teg一面(凉经)

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2. 算法2: 用递归实现二分查找
3. HashMap的原理
4. HashMap为什么不是线程安全的
5. 假如HashMap在扩容的时候有另一个线程来读取会发生什么
6. ConcurrentHashMap
7. rpc的调用过程,工作流程
8. 工作中有没有什么跟网络相关经历
9. 进程线程的区别
10. 线程之间是如何进行同步的
11. 工作中有没有用到多线程编程的地方
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13. caffine采用的过期策略(lru + lfu)为什么
14. raft共识算法
15. 如果QPS从70w变成了700w还有哪些角度可以优化?
16. 本地缓存更新和读写的时候是否有读写锁?优化?
17. 是否观察过cpu核心利用率?线程数量?

#发面经攒人品##秋招#
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大佬什么部门啊
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发布于 09-04 17:44 浙江

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09-05 18:00
南京大学 Java
本着精投的想法,8.10投了一批,8.26投了一批,目前为止共投递十余家互联网公司。一开始以为凭借自身双9+两段大厂的优势能够拿到大量的面试,需尽可能保证面试通过率。然而事实恰恰相反,给面的大部分都能通过,但70%的投递都石沉大海,拿到的面试寥寥无几...已投递:腾讯:8.25 teg云架平存储一面,kpi面,全答后挂;9.3混元一面,官网流程变复试,尚未约二面淘天:暑期测评挂,秋招无缘阿里云:大概率同淘天,无消息阿里国际:9.4一面,未出结果蚂蚁:笔试完无动静虾皮:笔试ak,9.5约一面京东:8.19一面 8.21二面 9.2线下hr面后挂(一生黑,三场面试全部相谈甚欢结果hr面莫名其妙挂掉,至今问不到原因)快手、滴滴、联想、tme、pdd、百度、饿了么、阿里控股:简历评估中,无消息未投递但走了流程的:美团:转正流程中,结果未知字节:7.30hr主动把我暑期实习的简历捞起并加微信约面,8.7一面 8.12二面 8.19三面 8.28hr面 一周后意向不知道为啥今年秋招开的格外早,也不知道是因为投晚了还是自身简历确实缺少竞争力,大部分投了就是石沉大海。说来也是讽刺,唯一的意向来自于我并未投递的字节。挺感谢它的,要不是早早的主动拉我约面,我大概率也会在八月份才不紧不慢的开投,最后因为池子已满被卡在简历评估状态吧只能说秋招现在越来越癫了明明是9月初,居然连面试都寥寥无几,很多公司都像是招满了似的奉劝27的各位一定要早投+海投,至少先拿到保底意向,之后心态方面都会好很多
墨西哥大灰狼:HR看到🐗神简历直呼留不住,RD看到🐗神简历不敢发起面试了
投递美团等公司10个岗位
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09-04 02:07
已编辑
北京大学 产品经理
1.自我介绍2.三高理解,谈谈如何在开发中保证三高3.谈谈冷热分离架构,在机架层和在业务层怎么做4.服务的可用性在mysql集群架构什么问题5.手撕记录一个id,时间戳,数量找到哪个时间点数量总和最大6.设计一个map-reduce架构解决这个问题7.遇到数据倾斜怎么办呢8.加盐怎么知道要对什么key加盐呢9.除了加盐还能怎么变呢10.宽窄依赖11.开发中一般要避免什么,为什么12.spark的内存模型13.既然他是基于jvm的,是怎么做到对堆外内存的管理,是怎么做的,做到什么效果的,这个地方详细讲讲14.rdd是存放在哪里15.如果有oom了,怎么分析排查哪里触发了oom16.除了代码问题导致oom,还有什么可能导致了oom17.你在设计开发的时候会注意什么东西避免出现oom,以及其他问题18.举算子导致触发宽依赖19.groupbykey和reducebykey区别20.详细分析spark从输入到rdd到输出中间三个阶段的一致性是怎么实现的,尤其中间commitcoordinator 详细展开讨论讨论21.详细分析spark容错的机制,有什么层面的容错,是怎么做容错的,展开讨论讨论22.详细分析spark节点间是怎么通信的,用什么协议,怎么用的,有什么好处23.详细分析下spark持久化机制是怎么做的,spark是怎么和hdfs交互的,这个过程的细节24.spark的shuffle机制是怎么样的,有哪些shuffle,详细展开讲讲25.这shuffle中间有和内存模型相关的东西,请你再详细讲讲他们的关系毫无心理准备,spark直接被全方位问穿
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