快手实习---如何快速入手

首先友友们看到我上面两个帖子可能会觉得实习压力好大,其实不一定是这样。

我个人情况:我是一个纯八股选手,虽然敲过几行代码,但也仅限于增删改查。所以对于我来说感觉压力会大点。

接下来我将总结一下我过往的经验,(我是Java后端开发),帮助友友们在入职前做好准备。

1、实习过和没实习过的计算机选手一个很大的区别就是,对于开发工具的使用熟练度。

所以:你要熟练使用IDEA的快捷键(如何快速定位某个类所在位置?如何清理无用包?如何批量注释?...还有很多)、知道Mac的基本使用、使用过Linux的常用命令(如何进入某个目录?如何打开一个文件?如何找所需内容的日志?)、使用过git的基本命令(如何提交?如何拉取?如何切换分支?)、了解开发的基本流程(开发->测试->集成->上线)

上面列举的这些只是非常基本的,这会减轻你实习第一周在一个陌生环境的不适感。

在之后,你要在工作之余,拓展这方面的使用,以备不时之需。(在你实习两个月之后,同事们对你的包容度会降低,如果再问同事们这些问题,兴许会影响他们对你水平的印象)

2、除了工具之外,关于MySQL、Redis的八股大家想必已经很熟练了,在用到的时候也会没那么慌。

而在实习中还会频繁用到消息队列(在快手中是RocketMQ和kafka,RocketMQ在新代码用得多,老代码会用kafka),有些需求会用到ES。

所以:在中间件或数据库上,除了对他们的原理有部分理解之外,提高RocketMQ、kafka、ES的使用熟练度(如何发、收一个消息,如何查询ES里的某些数据),会帮助你在开发需求上没那么紧张、焦虑、害怕。

3、最后一点是,关于公司基建的使用

3.1、首先是微服务,一般大公司里的都是微服务。

所以:你要了解服务治理的相关概念、知道IDEA里一个微服务工程的正确架构是什么样的。(这里的正确架构指的不是说看到左侧的包有主次分明,而是要找到【项目结构】,去查看里面的父工程和子工程是否有被正确标识为source/test/exclude/resource等)

这有助于在你开发需求完毕之后,帮助排查奇幻的工程跑不起来的问题,知道怎么在线调试(可以通过公司服务治理的基建)。

微服务架构的通信一般使用的是RPC。

所以:你要知道如何使用RPC?如何写一个RPC接口?如何构造RPC出参入参数据方便单测?如何编译打包?如何利用公司基建将RPC包装成HTTP?(有的公司可能有对应的API平台进行包装)

3.2、知道如何部署到容器,如何在容器上找日志来分析问题

所以:你要知道公司基建容器在哪里?怎么找到这个工程部署所在的容器?怎么进入容器的控制台?

进入到容器控制台之后,你要如何找这个日志所在的目录?如何进入这个日志?如何grep一些内容?(这里就牵涉到了之前提到的Linux命令)

3.3、线上问题和监控/看板

这里我基本上没接触过,ONCALL也没当过,等待后续友友来补充。

#那些我实习了才知道的事#
全部评论
哈哈,kconf配置中心,kess注册中心,krpc+protobuf,kwaibi,klog,perf+grafana打点报警,kbus数据总线,kdev代码托管平台,真是令人怀念
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发布于 2024-01-11 22:10 北京
有一种养成系的乐趣了,楼主加油!
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发布于 2024-01-11 19:05 辽宁
牛杯😍
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发布于 2024-01-12 07:44 广东
蛮厉害的,加油uu
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发布于 2024-01-11 14:57 浙江
实习就是学习工作方式和节奏的过程呀
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发布于 2024-06-28 00:44 北京
佬当时实习的base是哪里?
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发布于 2024-03-01 10:18 广东
太棒了
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发布于 2024-02-17 13:30 江西
你在万家灯火吗?
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发布于 2024-02-04 00:54 北京
佬用的啥项目找的实习啊,我也是纯八股选手,面试项目被拷打麻了
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发布于 2024-01-14 18:45 陕西
大佬是25届的吗
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发布于 2024-01-13 16:41 广东
tql,kim叫啥,我去认识下
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发布于 2024-01-12 15:31 北京
第一点是真的
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发布于 2024-01-12 14:49 山东
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发布于 2024-01-12 14:47 北京
是在广州上班吗
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发布于 2024-01-11 18:36 广东
压力大了才有动力
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发布于 2024-01-11 14:50 广西
哇塞,谢谢楼主分享的经验
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发布于 2024-01-11 14:44 河南
uu是什么岗位啊?
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发布于 2024-01-11 14:36 辽宁
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发布于 2024-01-11 14:29 北京

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05-12 10:10
已编辑
门头沟学院 人工智能
写这篇之前我犹豫了挺久。一方面是怕被人骂,"又一个收割焦虑的转行帖";另一方面是看了太多用 GPT 套娃出来的「学习路线」文章,AI 味重得让人没法读完。所以这篇全是亲身踩过的坑,时间线、用过的项目、当时的心路全都尽量原样写出来。如果你是大学生在迷茫要不要转 AI,或者已经在转的路上,希望能给点参考。 一个反共识的开场:你以为进 OpenAI 的人都是博士? 先讲个故事,跟我没关系,但跟所有想转 AI 的人都有关系。 OpenAI 的 Sora 团队(就是搞文生视频那个)一共 13 个人。这里面有两个人特别有意思: Will DePue,密歇根大学计算机系,直接辍学了。17...
_hengheng:我也本,也算是做ai相关,我最开始感觉做ai工程师有多么多么困难,后来发现懂了原理后整体训练完全可以看成一个流程化的内容,开源方案太多了,大多基本都是按着模子在自家业务上做各种操作,就算是大厂的小部门也没那么多资源去训基模,反而更多的是像怎么把技术往业务方向靠近了,不过当前时代如果本科学历没那么好加上自己执行力不是特别强还真不建议走ai工程师这条路,可以试试其他ai的偏业务方向,不然校招不太好杀出来
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