快手二面

面试官人很好，也没拷打聊的也很开心，但是没开摄像头，完事了还和我说感谢你的时间。面试全程无八股，就问了实习和项目，然后一到简单手撕。不知道是不是kpi

挺有意思的一次面试感觉和面试官八字不合1、实习项目中怎么保证一致性答了领域事件驱动保障最终一致性，继续追问这种思想和分布式事务底层逻辑的相通之处2、常见分布式事务的实现3、tcp三次握手和四次挥手追问这个思想和分布式事务的共同点3、volatile和synchronized要求有底层思考4、延迟队列怎么做？rabbitmq的死信交换机怎么实现延迟队列？从算法层面来说5、CAS手撕：单例模式，用递归的方式实现两个排序列表的合并还有一些忘了，整场感受不是很好，一直在强调思考，也确实是很长时间没背过八股了，中途说漏嘴了，被面试官教育，他觉得这些不是八股

自我介绍 问实习中消息积压的业务场景，通常情况下应该如何解决消息积压问题消费端的时延是多少消费者有多少个，partition有多少个一个partition能否被多个消费者消费场景设计题：设计一个短链中台，支持生成短链，还原链接，如何技术选型，如何防止热Key问题，如何保证缓存一致性反问答的不太好，总共半个小时左右，算法题都没有，还问我在字节有没有转正，这种是不是必挂了...9.8更新，已挂

​ 今天下午面了一场快手的数据研发岗，面试官非常温和，没有问什么很偏的问题，体感还不错。最近准备大数据岗面试的这段时间，发现市面上并没有很多关于大数据的面试资料，所以我从现在开始想尝试着把每次面试官问的问题汇总给大家，供大家做一些参考。​HDFS的存储机制是怎样的？​ HDFS是为大规模数据（大文件，顺序读写）设计的分布式文件系统，它把文件切成块（block），分布存储在多台机器上，通过副本（replication）提供高可用。其中最主要就是NameNode 和 DataNode，NameNode 负责存储文件的元数据（block块的大小，block块存储在哪个DataNode负责的节点上等）...