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分类归档面试

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面试 2月 22,2025

一年当中,几月份最好找工作

一年中,3月、4月和9月、10月是找工作的最佳时间段,这两个时期被称为“金三银四”和“金九银十”,是求职的两个高峰期。以下是具体原因和特点:

1. 3月、4月:春节后的招聘黄金期

  • 春节后跳槽高峰:春节前后,许多员工会拿到年终奖后选择跳槽,导致企业出现职位空缺,需要招聘新人填补2711。
  • 企业年度计划启动:春节后,企业开始新一年的业务计划,人员需求增加,尤其是日企等财政年度从4月开始的企业,招聘需求更为旺盛。
  • 招聘活动集中:各地会举办大量招聘会,如“春风行动”等,提供大量岗位,求职机会多。

2. 9月、10月:秋季招聘高峰期

  • 毕业季后的补充招聘:9月是大学生集中毕业的时间,企业会进行补充招聘,尤其是针对应届毕业生。
  • 企业年终冲刺需求:部分企业为完成年度目标,会在秋季增加人手,尤其是销售、市场等岗位。
  • 招聘活动活跃:秋季也是招聘会的高峰期,许多企业会通过线上线下渠道发布大量岗位。

3. 其他时间段的特点

  • 年底(12月-1月):由于年终奖和春节假期的影响,年底招聘相对较少,但部分企业会为来年储备人才。
  • 6月-8月:应届毕业生集中求职,岗位多但竞争激烈,尤其是初级岗位
作者 east
面试 2月 9,2025

大数据岗位广州有哪些值得去的公司,面试、薪酬、文化全方位解读

​

 一、互联网巨头旗下的大数据相关部门

腾讯

在广州,腾讯旗下的多个业务部门深度涉及大数据领域,例如声名远扬的微信事业群等。

面试风格:堪称严苛,通常需要经历数轮面试。技术面紧紧围绕代码细节,不仅会抛出算法、数据结构等相关问题,还会结合实际项目询问如何在大数据量下优化性能。比如,针对处理海量用户消息的场景,考察能否设计出高效合理的存储和读取方案。面试官特别看重应聘者对新技术的掌握程度以及学习能力,例如机器学习在大数据分析中的应用等方面。

薪酬福利:极具吸引力,工资水平高,除了基本薪资,还有股票、丰厚的年终奖金等。员工福利也十分出色,食堂饭菜美味且价格亲民,配备各类健身设施、提供免费体检等。

氛围文化:公司文化开放包容,大力鼓励创新,设立了众多内部交流分享会,方便大家自由交流。团队合作氛围良好,不同部门间沟通顺畅。

腾讯微信大数据面试题及参考答案

阿里巴巴(广州分公司)

虽然其核心业务在杭州,但广州分公司也在积极拓展大数据相关业务。

面试流程:较为复杂,包括技术面、业务面以及HR面。技术面主要考查大数据处理框架,如Hadoop、Spark等,并询问如何利用它们搭建高效的数据处理平台。业务面则结合实际业务场景,考察如何从海量数据中挖掘出具有价值的信息,为业务决策提供有力支持。

加班程度:与互联网行业的整体状况相似,业务繁忙时期加班较多,不过阿里巴巴也在努力平衡员工的工作与生活,推行相关政策保障员工的休息时间。

薪酬福利:待遇相当可观,补贴丰富,还具备完善的培训体系,助力员工提升技能,职业发展空间广阔。

氛围文化:内部氛围强调团队合作和客户至上,学习成长机会众多,还有丰富多彩的团队活动,大大增强了员工的凝聚力。

阿里大数据面试题集锦及参考答案(3万字长文:持续更新)

网易

在广州,网易的多个业务线与大数据紧密相关,包括热门的游戏、流行的音乐以及丰富的新闻资讯等业务,均高度依赖大数据分析以提升用户体验。

面试风格:技术面主要考察专业技能,如大数据开发中常用的技术栈,包括Hive、Kafka等的使用,还会深入询问在实际项目中遇到的问题及解决方案。同时,对算法和数据结构的考察也极为深入,例如常见排序算法的时间复杂度分析。此外,会结合网易的业务特点,提问如何利用大数据提升产品的个性化推荐效果。

