秋招难度越来越大

Redis 是什么Redis 是一个开源的基于内存的数据库，它被广泛用于缓存、消息队列、会话存储以及数据存储等各种用途。Redis以键值对（key-value）的形式存储数据，并支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合等。相比其他数据库有以下优点：快速：Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s。支持丰富数据类型：Redis支持二进制安全的字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等数据结构。原子性：Redis的所有操作都是原子性的，而且Redis还能对多个操作打包成原子性的，通过这个功能可以实现批量插入。丰富的特性：Redis还支持push/pop、add...

9k说是已经定好了。明年还要实习

小白同学终于迎来了期待已久的二面，然而滴滴面试官的这一问题却让他有些“破防”了。自诩略懂前端工程化的他，听到面试官问“npm install 之后究竟发生了什么？”时，陷入了沉默。小白同学：“…什么？”面试官微微一笑，并给出了最后的轻语😭：“那今天的面试就先到这里吧，好吧？”回到家中，小白同学决定好好研究这个问题，想弄明白“npm install 后，究竟发生了什么？他开始深入思考，阅读文档，最终发现了其中的奥秘——什么是npm？npm（node package manager），是随同Node.js一起安装的第三方包管理器。通过npm，我们可以安装、共享、分发代码，管理项目的依赖关系。嵌套...

现在想起来还心跳加速！面试时为了显得自己懂分布式，硬吹了个牛，被面试官追问到差点翻车，最后靠临场瞎编居然圆回来了，堪称我秋招最极限的 “圆谎现场”！当时为了让简历好看点，把之前跟着学长做的项目写成了 “分布式系统”—— 其实就是个简单的 Web 项目，数据存储全靠 MySQL 自增 ID。但我知道分布式系统绕不开分布式 ID，就特意背了雪花算法的八股文，简历上直接写 “采用雪花算法生成分布式 ID，保障数据唯一性”，想着面试时背一背流程，面试官应该不会深究。结果面试那家公司的技术面，面试官一眼就盯上了这个点。我按准备好的八股文，从时间戳、机器 ID、序列号巴拉巴拉背得贼溜，还暗自庆幸 “这波稳了”。没想到面试官突然打断我：“你们项目的订单量我看简历上写的日均几千，不算很大啊，为什么非要用雪花 ID？用 MySQL 自增 ID 完全够了，还不用处理时钟回拨这些问题。”我当时人都傻了！大脑瞬间一片空白，脸唰地就憋得通红，手心全是汗 —— 总不能说我是为了简历好看瞎写的吧？情急之下我脱口而出：“这个设计主要是学长定的，我当时负责的是业务逻辑实现，具体为啥选雪花算法，我没细问……” 说完我自己都觉得离谱，心里直呼 “寄了”，这回答跟没说一样，肯定要被看穿了。没想到面试官没接着追问这个，反而话锋一转：“那我再问你，你们系统有主库和冷备库，冷备库存的是历史数据，如果查询的日期数据跨越了主库和冷备库，怎么处理？” 这问题又把我问懵了，我们项目根本没做冷备库，纯纯是我简历上吹的！就在面试官盯着我等回答的几秒钟里，我脑子飞速旋转，突然灵机一动，把两个问题绑在一起圆：“其实选雪花算法也和跨库查询有关！我们冷备库存储的是上一次数据迁移前的所有数据，迁移时会记录当时最大的雪花 ID—— 因为雪花 ID 里包含时间戳，查询的时候先根据查询日期判断对应的雪花 ID 范围，就能知道数据在主库还是冷备库。如果跨越了两个库，就分别查询主库和冷备库的数据，最后合并返回，这样效率比全量扫描高很多。”我说得语速飞快，眼睛都不敢直视面试官，心里祈祷 “千万别拆穿我”。结果面试官听完居然默默点头，还若有所思地说 “哦，这样考虑确实合理”，然后就接着问下一个问题了！我当时心里的石头瞬间落地，后背都被冷汗浸湿了，强装镇定往下答，结束后走出面试间，腿都有点软。现在回想起来，真的是极限操作！那套说辞完全是我临场瞎编的，连我自己都不知道逻辑通不通，居然真的蒙混过关了。后来拿到 offer 的时候，还特意去补了雪花算法和跨库查询的知识，生怕入职后露馅。只能说面试吹牛皮有风险，下次再也不敢瞎写简历了，就算吹也要提前把逻辑圆好，不然真的会翻车！