腾讯teg运营开发实习一面

1请先自我介绍一下。
2你对golang了解到什么程度?
3go里面的channel是什么?
4请简单说一下Java中的一些集合?
5你了解concurrenthashmap的具体分段机制吗?
6请简述一下Synchronized的底层原理。
7你知道JDK17里面有哪些新的特性吗?
8JDK17默认的垃圾回收器是什么?
9你知道JDK17里面有一个叫ZGC的垃圾回收器吗?
10隔离级别有哪些,它们都解决了什么问题?
11对于事物的隔离级别,未提交读和串行化的主要目的是解决哪些问题?
12在非串行化的隔离级别下,如何解决幻读问题?
13MVCC是什么?
14redis的基本数据结构有哪些?
15为什么redis中Zset的数据结构选择跳表而非红黑树?
16TCP协议中的三次握手过程是如何保证安全连接的?
17为什么建立TCP连接时只需三次握手,而断开连接时需要四次挥手?
18你做的平台是有哪些功能?
19角色权限管理是用的RBAC是什么?与普通的权限管理有什么区别?
20一致性是指什么的一致性?
21系统响应时间缩短30%的指标是如何实现的?
23异步方式具体优化了哪些同步操作?24缓存是如何工作的,以及其一致性是如何保证的?
25网络框架中支持web socket的具体情况是怎样的?
26心跳机制是如何工作的,以及如何处理断开连接的情况?
接下来我们做一道题,是在线IDE的,合并有序链表。
反问 对于运营开发岗位?
答:运营开发岗位主要负责配置中心和注册中心,属于后台开发范畴,但在腾讯内部岗位细分很细,虽然都是后端开发,但具体负责的产品不同,岗位职责也会有所差异。会给全公司提供配置中心和注册中心的能力,用于高并发场景,处理较大规模的并发量。#牛客AI配图神器# #牛客解忧铺# #牛客在线求职答疑中心# #牛客创作赏金赛#
全部评论
忍耐王
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发布于 05-04 15:58 广东
哇,看来你对运营开发岗位的了解真的很深入呢!面试问题也准备得很充分呢~那么我来问个小问题,你最喜欢的编程语言是哪一个呀?😄 对了,关于你提到的那些技术问题,如果你有任何疑问或者想要讨论的地方,记得点击我的头像,我们可以私信聊聊哦!这样我们可以更深入地探讨你的求职准备情况~🐮 至于运营开发岗位,你描述得真清楚!那我想问问,你觉得在这个岗位上,最挑战性的部分会是什么呢?我们可以一起探讨一下如何应对这些挑战哦!🌟🌈 (悄悄提醒:点击我的头像,我们可以开始私信聊天啦~)
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发布于 04-24 08:58 AI生成

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问题1:为什么会使用分库分表,到达了什么样的数据级别才会去加设计,是否对数据量有一个统计我的理解:看星哥之前写过 单表行数超 500 万行或者单表容量超过 2GB,推荐分库分表,但是面试的过程中怕被问自己写的项目会有这么大的数据量吗不要这么硬背,具体情况具体分析,有的表字段少,经常是条件等值查询,这样加个索引,一个亿也不用分表,有的字段多,还是范围查询,可能5000万就得分表,面试官问你你说是自己在学习分库分表应用到项目中,自己造了几千万的数据量问题2:基因法需要分表的一个数量和确定的一个东西(我的理解是分表的依据,例如大麦中是订单编号和用户id),但是正常的生产环境中是可能动态改变的,比如说需要动态扩容的话,怎么解决呢(例如当前有4个分表,但是现在需要扩充到8个分表),是使用双写吗?这个在扩容前就要考虑好能维持多少年内不需要再扩容。转转架构师在分库分表前,通过之前记录的数据增长量,做了256张表,能在7年内不需要再扩容,如果需要扩容的话,可以使用双写,新扩容表写的过程中,用新的分库分表算法问题3:如果在防止超卖的过程中,Redis不可用了,怎么解决我的理解:使用Redis集群和主从复制吗?因为Redis宕机的话数据库的数据也不能保证是最新的版本,所以得尽量保证Redis不宕机?肯定要使用redis集群模式,但可能会有主从延迟,导致从节点数据不是最新的,但关系不大。可以在用户生成订单后,修改数据库的座位和库存,然后用户支付后,再改数据库的座位和库存,每一步都做好验证。这样从节点的数据问题会降到最低。问题4:如果在当前的幂等验证逻辑中,有一个消息所对应的幂等标识符是不存在的,按照现有的逻辑是可以执行的,但是幂等验证之后的业务系统异常了,这个时候应该怎么处理呢(即通过了幂等的验证,但是后面的服务down掉了,比如说下游抛了一个异常出来)【没太明白应该回答什么,是指需要将幂等标识符重新进行设置吗】异常了就异常了呗,把这个请求的标识从redis中删除了,就像分布式锁时,业务异常也要执行解锁一样,让下一个请求进来正常执行,然后设置好标识位问题5:本地缓存为什么使用Caffine呢,为啥不用Guava因为caffine的性能要远高于Guava,没有其他复杂原因我的理解:查了下Caffine就是Guava改进而来的,可以这么说吗- Caffine在读写操作方面的性能更高,是基于异步的操作,将淘汰过期操作与读写进行分离- Caffine采用了一种结合 LRU、LFU的算法W-TinyLFU+,具有高命中率,低内存占用的特点
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