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今天就分享一个重点在数据结构考察比较多的美团Java后端面经，从常见的数据结构->Java 集合>MySQL B+树->Redis 数据结构。所以，这是一场比较重基础的后端面试，问题也比较多，面试时长超过 1 小时了，还挺艰难的。

为了真正掌握业务的核心，我们需对其背后的框架进行深入探讨。这正体现了业务架构的至关重要性。业务架构不仅仅是业务的高层设计图谱，它还是数据、应用和技术架构驱动所在。随着当前数字化转型的推进，业务架构已逐渐变为跨领域流程设计的核心环节。

我们团队一直在持续推进业务系统的体系化治理工作，在这个过程中我们沉淀了自己的DDD脚手架项目。脚手架项目是体系化治理过程中比较重要的一环，它的作用有两点： 可以对新建的项目进行统一的规范 对于指导老项目进行DDD的改造提供指导 本文主要是梳理和总结了DDD脚手架使用中的编码规范以及遇到的问题。

1 问题背景 1.1 什么是验机报告？ 1.2 为什么要做验机报告的统一？ 2 C2B用户验机报告的演进 2.1 瑕疵项报告 2.2 差异项报告 2.3 验机报告统一 3 差异项报告系统设计 3.1 对比映射模板 3.2 业务配置 3.3 映射解析 4 遇到的问题 5 总结

本文将结合 iLogtail 项目，从实践角度探讨一些常见设计模式的技术原理。

当一个网站变得非常流行时，网站上的流量增加，单个服务器的负载也增加。并发流量超过单个服务器的处理能力，导致网站变得对用户响应缓慢。为了应对这些高数据量的请求，以快速可靠的方式返回正确的响应，我们需要对服务器进行扩展。这可以通过向网络中添加更多的服务器，并将所有请求分布到这些服务器上来实现。但是...谁来决定将哪个请求路由到哪个服务器呢...???

本篇我就接着来分享分布式RPC Dubbo，重点来谈Dubbo的底层实现原理

我从2015年起至今2022年，在业务平台（结算、订购、资金）、集团财务平台（应收应付、账务核算、财资、财务分析、预算）、本地生活财务平台（发票、结算、预算、核算、稽核）所经历的业务系统研发实践的一个总结。

本文将从“样本处理”，“模型开发”，“实验管理”，“工具链及可视化“ 几个角度介绍基于 tranformers 库做的重新设计，并简单聊聊个人对“软件2.0”的看法。

TCP 的传输基于字节流，记录起始序列号、是否发送、是否接收。本文从实战出发，使用 Wireshark 抓包工具来分析具体的请求。

本文汇编我在需求评审、编码、项目上线几个阶段总结的原则，这些原则虽然不能直接解决问题，但是可以尽可能地优化每一步行为，从防御式编程思维方式、行为习惯层面尽量避免错误的发生。

本文结合@Autowired 到底是怎么把变量注入进来的？ 和 Spring 中 @Qualifier 注解还能这么用？ 一起食用效果更好哦！

“数据编织”一词高频出现，似乎已经进入落地阶段，本文介绍了数据编织产生的背景及其定义，详细分析了数据编织与数据中台、数据治理、DataOps的关系，以及未来数据编织发展的方向和需要关注的问题。 最近在日常的工作和跟客户的交流中，频繁谈及“数据编织”这个词，我开始关注数据编织是源于对主动式数据治理和数据编排的研究，从现在的趋势来看，数据编织显然已经进入落地阶段。数据编织正在从一个概念、一个理念向一线生产场景演进，正在加速产品化和实战化。

话不多说，看看老铁厂问的这些问题，你能 hold 住吗？

在本文中，我们将深入概述数据建模，特别关注 Kimball 的方法。此外，还将介绍用于以用户友好且直观的方式呈现数据的其他技术。现代数据仓库的一项特别有趣的技术是将数据存储在一个宽表中，尽管这种方法可能并不适合所有查询引擎。我们还将介绍可在数据仓库、数据湖、数据湖屋等中使用的技术。但是，为特定用例和查询引擎选择适当的方法非常重要。 什么是维度建模

最近有同学去大厂，大厂重点考察了性能优化，比如：数据库性能优化如何来做？JVM性能调优怎么做？慢查询优化怎么做...等等问题。

HA3（对外开源代号：Havenask ）是阿里智能引擎团队自研的大规模分布式检索系统，广泛应用于阿里内部的搜索业务，是十多年来阿里在电商领域积累下来的核心竞争力产品。Ha3 SQL 是在原有Ha3引擎基础上，新增的SQL查询功能，引擎内置了SQL形式的的查询语法，允许用户通过写SQL语句来构造引擎查询。

全网容器化后一线研发会面临一系列使用问题，包括时机、容量、效率和成本问题，弹性伸缩是云原生容器化后的必然技术选择。

从6点32分开始少量用户访问app时会出现首页访问异常，到7点20分首页服务大规模不可用，7点36分问题解决。

今天这篇文章介绍一下RPC中如何使用时钟轮实现定时任务，比如调用端的超时处理、定时心跳....