面试

在大数据时代，频繁地在应用和数据库之间进行读写操作在性能、速度、体验上已经远远不能满足用户、客户、开发人员的要求了，于是一种基于内存操作的数据库便应运而生。Redis 是一种基于内存的数据库，如何轻松理解并熟练操作 Redis 是一个有责任心、进取心程序员应该了解和掌握的技术。Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛，几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行各种刁难。 在将面试问的Redis高级题目进行详细的梳理，并结合了解析在这免费分享给大家！ Redis高级面试专题 一、Redis基础概念相关问题 1.什么是 Redis? 2.Redis 的特点有哪些? 3. Memcache 与 Redis的区别都有哪些? 4.Redis 相比 Memcached有哪些优势? 5.如何实现本地缓存﹖请描述一下你知道的方式 6.Redis通讯协议是什么?有什么特点? 二、Redis 数据结构及指令相关问题 1. Redis支持的数据类型 2.Redis 常用的命令有哪些? 3.一个字符串类型的值能存储最大容量是多少? 4.Redis各个数据类型最大存储量分别是多少? 5.请介绍一下Redis的数据类型 SortedSet ( zset )以及底层实现机制? 6.Redis 事务相关命令有哪些? 7.什么是 Redis 事务﹖原理是什么? 8.Redis

今天给大家分享三本优质高清 PDF ， 不需要转发，直接扫描二维码，即可获取下载链接， 分别是： 《Linux从零开始系列》 《 计算机 基础知识》 《 程序员必知的操作系统 知识》 大家可以先看看这三个 PDF 的内容展示，如果需要直接下载就行了。 下面是 Linux 从零开始系列 PDF 的截屏， 内容不仅基础，还包括进阶、实战 ， 内容详实： 图文并茂 步骤详实 从虚拟机的安装到Linux系统的安装，教程都有一步步的截屏，并且提供所需要资料、软件的百度云链接。可以说是手把手带你学 Linux ！ 软件安装、系统操作每一步操作步骤都有截屏，跟着一步一步来。 现在这本 PDF 免费分享给你，你可以扫描下方二维码回复 666 来领取这本 PDF。 ▲长按二维码进行关注▲ 回复「666」，获取PDF 第二本是程序员必知的硬核基础知识，这是一本非常入门的经典 PDF，看完能让你对计算机有一个基础的了解和入门，是培养你 内核 的基础，我们看下目录大纲 基本上涵盖了计算机所有基础知识，从 CPU 到内存、讲解什么是二进制、磁盘、压缩算法、操作系统、汇编等知识。 我们来看下内容是怎样的 这个图画的很漂亮啊，看起来就是作者在用心画的，而且排版非常精美。 看起来一点不枯燥 现在这本 PDF 免费分享给你，你可以扫描下方二维码回复 666 来领取这本 PDF。 ▲长按二维码进行关注▲ 回复「666

点击上方蓝色“ 后端面试那些事儿 ”，选择“设为星标” 学最好的别人，做最好的我们 来源：draveness.me/redis-io-multiplexing 几种 I/O 模型 Blocking I/O I/O 多路复用 Reactor 设计模式 I/O 多路复用模块 封装 select 函数 封装 epoll 函数 子模块的选择 总结 最近在看 UNIX 网络编程并研究了一下 Redis 的实现，感觉 Redis 的源代码十分适合阅读和分析，其中 I/O 多路复用（mutiplexing）部分的实现非常干净和优雅，在这里想对这部分的内容进行简单的整理。 几种 I/O 模型 为什么 Redis 中要使用 I/O 多路复用这种技术呢？ 首先，Redis 是跑在单线程中的，所有的操作都是按照顺序线性执行的，但是由于读写操作等待用户输入或输出都是阻塞的，所以 I/O 操作在一般情况下往往不能直接返回，这会导致某一文件的 I/O 阻塞导致整个进程无法对其它客户提供服务，而 I/O 多路复用 就是为了解决这个问题而出现的。 Blocking I/O 先来看一下传统的阻塞 I/O 模型到底是如何工作的：当使用 read 或者 write 对某一个**文件描述符（File Descriptor 以下简称 FD)**进行读写时，如果当前 FD 不可读或不可写，整个 Redis

