面试总结

2020-01-18  本文已影响0人  genglintong

背景

去年十一月份的某一天，之前实习的时候隔壁组的一个老大跟我聊到近况，有没有想要尝试一些其他的机会。他现在在某大厂，比较缺人，说实习的时候觉得我比较靠谱。
自己的一些规划也是在今年春季尝试着找一找其他的机会，因此就答应下来，决定尝试一下。

面试准备

面试流程

面试的公司在业界是出了名的流程慢，从开始内推到现在(收到口头offer)已经一个半月了。

面试详情

技术一面
# 日志格式 
# 域名 api ip 耗时
# www.test.com  /hello 127.0.0.1 50
cat access.log | grep '/hello' | awk '{totalTimes=totalTimes+$4} END{print totalTimes/NR}'

当时没有写出来，写了80%左右，主要是对于END START 使用忘记了，说自己平时常用计算频率啥的。
面试官：那计算频率比这个还要复杂啊，那就写一下吧。

# 访问时间 域名 api ip 耗时
# 2019.12.01.12:00:00 www.test.com  /hello 127.0.0.1 50

# 计算 hello qps
cat access.log | grep '/hello' | awk '{print $1}' | uniq -c | sort -rn | head
技术二面
技术三面
public synchronized long nextId() {
        long timestamp = this.timeGen();
        if (timestamp < this.lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", this.lastTimestamp - timestamp));
        } else {
            if (this.lastTimestamp == timestamp) {
                this.sequence = this.sequence + 1L & 4095L;
                if (this.sequence == 0L) {
                    timestamp = this.tilNextMillis(this.lastTimestamp);
                }
            } else {
                this.sequence = 0L;
            }

            this.lastTimestamp = timestamp;
            return timestamp - 1514736000000L << 22 | this.dataCenterId << 17 | this.workerId << 12 | this.sequence;
        }
    }

面试官： 如果有某些帖子特别热，一个帖子有千万子贴，如何设计缓存？
我：使用缓存，分页，offset扫表问题 - 可以带上贴id
面试官：为什么不使用 redis?
我： redis 使用zset, 保存顺序，获取贴id展示 但是数据量很大的时候，会对redis有性能影响。
面试官：这是之前贴吧的实现方案。那大key会对redis有什么影响呢？
我：影响读的性能，redis单线程
面试官： 我们不会全量读，读一部分不会有问题
我：会影响redis持久化，持久化时会生成子进程
面试官： 嗯，这是一个点，还有吗？
我：我忘记说啥了，就这个问题又聊了一会～

(忘记具体场景了，比如查询某个帖子下 男性用户回帖的30条记录)
面试官：那比如还是这个问题，一个sql执行起来就是很慢，如何解决。
我：使用explain 看执行计划，看是否使用正确索引。
面试官：用到了索引，但是还是很慢，执行计划，扫描了几十万条记录。查看表里记录，发现这几十万都是女性用户，查询时全扫到了。
我：(当时很懵，感觉掉进坑里了) 画了B+树结构，也不能对性别建索引啊，说了一个不太行的建议，倒序查找。
面试官：倒序也有可能后几十万条也都是女性。
我：... 想不太出来了
面试官：使用复合索引啊
我：哦哦哦，对（...）
面试官：看来你对mysql不太熟悉啊
我：业务场景用的比较少，还是纸上谈兵。redis用的比较多。

总监面(四面) 副总监面(五面) GM面(六面)
HR面
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