土木哥的小红书Java秋招

TimeLine：

• 8/19 - 16:00一面
• 8/19 - 17:00二面
• 集美厂带我走吧

一面（55min）

（1）八股：

• InnoDB 对 MVCC的实现
• 读已提交和可重复读中 readView 有什么区别
• 有联合索引 (a, b, c) 查询条件为 (a, c) 会不会走索引
• 回表
• 为什么 InnoDB 会出现死锁
• 乐观锁 / 悲观锁举例
• drop / truncate / delete
• 什么是读扩散
• 分布式锁除了 SETNX / Redisson / Kafka 还能如何实现
• 有一个业务非常慢，在执行的过程中分布式锁过期了怎么办
• RedLock 的加锁机制
• ConcurrentHashMap 的前身是什么
• 你所了解的设计模式（不敢说多 怕要求手写）
• controller 之间如何相互调用
• ReentrantLock 如何实现可重入
• 并发量特别高的时候用 Synchronized 还是 ReentrantLock

（2）算法：TOPK

• 分析时间复杂度从 O(N^2) 到 O(N*K) 到 O(N*logN) 最后到 O(N)
• 实现 partition + quickSelect

二面（80min）

（1）拷打项目

（2）场景设计

• RabbitMQ是如何提高吞吐量的（channel 的多路复用，发布确认的异步应答）
• Redis 中如何确定一个 key 是热点 key（使用一个计数器统计访问频率）
• 设置热点 key 过期时遍历所有的热点 key 效率太低了如何优化（思路参考WatchDog机制，给热点 key 设置一个自动过期时间，如果一段时间内的访问频率达到阈值则给热点 key 续期）
• RabbitMQ持久化的时候底层如何存储消息
• Redis 中热点 key 的吞吐瓶颈100W，但请求 QPS 有200W怎么办（用 MQ 进行削峰）
• 你使用 MQ 只是保证了可用性，但还是没有提高性能（使用负载均衡策略 将请求路由到集群上 让集群抗并发）
• 数据库中有千万级数据，该如何筛选（首先要分表，然后用线程池进行异步查询）
• 线程池核心参数说一下
• 请求的平均延迟为 3ms，最大延迟为 5ms，则 keepAliveTime 设置为多少合适
• MQ 中如何实现死信队列
• 实习的时候分库分表是怎么做的，分库分表后如何查询
• sharding-jdbc 的原理

（3）算法：生命游戏

• 引入新的状态 (-1) 濒死表示 [1 -> 0] 和 (-2) 复活表示 [0 - > 1] 防止状态被覆盖

总结：

• 两面相隔5分钟，而且二面面试官还提前进场了，强度太高了
• 面完睡了一觉，有的场景题忘记了，后面记起来再更新
• 面试体验非常棒，二面场景题的时候面试官一直有反馈，还一路教我优化
• 一面二面面评都挺不错，面试官说进池子了，后面有结果 HR 会通知