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八股霸霸代码渣渣
编辑于 2021-01-11 00:39
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腾讯pcg部门小世界后台go后台开发 hr面挂

一面:
两个算法题:
1、青蛙跳台阶
2、判断是否是闭合括号(变种)
写完就过了

二面:
1、介绍项目
2、谈到springdataJPA进行分页和内存分页,问使用场景?为啥c端业务不推荐使用内存分页?
3、如果是springdatajpa的分页,分页的结果根据时间排序,假设这个时间被修改了,导致用户查询的结果中,某条或某些记录会发生变化怎么办?额。。缓存吧。
4、如果是缓存,每隔10分钟进行存储,那假设有个用户12:00查了一次数据,过了20分钟又来查,怎么办?没答上,面试官提示分片解决,打标记返回给前端,去对应分片取??
5、kafka通常用来解决什么问题,你们公司为什么用kafka解决的什么问题?解决连表查询问题,异步解耦。连表查询有什么问题?
6、kafka和rabbitMq、rocketMQ有什么区别?rabbitMq吞吐量没kakfa大,rocketMq支持事务。
7、kafka为啥吞吐量大啊?答分区啊、消费者组啊。。。。架构讲了下,balabala
8、如果消费者组里某个消费者所在节点宕机怎么办啊?再均衡。介绍再均衡的过程。
9、如果好几个消费者节点都宕机都宕机了怎么办?
10、kafka使用起来有什么问题?介绍了下异步发送的时候有延迟问题。怎么办呢?讲了2个我想的方案。还有其他的问题吗,不知道了。
11、http协议,有什么特点,位于哪一层?拥塞机制和限流机制知道吗?介绍一下。
12、tcp三次握手,两个socket发送的数据包里有什么啊?为什么seq是随机生成的值,不是从0开始?
13、怎么保障http协议的安全性啊,如果不用https,怎么保障啊。不知道。。
14、redis集群的方案,一主多从有什么问题,主从上存的数据都一样吗?从怎么获取数据的?
15、linux操作系统了解吗?不太了解

三面、四面面经(记不太清了,所以合在一起写自己有印象的,当天面试有6场)
1、kafka何时会变慢?
2、领域事件框架在使用时,如果在业务处理完成,发送领域事件对象之前,该服务部署的节点突然宕机,不考虑分布式事务的方案,如何保证一致性或者最终一致性?
3、kafka有什么缺点?
4、rabbitMQ了解吗,介绍一下有哪几种策略?和kafka相比优缺点如何?
5、kafka使用时如何保证生产者发送消息幂等,消费幂等呢?
6、kafka保证全局有序有几种方案?什么业务场景需要保证全局有序?
7、kafka有没有事务?没有事务的话要怎么解决?kafka的事务是怎么实现的?具体说一说?使用场景呢?
8、redis的有什么集群化方案?哨兵和集群有什么区别?主从模式,主和从上存储的数据一致吗?从怎么同步数据的?一主多从有什么缺点?redis单节点可以扛住多少qps?
9、spark的内存模型了解吗?
10、在etl相关的架构选型中,我的简历中提到的项目,数据链路是消息队列在上游,中游是sparkStreaming/flink,下游是mongo/kafka。那么sparkStreaming/flink可以在消息队列上游吗?
为什么消息队列下游要是sparkStreaming/flink,如果是一个普通的消费者可以吗?这两种架构选型有什么区别,适合什么业务场景?
11、分布式事务了解吗?有哪几种解决方案?
12、Map接口有哪些实现类?List/Set/Map接口都有对应的AbstrectXXX实现类,这是什么设计模式?为什么这样设计?
13、https的原理?客户端服务端分别使用的是非对称加密还是对称加密?为什么要数字证书,验证什么的?
14、做的项目中,有一个数据迁移的任务,需要将hbase中某张表里取到的数据,通过Http请求的方式同步到hbase的另一张表。由于使用http协议进行传输数据,一行数据就分配一个http连接对象
进行传输数据太损耗性能,因此使用foreachPartition算子,每若干行数据使用一个http连接对象。那么除了这种方案,你有什么更好的方式实现?
15、上家公司在权限与账户技术组,但我做的是业务相关的,面试官问那么如果要你实现一个登录功能(包含权限验证、接口幂等性、一键登录等功能),并且要微服务的方式分布式部署,要使用多少台机器?怎么设计?
16、hashmap如何解决hash冲突的?链表何时替换成红黑树?源码里是哪个方法在多线程并发调用时,会导致扩容成环,为什么?红黑树的特性?左旋右旋调整时比avl树调整有什么区别?为什么更快?
17、怎么学习的?如果来了公司要写go,你要怎么办?导师如果也很忙,并不是能帮你解决所有的问题,该怎么办?
18、有没有自己的博客和github?

我不会go,这次面试就是hr找我要简历,我试试看而已。hr面完通知流程无法继续了,应该是有更合适的人选吧。算是离腾讯最近的一次,下次加油。

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