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1、01基础技术体系我认为知识技能体系化是判断技术是否过关的第一步。知识体系化包含两层含义：1、 能够知道技术图谱的内容，即包含了哪些技术点比如分布式系统中常用的RPC技术，其背后就涉及到网络IO（Netty）、网络协议、服务发现（Zookeeper配置中心）、RPC服务治理（限流、熔断、降级）、负载均衡等。（具体技术知识图谱见文末）2、 能够理清各类技术概念之间的区别和联系在分布式系统领域中，有很多相似的概念，但又分布在不同的产品或层级中。比如负载均衡这个词，DNS、LVS、Ngnix、F5等产品都能实现，而且在大型分布式系统中他们会同时存在，那么就要搞清楚他们各自的位于什么层级，解决了什么问题
2、。再比如缓存这项技术，有分布式缓存、本地缓存、数据库缓存，在往下还有硬件层级的缓存。同样都是缓存，他们之间的区别又是什么？如果你仔细去观察，高阶工程师总是能对整个技术体系了如指掌，从而在系统设计与技术选型阶段就能够做出较为合理的架构。02实践经验的积累能否快速解决实战中的业务问题是判断技术是否过关的第二步。大家在面试的过程中，都会有一种体会，就是我的知识体系也已经建立了，但在回答面试官问题的时候总感觉像在背答案，而且也没有办法针对性的回答面试官问题。1、我们知道消息队列可应用于耦系统，应对异步消费等场景，那如何在网络不可靠的场景下保证业务数据处理的正确性？2、我们都知道在分布式系统会用到缓存，
3、那该如何设置缓存失效机制才能避免系统出现缓存雪崩？3、我们都或多或少的知道系统发布上线的流程，但在大流量场景下采用何种发布机制才能尽可能的做到平滑？能完善的解决这些问题是区分一个程序员是否有经验的重要标志，知识的体系化是可以从书本不断的凝练来获得，但经验的积累需要通过实战的不断总结。对很多人来说很为难的一点是，平时写着的业务代码，很少有机会接触到大厂的优秀实践，那么这时候更需要从如下两个角度逼问：1、当流量规模再提高几个量级，那么我的系统会出现什么问题？2、假如其中一个环节出现了问题，那么该怎么保证系统的稳定性？03技术的原理上面的提到都是将技术用于业务实践，以及高效的解决业务中出现的问题。但
4、这是否就意味着自己的技术已经过关了呢？我认为还不能。判断技术是否过关的第三步是能否洞察技术背后的设计思想和原理。如果你参加过一些大厂面试，还会问到一些开放性的问题：1、 写一段程序，让其运行时的表现为触发了5次Young GC、3次Full GC、然后3次Young GC；2、 如果一个Java进程突然消失了，你会怎么去排查这种问题？3、 给了一段Spring加载Bean的代码片段，阐述一下具体的执行流程？是不是看上去很难，是不是和自己准备的“题库”中的问题不一样？不知道从何处下手？如果你有这种感觉，那么说明你的技术还需要继续修炼。你要明白的是这种开放性的问题，提问的角度千变万化，但最终落脚点却都是基本原理。如果你不了解GC的触发条件，你就肯定无法答出第一题；同样，如果你对Spring启动机制了解的很清楚，那么无论他给出的是什么样的代码，你都能回答出代码经历的过程。如果你能以不变应万变，那么恭喜你，你的技术过关了。
