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总结一下这段时间遇到的云计算与虚拟化的面试内容,我也拿这些问题去和同事和前辈交流,发现确实是结合自己做过的业务和对于知识的理解来看回答的。所以说对于每个问题我都会抛砖引玉的写一下自己的理解,希望各位大佬可以多多补充。## 滴滴 云产品控制平台1. 如何处理熔断的逻辑(这个部分属于是云监控体系中的异常处理部分,回答的话第一点可以说一下异常发现的处理,第二点可以去结合VM Continer对于隔离的理解 然后腾讯云最近的这个CubeSandbox和传统的E2B沙箱也可以结合这部分来答)2. 对于项目的可视化,应该怎么去设计指标(个人感觉就是对于  宿主机-nodeexport  容器-cAdvisor  程序-metrics等级别,然后可以看一下Promethus的四类采集指标)3. 说一下你对ServiceMesh 的理解(VM 到Continer 到servicemash的技术演进 是解决什么问题的  数据平面与控制平面)4. 说一下Raft与Proxe算法的区别(我答得term  三角色  脑裂控制   Proxe)5. 常用的中间件有哪些## 蚂蚁集团 基础设施1. 说一下你对于位图这种结构在计算机应用中的理解(qcow2镜像  多路复用select处理网络IO 文件描述符集合)1. 说一下你对于布隆过滤器的理解(多哈希 感觉这样算是一种补充)2. 说一下你对于时间戳编码的思路  说一下你对于变长字符串编码的思路(Promethus中的XOR以及时间戳定差异增量处理的思路)3. 如果一个host的某个指标过于大量的话有什么处理方法(环形缓冲区  P50 P99这种指标)4. 异步重启的兜底逻辑5. 高并发场景  数据库内核优化## 快手 可视化平台1. 梳理一下业务开发的方法论1. 由点到面2. 技术调研2. 可观测的思路## 普联 虚拟化1. 一个虚拟机的启动过程(资源检查  )2. 说一下你对于Continer和VM区别的理解3. 说一下你对于文件系统和块存储系统的理解4. 虚拟化中QEMU进程和宿主机OS或者硬件的交互说一下你的理解(先说一下Vmm的作用敏感指令捕获、影子页表  然后聊一下设备透传 DBT 半虚拟化  硬件辅助虚拟化等进阶场景)## 腾讯 浏览器业务 云业务1. 当CPU挂满 如何排查1. 当CPU未满但是丢包很多原因1. 一致性哈希如何解决单点过热问题1. 哈希碰撞和解决方式## 火山引擎 存储1. qcow2的数据大小2. nbd cbt的实现## 百度 分布式计算1. k8s相关的业务  机制2. raft脑裂 如何预防## Minimax 基础设施1. ceph rbd的机制2. k8s namespace  cgroup
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时长:30min面试官态度温和,沟通氛围很好,没啥八股,都是场景业务题,注重实习和项目经历1. 详细介绍一段你最有成就感的项目/实习经历,负责的核心模块、业务价值是什么?2. 实习中接手需求时,是如何拆解业务需求、梳理开发逻辑的?遇到需求不清晰的情况怎么处理?3. 项目开发过程中,遇到过业务逻辑复杂、数据联动异常的问题吗?怎么定位并解决的?4. 结合实习经历,说说你是如何和产品、后端、设计协作的?5. 如果项目上线后,出现页面白屏、接口请求失败、用户操作卡顿等线上问题,你会怎么排查处理?6. 针对滴滴出行类前端业务,如何设计高并发下的页面加载、接口请求优化方案?7.  多人协作开发时,如何避免代码冲突、保证代码质量,有没有做过代码规范相关工作?​8. 如果让你开发一个出行类实时订单状态更新页面,你会考虑哪些技术和业务点?9. 项目中,有没有做过需求迭代、代码重构,重构后带来了哪些提升?10. 如何保证前端页面在不同设备、不同浏览器下的兼容性,遇到兼容问题怎么解决?11. 平时开发中,如何衡量自己写的代码的可维护性、可扩展性?12. 结合过往项目,说说你做过的最贴合业务场景的技术优化,以及优化后的效果?等了一个多星期出结果
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04-26 14:50
门头沟学院 Java
