前言
每逢金九銀十 , 像作者這樣的IT碼農(nóng), 會(huì)按捺住內(nèi)心對(duì) 996 和 產(chǎn)品經(jīng)理 的一萬種臟話, 偷偷將手中的簡(jiǎn)歷更新, 投往互聯(lián)網(wǎng)各公司的HR手中 , 這時(shí)IT論壇里也熱鬧起來了, 各種大廠內(nèi)推和求內(nèi)推的帖子被頂?shù)幕馃? 有些幸運(yùn)的 碼農(nóng)拿到了些大廠的 面試邀請(qǐng), 想著大廠入職后誘人的福利, 翻倍的薪資, 不少年輕的碼農(nóng)不知不覺流下了口水, 興奮的徹夜難眠...
講個(gè)事, 我有個(gè)哥們叫張大胖也是 Java碼農(nóng), 上個(gè)月去某大廠面完試 , 去之前神采奕奕 的和我說"這個(gè)崗位的最低薪資就是他現(xiàn)在薪水的兩倍 , 笑著說: 等著哥們到時(shí)候進(jìn)某廠了, 給你內(nèi)推, 一起寫B(tài)ug."?這個(gè)星期五 張大胖喊我下班來他家吃羊肉火鍋, 一上桌看著大胖整個(gè)人垂頭喪氣的, 臉上寫滿了惆悵, 我趕緊給他把酒滿上, 招呼他吃菜, 酒過三巡, 我問張大胖 "上個(gè)月面的咋樣啊 ?" 他這時(shí)面露說道:?"我TM就面?zhèn)€中級(jí)工程師,去了先讓我做一堆看不懂的算法題, 然后來一個(gè)禿頭老大哥來面我, 據(jù)說都工作十多年了, 沒等我把項(xiàng)目邏輯講完就拿著簡(jiǎn)歷追問我技術(shù)棧底層實(shí)現(xiàn), 用了什么設(shè)計(jì)思想 balabala, 我硬撐著把肚子里的那點(diǎn)貨倒騰出來, 又被連環(huán)追問,感覺人都傻了, 哥們最近真倒霉能力被碾壓了!"?我說: "你在簡(jiǎn)歷中專業(yè)技能欄里寫的啥?" 大胖用手機(jī)把他的簡(jiǎn)歷發(fā)給我了, 專業(yè)技能欄足足寫了 10行, 前面都寫著精通. 我說 "這么多技術(shù)你都懂原理嗎? " 張大胖?jǐn)[了擺手,?"都是項(xiàng)目里用過的,用完早就忘了, 嘆了口氣又說 我啥時(shí)候才能和你一樣吊打面試官, 薪資翻倍啊!"?我喝了口酒笑著說 "我也就比你多做了點(diǎn)功課,來大胖我?guī)湍惴治龇治?"
看看張大胖的技術(shù)棧.
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大胖被面試官KO的真相
我曾經(jīng)也是作為過面試官,親歷過從約面試到發(fā)Offer的全過程, 負(fù)責(zé)任的講,?公司給你發(fā)面試邀請(qǐng)的這個(gè)環(huán)節(jié), 其實(shí)是因?yàn)槟愕暮?jiǎn)歷得到了HR + 你未來上司的初步認(rèn)同, 認(rèn)為你的簡(jiǎn)歷技能與當(dāng)前職位匹配,?面試這個(gè)環(huán)節(jié)本質(zhì)則是考察面試者與職位匹配度的高低, 基本的框架 CRUD 搬磚問題誰都會(huì)回答, 怎么能考察出面試者的真實(shí)水平, 從而優(yōu)中選優(yōu)呢?
大廠考察研發(fā)工程師都需要寫算法題, 考察面試者的基礎(chǔ)編程能力.
關(guān)于你的項(xiàng)目是什么個(gè)業(yè)務(wù)邏輯, 面試官一點(diǎn)都不關(guān)心, 面試官關(guān)注的是你對(duì)技術(shù)的追求, 是否深入了解項(xiàng)目中的技術(shù)原理, 是否有自學(xué)能力.
