虾皮一面

实习
    1.hdfs已经是一个比较成熟的架构为什么还发;优化了什么。
八股:
    1.JVM内存结构;什么情况下会产生内存泄漏(举例子用了 ThreadLocal);如何解决 ThreadLocal 的内存泄漏问题;如果已经发生了内存泄漏要怎么定位(jstack 指令)
    2.讲一下线程池的创建方式;线程池有哪些类型;CacheThreadPool 使用场景
    3.Spring 和 Spring Boot 有什么区别;如何实现spring boot 的注解;介绍一下 aop;如何实现aop
    4.mysql 的索引结构;b+树索引有什么优势,如何实现b+树;怎么做查询优化(什么情况下要加索引);索引失效的场景;mysql 有哪些锁,什么情况下会加锁,什么情况下加行锁,有哪些分类;共享锁和排他锁是什么;什么情况下会产生死锁,举一个产生死锁的例子;如何实现 mysql 的事务,如何实现 mvcc;
    5.介绍一下 hashmap 的原理,什么情况变成红黑树,扩容机制,为什么数组容量是2的n次方;红黑树作用是什么,优势是什么,如何实现红黑树。
    6.redis 如何实现分布式锁;如何实现锁续期;介绍一下布隆过滤器。
    7.介绍一下 osi 七层网络模型;http、tcp属于哪一层;介绍一下 https作用,以及如何实现加密的。
算法:
    找出乱序数组中第k大的元素(用的堆排序来说,反问能否使用快排,利用快排确定base 的位置,实现剪枝)

部门业务:
    做金融业务的,类似于阿里的支付宝,用 go
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上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
牛客51274894...:意思是光刷力扣还不够卷
AI时代还有必要刷lee...
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