蚂蚁Java后端校招二面65min

1.设计百万并发秒杀系统,先说说核心要解决什么问题?再讲讲架构如何选型?
2.分布式 ID 生成需要满足哪些要求?不同生成方案的优缺点是什么?
3.微服务链路追踪靠什么收集调用数据?怎么实现全链路关联?
4.数据库分库分表后,跨库查询有哪些方案?哪种方案性能更好?
5.缓存和数据库双写时,先更缓存还是先更数据库?怎么避免数据不一致?
6.服务网格的核心组件有哪些?在微服务中落地时会遇到什么问题?
7.线上 Full GC 频繁,先说说可能的原因有哪些?排查时会按什么顺序定位问题?
8.分布式锁的 Redlock 算法核心逻辑是什么?争议点主要集中在哪些方面?
9.容器化部署的弹性伸缩依据什么指标?怎么配置伸缩策略更合理?
10.系统容量评估时会考虑哪些因素?性能压测的关键指标有哪些?
11.灰度发布的常见策略有哪些?故障熔断的触发条件怎么设置?
12.大数据量下 Elasticsearch 的查询性能会受什么影响?怎么针对性优化?
13.实时计算框架有哪些?不同框架的适用场景是什么?怎么技术选型?
14.云原生架构下的监控体系要覆盖哪些层面?用什么工具搭建更高效?
15.技术债务重构的优先级怎么划分?系统演进时怎么保证业务不中断?
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佬是最近面的吗
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发布于 12-14 00:28 北京

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12-15 18:02
门头沟学院 Java
作为一个两段大厂实习的普通秋招人,从自己曾经踩坑来分享一下怎么算优秀的实习经历。我个人是一段日常实习和一段暑期实习,曾经用日常实习面暑期实习的时候,被袋鼠面试官给了“伪需求”,“看待问题角度太小”等不好的评价被挂,也得益于此,在暑期实习的时候能更明白怎么做好一段实习。首先结论,优秀的实习经历 == 沉淀 + 思考沉淀和思考这两个词真的很官方,尤其是经常出现在大家调侃的pua话术里,这两个词也有类似的地方。首先说沉淀吧,实习生开启一段实习,很多时候是开始逐渐具有对特定小范围领域和解决方案的认知,在实习过程中,需要沉淀出你对此的认知,包括特定的领域问题以及常用解决方案等等,在面试过程中就是触发你和面试官的共鸣,这些认知就能体现你深度参与过这一段实习,尤其是秋招面试垂直领域岗位的时候,会比较容易引发共鸣。大家在实习的时候都避免不了干脏活,但沉淀其实真的不会被脏活完全影响,跳出自己干的活的视角,从整个项目来看一些东西,整体理解沉淀。另外说思考,思考这个东西其实包含了上面的沉淀认知,但我这里更多的是想表达你在实习过程中遇到的难点,以及针对技术选型之类的,这个确实不是每个人都能遇到。当然mt遇到的难点,你也可以是自己的,但也很稀缺。最后,希望大家开启每一段实习的时候都从备战秋招的角度出发,不要像我一样浪费了第一段大厂实习。
什么是优秀的实习经历
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