不要順著面試官的意思來, 在自己深入的技術(shù)上, 要主動(dòng)講源碼, 講思想, 挑逗面試官的好奇心, 從而抱得Offer歸.
一切的一切, 都說明一個(gè)問題, 面試前一定要做好秀面試官一臉的功課, 讓他抓著你的手求你明天來上班 , 而不是最后被面試官吊一頓,回家等通知, 面試的過程, 要變被動(dòng)為主動(dòng), 是你選擇Offer而不是Offer選擇你.
如何幫助張大胖反秀面試官一臉
日常刷LeetCode, 如果想進(jìn)大廠, 算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不能丟.
必須將寫在簡(jiǎn)歷上的技術(shù)棧底層搞懂個(gè)七七八八,能唬住人.
盡量聊面試官感興趣的話題, 將自身經(jīng)歷與職位要求上靠, 提高匹配度,
將面試時(shí)被問到回答的不滿意的問題,記錄成下面的問答式面試題集.
日常必須閱讀源碼, 比如 Spring IOC 理解等 (面試必問) , 面試問到 IOC, 就是你反殺面試官的開始 , 23333.
講講張大胖被問倒的面試底層面試題集
(題解來自于網(wǎng)絡(luò))
1.ES的倒排索引的底層?
ElasticSearch引擎把文檔數(shù)據(jù)寫入到倒排索引（Inverted Index）的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中柜砾，倒排索引建立的是分詞（Term）和文檔（Document）之間的映射關(guān)系湃望，在倒排索引中，數(shù)據(jù)是面向詞（Term）而不是面向文檔的痰驱。
一個(gè)倒排索引由文檔中所有不重復(fù)詞的列表構(gòu)成证芭，對(duì)于其中每個(gè)詞，有一個(gè)包含它的文檔列表 示例： 對(duì)以下三個(gè)文檔去除停用詞后構(gòu)造倒排索引
倒排索引-查詢過程
查詢包含“搜索引擎”的文檔
通過倒排索引獲得“搜索引擎”對(duì)應(yīng)的文檔id列表担映，有1废士，3 通過正排索引查詢1和3的完整內(nèi)容 返回最終結(jié)果 倒排索引-組成
單詞詞典（Term Dictionary）
倒排列表（Posting List）
單詞詞典（Term Dictionary）
單詞詞典的實(shí)現(xiàn)一般用B+樹，B+樹構(gòu)造的可視化過程網(wǎng)址:B+ Tree Visualization
倒排列表（Posting List）
倒排列表記錄了單詞對(duì)應(yīng)的文檔集合蝇完，有倒排索引項(xiàng)（Posting）組成 倒排索引項(xiàng)主要包含如下信息：
1.文檔id用于獲取原始信息
2.單詞頻率（TF官硝，Term Frequency），記錄該單詞在該文檔中出現(xiàn)的次數(shù)短蜕，用于后續(xù)相關(guān)性算分
3.位置（Posting）氢架，記錄單詞在文檔中的分詞位置（多個(gè)），用于做詞語搜索（Phrase Query）
4.偏移（Offset）朋魔，記錄單詞在文檔的開始和結(jié)束位置岖研，用于高亮顯示
B+樹內(nèi)部結(jié)點(diǎn)存索引，葉子結(jié)點(diǎn)存數(shù)據(jù)警检，這里的 單詞詞典就是B+樹索引孙援，倒排列表就是數(shù)據(jù)，整合在一起后如下所示
ES存儲(chǔ)的是一個(gè)JSON格式的文檔扇雕，其中包含多個(gè)字段拓售，每個(gè)字段會(huì)有自己的倒排索引
倒排索引的結(jié)構(gòu)
包含這個(gè)關(guān)鍵詞的document list
包含這個(gè)關(guān)鍵詞的所有document的數(shù)量：IDF（inverse document frequency）
這個(gè)關(guān)鍵詞在每個(gè)document中出現(xiàn)的次數(shù)：TF（term frequency）
這個(gè)關(guān)鍵詞在這個(gè)document中的次序
每個(gè)document的長(zhǎng)度：length norm
包含這個(gè)關(guān)鍵詞的所有document的平均長(zhǎng)度
倒排索引不可變的好處
不需要鎖，提升并發(fā)能力镶奉，避免鎖的問題
數(shù)據(jù)不變础淤，一直保存在OS Cache中，只要Cache內(nèi)存足夠
filter cache一直駐留在內(nèi)存腮鞍，因?yàn)閿?shù)據(jù)不變
可以壓縮，節(jié)省CPU和Io開銷
2.Dubbo和SpringCloud的區(qū)別, Dubbo 有什么致命缺點(diǎn)???
