临近年关,又到了面试求职高峰期,最近有很多网友都在求大厂面试题。正好我之前电脑里面有这方面的整理,于是就发上来分享给大家。 github.com/AweiLoveAndroid/CommonDevKnowledge ---- 主要分为以下几部分: (1)java面试题 (2)Android面试题 (3)混合开发面试题 (4) 列举java的集合以及集合之间的继承关系 集合类以及集合框架 容器类介绍以及之间的区别(容器类估计很多人没听这个词,Java容器主要可以划分为4个部分:List列表、Set集合、Map映射、工具类(Iterator 微信主页面的实现方式 微信上消息小红点的原理 CAS介绍(这是阿里巴巴的面试题,我不是很了解,可以参考博客: CAS简介) ---- 三、混合开发面试题 大厂除了技术深度之外,还要求你具备一些广度的知识
执行starut.bat 脚本启动。 启动过程中war 包会被自动解压装载。 但是我们在Eclipse 或idea 中启动WEB项目的时候 也是把War包复杂至webapps 目录解压吗?
在 BAT 某大厂深耕架构设计的八年,我亲手将一个日活千万级的超级 APP,从一个庞大而臃肿的单体架构,逐步拆分、演进成如今支撑着上百个业务、上千个服务的微服务集群。
享受到了阅读本文大概需要4分钟。 最近一张某社交软件上的截图传遍了朋友圈和微信群: 这哥们感叹IOS开发工程师的境遇每况愈下:多年前随便找工作、随便拿Offer,现在面试机会都很难找到。
当时高中生毕业培训个 IOS 就能进大厂,现在在网上发一个 IOS 的开发岗位,2个小时能收到四五百分简历。 并且其中有一半都是来自大厂,更有一些 6 年经验凌晨联系招聘,12K 就能入职工作。 目前来看,大厂普遍都不再尝试新业务了,创业公司也都死的差不多了,没死的也不敢大规模搞事情。 网上有一份今年已经停止运营的APP名单,这里面也只是罗列了一些曾经还挺有名的公司。 谁能预测到10年以后的情况,大厂裁员的时候也毫不手软,现在来看没有什么是稳定的。 但有一点肯定是对的。 任何时候都不要忘了提升自己,这样哪怕被裁员了,凭借着自身能力还是能找到一份工作的。
CAS(Compare And Swap) 3)无同步方案 可重入代码 使用Threadlocal 类来包装共享变量,做到每个线程有自己的copy 线程本地存储 多线程的安全机制:数据安全机制 2.4 Q4:
又到了面试求职高峰期,最近有很多网友都在求大厂面试题。正好我之前电脑里面有这方面的整理,于是就发上来分享给大家。 https://github.com/AweiLoveAndroid/CommonDevKnowledge 主要分为以下几部分: (1)java面试题 (2)Android面试题 (3)高端技术面试题 (4) 列举java的集合以及集合之间的继承关系 集合类以及集合框架 容器类介绍以及之间的区别(容器类估计很多人没听这个词,Java容器主要可以划分为4个部分:List列表、Set集合、Map映射、工具类(Iterator App中唤醒其他进程的实现方式 4 非技术性问题&HR问题汇总 这里整理的是一些与技术没有直接关系的面试题,但是能够考察你的综合水平,所以不要以为不是技术问题,就不看,往往有时候就是这样一些细节的题目被忽视
上次写这篇文章的时候也差不多是一年前了,这一年我兜兜转转从android到java又回到android,校招面了很多大厂,阿里、京东、小米、头条、知乎、腾讯、有赞,也收获了几个offer。 4.当Activity端向远端进行调用的时候,当前线程会挂起,当方法处理完毕才会唤醒。 如果你清楚Activity的4种launchMode,那么对这个概念应该不陌生。 4.多线程的意义在于一个应用程序中,有多个执行部分可以同时执行。 1.这种io才是异步的,2、3、4都是同步io,因为内核进行数据拷贝的过程都会让用户线程阻塞。
发送消息到消息队列 2)静态服务监听消息,把文章静态化,也就是生成html文件 3)在静态服务器上面安装一个文件同步工具,此工具的功能可以做到只同步有变动的文件,即做增量同步(老顾用久没用了,忘了工具的名称) 4) 4、同步工具的不稳定 因为文件一旦多之后,同步工具稳定性就出现了问题 这个方案应该是比较传统的(不推荐) 方案二:伪静态化 什么是伪静态? 此方案的核心思想 1)管理后台调用新闻服务创建文章成功后,发送消息到消息队列 2)缓存服务监听消息,把文章内容缓存到缓存服务器上面 3)用户发起请求,web服务器根据id,直接查询缓存服务器 4)获取数据返回给用户 总结: 方案三是比较完整的方案,很多大厂都在使用,能够承受亿级流量,但系统比较复杂。 如果对实时性要求不高,布局样式调整不频繁,可以考虑方案二,系统比较简单
左边子节点的数据小于父节点数据,右边子节点的数据大于父节点数据。如果col2是索引,查找索引为89的行元素,那么只需要查找两次,就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址。
对于Android开发,干上几年后,都要进阶,或者直接转行了。如果你还在干Android,想要进阶 对Framework的了解是必不可少的过程,下面就开始进入今天的主题吧。
系统开始是这样子的,一个 Tomcat 拖着一个 MySql 服务,跑在一个 2C 4G 的Linux服务器上,所有的请求都走 Tomcat,所有的查询都走 MySql,看起来像一句废话?
