智能信息-推荐架构一面

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

- [x] 实习内容：1. 详细解释是如何通过三级存储、两级缓存的架构扛住近70万QPS的2. 追问为什么在SDK中自建本地缓存，而不是直接依赖公司内部的成熟组件（如K-Conf）3. 阐述B端管理系统（名单表、对象表、模板表）的库表设计，特别是对象唯一标识（三字段联合索引）的设计原因4. 详细解释如何保证数据库、Redis等多处数据的一致性，追问在天级别对账中如何处理数据版本冲突问题（版本号机制）5. 探讨该系统向其他业务线（如商业化、主站）推广时需要考虑的因素，以及当前方案在通用性上还有哪些可提升的空间- [x] 八股文：6. 列举通用的MySQL慢查询优化手段有哪些7. 追问为什么数据库...

📍面试公司：阿里智能信息🕐面试时间：9.10 一面 隔天挂💻面试岗位：后端开发❓面试问题：1.自我介绍2.实习拷打。3.函数体内有两个for循环为超大数组定义变量，第一次循环时间花费远大于第二次，为什么？4.输入一个文件，文件中全是杭州电话号码，格式：0571-12345678，且号码不会重复出现，目标输出一个新文件，保证号码有序，可用内存12MB，且只能写一次，你会怎么做？5.算法题：检测输入的字符串是否为合法的ipv4，严格要求仅遍历一次。🙌面试感想：hard

1.拷打实习，最优挑战性的点是什么2.对于整体系统稳定性保障，需要考虑哪些点？3.负载均衡有哪些实现方式4.场景题：朋友圈功能的实现：数据上传，查询历史朋友圈，从数据库表设计和服务层两方面思考。5.分布式环境怎么生成唯一标识6.如何优化查询效率7.CDN原理8.缓存如何更新，怎么设计，优缺点9.手撕：无