简历是找工作的第一道“工序”，所以它的重要程度不言而喻。 一份好的简历往往是打开你通往理想工作大门的钥匙，而一份糟糕的简历则会白白断送你的面试机会。那么，面试官最反感什么样的简历呢？让我们一起来看看。 1.简历布局和格式混乱 面试官最难忍受的就是应聘者简历布局和格式的混乱，这就好比要你去一个垃圾场相亲一样，让人非常难以接受。 所以，当面试官看到应聘者简历布局和格式混乱时，往往就没有兴趣和心思看里面写的内容了。例如，这样格式的简历：   没有人有义务通过你邋遢的外表，去发现你内在的优秀。  2.内容过多且毫无重点 简历中的内容很忌讳：要么缺少重要的个人信息（如联系方式、教育背景等），要么包含过多...

大部分同学可能都有这样一种感受：“9 月份还没有拿到笔试和面试呢，这就到 10 月了？”。的确如此，并且大部分同学可能都是这个情况。那今天咱们就来分析一下为什么会出现这个问题？接下来要怎么做才能拿到 Offer？ 为什么还没有面试？ 9 月份之所以没有面试机会的主要原因有这么几个：  9~10 月份假期太多：9 月份假期就占了总时间的 1/3，这还不算国庆的 7 天假，假期绝大部分公司是不会进行招聘，如下图所示：    公司招人顺序：公司招人的顺序是“学历 > 实习经历 > 专业技术”，所以在秋招前一段时间公司会优先面试学历好的、有实习经历的以及技术比较好的同学，所以大部分同学的面...

“IO 多路复用”是编程中常见的技术词汇，使用这种技术的框架有很多，如，Redis、Kafka、Netty、Nginx 中都用到了此技术。那问题来了，什么是 IO 多路复用？它的具体实现技术有哪些？这些技术之间有什么区别？今天我们就来简单的探讨一下。 1.什么是IO多路复用？  IO 多路复用技术是一种允许单个线程管理多个网络连接的技术，它使得服务器能够高效地处理大量的并发连接而不需要为每个连接创建一个独立的线程或进程。   想象如果客户端有成千上万个的情况下，那么非 IO 多路复用就会有成千上万个线程，那么就会发生 IO 过度争抢和多线程切换的问题，因为 CPU 资源只有几个，而要执行的线程...

谈起“布隆过滤器”相信大家都不陌生，它也算日常面试中的常见面试题了。例如，当面试官在问到 Redis 模块的相关问题时，可能会问到缓存穿透（Redis 四大经典问题之一），而缓存穿透的经典解决方案之一，则是“布隆过滤器”。 但是，对于布隆过滤器是什么？以及布隆过滤器的实现原理？相信大部分同学都能回答个七七八八。当如果被问道：项目当中是如何实现布隆过滤器的？这个时候大部分同学就又回答不上来了，所以今天咱们就来探讨一下这个问题。 1. 什么是布隆过滤器？  布隆过滤器（Bloom Filter）是一种高效的数据结构，由布隆在 1970 年提出。它主要用于判断一个元素可能是否存在于集合中，其核心特性...

分布式锁（Distributed Lock）是一种用于分布式系统中的同步机制，主要是为了防止分布式系统中，多个服务实例同时操作一个共享资源所带来的并发安全问题。  分布式锁确保在同一时间只有一个实例操作共享资源，从而保证了数据的安全性。  1.分布式锁实现方案 分布式锁的实现方案有多种，例如以下这几种：  基于数据库实现分布式锁：可以通过数据库的乐观锁或悲观锁实现分布式锁，但是由于数据库的 IO 操作比较慢，不适合高并发场景。 基于 Zookeeper 实现分布式锁：Zookeeper 是一个高可用性的分布式协调服务，可以通过它来实现分布式锁。但是使用 Zookeeper 需要部署额外的服务，...

在 MySQL 中，GROUP BY 和 DISTINCT 都是用来处理查询结果中的重复数据，并且在官方的描述文档中也可以看出：在大多数情况下 DISTINCT 是特殊的 GROUP BY，如下图所示：   官方文档地址：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/distinct-optimization.html  但二者还是有一些细微的不同，接下来一起来看。 1.DISTINCT 介绍  用途：DISTINCT 用于从查询结果中去除重复的行，确保返回的结果集中每一行都是唯一的。 语法：通常用于 SELECT 语句中，紧跟在 SELECT 关键字之后。例...

今天有位同学问了磊哥一个问题，大概的意思是“单核服务器可以不加锁吗？”，我觉得很有意思，所以在这里就和各位探讨一下：  1. 问题答案 先说我的理解，单核服务器仍然需要加锁。  因为在单核服务器上也会有线程切换，如果不加锁，那么线程切换后，另一个线程就可以访问其他线程未操作完的共享变量，这就会导致操作的共享变量发生数据覆盖的问题，所以是需要加锁。  例如，以下案例，线程 T1 和线程 T2 都要执行 i++ 操作，i 的初始值为 0，所以正确的执行结果应该是 2。但如果不加锁，即使在单核服务器下也会造成数据覆盖问题，最终的执行结果为 1 的情况，具体执行流程如下：  2. 原因分析 因为 i+...