大厂对于非高P职位，面试标准其实很简单 能干活Java 基础要好最好 熟悉些分布式框架 相信其它公司应该也照着这个标准来的。 前段时间，面试了若干位Java后端候选人，工作经验在3到5年间。 不少候选人能力其实不差，但面试时没准备或不会说，这样的人可能在进团队干活后确实能达到期望，但可能就无法通过面试，面试官总是只根据面试情况来判断。 但现实情况是，大多数人可能面试前没准备，或准备方法不得当。要知道，我们平时干活更偏重于业务，不可能大量接触到算法，数据结构，底层代码这类面试必问的问题点，换句话说，面试准备点和平时工作要点匹配度很小。 作为面试官，我只能根据候选人的回答来决定面试结果。不过，与人方便自己方便，我整理了一些面试中常考察的几个方向。 框架是重点，但别让人感觉你只会山寨别人的代码 别单纯看单机版的框架，适当了解些分布式 数据库方面，别就知道增删改查，得了解性能优化 Java核心方面，围绕数据结构和性能优化准备面试题 Linux方面，至少了解如何看日志排查问题 通读一些底层代码，作为加分项 一切的一切，把上述技能嵌入到你做过的项目里 所以，只要方法得当，准备面试并不难，也不会浪费太多的时间。如果还没有头绪，可以参考以下学习路线 如果工作1~5年，想往分布式等架构方面去深造，最重要的还是要知识系统化。

在数据分析面试中，有一类知识绝对是面试官重头考察的内容，但是很多人却常常忽略，也就是—— 数据库与SQL ！ 数据库是什么？ 你可以把数据想象成一个个文件夹，数据库就是一个一个文件柜，这个文件柜存放着非常多的数据，无论这个数据是什么、或者是如何组织的 这里要注意，人们通常用数据库这个术语来代表他们使用的数据库软件，这是不正确的，这是以前你混淆的根源 确切的说， 数据库软件应该称为DBMS ，也就是数据库管理系统，数据库就是由DBMS创建和操纵的，比如我们可以在sql sever创建一个数据库 也就是说DBMS就像是一个图书管理员，你不直接访问数据库，而是利用DBMS访问数据库，让图书管理员帮你找一个文件柜。 数据库的分类？ 所说的数据库都指的是数据库管理系统，这按照早期的数据库理论，比较流行的数据库模型有三种，分别为 层次式数据库、网状数据库和关系型数据库 。 而在当今的互联网企业中，最常用的数据库模式主要有两种，即关系型数据库和非关系型数据库。 关系型数据库模型是把复杂的数据结构归结为简单的二元关系（即二维表格形式） 在关系型数据库中，对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上，通过这些关联的表格分类、合并、连接或选取等运算来实现数据的管理。 关系型通俗的理解是，数据作为二维数组存在，你可以理解为图书馆的图书排列。 书架、楼层你可以理解为关系型的数据结构，书作为数据存在

前几天有个朋友去面试字节跳动，面试官问了他一道链表相关的算法题，不过他一时之间没做出来，就来问了我一下，感觉这道题还不错，拿来讲一讲。 题目 这其实是一道变形的链表反转题，大致描述如下 给定一个单链表的头节点 head,实现一个调整单链表的函数，使得每K个节点之间为一组进行逆序，并且从链表的尾部开始组起，头部剩余节点数量不够一组的不需要逆序。（不能使用队列或者栈作为辅助） 例如： 链表:1->2->3->4->5->6->7->8->null, K = 3。那么 6->7->8，3->4->5，1->2各位一组。调整后：1->2->5->4->3->8->7->6->null。其中 1，2不调整，因为不够一组。 解答 这道题的难点在于，是从链表的尾部开始组起的，而不是从链表的头部，如果是头部的话，那我们还是比较容易做的，因为你可以遍历链表，每遍历 k 个就拆分为一组来逆序。但是从尾部的话就不一样了，因为是单链表，不能往后遍历组起。不过这道题肯定是用递归比较好做，对递归不大懂的建议看我之前写的一篇文章为什么你学不会递归？告别递归，谈谈我的一些经验，这篇文章写了关于递归的一些套路。 先做一道类似的反转题 在做这道题之前，我们不仿先来看看如果从头部开始组起的话，应该怎么做呢？例如：链表:1->2->3->4->5->6->7->8->null, K = 3。调整后：3->2->1->6-

秋招也正式结束了，三方寄出去了，最终选择留在了实习的字节跳动。这里简单聊聊这大半年以来的实习和秋招经历。 字节跳动上海总部 四月份的时候投的实习，当时面了阿里、腾讯、美团和字节，最终选择来了字节实习，主要想留在上海。 字节实习主要做的是机器翻译模型的压缩，剪枝量化蒸馏之类的，因为之前没有做过，所以到现在都还有很多东西需要去探索学习。 实习了有半年左右，然后就开始秋招了，虽然本来就想留在字节，但是为了保底，还是得投一投其他公司嘛。 最后面了百度、阿里、腾讯、美团、拼多多，还投过京东、携程之类的图个乐呵，最秀的是京东简历都没过，果然太菜了。 先说说我的情况吧，只有一篇方向冷门的水文，还有一些过去很多年的ACM经历，其他项目和竞赛经历为零，所以很庆幸当时字节实习要了我吧。 面试的话，百度、阿里是北京的部门，腾讯是深圳的，美团、拼多多是上海的，当然我最想留上海，所以bat就没怎么想面。最后的话bat挂了两家，一家没催没消息，上海的话三个色色批，也算圆了我留上海的愿望吧。 百度面我的是百度贴吧推荐部门，我当时就震惊了，百度贴吧还活着？这部门怎么样我不知道，也不做评价，当时心理上就不想面了。然后还是为数不多的上午面的，那天头还昏昏沉沉的，一面上来三道算法题，第一题最弱智的摩尔投票我都没想起来怎么做，后两题也不怎么会。面完就感觉糟糕的很，后面二面效果也是差不多。最后很长一段时间都没有任何消息

