什么，各自占用多少字节。
- String类 能被继承吗，为什么。
- String， Stringbuffer ， StringBuilder 的区别。
- GC算法
- HashMap 、CurrentHashMap
- JVM 内存区域
- 复制算法为什么需要2个Survivor空间， 1个不行吗
- survivor空间不够怎么办
- volatile 作用
- synchronize底层
- 可重入锁底层/AQS底层
- LRU 底层实现
2、Redis
- Redis的对象结构
- 实现对象的底层数据结构
- SDS 优点， 链表 、跳表的实现与复杂度
- Redis有哪几种数据淘汰策略？
- Redis为什么快
- RDB AOF优缺点，怎么选择？
- Redis有哪些适合的场景？
- Redis集群的主从复制模型是怎样的？
- Redis集群之间是如何复制的？
- Redis集群如何选择数据库？
3、数据库
- MySQL 中有哪几种所？
- MySQL 中有哪些不同的表格？
- 简述在 MySQL 数据库 中 MyISAM 和 InnoDB 的区别
- CHAR 和 VARCHAR 的区别？
- 可以使用多少列创建 索引 ？
- Mysql索引 hash和btree什么情况使用
- B+树优点，为什么不用 红黑树 ？
4、Linux/操作系统
- 内核态和用户态的切换
- 查看 CPU使用率 的命令
- select poll epoll三连
- 虚拟内存 的作用
- CPU二级缓存
5、网络
- 从输入url到显示网页过程， HTTPS的认证， DNS解析过程
- TCP三次握手，四次挥手有什么问题
- TCP UDP区别
- TIME_WAIT作用
- 如何快速复用处于TIME_WAIT的连接？ 不懂
6、算法
- 排序一个 字符串 时间要求O(n)
- 最大正方形面积(不会换题)
- 奇数上升偶数下降的链表排序 空间要求O(1)
- 给一个有重复数字的数组，求集合{(a,b,c) | a+b+c=0}
我的复习路线
（1）Java架构基础、JVM调优
- 《JAVA核心知识点》
- JVM性能调优
- G1源码分析和调优
（2）MySQL数据库
- MySQL基本介绍
- MySQL架构组成
- MySQL存储引擎简介
- 影响MySQLServer性能的相关因素
- MySQL数据库锁定机制
- MySQL数据库Query的优化
- MySQL数据库 Schema 设计的性能优化
- MySQLServer性能优化
（3）Linux/操作系统
- Linux系统管理入门
- 系统性能分析
- DNS服务简介
- DNS安装配置
- DNS的主从复制
- CPU性能分析工具
- 内存性能分析工具
（4）算法
硬啃左程云（左神）的《 程序员 代码面试指南》，真的很受用。
有了系统的复习路线，接下来就是有条不紊的学习回顾，夯实基础，补足短板，迎接这次 阿里 的面试考核！！！
Java核心知识点整理
包括JVM，JAVA集合，JAVA多线程并发，JAVA基础， Spring 原理，微服务， Netty 与 RPC ，网络，日志， Zookeeper ， Kafka ， RabbitMQ ， Hbase ， MongoDB ， Cassandra ，设计模式，负载均衡，数据库， 一致性哈希 ，JAVA算法，数据结构，加密算法， 分布式缓存 ， Hadoop ， Spark ，Storm， YARN ，机器学习， 云计算 等30个章节。
JVM系列
Spring原理
网络协议
JVM G1 源码分析与调优
第1章 介绍垃圾回收的发展及使用的算法，同时还介绍一些重要并常见的术语。该章的知识不仅仅限于本书介绍的G1，对于研读JVM文章或者JVM源码都有帮助。
第2章 介绍G1中的基本概念，包括分区、卡表、根集合、线程栈等和垃圾回收相关的基本知识点。
第3章 介绍G1是如何分配对象的，包括TLAB和慢速分配，G1的对象分配和其他垃圾回收器的对象分配非常类似，只不过在分配的时候以分区为基础，除此之外没有额外的变化，所以该章知识不仅仅适用于G1也适用于其他垃圾回收器，最后介绍了参数调优，同样也适用于其他的垃圾回收器。
第4章 介绍G1Refine线程，包括G1如何管理和处理代际引用，从而加快垃圾回收速度，介绍了Refinement调优涉及的参数;虽然 CMS 也有卡表处理代际引用，但是G1的处理和CMS并不相同，Refine 线程是G1新引入的部分。
第5章 介绍新生代回收，包括G1如何进行新生代回收，包括对象标记、复制、分区释放等细节，还介绍了新生代调优涉及的参数。
第6章 介绍混合回收。主要介绍G1的并发标记算法及其难点，以及G1中如何解决这个难点，同时介绍了并发标记的步骤:并发标记、Remark (再标记)和清理阶段;最后还介绍了并发标记的调优参数。
第7章 介绍Full GC。在G1中，Full GC对整个堆进行垃圾回收，该章介绍G1的串行Full GC和JDK 10之后的并行Full GC算法。
第8章 介绍垃圾回收过程中如何处理引用，该功能不是G1独有的，也适用于其他垃圾回收器。
第9章 介绍G1的新特性:字符串去重。根据OpenJDK的官方文档，该特性可平均节约内存13%左右，所以这是一个非常有用的特性，值得大家尝试和使用。另外，该特性和 JDK 中 String 类的intern 方法有一些类似的地方，所以该章还比较了它们之间的不同。
第10章 介绍 线程 中的安全点。安全点在实际调优中涉及的并不多，所以很多人并不是特别熟悉。实际上，垃圾回收发生时，在进入安全点中做了不少的工作，而这些工作基本上是串行进行的，这些事情很有可能导致垃圾回收的时间过长。该章除了介绍如何进入安全点之外，还介绍了在安全点中做的一些回收工作，以及当发现它们导致GC过长时该如何调优。
第11章 介绍如何选择垃圾回收器，以及选择G1遇到问题需要调优时我们该如何下手。该章属于理论性的指导，在实际工作中需要根据本书提到的参数正面影响和负面影响综合考虑，并不断调整。
第12章 介绍了下一代垃圾回收器Shenandoah和ZGC。GI作为发挥重要作用的垃圾回收器仍有不足之处，因此未来的垃圾回收器仍会继续发展，该章介绍了下代垃圾回收器Shenandoah 和ZGC对G1的改进之处及其工作原理。
程序员代码面试指南
这是一本程序员面试宝典!书中对IT名企代码面试各类题目的最优解进行了总结，并提供了相关代码实现。针对当前程序员面试缺乏权威题目汇总这一痛点， 本书选取将近200道真实出现过的经典代码面试题，帮助广大程序员的面试准备做到万无一失。 “刷”完本书后，你就是“题王”!
