蚂蚁一面

⼀⾯就做了⼀道算法题,要求两⼩时内完成,给了⻓度为N的有重复元素的数组,要求输出第10⼤的数。典型的TopK问题,快排算法搞定。算法题要注意的是合法性校验、边界条件以及异常的处理。另外,如果要写测试⽤例,⼀定要保证测试覆盖场景尽可能全。加上平时刷刷算法题,这种考核应该没问题的。

蚂蚁二面

  • ⾃我介绍下呗
  • 开源项⽬贡献过代码么?(Dubbo提过⼀个打印accesslog的bug算么)
  • ⽬前在部⻔做什么,业务简单介绍下,内部有哪些系统,作⽤和交互过程说下
  • Dubbo踩过哪些坑,分别是怎么解决的?(说了异常处理时业务异常捕获的问题,⾃定义了⼀个异常拦截器)
  • 开始进⼊正题,说下你对线程安全的理解(多线程访问同⼀个对象,如果不需要考虑额外的同步,调⽤对象的⾏为就可以获得正确的结果就是线程安全)
  • 事务有哪些特性?(ACID)
  • 怎么理解原⼦性?(同⼀个事务下,多个操作要么成功要么失败,不存在部分成功或者部分失败的情况)
  • 乐观锁和悲观锁的区别?(悲观锁假定会发⽣冲突,访问的时候都要先获得锁,保证同⼀个时刻只有线程获得锁,读读也会阻塞;乐观锁假设不会发⽣冲突,只有在提交操作的时候检查是否有冲突)这两种锁在Java和MySQL分别是怎么实现的?(Java乐观锁通过CAS实现,悲观锁通过synchronize实现。mysql乐观锁通过MVCC,也就是版本实现,悲观锁可以通过select… forupdate加上排它锁)
  • HashMap为什么不是线程安全的?(多线程操作⽆并发控制,顺便说了在扩容的时候多线程访问时会造成死锁,会形成⼀个环,不过扩容时多线程操作形成环的问题再JDK1.8已经解决,但多线程下使⽤HashMap还会有⼀些其他问题⽐如数据丢失,所以多线程下不应该使⽤HashMap,⽽应该使⽤ConcurrentHashMap)怎么让HashMap变得线程安全?(Collections的synchronize⽅法包装⼀个线程安全的Map,或者直接⽤ConcurrentHashMap)两者的区别是什么?(前者直接在put和get⽅法加了synchronize同步,后者采⽤了分段锁以及CAS⽀持更⾼的并发)
  • jdk1.8对ConcurrentHashMap做了哪些优化?(插⼊的时候如果数组元素使⽤了红⿊树,取消了分段锁设计,synchronize替代了Lock锁)为什么这样优化?(避免冲突严重时链表多⻓,提⾼查询效率,时间复杂度从O(N)提⾼到O(logN))
  • redis主从机制了解么?怎么实现的?
  • 有过GC调优的经历么?(有点虚,答得不是很好)
  • 有什么想问的么?

蚂蚁三面

  • 简单⾃我介绍下
  • 监控系统怎么做的,分为哪些模块,模块之间怎么交互的?⽤的什么数据库?(MySQL)使⽤什么存储引擎,为什么使⽤InnnoDB?(⽀持事务、聚簇索引、MVCC)
  • 订单表有做拆分么,怎么拆的?(垂直拆分和⽔平拆分)
  • ⽔平拆分后查询过程描述下
  • 如果落到某个分⽚的数据很⼤怎么办?(按照某种规则,⽐如哈希取模、range,将单张表拆分为多张表)
  • 哈希取模会有什么问题么?(有的,数据分布不均,扩容缩容相对复杂 )
  • 分库分表后怎么解决读写压⼒?(⼀主多从、多主多从)
  • 拆分后主键怎么保证位置?(UUID、Snowflake算法)
  • Snowflake⽣成的ID是全局递增唯⼀么?(不是,只是全局唯⼀,单机递增)
  • 怎么实现全局递增的唯⼀ID?(讲了TDDL的⼀次取⼀批ID,然后再本地慢慢分配的做法)
  • Mysql的索引结构说下(说了B+树,B+树可以对叶⼦结点顺序查找,因为叶⼦结点存放了数据结点且有序)
  • 主键索引和普通索引的区别(主键索引的叶⼦结点存放了整⾏记录,普通索引的叶⼦结点存放了主键ID,查询的时候需要做⼀次回表查询)⼀定要回表查询么?(不⼀定,当查询的字段刚好是索引的字段或者索引的⼀部分,就可以不⽤回表,这也是索引覆盖的原理)
  • 你们系统⽬前的瓶颈在哪⾥?
  • 你打算怎么优化?简要说下你的优化思路
  • 有什么想问我么?

