哈啰出行-java开发工程师

一面:10.28 45min 八股+实习  软件研发中心-做营销相关业务

* 自我介绍
* 平时怎么学技术?源码看的多吗?
* 设计模式你了解哪些呢?
* 实习中用到设计模式的地方 具体讲一讲
* jdk中你了解到的设计模式
* 讲讲java的集合框架
* hashmap底层数据结构
* 除了拉链法还有什么方法解决hash冲突
* ThreadLocal的作用?
* ThreadLocal在平时使用的注意点
* jvm内存模型
* 实习项目的垃圾回收器
* CMS一般和哪个垃圾回收器配合使用
* CMS 和 ParNew 的组合 什么情况会触发fullgc
* G1主要的优化点
* 实习做过JVM调优吗?
* 线程池的常见参数
* 动态调整线程池怎么做呢?
* Redis常见的数据结构
* Redis缓存穿透
* Redis怎么实现分布式锁
* 怎么防止误删
* 比对和删除动作怎么保证原子性
* 项目怎么做的领域划分
* 有没有做防止超卖的一些措施?
* MQ具体在哪些点使用了?
* 实习中印象深刻的点 将具体怎么做的?

二面:11.05  40min多 基本都在问实习   感觉和面试官聊的挺投入挺好的 ,二面完反手就给我挂了。唉

* 自我介绍
* 介绍实习,每一段都挨着挨着问
* 实习项目中SaaS租户数据隔离是怎么实现的
* 对于SaaS版本的迭代,私有化客户怎么更新 新版本的功能
* 限流怎么做的
* 反问
全部评论
有手撕嘛
1 回复 分享
发布于 2024-11-15 18:48 河南
同部门 二面完一直没后续
1 回复 分享
发布于 2024-11-14 17:44 上海
挂了会有感谢信吗
1 回复 分享
发布于 2024-11-14 15:27 陕西
有没有拷打你实习具体做了哪些业务需求
1 回复 分享
发布于 2024-11-14 14:36 江苏
老哥是日常还是秋招
点赞 回复 分享
发布于 2025-01-03 00:23 上海

相关推荐

2025-12-21 12:15
门头沟学院 Java
1、常见的方案有数据库自增ID、UUID、Redis生成和雪花算法。实际分布式场景下,雪花算法更常用,它将ID分为时间戳、机器ID和序列号三部分,性能高且趋势递增。但要注意时钟回拨问题,可通过记录上次生成时间戳或使用扩展版算法解决。2、雪花算法的ID在时间戳维度是递增的,但同一毫秒多机器生成的ID可能乱序。如需严格单调递增,可用数据库号段模式:服务启动时申请一个ID范围,内存分配用完后再次申请,这样单服务内ID严格递增。3、redo log是InnoDB的物理日志,崩溃恢复时重放提交的事务;undo log记录数据修改前的状态,用于回滚和MVCC读;binlog是MySQL Server层的逻辑日志,用于主从同步和数据备份。4、主库将变更写入binlog,从库通过IO线程拉取binlog到relay log,再由SQL线程重放SQL实现同步。5、优化索引时要减少回表和利用覆盖索引。索引失效常见于:违反最左前缀、对索引列计算、类型转换、LIKE左模糊匹配、OR连接非索引列等情况。6、InnoDB索引用B+树实现,联合索引按字段从左到右排序。如果跳过左侧字段,因为b的值在全局无序,无法利用索引快速定位,导致失效。7、当元素少且小时,用压缩列表节省内存;当元素多或大时,自动转为 "跳跃表+字典" 组合。跳跃表负责按分值排序,支持高效范围查询;字典负责成员到分值的映射,实现O(1)快速查分数。这种设计平衡了内存与性能。8、跳表插入节点时,从最高层向右向下逐层搜索并记录小于目标的分值位置(update[]);随后随机生成新节点层高,创建节点并按层将其插入:每层链接到对应update[]节点之后,并指向其原后继;最后更新跳表的最大层高和节点总数,实现高效定位与平衡插入。9、Redis有6种淘汰策略,常用的是allkeys-lru和allkeys-lfu。LRU淘汰最近最少访问的,LFU淘汰访问频率最低的。LFU更适合长期热点场景,而LRU对突发流量更敏感。10、Redis用惰性删除+定期删除组合:访问key时检查过期,同时后台定期抽样清理过期key。当内存不足时,再根据淘汰策略主动删除数据。11、TCP通过滑动窗口实现流量控制:接收方在ACK包中携带窗口大小。发送方根据这个窗口动态调整发送数据量,避免接收方缓冲区溢出。
点赞 评论 收藏
分享
评论
6
48
分享

创作者周榜

更多
牛客网
牛客网在线编程
牛客网题解
牛客企业服务