发面经攒人品校招的时候会问项目和八股,现在一上来就问AI,问你有没有了解AI,用过agent,skill什么的,说没有就直接开始问项目了,领星 java agent类加载什么时候生效 | 源字节码在改写后和新的是什么关系怎样  |事务同类调用失效怎么解振心 volatile treemap原理 aqs 间隙锁在什么级别生效 | redis和数据库 本地缓存 保证一致性 |  redis主从复制过程 hashtag新凯莱 lru没写出来 maven类冲突处理原则 能改写string类吗中信银行卡信用中心 es倒排索引 explain乐信 怎么设计dubbo dubbo多协议是怎么支持的 | 雪花算法回拨 分库分表设计叶子科技 线程池参数海量数据 设计一个多种数据库的同步的ai工具需要考虑什么中信证券 火焰图 熔断限流降级  键入网址到网页显示 jvm内存结构对应抛异常 | reentrantlock synchronized |  数据链路层有什么协议 ip寻址 dns服务器分类 tcpudp区别 | 先更新数据库 再删除缓存 如果删除缓存失败怎么样 重试也失败怎么样 leetcode74货拉拉  spring过滤器拦截器 区别 | springmvc请求过程 | javaagent和aop风险是什么 | synchronized锁升级原理 | aqs独占共享模式是什么 | hashmap1.8 1.7 有什么问题 | kafka高性能?分区零拷贝  | mybatis一级缓存 二级缓存新凯莱睿联  套方案 问设计bigo  cms g1增量更新原始快照 怎么评估javaagent对应用的影响  | 不同jdk版本兼容性 | flinkcheckoint原理  | es倒排索引原理中移  es连表怎么解决乐信  tomcat启动流程过程 | 怎么找到启动的类的 | mysql一条查询语句执行过程 | bufferpool命中率大概多少云港淘天  缓存和数据库一致性 |   redis冷启动 加锁访问数据库 |  手撕 阻塞队列 put take 没写condition唤醒 策略模式bigo  分库分表分片算法 |  redis分布式锁原理 超时时间怎么设置看门狗 redission分布式锁 直播送礼物榜单zset |   redis集群原理 集群模式下 lua脚本涉及什么问题hashtag   |  日志场景kafka消费怎么保证幂等性优必选  redis hash底层 |  网络7层4层为什么4层会更好  | kafka重复消费 reblance原因 |  sentinel限流原理底层是怎么设计的  | spring starter原理 |  mysql 一张表 两个字段 城市id 时间 有一个联合索引 (城市id,时间),一条查询语句 where 城市id in(城市id列表)and 时间>='2023-01-01' order by 时间 这条sql语句走了索引吗 需要额外排序吗优必选  etcd一致性 选举投票 容灾  | springboot cloud区别  |  springboot默认web容器是哪个其他容器  | spring设计模式 |  redis高性能原因字节  20分钟结束 lru 下一个更小的数 给定一个数 比如说A 23122 ,给定一个数组 [2,4,9],找到从数组里面组成的数比A数小且最大的一个数22999顺丰  kafka怎么保证多个应用上报到同一个分区 恰好一次金蝶  flink用了什么算子 udf怎么写的一壶  dubbo怎么注册到nacos的 |  java线程和操作系统pthread对应关系  |  premain agentmain区别腾讯音乐  bytebuddy elementmatcher是怎么匹配类的 |  flink checkpoint 写吞吐和查实时一致性怎么考虑 | 查的时候多级缓存 flink消费kafka怎么保证不丢呢  |数据库死锁遇到吗怎么解决死锁元保  方法超时返回怎么设置的 sentinel qps 线程限流阿里云 agent给业务的影响超时怎么设置  ai怎么用 数据生成 采集 存储 查询 闭环 做产品工具shopee  kafka如果两个groupid消费者组有同名的消费者如果这个消费者挂了会触发这两个消费者组reblance吗不会 | redis热key可能会有什么问题 设计一个热key探测 lru淘汰原理 | 一个纯内存请求的接口发现cpu升高内存升高可能是什么问题 | es 为什么不能深分页 有解决办法吗 |  rag  向量库涉及什么问题 如果同时支持语音文本和实时分析 怎么设计滴滴  手写一个java令牌桶算法 qps1000 桶大小5000 | redission分布式锁 如果加锁失败其他节点怎么超时失败 以及感知到加锁失败 | mysql索引为什么用b+树不用b-树 使用场景什么区别 范围查询 mongodb呢 | threadlocal为什么会内存泄漏 | 分布式追踪系统traceid怎么透传各个链路里 mdc是什么 | spring 事务失效场景解决办法 多线程有用吗 | cms和g1相比哪个好 | Collectors.toMap注意事项宁德时代  mysql慢查询懂车帝   反转链表 IIbitunix   flink sql提交过程发生了什么|  watermark 两个水印 一个水印生成的是5分钟  1个10分钟 该怎么设置这个水印 | flink水印推进不下去 kafka消息积压可能有哪些原因怎么排查 |kafka消息不丢  | 场景题: kafka redis多级缓存 flink消费怎么保证稳定 kafka可扩展 实时标签系统和离线数据融合更新
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