阿里面试官惊叹:这种简历不用面了,直接来上班!

自我介绍:20届同学,工作经验不到两年,为追求更好的职业发展,开始看新的机会,下面是一些面试问题~

北京滴滴(offer)

二面:1.项目介绍大促期间服务总QPS,多少个服务,每个服务多少个线程服务器线程数量根据什么来配置?2.Redis集群的工作原理?gossip协议?写和读的流程?CRC16再取余这个计算在client还是服务端?可以决定哪个key放在哪个节点吗?3.Redis主从同步流程?4.Redis的hash结构怎么rehash的?如果渐进式时,这些的key突然都不访问了会有什么问题5.MySQLinnodb引擎的索引结构,B+树一般都多高?层高怎么计算?6.联合索引abcwherea=3andb>3andc=3怎么走索引?7.如果MySQL表中有一个字段很大有几K会有什么问题?8.索引下推了解吗?场景设计:如何设计一个会议室预定系统?算法:给数组arry和值x计算数组array中差值绝对值为X的数对;

三面(HRBP):1.离职原因;2.用三个词评价一下你的领导;3.未来规划;4.你有什么缺点;5.遇到过最大的问题;总结:一面整体上全是项目和场景考虑,因为他们是用go开发,我之前是用Java,所以一直在问中间件,没有Java八股文,不过中间件问的蛮深,面试体验很好;

杭州网易(offer)一面:1.讲一下JUC下的线程池,ReenTranLock线程池参数以及提交任务后怎么执行线程怎么销毁Lock的加锁和解锁过程和公平锁和非公平锁实现原理Conditional源码有没有看过2.阻塞队列源码有没有看过3.JVM调优讲一下?非常细什么命令怎么分析的面板什么样子都有问4.CMS+ParNew算法的对象分配和垃圾回收流程什么时候会出发fullgcold区什么时候触发CMSGC什么参数配置大了会怎么样配置小了会怎么样为什么会产生浮动垃圾5.MySQL的隔离级别,MVCC原理,乐观锁在什么隔离级别才能使用?6.Kafka的ISR是什么,HW呢?怎么保证可靠性,Kafka怎么实现顺序消息?为什么Kafka的broker上topic越多效率越慢?7.讲一下项目的完整流程数据模型,多个版本经常变化怎么控制的?(每个校验模块提供原子能力可以配置化,如何设计)8.分布式事务是怎么保证的,MQ的方式如果本地执行成功同时服务挂掉了这个MQ没有记录怎么办?

总结:参加的是周末专场面试,一个周末面完+出结果,整体是项目+中间件,算法每一面都是两道一个easy,一个mid,整体面试体验很不错;B站(offer)一面:1.MySQL行级锁,表级锁。意向锁加锁时机是什么?项目中有没有使用过意向锁?2.如果查询语句有没有索引,SQL调优过程?3.Spring事务注解原理,事务传播机制,使用过什么传播机制?4.RocketMq消费者重平衡会有什么问题?重复消费?消费失败?这些场景如何处理5.数据一致性怎么保证?分布式事务怎么实现?6.动态代理有哪些,什么区别,使用注意方式;

二面:1.项目主要负责什么?2.数据清洗怎么做的?3.Kafka怎么保证消息一定被消费?4.qps8W多少台机器?什么配置?总qps?线程数量?mysql版本?走的什么索引?会不会回表?5.说了自己加redis和本地缓存然后问我本地缓存的配置?6.如何保证Redis,DB数据一致性?双删策略为什么要多删除一次?7.HashMap的扩容过程?会发生什么问题?8.MyBatis的接口和mapper怎么对应执行?10.还做过什么技术优化?11分布式锁怎么实现?分布式锁怎么实现阻塞队列?12.本地锁怎么实现阻塞队列的唤醒的?13.Zookeeper怎么实现Cp?14.ZK怎么选举的怎么投票的?算法:1.多线程循环打印ABC;2反转链表因为是现场面试,纸上手写,所以给了两道题目难度都还好

三面:1.你们部门的服务架构讲一下?2.接口优化怎么做?3.什么场景下,都用过哪些并发?你用多线程的时候Synchrionzed和ReentranLock怎么选择的?选择原则是什么?4.压测和故障演练做过吗?你都扮演什么角色?有什么收获?5.用的什么rpc和注册中心?有什么优缺点?6.未来三五年规划?期望薪资?

