阿里云-计算平台事业部 一面面经

base杭州-2024届暑期实习-Java后端开发

05/12 一面 电话面试

时长:2小时

一、 计算机网络

  1. 了解哪些HTTP协议的错误码?
  2. 介绍下ARP协议?
  3. TCP如何保证可靠传输?(答了三次握手四次挥手)
  4. 你答的这是连接阶段,数据传输阶段如何保证呢?

二、 操作系统

  1. 操作系统对内存管理的两种方式是什么?
  2. 非连续内存管理你了解几种方式?

三、 Linux

  1. 介绍一下Linux的硬链接和软链接?
  2. Linux文件权限,假如现在有个文件的权限符如下:-rw-r--r-- 。这个文件的权限怎么理解?
  3. 这个文件的权限用数值表示是多少?
  4. Linux命令netstat用过吗?
  5. Linux如何查看哪些进程占用的内存最多?
  6. tracetoute命令了解吗?
  7. 如何查看Linux机器上磁盘的IO?

四、 数据库

  1. InnoDB为什么要用自增键ID作为主键?
  2. 索引失效的情况?
  3. InnoDB的行级锁分为几种?
  4. 哪种行为会触发共享锁?哪种行为会触发排他锁?
  5. 哪些场景需要获取排他锁?

五、 Redis

  1. 了解哪些Redis持久化方式?
  2. 你觉得哪种持久化方式恢复数据时完整度是最高的?
  3. 当Redis缓存服务器发生重启或者大量缓存集中在某一个时间点失效时,此时仍有大量请求到达后端服务器,会给后端服务器造成巨大压力,针对这种情况你有哪些解决方案?

六、 Docker

  1. 说说Dockerfile构建镜像的整个过程?
  2. 如果需要指定在容器启动时运行哪些命令,需要写到Dockerfile中的哪一项?
  3. 你还了解Dockerfile中还有哪些核心的模块?

七、 Kubernetes

  1. 介绍一下Kubernetes的架构?
  2. 介绍一下kuberlet的功能与作用?
  3. 介绍一下pod的生命周期?

八、 消息队列

  1. RabbitMQ消息持久化时怎么做的?
  2. 今天我要针对多种业务比如搜索业务、电商业务阿里云业务等等配置消息队列,这种场景适合用什么工作模式?为什么?
  3. 介绍一下topic工作模式?

九、 Nginx

  1. 介绍一下什么是反向代理?
  2. Nginx有哪些负载均衡策略?

十、 JUC并发编程

  1. 线程同步有哪几种方式?
  2. Synchronized与Lock的区别?

十一、 算法

限时20分钟手撕快排。秒了

十二、 反问

  1. 部门业务与主要工作?
  2. 主要技术栈?
  3. 我在哪些方面还需继续深入学习?

总结

面试官非常耐心温柔,每条问题都会对我回答得有纰漏或错误的地方加以纠正和补充说明,或者分享他在实际工作和生产环境中对这个问题的理解,回答得好的问题也会立即给予鼓励和肯定。整场面试下来感觉像上了一门计算机综合课,受益匪浅。

后续

5.16日收到反馈一面通过,约5.17日二面。

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全部评论
佬学的还是很多啊,dockerk8s都学了
4 回复 分享
发布于 2023-05-24 12:14 重庆
大佬是哪个学校的
2 回复 分享
发布于 2023-06-24 16:07 四川

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07-17 23:39
同济大学 golang
混合云异构计算工程师工作职责-建设业界领先的AI异构算力容器平台,提供 高性能、高稳定性、高易用性的百舸产品,支持AIGC、智算中心、金融-结合 SOTA 模型训练推理优化原理,深入模 型结构与设计思路,将训练推理优化手段工程 实践化,为客户提供系统性加速方案,提升训 推效率-在自研芯片上适配常见大模型,结合深度学 习训推框架特性,开发或调优相关算子,提升模型在芯片上的性能和精度表现,辅助客户进 行芯片选型和应用-针对大规模异构集群场景下,探索训推任务 管理、异构资源调度、虚拟化混布、容器存 储、高性能网络、分布式训练和推理等技术的 创新和应用-探索业界最新技术方向,参与机器学习框架 等开源社区,提升百度混合云AI核心竞争力任职资格-本科及以上学历,有一定程度的计算机相关 专业知识背景-优秀的编码能力,熟悉Golang/Python/ Java/C/C++至少一项,有扎实的算法及数据 结构基础,有良好的编程习惯。-熟悉PyTorch,了解Megatron、 DeepSpeed、vLLM、SGLang等大模型训推 框架,做过测试、开发等工作。-对GPU芯片架构有一定了解者优先,熟悉 CUDA、OpenCL等高性能计算编程经验优先,有大规模训练推理实践经验者优先-具备推理优化的深度实践经验优先: FlashAttention、PD分离、专家并行、负载均 衡、模型压缩(蒸馏/量化)、缓存策略、异 构计算加速-具备训练优化的深度实践经验优先:分布式训练、显存优化(如Zero/Offload)、计算通 信Overlap、混合精度、MoE架构调优-熟悉Kubernetes工作原理,熟悉调度器、资 源扩展机制、容器运行时、容器网络等技术, 有Kubernetes开发和维护经验优先-有独立的分析问题和解决问题的能力,有强 烈的责任心,较强的学习能力和沟通能力
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