加班情况:因项目而异,在一些热门游戏项目或重点产品的迭代阶段,加班比较频繁,但网易注重员工的工作生活平衡,会尽量合理安排工作时间。

薪酬福利:薪资处于行业较高水平,除基本薪资外,还有绩效奖金、项目奖金等。福利包括五险一金、补充商业保险、带薪年假、节日福利等,员工还能享受到内部产品的优惠。

氛围文化:公司文化强调创新和自由,积极鼓励员工尝试新的想法和技术,团队氛围轻松活跃,存在众多跨部门的交流活动,有利于员工拓宽视野,了解不同业务领域的知识。

2024年最全网易大数据面试题及参考答案(3万字长文持续更新)

二、专注大数据服务的专业公司

树根互联

作为工业互联网领域的大数据服务领先者。

面试风格:注重考察对工业场景的理解,具备相关行业经验会极大地加分。会询问在工业数据采集、分析方面的经验,比如如何确保工业设备数据采集的准确性和稳定性。

加班程度:情况相对较好,不是典型的高强度加班文化,通常依据项目进度而定,项目紧张时会加几天班。

薪酬福利:薪资处于行业中等偏上水平,福利包含五险一金、带薪年假、节日福利等,还有员工培训和晋升机会。

氛围文化:团队融洽,专注于工业大数据技术的研发和应用,公司鼓励员工持续学习新技术,不断提升在工业互联网领域的能力。

云从科技

在人工智能和大数据结合方面表现卓越,尤其是在计算机视觉领域。

面试风格:技术面主要考察人工智能算法、大数据处理技术方面的能力,例如深度学习算法在大数据量下的训练优化。还会询问对行业的理解,比如计算机视觉在安防、金融等领域的应用场景和发展趋势。

加班程度:视项目而定,重要项目的攻坚阶段会加班,不过公司也关心员工的工作强度,尽量合理安排。

薪酬福利:薪酬有竞争力,会根据员工能力和贡献给予相应回报。福利方面有完善的保险、健康体检、带薪年假等。

氛围文化:浓厚创新,大家积极探索人工智能和大数据的前沿应用,团队合作紧密,不同部门间经常协作攻克技术难题。

三、传统企业转型涉及大数据业务的公司

广汽集团(在大数据驱动的智能网联汽车领域发力)

作为传统车企,广汽在汽车研发、生产、销售等环节投入大量资源应用大数据。

面试风格:会将汽车行业知识与大数据技术结合,比如询问如何利用大数据优化汽车生产供应链,或者通过数据分析提升汽车用户满意度,对拥有汽车行业背景知识的求职者更为青睐。

加班情况:整体加班不算多,遵循正常工作节奏,但在新车型研发的关键阶段,可能会有阶段性加班。

薪酬待遇:良好,拥有完善的福利体系,包括五险一金、补充商业保险、员工购车优惠等。

氛围文化:传统稳健,也积极拥抱新技术变革,鼓励员工在大数据和汽车融合领域创新。

南方电网(在电力大数据分析与应用方面有深入探索)

作为电力行业的巨头,大数据在电网运营、客户服务等方面发挥着关键作用。

面试重点:在于考察对电力行业的了解以及大数据技术在电力领域的应用能力,例如如何通过数据分析预测电力负荷,优化电网调度。

加班情况:相对稳定,一般不会有高强度加班,除非遇到电网紧急抢修等特殊情况。

薪酬待遇:稳定且优越,福利完善,除常规福利外,还有员工培训、职业发展规划等支持。

氛围文化:强调团队协作和社会责任,在保障电力供应的同时,积极推动大数据技术在电力行业的创新应用,员工归属感强烈。

四、其他知名企业(涵盖游戏、金融、通信、电商等领域)

4399

作为国内知名的游戏公司,大数据在游戏运营、用户行为分析等方面关键作用显著。

面试内容:除了考察大数据相关技术,如数据挖掘、数据分析工具的使用,还特别关注对游戏行业的理解,比如如何通过数据分析来优化游戏的留存率和活跃度,对热门游戏的玩法和用户喜好有何见解。

加班情况:游戏行业竞争激烈,开发及版本更新阶段加班较多,但平时有相对轻松时段,公司会安排调休等让员工休息。

薪酬福利:薪资水平不错,有项目奖金、绩效奖金等。福利包括五险一金、带薪年假、节日礼品、年度旅游等,还有游戏竞赛和团队活动。

氛围文化:充满活力和创意,员工多为游戏爱好者,团队合作紧密。

4399大数据面试题及参考答案(数据分析和数据开发)

