面试时被问技术栈底层,机智小伙反秀面试官一脸

​ 每逢金九银十 , 像作者这样的IT码农, 会按捺住内心对 996 和 SB产品经理 的一万种脏话, 偷偷将手中的简历更新, 投往互联网各公司的HR手中 , 这时IT论坛里也热闹起来了, 各种大厂内推和求内推的帖子被顶的火热. 有些幸运的 码农拿到了些大厂的 面试邀请, 想着大厂入职后诱人的福利, 翻倍的薪资, 不少年轻的码农不知不觉流下了口水, 兴奋的彻夜难眠…

​ 讲个事, 我有个哥们叫张大胖也是 Java码农, 上个月去某大厂面完试 , 去之前神采奕奕 的和我说 “这个岗位的最低薪资就是他现在薪水的两倍 , 笑着说: 等着哥们到时候进某厂了, 给你内推, 一起写Bug.” 这个星期五 张大胖喊我下班来他家吃羊肉火锅, 一上桌看着大胖整个人垂头丧气的, 脸上写满了惆怅, 我赶紧给他把酒满上, 招呼他吃菜, 酒过三巡, 我问张大胖 “上个月面的咋样啊 ?” 他这时面露说道: “我TM就面个中级工程师,去了先让我做一堆看不懂的算法题, 然后来一个秃头老大哥来面我, 据说都工作十多年了, 没等我把项目逻辑讲完就拿着简历追问我技术栈底层实现, 用了什么设计思想 balabala, 我硬撑着把肚子里的那点货倒腾出来, 又被连环追问,感觉人都傻了, 哥们最近真倒霉能力被碾压了!” 我说: “你在简历中专业技能栏里写的啥?” 大胖用手机把他的简历发给我了, 专业技能栏足足写了 10行, 前面都写着精通. 我说 "这么多技术你都懂原理吗? " 张大胖摆了摆手, “都是项目里用过的,用完早就忘了, 叹了口气又说 我啥时候才能和你一样吊打面试官, 薪资翻倍啊!” 我喝了口酒笑着说 “我也就比你多做了点功课,来大胖我帮你分析分析!”

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4. 深入研究Spring相关源码, 业余拥抱开源社区贡献代码, 并长期保持刷LeetCode的习惯。
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我曾经也是作为过面试官,亲历过从约面试到发Offer的全过程, 负责任的讲, 公司给你发面试邀请的这个环节, 其实是因为你的简历得到了HR 你未来上司的初步认同, 认为你的简历技能与当前职位匹配, 面试这个环节本质则是考察面试者与职位匹配度的高低, 基本的框架 CRUD 搬砖问题谁都会回答, 怎么能考察出面试者的真实水平, 从而优中选优呢?

大厂考察研发工程师都需要写算法题, 考察面试者的基础编程能力.
关于你的项目是什么个业务逻辑, 面试官一点都不关心, 面试官关注的是你对技术的追求, 是否深入了解项目中的技术原理, 是否有自学能力.
不要顺着面试官的意思来, 在自己深入的技术上, 要主动讲源码, 讲思想, 挑逗面试官的好奇心, 从而抱得Offer归.
一切的一切, 都说明一个问题, 面试前一定要做好秀面试官一脸的功课, 让他抓着你的手求你明天来上班 , 而不是最后被面试官吊一顿,回家等通知, 面试的过程, 要变被动为主动, 是你选择Offer而不是Offer选择你.

日常刷LeetCode, 如果想进大厂, 算法与数据结构不能丢.
必须将写在简历上的技术栈底层搞懂个七七八八,能住唬人.
尽量聊面试官感兴趣的话题, 将自身经历与职位要求上靠, 提高匹配度,
将面试时被问到回答的不满意的问题,记录成下面的问答式面试题集.
日常必须阅读源码, 比如 Spring IOC 理解等 (面试必问) , 面试问到 IOC, 就是你反杀面试官的开始 , 23333.

2.Dubbo和SpringCloud的区别, Dubbo 有什么致命缺点 ?

通讯协议上的区分

Dubbo由于是二进制的传输，占用带宽会更少.

SpringCloud是http协议传输，带宽会比较多，同时使用http协议一般会使用JSON报文，消耗会更大.

注册中心上的区分

SpringCloud的接口协议约定比较自由且松散，需要有强有力的行政措施来限制接口无序升级.

Dubbo的注册中心可以选择ZK,Redis等多种，springcloud的注册中心只能用Eureka或者自研.

Dubbo 的致命缺点

Dubbo的开发难度较大，原因是Dubbo的jar包依赖问题很多大型工程无法解决.

Dubbo 仅仅是微服务的一种框架,不是一套技术栈.

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SpringCould-JHipster 微服务架构

Dubbo 微服务架构

3.Kafaka队列底层原理

Kafka 是一个高吞吐量,分布式的发布-订阅消息系统;

• 生产者

Producer将消息发布到它指定的topic中,并负责决定发布到哪个分区。通常简单的由负载均衡机制随机选择分区，但也可以通过特定的分区函数选择分区。使用的更多的是第二种。

• 消费者

发布消息通常有两种模式：队列模式（queuing）和发布-订阅模式(publish-subscribe)。队列模式中，consumers可以同时从服务端读取消息，每个消息只被其中一个consumer读到；发布-订阅模式中消息被广播到所有的consumer中。Consumers可以加入一个consumer 组，共同竞争一个topic，topic中的消息将被分发到组中的一个成员中。同一组中的consumer可以在不同的程序中，也可以在不同的机器上。如果所有的consumer都在一个组中，这就成为了传统的队列模式，在各consumer中实现负载均衡。如果所有的consumer都不在不同的组中，这就成为了发布-订阅模式，所有的消息都被分发到所有的consumer中。更常见的是，每个topic都有若干数量的consumer组，每个组都是一个逻辑上的“订阅者”，为了容错和更好的稳定性，每个组由若干consumer组成。这其实就是一个发布-订阅模式，只不过订阅者是个组而不是单个consumer。

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