总结:因为是使用Java的,所以Spring问的比较多,一面比较贴合实际,都是面试官开发中常见的问题;二面对项目整体做个梳理和一些中间件知识;三面从架构和优化,压测等角度去问看看广度和高度吧主要;

本人一直有复盘的习惯,所以面试完就将这些问题及详解答案整理成文档

携程(offer)一面:1.讲一下ArrayList和HashMap底层数据结构,优缺点,使用方式;2.CuurentHashMap有用过吗?3.CAS设计思路和原理?4.ThreadLocal底层原理?5.什么场景使用的ThreadLocal?6.什么场景使用了多并发?7.用到了Javajdk8的哪些新特性?8.Lambda怎么用的,Stream的实现原理?9.除了刚刚的场景还有什么场景使用过异步任务,并发任务计算结果后做聚合怎么做?10.网络编程用过吗?IO讲一下11.你开发中都用到了什么设计模式?12.工厂模式的设计理念是什么?有什么好处?体现了什么编程思想?13.适配器模式了解吗?策略和适配器模式有什么区别,你为什么选择用策略模式而不是适配器原因是什么?14.设计模式都有什么开发原则?15.JVM调优经验说一下做了什么?16.JVM知识你讲一下?17.Spring事务注解Transaction实现原理?18.A方法调用B方法,如果B方法开启事务则直接用B方法的事务,如果是你你怎么设计怎么做?19.InnoDb的默认隔离级别,可重复读,解决了什么问题没有解决什么问题?20.什么场景下使用了ES?21.倒排索引是什么讲一下?22.为什么ES检索比较快?23.你使用MQ(RocketMq和Kafka)的应用场景什么?

三面:1.负责的·项目业务流程和服务架构都说一下?(20min)2.bigdecimal使用需要注意什么,还有什么其他编程时需要注意的规范?3.MySQL库表上线之前需要做什么工作?4.索引为什么是B+树结构,MySQL都有哪些引擎,有什么区别?5.MySQL深度分页怎么解决?6.ThreadLocal原理?使用需要注意什么?7.如果做海外的业务,使用数据库需要注意什么地方?时区8.有没有做过海外业务?多语言,多币种有没有什么解决方案?总结:感觉携程的面试比较中规中矩,基本上所有知识面都有考察到,也比较符合实际,项目,基础知识,场景设计,算法,代码规范都有,但是相应更看重项目和基础知识和代码规范,面试体验很好;阿里(曲折的面试经历)阿里一共面了三个部门:淘宝,饿了吗,供应链年前面淘宝两面,到三面没有hc了,搁浅;饿了吗有同学联系,面完两面,结合自己情况不再考虑这个机会;年后又面了供应链,后来有offer,没有继续走流程;

淘宝一面:1.先聊了20分钟项目问难点如何解决2.HashMap在使用时需要注意什么地方至少说出四点;3.你的多并发控制是怎么使用的,都有哪些多并发控制手段4.线上有死循环代码你怎么排查定位到5.MySQL的事务实现原理和隔离级别6.对于索引,你觉得在开发中需要注意什么?7.分布式锁的实现和底层原理以及都有什么问题?NIO和AIO的区别8.Kafka的架构和工作原理?9.Kafka为什么这么快,顺序写是这么实现的?10.你觉得你做的业务的价值是什么解决了什么问题?11.你觉得你做的对业务最有价值的一件事情是什么?笔试:1.找出代码的bug一段多线程代码找出三个bug2.给你MemcachedClinet实现一个消息队列

