高德一面凉经

1.遇到的比较难的技术或项目问题?
2.为什么选择rabbitmq,有做j技术调研吗
3.项目中怎么保证消息消费的顺序性?假如在发送方由于网络延迟,数据到达的先后顺序不一致,怎么确保你们算法的准确性?如何保证生产者的可靠性?
4.假如消息发送了很多次生产者都没有收到ack,会有什么处理吗?

5.TCP的3次握手和4次挥手?为什么不是两次握手?在第三次挥手之前,服务端有大量数据没发送完,客户端会一直等吗?
6.http是什么,HTTP1.0,HTTP1.1的区别,HTTP2.0有了解过吗
7.HTTP和HTTPS的区别?HTTPS的连接是如何建立的?
8.CA证书如果是伪造,有什么机制可以检查校验吗?
9.LinkedList和ArrayList的区别是什么,适用场景是什么,是线程安全的吗
10在for循环里面遍历的时候能否删除元素?
11.HashMap是什么?是线程安全的吗?concurrenthashmap是如何实现线程安全的?
12.hashmap的key、value支持null吗?concurrenthashmap呢
13.equals 和==的区别?调用两次Integer.valueof(1)是相等的吗?
14.Mysql的索引结构是什么样的?
15.覆盖索引是什么?索引下推是什么?
16.联合索引是怎么做的?
17.redis分布式锁了解吗?如何实现的?lua脚本怎么实现的原子性?
18.Redis集群了解吗
19.Redis的zset()底层实现?讲讲跳表?

手撕 快排
面完直接挂了......
全部评论
啥部门啊哥
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发布于 2024-09-08 23:54 天津
为啥啊佬
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发布于 2024-09-07 09:02 山东

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04-21 17:51
已编辑
华中科技大学 Java
再再更三面了秒挂---更,二面了坏消息,只面了20min.这个状态是面试中还是等待面试结果?是没上传面评还是在跑池子?
CoderEcho:没挂就是在泡池子有hr联系方式的话可以问问。不过面试大家都是在互相养鱼,面完就忘掉,再找下一个是最好的不内耗的方式
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不愿透露姓名的神秘牛友
04-15 23:47
已编辑
无手撕  面试官迟到三分钟(这应该不算迟到)以为会问八股,结果全是项目引申的,麻了 有的面试官不问我这玩具项目呜呜+在日常实习就没看,自己介绍都没讲清楚1. 线程通信方式  oom  线程安全 死锁2. 分布式事务 如果c超时没反应, 咋处理。直接通知回滚的话,可能有c先处理回滚的命令,后面又执行了本地事务(c查看本地事务的状态 执行中就不回滚 还是咋处理)3. 协调者挂了 咋办  项目: 库存变化流程 redis回滚库存为啥会超卖 mq重投db会不会超卖 (幂等判断和回滚在一个事务中)4. 分库和分表的区别(分库一般是多个实例解决高并发,分表是单表数据量比较大  分库和分表很像,都是按分片键路由)基于买家id分表分库的话,卖家想查询怎么办(binlog 卖家id分片)自己说话要坚定,不能弱弱怂怂的 晚上一看,挂了感觉是除了分布式事务那两问题基本都能回答个大概,可能"大概"这种程度不行吧,太久没看了,自己的项目都不熟了,分布式事务确实就学了一点   看见我的项目都想吐,重复看的东西。。呜呜呜呜,好菜,本科学历不太行感觉银行国企也不太稳麻了3. 我搜的是1.TCC  2.本地消息表  3.多节点选举机制(如Raft协议)实现高可用,避免单点故障     三阶段提交只是缓解了单点故障问题      (TCC和本地消息表根本就没有协调者所以没有单点故障   没有往这上面想 一直在绕三阶段提交)2. #### 1. 参与者C超时无响应**解决方案:**- **事务状态查询机制**:协调者先发起事务状态查询(3PC中的CanCommit阶段)- **异步补偿机制**:记录操作日志,超时后通过定时任务重试事务查询- **最终一致性兜底**:若长时间无响应,记录异常事务日志人工介入- **示例流程**:  1. 协调者发送prepare请求  2. 参与者C超时未响应  3. 协调者发起事务状态查询请求  4. 若C本地事务已提交 -> 继续提交其他参与者  5. 若C未提交/回滚 -> 发起全局回滚(我前面讲的RMQ的事务消息 也是反查本地事务状态 这没回答出来)4. ### 二、分库分表核心区别|          | 分库                          | 分表                  ||----------|-----------------------------|---------------------|| 拆分维度  | 数据库实例级别                   | 单表结构级别           || 核心目标  | 降低单点压力,提升并发处理能力        | 解决单表数据量过大问题   || 典型场景  | 电商系统买家库、订单库分离           | 用户表按月分表          || 实施难度  | 需要处理分布式事务、跨库join        | 主要处理SQL路由        |
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