腾讯金融一面

这个面试官真的超级好,会引导我思考,而且感觉很好说话

自我介绍

你们是怎么进行团队合作的,怎么规范接口和文档数据库设计

注册中心的注册和发现服务的原理是什么

redis作为缓存的设计规范

怎么保证redis和数据库的数据一致性

数据库的分库分表你是怎么分的,分完后怎么根据ID查询

主从数据库的设计原因是什么,有什么设计方式

数据库的隔离级别和怎么实现RR的

MVCC的实现原理

数据库索引种类和底层结构

Java是怎么保证线程安全的

jwt的基本原理,签名的加密算法是什么

http和https的区别,https的加密和jwt加密算法的共同性

最后反问

手撕算法(最后没什么时间了,随便口头说了个题,在自己的编译器上运行就行),简单题:反转链表

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1. 基本情况方向:数据工程,时间:40分钟结束、16:00开始,无手撕,多场景2. 自我介绍3. 一些能够回忆起来的(或许有不正确的地方):(1)提问R:你这个项目是课程作业还是什么?R:那你说说Hive和ClickHouseR:你谈到了OLAP,那和OLTP有啥区别?R:没了?ClickHouse适合那种场景?R:可以用作实时数仓吗?R:课程中有数据库相关的吗?只有数据结构与算法?R:MySQL系统学习过吗?R:数据怎么导入到ClickHouse的?R:直接到ClickHouse?R:数仓分层?四层讲讲。R:那为什么要分层呢?DWS已经差不多了为什么还需要ADS呢?R:场景题:在你的表上新...
牛客861513826号:A场景题:数量统计不说了;退货平均时间:先沟通清楚,月平均退货时间算不算上不退货的用户,不算的话,就只计算退货用户;一个用户的退货时间减去到货时间拿到这件商品的退货时间,然后计算每个退货用户的退货时间,AVG开窗partition by月份,计算出每个月的平均退货时间。如果要算上不退货的用户,也就是让这个用户的退货时间是0,然后对所有用户计算AVG同上。 B场景题:结合下面他提示你再想想数据倾斜,其实这道题是想靠你数据倾斜怎么解决;本来是一个商品购买信息表,记录商品信息和购买者信息,如果给购买者信息加上性别,要求算出每个商品不同性别的购买人数。百分之八十女性用户,所以如果单纯对表进行分组聚合,会产生数据倾斜问题,由分组聚合产生。五种办法可以解决,两种hive参数,三种SQL,往SQL方向聊,以防他追问参数底层,参数这种东西最难聊了,别给自己挖坑
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