上文中了解数据架构的演进，当读写分离后主节点的写入成为性能瓶颈，又或者单表数据量突破数千万大关，数据库性能急剧下降时，在经历读写分离、缓存优化、SQL与索引调优等手段后，核心指标仍然告警，那分库分表成为技术架构演进的必然选择。

今天，我将带你了解 Apache 软件基金会的顶级项目 ShardingSphere ，它提供了一套完整的分布式数据库解决方案，接下来将学习它的核心架构与实战应用，掌握如何将庞大的数据拆分得井井有条。

在互联网应用快速发展的今天，数据量的爆炸式增长和并发访问的急剧上升给传统数据库架构带来了巨大挑战。本文将带您了解数据库架构的演进之路，深入探讨读写分离和分库分表技术如何解决海量数据场景下的性能瓶颈。

作为 Java 开发者，我需要建立了一个坚实且全面的核心技术栈指南，覆盖了后端开发的绝大部分关键领域。最近面试的过程中也是发现了一些自身的不足，尤其是在面架构师的岗位时也是发现自己的思考角度没有站在更高的地方，为了在这条路上更进一步，并在更高层次的面试中脱颖而出，我需要从“广度覆盖”转向“深度与体系化”，从“技术使用者”转向“设计决策者和问题定义者”，在此对自己掌握内容进行一次复盘。

接下来我将梳理技术栈，在现有基础上，进行深化和补充的方向，它们将使我的技术视野和能力更加立体和完整

面试的本质是一场开卷考试，永远不知道下一场会考什么，但通过持续、高质量的复盘，可以让自己的“知识库”越来越厚，直到应对任何问题都游刃有余。

本文将对京东美团的面试考点进行一次复盘，只有面对自己的不足才能更好的突破自己，祝我复盘有得，早日拿到心仪的Offer！

随着每次的面试，你是否有这么一种经历：在回答问题时大脑飞速运转，明明会这些内容，但是思绪杂乱，脑海中的知识无法聚集的感觉，这就是我们遇到的第一道技术壁垒。你不是输在能力上，而是输在记忆与整理的效率上。

我整理博客内容，凝练成一份直击考点的面试“求生”指南，同时根据此目录进行后续的查漏补缺。