通訊協(xié)議上的區(qū)分
Dubbo由于是二進(jìn)制的傳輸莹菱，占用帶寬會(huì)更少.
SpringCloud是http協(xié)議傳輸移国，帶寬會(huì)比較多，同時(shí)使用http協(xié)議一般會(huì)使用JSON報(bào)文道伟，消耗會(huì)更大.
注冊(cè)中心上的區(qū)分
SpringCloud的接口協(xié)議約定比較自由且松散迹缀，需要有強(qiáng)有力的行政措施來限制接口無序升級(jí).
Dubbo 的致命缺點(diǎn)
Dubbo的開發(fā)難度較大使碾，原因是Dubbo的jar包依賴問題很多大型工程無法解決.
Dubbo 僅僅是微服務(wù)的一種框架,不是一套技術(shù)棧.
SpringCould-JHipster 微服務(wù)架構(gòu)
Dubbo 微服務(wù)架構(gòu)
3.Kafaka隊(duì)列底層原理
Kafka 是一個(gè)高吞吐量,分布式的發(fā)布-訂閱消息系統(tǒng);
生產(chǎn)者
Producer將消息發(fā)布到它指定的topic中,并負(fù)責(zé)決定發(fā)布到哪個(gè)分區(qū)。通常簡(jiǎn)單的由負(fù)載均衡機(jī)制隨機(jī)選擇分區(qū)祝懂，但也可以通過特定的分區(qū)函數(shù)選擇分區(qū)票摇。使用的更多的是第二種。
消費(fèi)者
發(fā)布消息通常有兩種模式：隊(duì)列模式（queuing）和發(fā)布-訂閱模式(publish-subscribe)砚蓬。隊(duì)列模式中矢门，consumers可以同時(shí)從服務(wù)端讀取消息，每個(gè)消息只被其中一個(gè)consumer讀到灰蛙；發(fā)布-訂閱模式中消息被廣播到所有的consumer中祟剔。Consumers可以加入一個(gè)consumer 組，共同競(jìng)爭(zhēng)一個(gè)topic摩梧，topic中的消息將被分發(fā)到組中的一個(gè)成員中物延。同一組中的consumer可以在不同的程序中，也可以在不同的機(jī)器上仅父。如果所有的consumer都在一個(gè)組中叛薯，這就成為了傳統(tǒng)的隊(duì)列模式，在各consumer中實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡笙纤。如果所有的consumer都不在不同的組中耗溜，這就成為了發(fā)布-訂閱模式，所有的消息都被分發(fā)到所有的consumer中粪糙。更常見的是强霎，每個(gè)topic都有若干數(shù)量的consumer組，每個(gè)組都是一個(gè)邏輯上的“訂閱者”蓉冈，為了容錯(cuò)和更好的穩(wěn)定性城舞，每個(gè)組由若干consumer組成。這其實(shí)就是一個(gè)發(fā)布-訂閱模式寞酿，只不過訂閱者是個(gè)組而不是單個(gè)consumer家夺。
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