本书采用题目+解答的方式组织内容，并把面试题类型相近或者解法相近的题目尽量放在一起，读者在学习本书时很容易看出面试题解法之间的联系，使知识的学习避免碎片化。书中将所有的面试题从难到易依次分为“将、校、尉、”四个档次，方便读者有针对性地选择“刷”题。本书所收录的所有面试题都给出了最优解讲解和代码实现，并且提供了一些普通解法和最优解法的运行时间对比，让读者真切地感受到最优解的魅力!
第一章：栈和序列
- 设计一个有getMin功能的栈（士★☆☆☆）
- 由两个栈组成的队列（尉★★☆☆）
- 如何仅用 递归函数 和栈操作逆序一个栈（尉★★☆☆）
- 猫狗队列（士★☆☆☆）
- 用一个栈实现另一个栈的排序（士★☆☆☆）
- 用栈来求解汉诺塔问题（校★★★☆）
- 生成窗口最大值数组（尉★★☆☆）
- 构造数组的MaxTree（校★★★☆）
- 求最大子矩阵的大小（校★★★☆）
- 最大值减去最小值小于或等于num的子数组数量（校★★★☆）
第二章：链表问题
- 打印两个有序链表的公共部分（士★☆☆☆）
- 在单链表和双链表中删除倒数第K 个节点（士★☆☆☆）
- 删除链表的中间节点和a/b 处的节点（士★☆☆☆）
- 反转单向和双向链表（★☆☆☆）
- 反转部分单向链表（士★☆☆☆）
- 环形 单链表 的约瑟夫问题（原问题：士★☆☆☆进阶：校★★★☆）
- 判断一个链表是否为回文结构（普通解法士★☆☆☆）（进阶解法尉★★☆☆）
- 将单向链表按某值划分成左边小、中间相等、右边大的形式（尉★★☆☆）
- 复制含有随机指针节点的链表（尉★★☆☆）
- 两个单链表生成相加链表（士★☆☆☆）
- 两个单链表相交的一系列问题（将★★★★）
- 将单链表的每K个节点之间逆序（尉★★☆☆）
- 删除无序单链表中值重复出现的节点（士★☆☆☆）
- 在单链表中删除指定值的节点（★☆☆☆）
- 将搜索 二叉树 转换成双向链表（尉★★☆☆）
- 单链表的选择排序（士★☆☆☆）
- 一种怪异的节点删除方式（★☆☆☆）
- 向有序的环形单链表中插入新节点（★☆☆☆）
- 合并两个有序的单链表（★☆☆☆）
- 按照左右半区的方式重新组合单链表（士★☆☆☆）
第三章：二叉树问题
- 分别用递归和非递归方式实现二叉树先序、中序和后序遍历（校★★★☆）
- 打印二叉树的边界节点（尉★★☆☆）
- 如何较为直观地打印二叉树（尉★★☆☆）
- 二叉树的序列化和反序列化（★☆☆☆）
- 遍历二叉树的神级方法（将★★★★）
- 在二叉树中找到累加和为指定值的最长路径长度（尉★★☆☆）
- 找到二叉树中的最大搜索二叉子树（尉★★☆☆）
- 找到二叉树中符合搜索二叉树条件的最大 拓扑结构 （校★★★☆）
- 二叉树的按层打印与ZigZag打印（尉★★☆☆）
- 调整搜索二叉树中两个错误的节点（原问题：尉★★☆☆）（进阶问题：将★★★★）
- 判断t1 树是否包含t2 树全部的拓扑结构（士★☆☆☆）
- 判断t1中是否有与t2 树拓扑结构完全相同的子树（校★★★☆）
- 判断二叉树是否为 平衡二叉树 （士★☆☆☆）
- 根据后序数组重建搜索二叉树（士★☆☆☆）
- 判断一棵二叉树是否为搜索二叉树和 完全二叉树 （士★☆☆☆）
- 通过有序数组生成平衡搜索二叉树（士★☆☆☆）
- 在二叉树中找到一个节点的后继节点（尉★★☆☆）
- 在二叉树中找到两个节点的最近公共祖先（原问题：士★☆☆☆）（进阶问题：尉★★☆☆再进阶问题：校★★★☆）
- Tarjan算法与并查集解决二叉树节点间最近公共祖先的批量查询问题（校★★★☆）
- 二叉树节点间的最大距离问题（尉★★☆☆）
- 先序、中序和后序数组两两结合重构二叉树（先序与中序结合士★☆☆☆）（中序与后序结合士★☆☆☆先序与后序结合尉★★☆☆）
- 通过先序和中序数组生成后序数组（士★☆☆☆）
- 统计和生成所有不同的二叉树（尉★★☆☆）
- 统计完全二叉树的节点数（尉★★☆☆）
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