文章摘要(AI生成)
本文介绍了如何刷算法题和准备面试的方法。对于算法题，可以通过leetcode上提供的学习计划选择相应的专项进行练习，并借助leet book提供的基础知识和系统性练习来提高刷题思路。作者建议集中一周时间来刷算法题，以达到快速整体掌握的效果。对于面试准备，作者借助AIGC来刷题，并介绍了搭建面试助手和模拟面试的流程。面试问题一般分为算法题、基础题、原理题、组件题、主观题和场景设计题，对于不同类型的问题，作者提出了相应的解决方法。对于原理题，建议阅读spring源码和springboot源码，对于组件题，重点了解常用中间件的实现原理。最后，作者指出刷算法题需要多练习，而基础题需要背诵。
先来个图证明下文章可靠性：
算法题如何刷？
leetcode上有对应学习计划，可以通过相应的学习计划进行专项学习。
- 如果是算法新手，可以先从编程基础0到1开始练习
- 可以从学习计划中挑选链表、数组、动规、和二叉树进行专项练习
- 同时leetcode上也提供了对应的leet book。如果你在专项练习时常常没有思路，可以看看相应的leet book，为你提供了基础知识和系统性练习，让你上手快速
- 整体的刷题思路为先基础，在系统，最后刷热题。算法题我是集中了一周来刷，然后就看所有题就有思路了，这个和高考时的题海战术一样
面试一问就卡壳？
这里我是借助了AIGC来刷的，。具体该怎么做呢？我这里搭了两个工具来实现：
面试助手
面试助手来帮我解答我比较有疑惑的方面，具体搭建流程如下，我们可以上传自己的简历来做主观题问答：
比如我想了解主从复制：
又或者我对自己的未来规划：
模拟面试
模拟面试这里类似于牛客网的AI面试，我们可用过下面这个流程搭建一个简易的模拟面试流程：
这样我就可以每天练习面试过程：
我应该看什么？
面试问题一般会分为如下几类：
- 【算法题】: 从【数组, 链表, 集合, 动态规划, 排序, 二叉树, 二分查找】等方面提出的中等难度的编程问题
- 【基础题】: 从【java集合, JVM虚拟机, 内存模型, 锁和线程安全, 网络通信】等方面提出的面试问题.
- 【原理题】: 从【spring, spring boot, mysql, redis, kafka】等组件的原理和底层实现中提出的面试问题.
- 【组件题】: 从【分布式锁, 分布式事务, 分布式系统相关理论, 负载均衡, 注册中心, 消息中间件】等服务组件的使用场景中提出的面试问题.
- 【主观题】: 基于【个人简历】，从【个人成长, 项目经历】等方面提出的面试问题.
- 【场景设计题】: 基于高并发场景下的应用设计和技术设计而提出的面试问题.
算法题需要刷题，基础题需要背。下面我们来看其他几类问题如何解决：
原理题
这里最好把spring源码和springboot源码看一下，因为spring的编码和设计属于所有开源框架中最优秀的一类。个人在面试时也把其他常用框架源码和原理看了一下，整理在源码解析专题里了
组件题
中间件，常用的有很多，消息中间件，分布式缓存，分布式事务，分布式锁等这几个都有多种实现方式，面试的时候一般会结合你的项目，从你技术选型出发，然后在问你中间件的原理。这里你可能要了解这几个：
- 分布式缓存：
- redis
- Ehcache
- 消息中间件
- kafka
- rocketMQ
- 分布式事务
- 2pc、3pc、tcc、saga
- seata 和XA
- 分布式锁
- redlock和看门狗
- zookeeper
- 注册中心
- eureka
- zookeeper
- 其他（rocketMq中的nameServer，微服务的其他注册中心consul等）
主观题
主观题一般会问你项目中的技术难点，针对你遇到的技术问题，以及如何解决的展开提问。你可能会写亿级数据库容量的治理，那这里面就会涉及到分库分表，数据归档和检索搭建等难点；你也可能会写你的项目经受了几千qps的挑战，那你可能会就分布式缓存，分布式锁，读写分离等角度出发进行讲述。总之，你的简历一定要有技术深度，另外其他的，你可以写一个独立负责项目的需求迭代，通过这个项目来阐述你自己软性的个人成长有哪些。
场景设计题
ok，如果你到了这一步，那么你离技术面试通过只差临门一脚了，正常来讲这都是倒数一二面提的问题，这个没有什么比较好的接发，你可以看看其他人写的秒杀系统、抢红包等场景的技术文章，来加上自己的分析理解，去考虑如何解答，一般来讲需要从表结构设计，服务架构设计等角度去解答，这类高并发问题一般都是比较考验你如何解决单点故障，缓存穿透，羊群效应等问题的解法，所以这个可能需要你对中间件的应用有足够了解。
总结
总结下来，我们需要通过面试刷题网站来巩固自己的基础，也要通过学习常用中间件的源码来提高自己的技能，纵向横向结合，offer自然会找上门来~
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