谁比我懂八股文?

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线上服务器CPU飙升，如何定位到Java代码

解决这个问题的关键是要找到Java代码的位置。


下面分享一下排查思路，以CentOS为例，总结为4步。

第1步，使用top命令找到占用CPU高的进程。

第2步，使用ps –mp命令找到进程下占用CPU高的线程ID。

第3步，使用printf命令将线程ID转换成十六进制数。

第4步，使用jstack命令输出线程运行状态的日志信息。

下面详细介绍每一步的操作。

第1步，在使用top



命令



之后，可以看到一个列表，其中包含PID（进程ID）、USER（操作用户）、CPU占用率、内存占用率、TIME+（运行时间）、COMMAND（运行命令）等信息。一般默认按CPU占用率从上到下降序排列，如下图所示。

我们找到COMMAND列是java的这一行，说明这个程序就是用Java编写的。然后，用记事本记下这一行的PID，也就是进程ID。

第2步，使用ps



-mp命令



，输出这个PID下面的线程运行情况列表，如下图所示。

在这个列表中包含了几个关键字段，比如CPU占用率、TID（线程ID）、TIME（运行时间）等。在这个列表中找到CPU占用最高的线程，记下TID，也就是线程ID。

前面记下的TID是一个十进制数，不能直接使用，需要转化为十六进制数。

第3步，使用 p



rintf 命令



将TID转换为十六进制数，如下图所示。

这样就得到了真正占用CPU过高的线程ID。

 



第4步，使用jstack命令


输出线程的具体运行日志，如下图所示。

jstack有3个参数，第1个参数是前面记下的 PID，之后加上 grep，紧跟着是转成十六进制数的TID，最后加上 –A和一个数字，这个数字表示输出日志的行数，至此就可以直接打印出具体的异常信息了。

如果日志信息比较多，异常内容比较复杂，则可以把这些异常信息输出到一个   txt文件中，慢慢分析。只需要在 jstack命令的最后追加 txt 文件名就可以了。

      

        jstack PID | grep TID -A60 >> error_log.txt

      

    

面试点评：

从这个问题来看，面试官主要考查求职者的实操能力，以及解决问题的思路。如果求职者没有实操过，但是知道导致 CPU 飙升的原因，并说出解决思路，那么通过面试是没问题的。

---

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2

生产环境服务器变慢，如何诊断处理

生产环境服务器变慢主要涉及3个维度：


CPU利用率、磁盘I/O效率、内存瓶颈。

1. CPU利用率

CPU利用率过高或者CPU利用率过低，都会影响程序的处理效率。CPU利用率过高，说明当前服务器要处理的指令比较多，当CPU忙不过来的时候，指令的运行效率自然就会下降，用户的感受就是程序响应变慢了。

针对这个问题，我们可以使用top命令查询当前系统中占用CPU过高的进程，并定位到这个进程中比较活跃的线程。再通过jstack命令打印当前虚拟机的线程快照，根据快照日志排查问题代码。

如果CPU利用率过低，则说明程序资源使用不够，可以增加线程数量提升程序性能。

2. 磁盘I/O效率

在程序运行过程中会直接或者间接涉及一些与磁盘I/O相关的操作，比如程序直接读/写磁盘或者程序依赖的第三方组件对磁盘进行持久化存储，此时磁盘I/O效率就会对程序运行效率产生影响。

针对这种情况可以使用iostat命令查看，如果磁盘负载较高，可以针对性地进行优化。比如，借助缓存系统，减少磁盘I/O次数；用顺序写替代随机写入，减少寻址开销；使用mmap替代read/write，减少内存拷贝次数。另外，磁盘I/O效率可以通过CPU与负载的非线性关系体现出来。当负载增大时，系统吞吐量不能有效增大，CPU不能线性增长，则很可能是磁盘I/O出现阻塞。

3. 内存瓶颈

内存作为一块临时存储数据的组件，所有CPU运行的指令都需要从内存中去读/写。内存的合理使用可以减少应用和磁盘的I/O频率，减少网络I/O的频率，极大地提升I/O性能。

