OPPO后端开发二面

约面的时候确实没想到,听说都签约了那么多了,以为是kpi。但是人很好,爆吹!慢悠悠,一直笑而且在回应。
1.介绍本次面试的构成,自我介绍,聊项目穿插八股,反问
2.自我介绍
3.挑一个最有挑战的项目或者实习讲,并简单追问
4.线程池ThreadPoolExcuter如何保证核心线程的存活的?我先想到了take(),然后面试官说但是take以后执行完run方法,一样会被判定为结束,一直在给我说基础概念尝试引导,最后直接问现在让你写一个程序,让他不结束,怎么办,我还在想IO阻塞,都想给自己两巴掌,突然就想到了循环,一下就串起来了。
5.MySQL索引,现在有一个名字,性别,身份证的表,5000w数据,查询所有男性,在性别上建索引,但是仍然全表扫描,为什么?MySQL这么做的原因是什么?我又从索引数据结构说,没说通,最后通过一系列引导,成功提到了MySQL会判断,性别是非聚簇索引,产生一次回表,但是回表的时候主键可能不是有序的,关键点是全表扫描顺序IO和随机IO的性能差。
6.反问
- 注重应届生哪些方面?软硬结合,硬素质就是要求会的内容,或者在提示下能答出来也过关。软素质沟通能力,思维逻辑性。

真的很好,面试体验很棒。没答出来确实是八股基础不深,自己问题。结束6个小时后晚上看状态是已完成,不知道过没过,先泡着。 #Java# #后端# #秋招# #2025# #OPPO#
全部评论
线程池那个题目没看懂,核心线程能够一直存活的原因就是因为take方法啊,在runWorker方法里面while循环条件:task != null || (task = getTask()) != null,getTask方法里边会进行判断,如果设置allowCoreThreadTimeOut为true(默认是false),会调用阻塞队列的poll方法,方法有时间参数可以设置超时时间,超过了就会返回null;如果是false,则会调用阻塞队列的take方法,无限期等待不会超时,核心线程执行到这就会挂起无限等待
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发布于 2024-09-07 23:02 美国
好兄弟,同一个面试官同样的问题
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发布于 2024-09-06 14:02 北京
是线下面的嘛uu
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发布于 2024-09-10 00:11 山西
大佬,那个全表扫描的问题,我能理解成,性别字段不是聚簇索引,查询完之后,还得回表查询,效率不高所以选择直接全表查询吗😋,或者是其他什么原因嘛
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发布于 2024-09-08 03:35 河南
但是好像就是用take方法一直阻塞线程,外面的无限for循环是在不断的检查线程池状态和队列容量,来获取可执行任务
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发布于 2024-09-07 19:57 江苏

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最终还是婉拒了小红书的offer,厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验,都比之前好太多,开的薪资也还算过得去,这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的,还是抵不住对Agent的兴趣,选择了Ai Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过,在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent,而Ai Coding恰好是Coding Agent这么一个领域,本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习,也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分,确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI Coding的内容,基本上90%左右的内容都是AI生成的,AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用,那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules 加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求,更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了(叠甲:起码在我看来是这样)。所以不太区分的主要原因,还是针对一些例如Claude Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆,他们有很多新的概念和架构提出,我们往往需要快速验证(MVP版本)来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段,加上Ai Coding的辅助,目前看起来问题不大(仅仅针对Agent而言)。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的,本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看,区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么?是的没错,本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context Eneering,抽象成一种架构思想(类比框架、或者你们业务架构,参考商品有商品发布架构来提效)。本质还是提示词,但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果,这个还是有很多探索空间和玩法的,例如Cursor的思想:上下文万物皆文件, CoWork之类的。后续也有一些Ralph Loop啥的,还有Coding里面的Coding Act姿态。这种才是比较核心的点,而不是你让AI生成的那提示词,然后调用了一下大模型那么简单;也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow,从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事,大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的,我们ld也常把这句话挂在嘴边:“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代,懂一点还是会好一点,所以润去字节了。目前的实习生活呢,除了修一些Tools的问题,还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点,看看能不能迁移过来,感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多,希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场,希望能好好的吧。说不定下次发的时候,正式AI泡沫结束,然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏,有不对的🙅不要骂博主(浅薄的认知),可以私聊交流
码农索隆:和优秀的人,做有挑战的事
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