首先，这个问题考察的是你对线程池 execute 方法和 submit 方法的理解，在 Java 线程池的使用中，我们可以通过 execute 方法或 submit 方法给线程池添加任务，但如果线程池中的程序在执行时，遇到了未处理的异常会怎么呢？接下来我们一起来看。 1.execute方法 execute 方法用于提交一个不需要返回值的任务给线程池执行，它接收一个 Runnable 类型的参数，并且不返回任何结果。 它的使用示例代码如下： import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Execu...

对于我们使用的线程池 ThreadPoolExecutor 来说，停止线程池的方法有以下两个：  shutdown()：优雅的关闭线程池，即不再接受新任务，但会等待已提交任务（包括正在执行的任务和在队列中等待的任务）执行完毕。等待所有任务都执行完毕后，线程池才会进入终止状态。 shutdownNow()：尝试停止所有正在执行的任务，并返回等待执行的任务列表。正在执行的任务可能会被中断，适用于需要立即停止线程池，但不关心正在执行的任务是否立即完成的情况下。  1.代码演示 下面通过代码案例，咱们来了解一下 shutdown() 和 shutdownNow() 方法的具体使用。 1.1 shutd...

任务编排（Task Orchestration）是指管理和控制多个任务的执行流程，确保它们按照预定的顺序正确执行。 1.为什么需要任务编排？ 在复杂的业务场景中，任务间通常存在依赖关系，也就是某个任务会依赖另一个任务的执行结果，在这种情况下，我们需要通过任务编排，来确保任务按照正确的顺序进行执行。 例如，以下任务的执行顺序：  其中，任务二要等任务一执行完才能执行，而任务四要等任务二和任务三全部执行完才能执行。 2.任务编排实现 任务编排和控制的主要手段有以下：  Future CompletableFuture CountDownLatch Semaphore CyclicBarrier  ...

在 MySQL 中，limit X,Y 的查询中，X 值越大，那么查询速度也就越慢，例如以下示例：  limit 0,10：查询时间大概在 20 毫秒左右。 limit 1000000,10：查询时间可能是 15 秒左右（1秒等于 1000 毫秒），甚至更长时间。  所以，可以看出，limit 中 X 值越大，那么查询速度都越慢。 这个问题呢其实就是 MySQL 中典型的深度分页问题。那问题来了，为什么 limit 越往后查询越慢？如何优化查询速度呢？ 为什么limit越来越慢？ 在数据库查询中，当使用 LIMIT x, y 分页查询时，如果 x 值越大，查询速度可能会变慢。这主要是因为数据库...

Lambda 表达式是 Java 8 引入的一种简洁的表示匿名方法的方式，使用它可以用于替代某些匿名内部类对象，从而让程序更简洁，可读性更好。但 Lambda 表达式的底层是如何实现的呢？接下来我们一起来看。 1.未Lambda表达式 未使用 Lambda 表达式之前，我们创建一个线程，可以这样写： Thread t1 = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("t1"); } }); t1.start();  其中 Runnable 匿名内部类，查看 Run...

Java 是值传递还是引用传递？这是 Java 中比较基础的一道常见面试题，但对于这道问题的大部分答案都是错的，大部人会这样回答这个问题：  在 Java 中，如果传递的是基本数据类型，那么就是值传递；而如果传递的是对象或数组的话，那么就是引用传递。  然而，这个答案是错的！ 定义描述 值传递和引用传递是编程中参数传递给方法时的两种方式，它们的定义如下：  值传递（Pass by Value）：在值传递中，实际参数的值被复制一份，然后将这份复制的值传递给函数或方法的相应参数。因此，函数或方法内对参数所做的任何修改都不会影响到实际参数的值。 引用传递（Pass by Reference）：在引用...

Kafka 以其高吞吐量、低延迟和可扩展性而备受青睐。无论是在实时数据分析、日志收集还是事件驱动架构中，Kafka 都扮演着关键角色。 但是，如果 Kafka 使用不当，也可能会面临性能瓶颈，影响系统的整体效率。所以，了解如何提升 Kafka 的运行效率？对于生产环境的使用和面试都是至关重要的。 那么，提升 Kafka 性能的有效手段都有哪些呢？接下来，我们一起来看。 性能调优主要手段 Kafka 性能调优的主要手段有以下几个：  分区扩展 消息批发送（重要） 消息批获取（重要） 配置调优 JVM 调优   1.分区扩展 在 Kafka 架构中，使用多分区（Partition）来实现数据分片功...