JVM对内存的合理分配，能够避免频繁的YGC和FULL GC。

当内存使用率较高时，可以用dump命令查出JVM堆内存，用MAT工具进行分析，查出大对象或者占用内存最多的对象，以及排查是否存在内存泄漏的问题。如果用 dump 命令查出的堆内存文件正常，则可以考虑是堆外内存被大量使用导致出现问题，此时需要借助操作系统的pmap命令查出进程的内存分配情况。如果CPU和内存使用率都很正常，那么就需要进一步开启GC日志，分析用户线程暂停的时间、各部分内存区域GC次数和时间等指标，这里可以借助jstat命令或可视化工具GCEasy等。如果问题出在GC上，则考虑是不是内存不足，然后根据垃圾对象的特点进行参数调优，使用更适合的垃圾收集器，用jstack命令分析各个线程的状态。如果问题比较隐蔽，则考虑是否开启JMX，使用 visualmv 等可视化工具进行远程监控与分析。

面试点评：

这个问

题
涉及
的知识面比较多，
如果只是
站在
求职
者的角度来
分析，则可以这样回答
。
如果你
没有实际解决过类似问题，
则
可以说一下自己的思路
，
只要大体思路和方向是对的，那
么
在遇到类似问题的时候，可以利用网络上的资料去逐步尝试解决。

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3

线上接口负载剧增，快扛不住了，你的首选方案是什么

遇到这样的问题，


我们的第一反应应该是增加缓存。


因为，增加缓存是解决系统性能问题最快速、最高效的方案，它能够快速提升系统的线性吞吐量，效果也最为明显。这就相当于是用空间来换取时间。曾经有人说过，


缓存是解决性能问题的万金油，哪里存在性能瓶颈，就往哪里加缓存。



但是程序都已经上线了，增加缓存还来得及吗？因为在增加缓存时需要改代码，所以
，临时解决方案就
是增加节点。随后，
将程序紧急部署到新的节点上，在流量入口增加限流和分发。但是增加节点自然会增加成本，所以增加缓存才是最优的解决方案。

缓存的设计思想在架构设计中十分常见。比如我们每天用的操作系统，不管是Windows、Linux，还是Mac OS都有系统缓存、用户缓存。磁盘有磁盘缓存区、CPU有CPU缓存区。再比如，在我们常用的经典框架中，也经常使用到缓存，Spring有IoC缓存，MyBatis有一级缓存、二级缓存。在架构设计中，可以说缓存无处不在。

因此，当并发量过高扛不住的时候，可以优先采用缓存来缓解负载压力。


比如将读取频繁的数据写到缓存中，将动态页面静态化。在加上缓存之后，如果负载压力依然过大，则再考虑增加限流策略，比如消息队列；如果在增加限流后还是压力过大，则再考虑增加服务器节点。

面试点评：

这个问题考查的是求职者的临场应变能力，有相关经验的程序员回答这个问题并不困难。在回答这个问题的时候，可以分两种情况：一种是临时解决方案，就是加服务器；另一种就是增加缓存，但是涉及修改代码，会增加程序不稳定的风险。

---

亲爱的程序员求职者们，相信你们一定深有体会，求职面试这条路有多难走。

Java基础知识，多线程，并发编程，集合原理，JVM原理……啊！别跟我提这些！面试官一下子拿着这些知识点就冲你扔过来，还有那魔幻的Java框架，你要是不懂Spring全家桶、Dubbo、Netty、MyBatis等，就别想踏进这个行业的大门。