THE END
1.数据清洗的重要性及步骤4. 数据发布:最后,将清洗后的数据发布到指定的数据库或数据仓库中,以供后续分析和应用。四、结论数据清洗是提高数据质量的关键步骤之一,它可以帮助我们获得更准确、更完整的数据,从而为我们的决策提供更好的支持。通过了解和掌握数据清洗的步骤和方法,我们可以更好地应对各种数据质量问题,为我们的工作和生活带来更多https://aiqicha.baidu.com/qifuknowledge/detail?id=10201303570
2.大数据什么是数据清洗?(附应用嘲及解决方案)数据清洗是一个耗时的过程,尤其是在数据量大和数据质量差的情况下,需要投入大量的时间和资源。 通过使用专业的数据处理工具,如FineDataLink,可以有效地解决数据清洗的痛点,提高数据处理的效率和质量。FineDataLink提供了多种可视化算子和功能,如新增计算列、数据过滤、数据关联等,帮助用户快速完成数据清洗和处理,无需编https://blog.csdn.net/oOBubbleX/article/details/140350709
3.大数据应用导论Chapter02大数据的采集与清洗大数据的处理主要是对数据的清洗,将其转化为可利用的数据目标,数据科学家约60%的时间都在进行数据清洗工作。 数据清洗是对数据进行转换、缺失处理、异常处理等。数据清洗可以提高数据的质量,提高数据分析的准确性。 数据清洗一般在大数据分析流程中的第三步: https://blog.51cto.com/14683590/5236225
4.感悟与反思┃“数据清洗工作”的总结与反思——席义博当时告诉大家把每遇到一次报错,都做一系列整理工作,包括问题描述、截图、出错的源文件处理等等,之后还涉及到类似“断点续传”的操作,如果每次出错都重新来过,数据清洗的效率将大大降低。这么过了几天,对大家的报错情况基本都有数儿了,我虽说不清楚为什么,但至少能清楚地描述出“当如何如何时”就会有“报错”,也许http://www.sxmu.edu.cn/bdcd/info/1097/1393.htm
5.数据治理知识分享—数据元主数据参考标准指标数据业务术语07、数据清洗 依据标准对存量主数据开展清洗工作,清洗过程除了基于质量规则对已有不规范数据进行属性补充、规范化填写以外,更重要的是识别重复的数据、对重复数据进行去重及合并,数据层面主要通过新旧编码映射的方式确保旧编码的业务正常开展。 08、数据共享 存量数据的共享,主要通过初始化导入方式开展;增量数据的共享,主要https://www.asktempo.com/news/industry-information/1461.html
6.数据清洗工程师岗位职责(工作内容,是做什么的)数据清洗工程师是做什么的?有前途吗?工资待遇怎样?94.7%的岗位拿¥8-30K/月。招聘要求高吗?学历本科最多占89.7%,经验3-5年最多占48.6%。数据清洗工程师岗位职责怎么写?为你汇总德特赛维技术有限公司,东莞艾特信息科技有限公司,北京学果科技有限公司等公司的工作描述https://www.jobui.com/gangwei/shujuqingxigongchengshi/duty/
7.什么是数据清洗?面对常见的数据清洗问题,有哪些解决方法?答案是——数据清洗。简单来说,数据清洗就是对数据进行审查和校验的过程,目的是删除重复信息、纠正存在的错误,并提供数据一致性。如何有效进行数据清洗,走好数字化转型的每一步,是企业要思考的重要命题。 一、数据清洗的意义. 众所周知,在数据分析报告中,未经清洗的数据很可能会导致错误的结论,降低报告的可信度。而https://www.fanruan.com/bw/doc/180930
8.什么是数据清洗数据清洗,顾名思义就是把"脏"的"洗掉",指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合,这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据,这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突,这些错误的或http://www.chinaedg.com/e/wap/show.php?classid=85&id=260&style=0&bclassid=69&cid=85
9.数据分析的流程是怎样的数据分析主要有八个流程:1、目标的确定;2、数据获取;3、数据清洗;4、数据整理;5、描述分析;6、将数据展现和输出;7、洞察结论;8、报告撰写。 1、目标的确定 只有弄清分析的目的是什么?才能准确定位分析因子,提出有价值的问题,提供清晰的思路。 这一步在工作中通常是由你的客户/上级/其他部门同事/合作方提出来https://www.linkflowtech.com/news/626
10.数据分析是什么工作内容数据分析是什么工作内容 数据分析的工作内容包括:数据体系的搭建、数据清洗、数据预处理、可视化展示。(1)数据体系的搭建:每一个产品的功能都需要通过数据来监控这个功能的使用情况,包括用户量的变化情况使用的体验情况,业务的健康情况,业务的机会点等。所以在公司或者企业内部都会建立起一套相对应的叫做数据体系的东西https://36kr.com/p/dp1517207321827335
11.牛笔了,我用Python画了一个生日蛋糕,成功赢得了女友的芳心!数据库连接可用于连接众多数据库以及访问通用数据库接口,可用于数据库维护、管理和增、删、改、查等日常操作。 04 数据清洗转换 数据清洗转换主用于数据正式应用之前的预处理工作。 05 数据计算和统计分析 数据计算和统计分析主要用于数据探查、计算和初步数据分析等工作。 https://www.jianshu.com/p/59a8e49b8cf0