上周面试直播的知识点太多，导致我花了我很长的工夫来进行整顿。因为内容较多，因而会分为高低两篇内容来进行。
- 上篇：面试官的角度整顿出面试题目以及面试录音(面试录音在最初哦)
- 下篇：候选人角度，学习技巧以及学习材料。
背景介绍
嘉宾
- 面试官：建哥，阿里 / 美团 / 滴滴工作背景，目前在某一线大厂专家岗位，资深面试官
- 候选人：小赖，互联网萌新，1.5 年工作教训，自律性很强，均匀每天学习工夫在 3 个小时。
面试流程 & 外围题目
一、自我介绍
- 1、本人的履历
- 2、工作中你认为最善于什么
- 3、工作中遇到的最大挑战是什么？
二、基础知识考查
- Java 线程池在理论工作中什么场景下应用过？线程池的运作原理是什么？包含哪些外围参数？应用过程中是如何抉择设置外围线程数和最大线程数的？比方 cpu 密集型和 io 密集型场景？
- hashMap 的数据结构是什么样子的？如何寄存一个 key 和 value 的？如何扩容的？
- volatile 的作用？什么场景下会应用？是否保障原子性？原理是什么如何保障变量可见性的？
- 什么是可重入锁？synchronized 是否是可重入锁？怎么实现可重入锁的？
- Redis 的线程模型？Redis 的长久化形式 RDB 和 AOF 的区别？Redis 的缓存淘汰策略 LRU 的原理是否理解？
- Redis 分布式锁和 zk 的分布式锁区别？Redis 如果失败了只能依附过期工夫革除 key，zk 是否能够防止该问题？
- springcloud 的 eureka 作为注册核心多个节点注册机器列表是如何做同步的？client 申请 server 获取机器列表是如何获取的？是从 eureka 实时获取还是从本地获取？
- Hystrix 限流降级（信号量和线程池区别？）Hystrix 应用线程池模式。申请比拟多的状况下线程池能够最大限度利用资源异步执行，害处是线程切换资源开销。
- 音讯队列应用过哪些中间件？什么场景下会应用？对 kafka 钻研过原理，如何反对百万并发的？
- 设计模式在工作中应用过哪些？比方策略模式、单例模式？解决了理论什么问题？
附加题：
- MySQL 主从同步原理？如何最大限度防止主从提早？
- 零碎交互是如何保证数据一致性的？
三、架构设计扩大考查
我看你对高并发、高可用、高性能三高零碎有肯定理解，限流是解决三高的一个伎俩。你负责的一个系统核心接口 qps 是 100，那么有很多三方服务都调用这个接口，其中一个外围接口十分重要，它的 qps 只有 10，你该如何设计一个限流机制既要满足你的服务不被打垮，同时也要满足三方的外围重要接口不被降级限流？
四、我的项目介绍
简略介绍一下你负责我的项目”助力平台“是做什么的？给什么角色的人应用的？解决了理论什么问题？有什么应用价值？
是否能够疾速画出零碎架构图？能够简略说下？
助力平台接入设施量从 9 万增长到 60 万的？你基于此做了什么？设施量递增的反对难点是什么？如果当初须要增长到 100 万，当初的架构有没有思考过如何反对？
五、综合倡议
- 简历层面：
整体简历构造档次十分清晰，还是比拟赞的，包含集体负责的职责、技术挑战和基于技术挑战如何解决的，最终的达到的成果，能够直观的呈现出你在我的项目落地中的奉献和职责。
倡议不要呈现太多具体化的技术栈，尤其是专业技能局部，写太多了太细了面试官很容易去深挖太细，除非你齐全 hold 住，而且写得越多面试官对你第一印象貌似你只会这些，太看透你了，要朦胧一些比拟好。 -
基础知识层面：
- 整体答复过程中的语速是否过快？声音是否清晰？
- 依据面试答复状况进行点评？
面试录音
直播回放
End
心愿大家都能顺利的拿到称心的 offer 也辛苦。大家也能够关注咱们的公众号。你能取得什么？
- 不定期招聘岗位更新，大厂 + 小厂(不限度学历)
- 大厂资深面试官和 HR 聊面试，如果感觉咱们的品质还不错，也能够分割小编取得一对一的面试领导哦，只须要关注公众号就能够。
Offer+ 私人定制
从简历领导，模仿面试，到大厂内推，搞定 offer，一步到位。由大厂面试官针对每个人不同的状况给与个性化的领导。
领导内容蕴含但不限于
- 简历批改
针对不同人不同的工作场景给与不同的修改意见
- 模仿面试
实在大厂面试场景(2 次)，面试后针对性的领导
- 岗位内推
适合的岗位内推，海量内推资源继续更新，简历中转用人部门
- 岗位筛选
拿到 offer 后，基于求职者集体倒退给出正当的 offer 筛选倡议
分割咱们
公众号：IT 职场指南
集体微信：Becool0322