银联

在广州的业务涉及金融大数据分析,为支付业务、风险控制等提供有力支持。

面试重点:注重金融知识和大数据技术的结合,会问在金融数据处理、风险评估模型搭建等方面的经验,比如如何利用大数据分析来防范信用卡欺诈风险,以及对金融行业的监管政策的了解。

加班情况:适中,依据项目需求和业务高峰安排,重要支付业务推广期或系统升级时可能有短期加班。

薪酬待遇:稳定且较好,福利完善,有五险一金、补充公积金、企业年金、带薪年假、健康体检等。

氛围文化:严谨规范,同时积极拥抱数字化变革,团队合作良好,注重职业发展。

联通

在广州积极推进大数据在通信运营、客户服务等方面的应用。

面试内容:会考察通信行业知识和大数据技术,比如如何利用大数据优化通信网络资源配置,提升用户通信体验,还会询问通信数据分析、用户画像构建等问题。

加班情况:依据业务而定,网络建设、新业务推广等阶段会有一定加班,但联通也在优化流程、提升效率以减少不必要的加班。

薪酬待遇:稳定,福利包括五险一金、补充保险、带薪年假、节日福利等,并提供职业发展通道和培训机会。

氛围文化:强调服务和创新,员工协作氛围浓厚,鼓励参与创新项目提升服务。
银联大数据面试题及参考答案

小鹏汽车

在智能电动汽车领域,大数据在车辆研发、自动驾驶技术优化、用户服务等方面应用广泛。

面试内容:既关注汽车行业知识又重视大数据技术能力,会询问自动驾驶数据处理、车辆性能优化数据分析等方面的经验,比如如何利用大数据提高自动驾驶算法准确性及对新能源汽车市场发展趋势的看法。

加班情况:作为快速发展的新能源汽车企业,新车研发和技术突破阶段加班频繁,但公司会通过团建等方式缓解压力。

薪酬福利:具有竞争力,有绩效奖金、项目奖金等。福利包括五险一金、补充商业保险、员工购车优惠、带薪年假等,且有完善的培训体系。

氛围文化:充满创新和进取精神,团队成员多元,鼓励提出新的想法和解决方案,推动技术创新和产品升级。

小鹏汽车大数据面试题及参考答案

唯品会

作为知名电商平台,大数据在商品推荐、供应链优化等方面作用重要。

面试内容:围绕电商业务和大数据技术,会问如何利用大数据分析消费者行为优化商品推荐算法,及电商供应链数据处理、库存管理数据分析等能力。

加班情况:促销活动如“618”“双 11”期间加班较多,但平时合理安排工作时间保障休息。

薪酬福利:待遇不错,有绩效奖金、年终奖金等。福利包括五险一金、带薪年假、节日礼品、健康体检等。

氛围文化:注重效率和创新,团队合作紧密,以提升用户购物体验为目标。唯品会大数据面试题及参考答案(3万字长文)

希音(SHEIN)

全球知名的跨境电商,大数据在商品选品、精准营销、供应链管理等方面核心作用突出。

面试内容:考察跨境电商行业理解和大数据技术应用能力,如利用大数据进行海外市场分析及优化商品选品策略,还有数据驱动营销活动策划、供应链数据分析等经验。

加班情况:由于业务发展快,加班情况较多,特别是业务拓展、新品上线等关键时期,但公司不断调整管理改善强度。

薪酬福利:具有竞争力,福利有五险一金、带薪年假、节日福利等,并提供丰富培训机会。

氛围文化:充满活力和国际化,员工多元,团队合作为实现业务增长而努力,鼓励创新和尝试新模式。

希音(Shein)大数据面试题及参考答案 ​

作者 east
面试 2月 7,2025

从几千份大数据面经吐血整理:大厂大数据高频八股文面试题

这是从大厂,特别是互联网大厂几百份面试题中挑选各个知识点高频,又有一定难度的面试题,包含了大量每次面试经常问的面试题,吃透这份面试题,可以覆盖大部分八股文面试题。