蚂蚁四面

  • 介绍下⾃⼰
  • 为什么要做逆向?
  • 怎么理解微服务?
  • 服务治理怎么实现的?(说了限流、压测、监控等模块的实现)
  • 这个不是中间件做的事么,为什么你们部⻔做?(当时没有单独的中间件团队,微服务刚搞不久,需要进⾏监控和性能优化)
  • 说说Spring的⽣命周期吧
  • 说说GC的过程(说了young gc和full gc的触发条件和回收过程以及对象创建的过程)
  • CMS GC有什么问题?(并发清除算法,浮动垃圾,短暂停顿)
  • 怎么避免产⽣浮动垃圾?(记得有个VM参数设置可以让扫描新⽣代之前进⾏⼀次young gc,但是因为gc是虚拟机⾃动调度的,所以不保证⼀定执⾏。但是还有参数可以让虚拟机强制执⾏⼀次young gc)
  • 强制young gc会有什么问题?(STW停顿时间变⻓)
  • 知道G1么?(了解⼀点 )
  • 回收过程是怎么样的?(young gc、并发阶段、混合阶段、full gc,说了Remember Set)
  • 你提到的Remember Set底层是怎么实现的?
  • 有什么想问的么?

⼩结

蚂蚁⾯试⽐较重视基础,所以Java那些基本功⼀定要扎实。蚂蚁的⼯作环境还是挺赞的,因为我⾯的是稳定性保障部⻔,还有许多单独的⼩组,什么三年1班,很有⻘春的感觉。⾯试官基本⽔平都⽐较⾼,基本都P7以上,除了基础还问了不少架构设计⽅⾯的问题,收获还是挺⼤的。

拼多多

  • ⾯试前
  • ⼀⾯
  • ⼆⾯
  • 三⾯
  • ⼩结

⾯试前

⾯完蚂蚁后,早就听闻拼多多这个独⻆兽,决定也去⾯⼀把。⾸先我在脉脉找了⼀个拼多多的HR,加了微信聊了下,发了简历便开始我的拼多多⾯试之旅。这⾥要⾮常感谢拼多多HR⼩姐姐,从⾯试内推到offer确认⼀直都在帮我,⼈真的很nice。

拼多多一面:

  • Java中的HashMap、TreeMap解释下?(TreeMap红⿊树,有序,HashMap⽆序,数组+链表)
  • TreeMap查询写⼊的时间复杂度多少?(O(logN))
  • HashMap多线程有什么问题?(线程安全,死锁)怎么解决?( jdk1.8⽤了synchronize + CAS,扩容的时候通过CAS检查是否有修改,是则重试)重试会有什么问题么?(CAS(Compare And Swap)是⽐᫾和交换,不会导致线程阻塞,但是因为重试是通过⾃旋实现的,所以仍然会占⽤CPU时间,还有ABA的问题)怎么解决?(超时,限定⾃旋的次数,ABA可以通过原理变量AtomicStampedReference解决,原理利⽤版本号进⾏⽐᫾)超过重试次数如果仍然失败怎么办?(synchronize互斥锁)
  • CAS和synchronize有什么区别?都⽤synchronize不⾏么?(CAS是乐观锁,不需要阻塞,硬件级别实现的原⼦性;synchronize会阻塞,JVM级别实现的原⼦性。使⽤场景不同,线程冲突严重时CAS会造成CPU压⼒过⼤,导致吞吐量下降,synchronize的原理是先⾃旋然后阻塞,线程冲突严重仍然有向滔的吞吐量,因为线程都被阻塞了,不会占有CPU )
  • 如果要保证线程安全怎么办?(ConcurrentHashMap)
  • ConcurrentHashMap怎么实现线程安全的?(分段锁)
  • get需要加锁么,为什么?(不⽤,volatile关键字)
  • volatile的作⽤是什么?(保证内存可⻅性)
  • 底层怎么实现的?(说了主内存和⼯作内存,读写内存屏障,happen-before,并在纸上画了线程交互图)
  • 在多核CPU下,可⻅性怎么保证?(思考了⼀会,总线嗅探技术)
  • 聊想聊,系统之间是怎么交互的?
  • 系统并发多少,怎么优化?
  • 给我⼀张纸,画了⼀个九⽅格,都填了数字,给⼀个MN矩阵,从1开始逆时针打印这MN个数,要求时间复杂度尽可能低(内⼼OS:之前貌似碰到过这题,最优解是怎么实现来着)思考中。。。
  • 可以先说下你的思路(想起来了,说了什么时候要变换⽅向的条件,向右、向下、向左、向上,依此循环)
  • 有什么想问我的?

