美团
小象后台开发(校招全职,非实习)
拿到正式邮件offer了
泪了,接下来好好肝论文
楼主菜哭......希望能对大家有帮助......
时间轴
- 笔试(3-19) 1.8 / 5 (第1、2题)
- 一面(3-23)
- 二面(3-24)
- 三面(3-27)(应该是部门leader不在,临时找了HR来面一下)
- 四面(4-1)
- HR(4-4)
- offer call(4-6)
- 正式offer(4-8)
美团一面
- 介绍自己
- 项目
- 介绍项目(我写的一个辣鸡的秒模块,泪了)
- 怎么保证redis与Mysql的数据一致性(秒杀预热数据的一致性,就解释了不需要一致性,只保证Mysql库存正确即可之类的)
- 见你写了个加随机数预防缓存雪崩,解释一下
- 未改进和改进后的Jmter测试性能对比
- Redis
- 为什么选择Redis作为缓存?
- 为什么Redis的性能十分的高?
- 说一下单进程、单线程的Redis和你平时写的多线程程序的对比
- 如何保证Redis的高可用(哨兵、持久化策略RDB、AOF)
- 解释一下哨兵、RDB、AOF
- 主从一致性
- 大概答了在哨兵中RDB和AOF是怎么配合使用来保证主从一致
- 几个方面
- 从刚启动
- 主从同步
- 主掉线切换
- Redis数据淘汰策略
- 说一下分布式事务吗?
- 不太了解,所以大概答了思路:通过事务实现Mysql和Redis的同步修改,异常回滚啥的
- setnx是事务吗?
- 答了不是(不知道对不对),然后又说了一下Redis本身自带的事务(部分事务,非原子性)
- Mysql
- 解释一下事务
- 事务隔离级别
- 答了并发问题及其对应解决
- 答了RC和RR级别事务的实现:一致性视图、MVCC
- 为什么使用B+树作为索引(答了二叉树、B树、B+树的对比及其应用的优缺点)
- 聚簇索引和非聚簇索引的区别
- 答了聚簇索引:结构、建立(主键上建立、无主键则选择第一个唯一索引,若都没有主键和唯一索引则隐藏有一个字段实现聚簇索引)
- 非聚簇结构、回表问题
- 什么是最左匹配原则(答了:建立多列索引、多列索引顺序性和索引下推)
- Java
- Java是如何保证其安全性的
- 答了封装字段访问权限
- 答了C语言手动内存管理和JVM GC保证一定程度上的内存安全、内存不泄露
- 刚见你说了Java 内存泄漏问题,解释一下什么情况下会出现
- 答了强引用
- 答了线程池里的线程使用ThreadLocal 自己忘记回收、需要线程回收了才会回收占用的内存造成内存泄漏,如果***存很大会造成频繁的GC极大拖慢进程的速度
- 说一下BIO、NIO、AIO
- 答了区别、优点缺点、实现机制
- Java是如何保证其安全性的
- 手撕算法
- 一个数组找出出现次数最多的一个数,如果多个数出现的次数相同则输出第一个
- 生产者消费者(一对一)
- 平时怎么学习的
- 有什么需要问的吗?
面试官很nice,大概面了一个小时
挖槽。。。这也太快了,给我过了,明天下午4点二面
美团二面
面试官想到啥就问啥,不会的问题会去有引导你,面试的体验很不错,希望有三面。。。
- 手撕
- 10个多线程保证 i从0加到10 (差点翻车,主线程忙等另外10个线程完结)
- 反转链表
- 上台阶(n=80)
- 操作系统
- 常用的linux命令说一下
- 操作系统中的信号 和 信号量有什么关系
- epoll 和 Selector 有什么区别?
- 计算机网络
- 说一下拥塞控制
- 数据结构
- 说一下红黑树,你平时用的技术哪里用到了它
- 哈希表怎么处理冲突
- 项目
- 你把项目放到服务器上运行的时候有没有遇到什么问题?查看项目运行的状态怎么做?
- spring 和 springboot的关系你是怎么理解的
- Spring IOC和AOP说一下你的理解
- 为什么用消息队列
- 对于消息的重复消费你有什么设计方案吗?
- 最近有在学什么?平时是怎么学习的?
三面
233之前HR说是技术面试,怎么好像变成了HR面了...
- 介绍自己
- 说一下四种IO模型
- 平时怎么去学习的?
- 为什么你说学习了要去实践?
- 说一下的最大的优点和缺点
- 举一下你缺点的例子
- 相像一下几十年后是怎样的生活
- 你觉得最痛苦的一段时间
- 对你影响最大的一件事情
- 在安排活动的过程中有没有发生什么冲突?
- 你有什么崇拜的人吗?
- 你有什么想问的?
四面
应该是主管吧...
- 介绍学习过程和感悟
- 看你用过vue,介绍一下
- webpack打包工具介绍一下
- csrf攻击说一下
- 见你写了,了解python说一下
- 说一下python的yield的用法(不会=。=)
- 看你说对机器学习有了解,说一下学习经历(介绍了学习经历、还有机器学习、深度学习的相关知识:常机器学习常用算法、神经网络反向传播啥的、还有训练、网络优化损失函数啥的)
- 浮点数的立方(凉)(说了转成字符串然后模拟乘法计算)
- 某个数的开方(凉)(说了逼近,,,实际可以除2或者牛顿法...)
- 有什么想问的吗?比如业务、技术栈什么的?(问了业务和技术栈,面试官介绍了挺久的)
555菜哭了,希望有HR面.................
HR
HR正常问题:学校经历、性格、优点缺点、学习方法、与人相处、他人评价
写在最后
整个求职一路走来其实挺不容易的,最后能拿到满意的offer一半努力一半运气吧。最大的感触就是基础一定要打好了,算法很重要要好好学,要多刷题,不懂就多请教大佬。很多同学问我看了什么资料,上了什么课,其实我觉得左神的算法课就很好,适用于准备求职、算法基础比较好,缺乏系统化题目训练的同学,大家可以按需购买
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