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技术三面:算法与系统设计综合核心方向:算法题量较大,结合JVM、多线程、Spring思想考察综合能力。Java垃圾回收机制:分代收集(Young/Old区)、CMS/G1等收集器特点。64匹马找前4名:分组比赛+淘汰赛策略,最小比赛场次为10场。两升序数组求第k大:双指针合并或二分查找优化。数组重复元素检测:利用...
分布式:CAP理论、Paxos/Raft算法、分布式ID生成方案(雪花算法)。算法题:LeetCode中等难度题目(如链表反转、二叉树遍历)。4. 模拟面试自问自答:针对常见问题(如“HashMap在JDK1.8中的优化”)提前准备答案。技术博客:通过写作梳理知识体系(如“深入理解双亲委派机制”)。三、避坑指南忌盲目刷题...
唯一ID生成:雪花算法(时间戳+机器ID+序列号)、数据库自增、UUID。JVM与ThreadLocal 垃圾回收算法:G1(分代+Region划分)、ZGC(染色指针)、Shenandoah(并发标记整理)。ThreadLocal:键为ThreadLocal实例,值为用户对象;通过线程的ThreadLocalMap存储,避免线程间共享。二面(1h)代码与智力题层次打印...
大数据处理算法与工具:涵盖MapReduce、Spark、Hive、YARN等工具的使用。例如,MapReduce的编程模型和工作原理,Spark的RDD操作和转换,Hive的SQL查询优化,YARN的资源管理和调度等。编程语言:主要考察Java和Python。Java方面,需熟悉其面向对象编程、多线程、集合框架等;Python方面,需掌握数据处理库如Pandas、...
复习建议:重点回顾Redis中Sorted Set的底层原理(跳表),以及跳表的具体实现。对比令牌桶和漏桶算法的原理,以及如何实现一个真正平滑的限流。理解缓存和数据库双删方案在读写分离场景下的一致性问题。深入掌握MySQL索引,特别是为什么主键建议使用自增ID。明确多进程和多线程在不同场景下的选择和优劣。
电商订单编号的生成规则需兼顾唯一性、安全性、可读性和业务适配性,核心设计原则及常见变量类型如下:唯一性原则订单号必须确保全局唯一,避免重复。设计时需考虑多线程并发场景下的冲突问题,例如通过加锁机制或分布式ID生成算法(如雪花算法)防止并发生成重复编号。同时,需规避因业务累积导致的新旧订单号...
分布式系统:分布式ID生成:雪花算法(Snowflake)的时钟回拨问题处理。事务:Seata框架AT模式原理,TCC(Try-Confirm-Cancel)的适用场景。框架与中间件:Spring:AOP代理机制(JDK动态代理/CGLIB)、MVC流程(DispatcherServlet→HandlerMapping→Controller)。MQ:RocketMQ消息不丢失(同步刷盘+主从同步)、不...
使用雪花算法(Snowflake)、Twitter的分布式ID生成器等算法生成全局唯一ID。引入第三方ID生成服务,如Redis的INCR命令。注意事项:分布式ID生成方案需要确保ID的全局唯一性。需要考虑ID的生成速度和性能。可能需要修改现有系统的数据结构和业务逻辑。分库分表策略 背景:当单个数据库表的数据量过大时,可以考虑...
例如内推总监面要求“多线程从多个文件读数据写入同一文件”,需考虑线程安全、阻塞队列选择、异常处理等。分布式系统知识:涉及服务注册与发现(如Spring Cloud Eureka)、全局ID生成(如雪花算法)、分布式锁(Redis vs Zookeeper)等。4. 算法与问题解决能力算法题:覆盖动态规划、贪心算法、图论等,如“...
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