没错，Java领域可是卷得一塌糊涂啊。

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第
1
篇  
Java
核心知识点
 1

第
1
章  
Java
基础知识
 2

1.1 
数据类型
 2

1.1.1 
为什么要设计封装类，
Integer
和
int
有什么区别
 2

1.1.2 
为什么“
1000==1000
”为
false
，“
100==100
”为
true 3

1.1.3 new String("hello")
之后，到底创建了几个对象
 6

1.1.4 String
、
StringBuffer
、
StringBuilder
的区别是什么
 8

1.2 Object
对象
 9

1.2.1 
如何理解
Java
对象的创建过程
 9

1.2.2 
什么是深克隆和浅克隆
 10

1.2.3 
强引用、软引用、弱引用、虚引用有什么区别
 12

1.2.4 
一个空的
Object
对象到底占多大内存
 14

1.2.5 
为什么重写
equals()
方法就一定要重写
hashCode()
方法
 15

1.3 
其他特性
 17

1.3.1 
请对比一下
Java
和
JavaScript
的区别
 17

1.3.2 
什么是受检异常和非受检异常
 18

1.3.3 fail-fast
机制与
fail-safe
机制分别有什么作用
 20

1.3.4 
如何理解序列化和反序列化
 21

1.3.5 
什么是
SPI
，它有什么用
 22

1.3.6 finally
语句块一定会执行吗
 24

1.3.7 
什么是内存溢出，什么是内存泄漏
 25

第
2
章  并发编程与多线程
 27

2.1 J.U.C
和锁
 27

2.1.1 
什么是
AQS 27

2.1.2 
如何理解
AQS
的实现原理
 28

2.1.3 AQS
为什么要使用双向链表
 29

2.1.4 
什么是
CAS 31

2.1.5 
什么是乐观锁，什么是悲观锁
 32

2.1.6 
什么条件下会产生死锁，如何避免死锁
 33

2.1.7 synchronized
和
Lock
的区别是什么
 35

2.1.8 
什么是可重入锁，它的作用是什么
 37

2.1.9 ReentrantLock
的实现原理是什么
 38

2.1.10 ReentrantLock
是如何实现锁的公平性和非公平性的
 39

2.1.11 
说说你对行锁、间隙锁、临键锁的理解
 40

2.1.12 
如何理解
Java
中令人眼花缭乱的各种并发锁
 42

2.1.13 
阻塞队列被异步消费，怎么保持顺序
 51

2.1.14 
基于数组的阻塞队列
ArrayBlockingQueue
的实现原理是什么
 52

2.2 
多线程与线程池
 53

2.2.1 Thread
和
Runnable
的区别是什么
 53

2.2.2 
什么是守护线程，它有什么特点
 54

2.2.3 BLOCKED
和
WAITING
两种线程状态有什么区别
 55

2.2.4 
为什么启动线程不能直接调用
run()
方法，调用两次
start()
方法会



有什么后果
 56

2.2.5 
谈谈你对
Java
线程
5
种状态流转原理的理解
 58

2.2.6 
谈谈你对线程池的理解
 60

2.2.7 Java
有哪些实现线程池的方式
 62

2.2.8 
线程池是如何回收线程的
 63

2.2.9 
线程池是如何实现线程复用的
 64

2.2.10 
线程池如何知道一个线程的任务已经执行完成
 65

2.2.11 
当任务数超过线程池的核心线程数时，如何让任务不进入队列
 66

2.2.12 
什么是伪共享，如何避免伪共享
 67

2.2.13 wait
和
notify
为什么要写在
synchronized
代码块中
 69

2.2.14 wait
和
sleep
是否会触发锁的释放及
CPU
资源的释放
 70

2.2.15 volatile
关键字有什么用，它的实现原理是什么
 71

2.2.16 
说说你对
CompletableFuture
的理解
 73

2.2.17 
谈谈你对
ThreadLocal
实现原理的理解
 75

2.2.18 CountDownLatch
和
CyclicBarrier
有什么区别
 77

2.2.19 
谈谈你对
Happens-Before
的理解
 79

2.3 
线程安全
 81

2.3.1 
谈谈你对线程安全的理解
 81

2.3.2 Java
保证线程安全的方式有哪些
 82

2.3.3 
如何安全中断一个正在运行的线程
 83

2.3.4 SimpleDateFormat
是线程安全的吗
 84

2.3.5 
并发场景中，
ThreadLocal
会造成内存泄漏吗
 85

第
3
章  集合原理
 89

3.1 ArrayList 89

3.1.1 ArrayList
是如何实现自动扩容的
