内容概要：本文详细介绍了京东零售Java后端开发岗位的面试经验和要求，涵盖技术背景、ES深度分页解决方案、Synchronized实现原理及其优化、MySQL事务隔离级别、MySQL多版本并发控制（MVCC）、MySQL乐观锁、MySQL Undo日志与Binlog的区别、Redis大key处理、Java弱引用、Synchronized使用场景、RocketMQ保证消息不丢失的方法以及秒杀系统的设计要点。针对每个主题，文章不仅阐述了基本概念，还提供了具体的应用场景和技术实现细节。 适合人群：具备一定编程基础，尤其是Java后端开发经验的工程师，特别是准备面试或从事相关工作的研发人员。 使用场景及目标：①帮助读者理解并掌握京东零售Java后端开发岗位所需的技能和知识点；②为面试者提供全面的技术准备指南，包括但不限于搜索/推荐系统、高并发处理、数据库优化、消息队列等；③指导开发人员在实际项目中应用这些技术，提高系统的性能、可靠性和扩展性。 其他说明：本文内容丰富，涵盖了从基础知识到高级应用的多个方面，适合不同层次的技术人员学习参考。建议读者根据自身需求重点阅读感兴趣的部分，并结合实际工作中的问题进行深入研究和实践。

本次分享主要从三个方面介绍京东流量场下的数据处理方案，同时也会结合京东实际场景案例，介绍京东在流量场下的一些数据应用和实践。 全文会围绕以下三方面内容展开： 京东零售流量数仓架构 京东零售场景的数据处理 数据处理架构未来探索 1. 京东零售——流量简介 ① 什么是流量？ 简单来说，流量就是用户作用在京东页面上，产生一系列行为数据的集合。 ② 流量数据的来源 数据来源主要是移动端和PC端，以及线下店、外部采买、合作商的数据等。 这些数据是如何流转到数仓的呢？ 2. 京东零售——流量数据处理架构 由架构图可以看出，对不同的终端采取不同的采集模式；例如，对APP原生页面采取SDK的采集模式，对于PC、H5页面是JS采集，数据采集后按照实时和离线双写，离线直接写到CFS分布式文件系统中，每小时从CFS拉取数据文件，同时对数据文件大小、采集ip进行监控，防止数据丢失；实时是以白名单的方式动态配置，写到kafka中，最后将数据入仓。

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京东流量场下的数据处理方案，同时也会结合京东实际场景案例，介绍京东在流量场下的一些数据应用和实践。 全文会围绕以下三方面内容展开： 京东零售流量数仓架构 京东零售场景的数据处理 数据处理架构未来探索 京东零售——流量挑战 首先是数据爆炸式的增长。2015年至今，整体的数据量翻了约十几倍，但资源情况并没有相应成比例的增长。其次，业务的复杂度升高，包括新增了小程序、开普勒、线下店的一些数据以及并购的企业的数据等，因此整体的数据格式以及完备度上还是存在较大差异的。再次，随着业务发展，流量精细化运营的场景增多，但数据服务的时效并没有较大变化，需要我们在有限时间内处理一些更多更大体量的数据，以满足更多场景化应用。特别是京东刷岗这样的场景，对数据的范围、需要处理的数据量，以及数据时效都是一个比较大的挑战。

京东零售数据仓库演进之路.pdf

2021京东零售数据智能实践探索沙龙PPT汇总，共11份。 01 京东零售OLAP平台建设和场景实践 02 OLAP技术在数据产品中的应用 03 Flink在京东广告计费系统的应用 04 京东客服全链路数智化应用实践 05 京东智能商客之推荐卖点的技术介绍 06 基于强化学习的电商搜索排序算法 07 挖掘客户意见 驱动经营改善 08 深度学习下的京东搜索召回技术 09 京东推荐算法精排技术实践 10 京东零售数据算法通道委员会-电商商品文案挖掘难点与优化实践 11 DataFun-京东AR试妆与AR试鞋技术探秘