作者 | 马超 责编 | 胡巍巍 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 近日，IBM的新CEO阿尔温德·克里希纳（Arvind Krishna，以下称 克里希纳 ），正式走马上任，这位新上任的CEO是一位业务经验丰富的技术专家，他在IBM工作了30年，也是2018年斥资340亿美元收购红帽公司背后最主要的推动力量。 不过他的上任没有发表任何演讲，而是通过邮件、Slack和网络广播等工具来帮助他传达自己的上任宣言。据了解，IBM将专注于AI和混合云，并将它们视为未来的关键技术。他提出，IBM提供核心技术的传统使其在像今天这样的高压时期变得不可或缺。 如果说这场公共健康危机揭示了什么，那就是IBM在世界上所扮演的、永远不可或缺的角色。与前任罗睿兰不同，克里希纳有丰富的云计算经验，也不沉溺于过去的辉煌。他还表示世界上只有20%的人在使用云计算技术，而且它只利用了AI生产力潜力的4%。疫情使目前云计算比以往更重要。 国际巨头动作频频 目前IBM这个“蓝色巨人”不再像很久以前那样在科技行业独领风骚。截至2020年3月底，IBM的市值跌至不到1000亿美元，约为竞争对手微软和亚马逊市值的十分之一。在这样的时点，一位云计算方面的专家掌管IBM，可能真的意味着IBM将All In云计算了。 无独有偶，Google云计算平台Google Cloud掌门人托马斯·库里安（Thomas

导语 | 在百花齐放的交互式分析领域，ClickHouse 绝对是后起之秀，它虽然年轻，却有非常大的发展空间。本文将分享 PB 级分析型数据库 ClickHouse 的应用场景、整体架构、众多核心特性等，帮助理解 ClickHouse 如何实现极致性能的存储引擎，希望与大家一起交流。文章作者：姜国强，腾讯实时检索研发工程师。 一、交互式分析之 ClickHouse 1. 交互式分析简介 交互式分析，也称 OLAP（Online Analytical Processing），它赋予用户对海量数据进行多维度、交互式的统计分析能力，以充分利用数据的价值进行量化运营、辅助决策等，帮助用户提高生产效率。 交互式分析主要应用于统计报表、即席查询（Ad Hoc）等领域，前者查询模式较固定，后者即兴进行探索分析。代表场景例如：移动互联网中 PV、UV、活跃度等典型实时报表；互联网内容领域中人群洞察、关联分析等即席查询。 交互式分析是数据分析的一种重要方式，与离线分析、流式分析、检索分析一起，共同组成完整的数据分析解决方案，在互联网、物联网快速发展的背景下，从不同维度满足用户对海量数据的全方位分析需求。 相比专注于事务处理的传统关系型数据库，交互式分析解决了 PB 级数据分析带来的性能、扩展性问题。 相比离线分析长达 T + 1 的时效性、流式分析较为固定的分析模式、检索分析受限的分析性能

工作年限：8 年服务公司：4 家（含四大门户中的两家）最近职业：Java 架构师职场关键词：社交平台、高并发系统架构设计、技术团队管理、多款从零到一的产品城市！ 六年间，这位职人呆过四大门户中的两家，完成了工程师到架构师的蜕变。经手多款从零到一产品的开发和增长，也经历国内最大社交平台亿级流量和用户的架构设计及优化工作。工作上思路清晰、认真负责，是同事们心目中优秀 Problem Solver。 问：介绍一下你自己？ 答 ：我 2008 年硕士毕业后，前 2 年在一家传统 IT 公司，最近 6 年在互联网公司，历任 Java 开发工程师、高级工程师、架构师等职位。工作内容上，经历过多款产品从零到一的诞生开发过程，也经手过国内用户、内容和流量最大的社交/社区产品的架构改造优化工作，有丰富的社交产品的研发经验，目前在一家创业公司担任技术合伙人。 问：你擅长的技术领域是什么？ 答 ：擅长的编程语言是 Java、Golang、Scala，熟悉程度依次递减。专注于高性能、高并发系统架构设计和实现。 问：平时怎么向家人解释你的工作是做什么的？ 答 ：一般不详细解释，即使解释了也是徒劳。所以他们会按照自己的理解来描述我的工作，比如修电脑的，比如卖手机的。 问：你觉得程序员可以当一辈子吗？有没有想象过自己 40 岁时在做什么？ 答 ：应该还是会从事开发方面的工作吧，外企中有很多上了年岁的程序员啊。