 89

3.1.2 
谈谈
ArrayList
、
Vector
和
LinkedList
的存储性能及特性
 91

3.2 HashMap 92

3.2.1 
单线程下的
HashMap
工作原理是什么
 92

3.2.2 HashMap
是如何解决
Hash
冲突的
 97

3.2.3 HashMap
什么时候扩容，如何自动扩容
 99

3.2.4 
为什么
HashMap
会产生死循环
 101

3.2.5 HashMap
和
TreeMap
的区别是什么
 104

3.2.6 
为什么
ConcurrentHashMap
的
key
不允许为
null 106

3.2.7 
谈谈你对
ConcurrentHashMap
底层实现原理的理解
 108

3.2.8 ConcurrentHashMap
是如何保证线程安全的
 111

第
4
章  
JVM
原理
 115

4.1 JVM
介绍
 115

4.1.1 
如何理解
Java
虚拟机，它的结构是如何设计的
 115

4.1.2 
什么是双亲委派机制
 119

4.2 
内存管理
 121

4.2.1 JVM
如何判断一个对象可以被回收
 121

4.2.2 
谈谈你对
JVM
中主要
GC
算法的理解
 123

4.2.3 JVM
分代年龄为什么是
15
次
 125

4.2.4 JVM
为什么使用元空间替换永久代
 126

第
5
章  
I/O
与网络编程
 129

5.1 I/O
基础
 129

5.1.1 Java
有几种文件拷贝方式，哪一种效率最高
 129

5.1.2 I/O
和
NIO
的区别是什么
 130

5.1.3 
谈谈你对
I/O
多路复用机制的理解
 131

5.2 
网络编程
 135

5.2.1 
什么是网络四元组
 135

5.2.2 TCP
为什么要设计
3
次握手
 137

5.2.3 Cookie
和
Session
有什么区别
 138

第
6
章  设计模式
 140

6.1 
单例模式
 140

6.1.1 
在
Java
中实现单例模式有哪些方法
 140

6.1.2 
哪些情况下的单例对象可能会被破坏
 143

6.1.3 
在
DCL
单例写法中，为什么主要做两次检查
 147

6.1.4 
哪些场景不适合使用单例模式
 150

6.2 
代理模式
 151

6.2.1 
什么是代理，为什么要用动态代理
 151

6.2.2 JDK
动态代理为什么只能代理有接口的类
 153

6.3 
责任链模式
 155

第
2
篇  框架源码与原理
 159

第
7
章  
Spring
全家桶
 160

7.1 Spring
框架
 160

7.1.1 
为什么要使用
Spring
框架
 160

7.1.2 Spring IoC
的工作流程是怎样的
 162

7.1.3 Spring
中
BeanFactory
和
FactoryBean
的区别是什么
 164

7.1.4 
谈谈你对
Spring Bean
的理解
 165

7.1.5 Spring Bean
的定义包含哪些内容
 169

7.1.6 Spring
中
Bean
的作用域有哪些
 172

7.1.7 
如何叙述
Spring Bean
的生命周期
 174

7.1.8 Spring
中的
Bean
是线程安全的吗
 178

7.1.9 Spring
有几种依赖注入的方式
 179

7.1.10 Spring
如何解决循环依赖问题
 180

7.1.11 Spring
中用到了哪些设计模式
 183

7.1.12 Spring
中的事务传播行为有哪些
 184

7.1.13 
导致
Spring
事务失效的原因有哪些
 185

7.1.14 Spring
中实现异步调用的方式有哪些
 187

7.1.15 
谈谈你对
Spring AOP
原理的理解
 190

7.2 Spring MVC
框架
 193

7.2.1 
说说你对
Spring MVC
的理解
 193

7.2.2 
简述
Spring MVC
的核心执行流程
 194

7.2.3 
谈谈你对
Spring MVC
中
9
大组件的理解
 197

7.2.4 Spring
中
@Autowired
和
@Resource
的区别
 202

7.3 Spring Boot
框架
 207

7.3.1 
为什么越来越多的人选择
Spring Boot 207

7.3.2 
如何理解
Spring Boot
约定优于配置
 210

7.3.3 Spring Boot
自动装配机制的实现原理是什么
 211

7.3.4 
如何理解
Spring Boot
中的
Starter 213

7.4 Spring Cloud
框架
 214

7.4.1 
谈谈你对
Spring Cloud
的理解
 214

7.4.2 
谈谈
Eureka Server
数据同步原理
 215

7.4.3 
简述
Nacos
配置更新的工作流程