系统开始是这样子的,一个 Tomcat 拖着一个 MySql 服务,跑在一个 2C 4G 的Linux服务器上,所有的请求都走 Tomcat,所有的查询都走 MySql,看起来像一句废话?
5,000,000,000 * 64B ≈ 5GB * 64 = 320GB 由于内存大小只有 4G,因此,我们不可能一次性把所有 URL 加载到内存中处理。 题目4 题目描述 在 2.5 亿个整数中找出不重复的整数。注意:内存不足以容纳这 2.5 亿个整数。 首先将每个位都置 0: 0 0 0 0 0 0 0 0 然后遍历 5 个元素,首先遇到 6,那么将下标为 6 的位的 0 置为 1;接着遇到 4,把下标为 4 的位 的 0 置为 1: 0 0 0 假设 int 整数占用 4B,即 32bit,那么我们可以表示的整数的个数为 232。 4表示整数占用的4个字节)。
下面这个图,简单的展示了服务端研发可能使用服务组织方式和相关技术栈,后续会对所有技术栈和大厂使用场景一一简述。 ? 当然,这只是一个最基本的功能和原理展示,大厂们往往根据不同的在线使用场景会有很多优化和系统设计的考量。 常见的性能问题包括查询未命中索引而触发全表扫描;使用了聚合查询(group by)触发全表扫描等 还有,大厂特别是ToC常见的大厂,每天产生的业务数据异常的大,Mysql存储超过几千万性能会下降,所以需要使用分库分表的方式来解决海量数据场景下的存储问题 然而原生集群的方案,虽然简化了集群的设计,但是却增加了客户端的负担,需要客户端对Moved/ASK [4] 事件做封装处理,同时需要维护路由表提高访问效率,增加了客户端设计的复杂度。 所以大厂往往不会选择 Redis 原生的集群化方案,而是使用基于Proxy的集群化方案,业界比较知名开源 Proxy 有 Twemproxy 和 Codis [5],本文简要介绍下 Codis,实际上很多知名大厂的
4 去年有两段实习经历,分别是什么什么,大概说一下。 这样自我介绍说完大概就30秒左右,面试官也基本看完了简历,接下来面试官就可以开始提问了。 4 lock需要手动释放锁,否则会内存泄露。 5 sync底层使用系统调用,需要切换到内核态,而lock则使用aqs来实现。 1 前端做好请求拦截,时间到之前不提供链接 2 http访问做负载均衡 3 请求消息通过消息队列削峰和限流 4 通过缓存缓解数据库压力 5 数据库做主从和读写分离 看似复杂的题,只要你有一定积累,还是可以分点回答清楚的 4 学习和职业规划 平时怎么学习 遇到压力怎么处理 未来的职业规划 这方面也需要做准备,分点答题即可,对未来规划需要清晰,答到点子上。否则会扣分。
题记 git上发现了网友总结的Elasticsearch BAT大厂面试题。只有题目,部分有答案,但不全。 正好抽出一些时间一起梳理一下。 设计阶段调优 1)根据业务增量需求,采取基于日期模板创建索引,通过roll over API滚动索引; 2)使用别名进行索引管理; 3)每天凌晨定时对索引做force_merge操作,以释放空间; 4) …….. 1.2、写入调优 1)写入前副本数设置为0; 2)写入前关闭refresh_interval设置为-1,禁用刷新机制; 3)写入过程中:采取bulk批量写入; 4)写入后恢复副本数和刷新间隔 lucene从4+版本后开始大量使用的数据结构是FST。FST有两个优点: 1)空间占用小。通过对词典中单词前缀和后缀的重复利用,压缩了存储空间; 2)查询速度快。 4、elasticsearch是如何实现master选举的 面试官:想了解ES集群的底层原理,不再只关注业务层面了。
4 . 借力:数据上报用灯塔,崩溃上报用bugly,公司KM上很多经验,拿过来用。 安装包体积 1 . TINY压缩图片 2 .
感受下公司气氛,然后觉得干的累了基本上回归传统软件公司,虽然工资低点但起码不用整天加班到这么晚了,互联网公司加班加班是常态,不管你多大的公司,不会因为公司大小加班程度而减小,回归到题目的中心,程序员加入到bat
接下来,每天推送一道BAT的面试题,一般问到的这些知识点都是很重要的,所以知道的就再复习一下,不知道的希望这篇可以帮助到你。日积月累,你会在不知不觉中就步入机器学习的大门,并且越走越远。