欢聚集团shopline测开二面

这个问题的话基本上也是根据业务场景深挖,然后一些性能场景,如果有问题 怎么根因分析,然后问了一个八股问题,就是full gc和young gc的问题,这个jvm的我都没背多少,然后被问到了,然后我说了一下常见的垃圾回收机制,然后还问了一下怎么sql分页进行查询。这一块儿我也不知道,然后的话问了一下怎么对风控场景进行校验,然后如果说对线上问题的解决,然后定时巡检做了哪些工作,基本上还是一些业务场景的询问,然后八股相对来说少一些,基本上还是问你的简历,然后有一些前端知识的了解什么的,然后还问了一下怎么做一些场景设计,如果说遇到一些消息丢失,消息重复,消息有序性的这些业务场景的校验。然后问我会不会go,这个go确实不会。然后问了一下我的期望薪资,然后我说了一下我的期望,最后我反问,问了一下。电商业务的战略规划以及测试的空缺需求,以及稳定性怎么样,然后他也问了一下我能不能接受广州。最后我还是表达了一下我的意向,还是挺想去的。还问了下装饰器 印象深刻的 有成就感的bug  能接受的工作强度
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加油,祝好运🙏
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发布于 06-17 18:22 广东
欢聚的校招能有20k+吗,如果有的话,广州还是很舒服的
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发布于 06-17 16:31 湖北
mark学习了
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发布于 昨天 09:49 北京
技术问题简要回答 1. Full GC 和 Young GC 的区别 - Young GC:针对新生代(Eden+Survivor),回收存活时间短的对象,频率高、耗时短。 - Full GC:针对整个堆(新生代+老年代),回收存活时间长的对象,触发条件包括老年代空间不足、永久代(元空间)溢出等,频率低、耗时长,应尽量减少。 2. SQL 分页查询实现 - 基础方式: LIMIT offset, size (如  SELECT * FROM table LIMIT 100, 20  表示从第101条开始取20条)。 - 优化场景: - 大偏移量(如  LIMIT 10000, 20 )时性能差,可通过子查询或主键定位优化,例如:  SELECT * FROM table WHERE id > 10000 LIMIT 20 。 3. 风控场景校验逻辑 - 核心维度:用户行为(如登录频率、交易地点变化)、设备指纹(终端唯一性)、交易特征(金额阈值、频次)、历史黑名单等。 - 实现方式:规则引擎(预定义阈值)+ 机器学习(异常检测模型),实时拦截高风险请求。 4. 线上问题根因分析流程 1. 复现与定位:通过日志(ERROR堆栈)、监控指标(CPU/内存/接口耗时)确定问题模块。 2. 排查方向:代码逻辑错误、资源瓶颈(如数据库连接池满)、配置错误(如超时参数)、外部依赖故障。 3. 临时解决方案:降级非核心功能、重启服务、调整参数;长期方案需修改代码或优化架构。 5. 定时巡检工作内容 - 系统状态:服务器CPU/内存/磁盘使用率、JVM垃圾回收频率、数据库慢查询日志。 - 服务健康:接口成功率、消息队列积压量、缓存命中率。 - 数据一致性:定时对账(如订单状态与支付状态匹配),异常时触发告警。 6. 消息队列场景设计(丢失/重复/有序性) - 防丢失:生产者 acks=all +重试,消费者手动提交偏移量; - 防重复:生产者幂等性+事务,消费者业务层去重(如唯一订单号); - 有序性:同一业务ID的消息发送到同一分区,消费者单线程处理该分区消息。
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发布于 06-17 16:25 广东
我之前实习就在shopline测开的,入职的话是做哪个域来着
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发布于 昨天 00:08 广东
白薯哥加油
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发布于 06-17 19:05 江苏
大佬
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发布于 06-17 16:10 山东

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