 216

第
8
章  互联网常用框架
 218

8.1 Dubbo
框架
 218

8.1.1 
简述
Dubbo
和
Spring Cloud
的优缺点对比
 218

8.1.2 Dubbo
的服务请求失败怎么处理
 220

8.1.3 Dubbo
是如何动态感知服务下线的
 221

8.2 Netty
框架
 223

8.2.1 
谈谈你对
Netty
中
Reactor
模式的理解
 223

8.2.2 Netty
是如何实现零拷贝的
 225

8.2.3 
为什么
Netty
线程池默认大小为
CPU
核数的两倍
 228

8.2.4 
谈谈你对
Netty
中
Pipeline
工作原理的理解
 229

8.3 MyBatis
框架
 231

8.3.1 
谈谈你对
MyBatis
缓存机制的理解
 231

8.3.2 MyBatis
中
#
号和
$
号的区别是什么
 233

8.3.3 MyBatis
是如何进行分页的
 234

第
3
篇  分布式与中间件
 237

第
9
章  分布式与微服务
 238

9.1 
分布式通信
 238

9.1.1 
谈谈你对
RPC
框架的理解
 238

9.1.2 HTTP
和
RPC
有什么区别
 240

9.2 
微服务协调组件
 242

9.2.1 
分布式和微服务的区别是什么
 242

9.2.2 
谈谈你对负载均衡的理解
 243

9.2.3 
谈谈你对
ZooKeeper
的理解
 248

9.2.4 
简述
ZooKeeper
中的
Watch
机制的原理
 250

9.2.5 ZooKeeper
如何实现
Leader
选举
 251

9.3 
分布式锁
 254

9.3.1 
谈谈你对分布式锁的理解和实现
 254

9.3.2 
什么是幂等，如何解决幂等性问题
 255

9.3.3 
谈谈你对一致性
Hash
算法的理解
 256

9.3.4 
常用的分布式
ID
设计方案有哪些
 260

9.3.5 
实现分布式锁，
ZooKeeper
和
Redis
哪个更好
 261

9.4 
分布式事务
 263

9.4.1 
如何区分
Spring
中的事务和分布式事务
 263

9.4.2 
谈谈分布式事务的解决方案
 264

9.4.3 
谈谈你对
Seata
的理解
 265

9.4.4 
如何解决
TCC
中的悬挂问题
 269

9.5 
限流和鉴权
 271

9.5.1 
常用的限流算法有哪些
 271

9.5.2 
简述雪花算法的实现原理
 273

9.5.3 
简述
Sentinel
组件里的滑动窗口算法
 278

9.5.4 
谈谈你对
OAuth
的理解
 279

9.6 DevOps
与云原生
 283

9.6.1 
谈谈你对
Swagger
工作流程的理解
 283

9.6.2 
什么是云原生
 286

9.6.3 
什么是服务网格
 287

9.6.4 
谈谈你对
IaaS
、
PaaS
、
SaaS
的理解
 290

第
10
章  
MySQL
数据库
 293

10.1 
存储引擎
 293

10.1.1 
存储
MD5
值应该用
VARCHAR
还是
CHAR 293

10.1.2 
能不能用
MySQL
的
VARCHAR
来存储一本小说
 294

10.1.3 
导致索引失效的原因有哪些
 296

10.1.4 
什么是聚集索引和非聚集索引
 297

10.1.5 
谈谈你对
B
树和
B+
树的理解
 298

10.1.6 
为什么
MySQL
的索引结构要采用
B+
树
 302

10.1.7 MySQL
索引的优点和缺点是什么
 303

10.1.8 
为什么
SQL
语句命中索引比不命中索引要快
 304

10.1.9 MySQL
中
MyISAM
和
InnoDB
引擎有什么区别
 306

10.1.10 MySQL
表设计时间列用
datetime
还是
timstamp 309

10.2 
事务
 310

10.2.1 
如何理解
 MySQL
的事务隔离级别
 310

10.2.2 MySQL
事务的实现原理
 312

10.2.3 
谈谈你对
MVCC
的理解
 314

10.2.4 MySQL
的
InnoDB
如何解决幻读
 315

10.3 
性能优化
 318

10.3.1 
执行
SQL
响应比较慢，你有哪些排查思路
 318

10.3.2 
数据库连接池有什么用，它有哪些关键参数
 321

10.3.3 
为什么分布式系统中不推荐使用多表关联查询
 322

第
11
章  缓存与
NoSQL 324

11.1 Redis
缓存
 324

11.1.1 
谈谈你对
Redis
的理解
 324

11.1.2 
如何解决缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿问题
 325

11.1.3 
简述
Redis
持久化机制
RDB
和
AOF