拼多多二面:

  • ⾃我介绍下
  • ⼿上还有其他offer么?(拿了蚂蚁的offer)
  • 部⻔组织结构是怎样的?(这轮不是技术⾯么,不过还是⽼⽼实实说了)
  • 系统有哪些模块,每个模块⽤了哪些技术,数据怎么流转的?(⾯试官有点秃顶,⼀看级别就很⾼)给了我⼀张纸,我在上⾯简单画了下系统之间的流转情况
  • 链路追踪的信息是怎么传递的?(RpcContext的attachment,说了Span的结构:parentSpanId +curSpanId)
  • SpanId怎么保证唯⼀性?(UUID,说了下内部的定制改动)
  • RpcContext是在什么维度传递的?(线程)
  • Dubbo的远程调⽤怎么实现的?(讲了读取配置、拼装url、创建Invoker、服务导出、服务注册以
  • 及消费者通过动态代理、filter、获取Invoker列表、负载均衡等过程(哗啦啦讲了10多分钟),我可以喝⼝⽔么
  • Spring的单例是怎么实现的?(单例注册表)
  • 为什么要单独实现⼀个服务治理框架?(说了下内部刚搞微服务不久,主要对服务进⾏⼀些监控和性能优化)
  • 谁主导的?内部还在使⽤么?
  • 你向有想过怎么做成通航么?
  • 有什么想问的么?

拼多多三面:

⼆⾯⽼⼤⾯完后就直接HR⾯了,主要问了些职业发展、是否有其他offer、以及⼊职意向等问题,顺便说了下公司的福利待遇等,都⽐较常规啦。不过要说的是⼿上有其他offer或者⼤⼚经历会有⼀定加分

拼多多的⾯试流程就简单许多,毕竟是⼀个成⽴四年多的公司。⾯试难度中规中矩,只要基础扎实应该不是问题。但不得不说⼯作强度很⼤,开始⾯试前HR就提前和我确认能否接受这样强度的⼯作,想来的⽼铁还是要做好准备

总结

三个工作日收到了offer,头条面试体验还是很棒的,这次的头条面试好像每面技术都问了我算法,然后就是中间件、MySQL、Redis、Kafka、网络等等。

如果你对下面我说的这些笔记感兴趣,可以点赞+关注后,戳这里即可免费领取

  • 第一个是算法

关于算法,我觉得最好的是刷题,作死的刷的,多做多练习,加上自己的理解,还是比较容易拿下的。

而且,我貌似是将《算法刷题LeetCode中文版》、《算法的乐趣》大概都过了一遍,尤其是这本

《算法刷题LeetCode中文版》总共有15个章节:编程技巧、线性表、字符串、栈和队列、树、排序、查找、暴力枚举法、广度优先搜索、深度优先搜索、分治法、贪心法、动态规划、图、细节实现题

《算法的乐趣》共有23个章节:

  • 第二个是Redis、MySQL、kafka(给大家看下我都有哪些复习笔记)

基本上都是面试真题解析、笔记和学习大纲图,感觉复习也就需要这些吧(个人意见)

  • 第三个是网络(给大家看一本我之前得到的《JAVA核心知识整理》包括30个章节分类,这本283页的JAVA核心知识整理还是很不错的,一次性总结了30个分享的大知识点)

个人意见)

[外链图片转存中…(img-a8bdONHg-1627550118725)]

  • 第三个是网络(给大家看一本我之前得到的《JAVA核心知识整理》包括30个章节分类,这本283页的JAVA核心知识整理还是很不错的,一次性总结了30个分享的大知识点)

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