实现原理
 328

11.1.4 
简述
Redis
中
AOF
重写的过程
 330

11.1.5 Redis
的内存淘汰算法和原理是什么
 331

11.1.6 
谈谈你对时间轮的理解
 333

11.1.7 Redis
到底是单线程还是多线程
 334

11.1.8 Redis
存在线程安全问题吗
 336

11.1.9 Redis
和
MySQL
如何保证数据一致性
 337

11.2 
其他
NoSQL 340

11.2.1 
谈谈你对
NoSQL
的理解
 340

11.2.2 
对比
FastDFS
说明
MinIO
的优缺点
 342

11.2.3 
谈谈你对
Elasticsearch
的理解
 344

第
12
章  消息中间件
 347

12.1 RabbitMQ 347

12.1.1 
谈谈你对
MQ
（消息队列）的理解
 347

12.1.2 
谈谈你对
RabbitMQ
工作原理的理解
 350

12.1.3 RabbitMQ
是如何实现消息路由的
 351

12.1.4 RabbitMQ
如何保证线上
MQ
消息不丢失
 353

12.1.5 RabbitMQ
如何实现高可用
 356

12.2 Kafka 358

12.2.1 Kafka
为什么这么快
 358

12.2.2 
谈谈你对
Kafka
零拷贝原理的理解
 360

12.2.3 Kafka
如何保证消息不丢失
 362

12.2.4 Kafka
是怎么避免重复消费的
 364

12.2.5 Kafka
如何保证消息顺序消费
 366

12.2.6 
谈谈你对
Kafka
数据存储原理的理解
 368

12.2.7 
什么是
ISR
，为什么要引入
ISR 370

12.2.8 Kafka
副本是如何完成
Leader
选举的
 371

12.3 
其他中间件
 373

12.3.1 RocketMQ
为什么要放弃
ZooKeeper 373

12.3.2 
谈谈你对
RocketMQ
分布式事务原理的理解
 375

12.3.3 
谈谈你对
Pulsar
的理解
 377

第
4
篇  经典场景与求职攻略
 383

第
13
章  互联网经典场景
 384

13.1 
服务器反应慢
 384

13.1.1 
线上服务器
CPU
飙升，如何定位到
Java
代码
 384

13.1.2 
生产环境服务器变慢，如何诊断处理
 386

13.1.3 
线上接口负载剧增，快扛不住了，你的首选方案是什么
 388

13.2 
秒杀设计
 388

13.2.1 
从全局角度如何设计一个秒杀系统
 388

13.2.2 
如何解决秒杀系统中超卖、少卖等问题
 391

13.2.3 
如何设计百万并发场景中的抢优惠券业务
 392

13.2.4 
如何设计春节抢红包金额随机的算法
 394

13.2.5 
如何设计订单超时自动取消功能
 396

13.3 
架构设计
 397

13.3.1 Java Web
开发如何解决跨域问题
 397

13.3.2 
如何避免订单重复提交和支付
 401

13.3.3 
日数据量超
300
万条的监测系统，该如何设计数据库架构
 403

13.3.4 
手机扫码登录到底是怎么实现的
 405

13.3.5 
线上单表数据量达到
1
亿，如何做分表迁移
 406

13.3.6 
如何统计亿级用户的在线状态
 408

13.3.7 
线上
MySQL
数据库连接池泄漏，该如何排查
 410

13.3.8 
短信验证码接口被狂刷，怎么办
 413

13.3.9 
简述互联网架构
20
年来的演变过程
 414

第
14
章  面试求职攻略
 420

14.1 
简历编写与投递技巧
 420

14.1.1 
找工作与从一份精美的简历开始
 420

14.1.2 
如何有效并且精准地投递简历
 431

14.1.3 
简历投递和职业发展的关系
 433

14.1.4 
什么时间投递简历最有效果
 434

14.2 
面试谈薪技巧
 437

14.2.1 
了解行业面试潜规则
 437

14.2.2 
打有准备的仗更容易获得胜利
 440

14.2.3 
面试过程中如何更好地展现自己
 444

14.2.4 
巧妙回答面试中的常见问题
 448

14.2.5 
捕捉面试官的微表情并做出及时反应
 450

14.2.6 HR
问薪资的时候，应该说多少
 452

14.3 
求职决策技巧
 455

14.3.1 
拿到多个
Offer
时应该如何选择
 455

14.3.2 
到底要不要去外包公司
 458

14.3.3 
如何和现在的公司友好地说分手
 460

附录
A
  互联网程序员职业成长发展路线图
 463

附录
B
  互联网程序员职业各成长阶段能力模型图
 464

附录
C
  
Java
互联网程序员技术成长路径
 465

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