请详细说一说 Java 中的四种引用:强引用、软引用、弱引用、虚引用

java 类加载机制

Java 的抽象类和接口有什么区别和联系

介绍一下 Java 的反射

GC 算法有哪些

请说明进程与线程的区别

请说明栈和堆的区别,以及它们具体存放的东西

红黑树和二叉搜索树,二叉树之间的区别

hashmap 的底层原理

Redis 有哪些常用的数据结构和使用场景

Redis 数据结构的底层结构

描述一下链表和数组之间的区别

常见的排序算法,时间复杂度,空间复杂度

红黑树和二叉搜索树,二叉树之间的区别

Java 线程创建的几种方式

Hadoop 的序列化和 Java 的序列化的区别

Hadoop 的 Combiner 的作用,什么情况下不能用 Combiner

hadoop ha 当一个 namenode 挂掉。会有数据丢失吗。如果有,有什么解决方法

介绍下 HDFS,说下 HDFS 优缺点,以及使用场景

简单介绍一下 HDFS 架构及其读写流程

HDFS 的常见数据格式,列式存储格式和行存储格式异同点,列式存储优点有哪些

Hadoop的checkpoint流程

Hadoop的默认块大小是多少?为什么要设置这么大?

Hadoop常见的压缩算法?

Hadoop作业提交到YARN的流程?

HDFS的块默认大小,64M和128M是在哪个版本更换的?怎么修改默认块大小?

MapReduce为什么一定要有环型缓冲区

MapReduce数据倾斜产生的原因及其解决方案

MapReduce Shuffle为什么要将数据写入环形缓冲区

YARN的设计思路是什么

说下为什么要使用Hive?Hive的优缺点?Hive的作用是什么?

Hive内部表和外部表的区别?

Hive的三种自定义函数是什么?实现步骤与流程?它们之间的区别?作用是什么?

Hive的cluster by、sort by、distribute by、order by区别?

Hive分区和分桶的区别及如何优化

Hive 的 union 和 union all 的区别

Hive 的 join 操作原理,left join、right join、inner join、outer join 的异同

Hive 的开窗函数有哪些

Hive row_number,rank,dense_rank 的区别

迪卡尔积会产生什么问题?

迪卡尔积会产生数据倾斜吗?

介绍下Flume采集数据的原理?底层实现?

Hadoop的Checkpoint流程?

Kafka怎么保证数据不丢失,不重复?

Kafka的offset存在哪?

Flink 的四大基石都有哪些?

Kafka 怎么保证消费顺序正确

watermark 的作用是啥?如何保证数据不丢失?

请介绍一下 Kafka 选举流程。

请介绍 Kafka 的功能和高吞吐的原因。

HBase 中的二级索引

在删除 HBase 中的一个数据的时候,它什么时候真正的进行删除呢?当你进行删除操作,它是立马就把数据删除掉了吗?

列式数据库的适用场景和优势?列式存储的特点?

HBase 为什么随机查询很快?

HBase RowKey 设计原则

HBase 的热点问题

Spark 和 Hadoop 区别

Spark 的工作原理是什么?

Spark 的工作流程是什么?

Spark on standalone 模型、YARN 架构模型

什么情况下会产生Spark Shuffle?

Spark数据倾斜问题,如何定位,解决方案

Spark join在什么情况下会变成窄依赖?

Spark的batchsize,怎么解决小文件合并问题?

Spark参数(性能)调优

介绍一下Spark怎么基于内存计算的

reduceByKey和groupByKey的区别和作用?

使用reduceByKey出现数据倾斜怎么办?

Spark为什么比Hadoop速度快?

Spark 的 RDD 是什么?具体解释下弹性是怎么实现的?

Spark Streaming的双流join的过程,怎么做的?

Spark SQL读取文件,内存不够使用,如何处理?

Sparkstreaming和Flink的区别

Checkpoint产生了很多快照,怎么进行处理呢?

SparkStreaming和StructuredStreaming的区别

Flink架构

Flink的四大基石都有哪些?

watermark的作用是啥?如何保证数据不丢失?

Flink的窗口了解哪些,都有什么区别,有哪几种?如何定义?

Flink的Checkpoint底层如何实现的?savepoint和checkpoint有什么区别?

Flink的ExactlyOnce语义怎么保证?

Flink和Spark的区别?什么情况下使用Flink?有什么优点?

Flink backPressure反压机制,指标监控你是怎么做的?如何处理背(反)压?

Flink解决数据延迟的问题

数据仓库分层(层级划分),每层做什么?分层的好处?

星型模型和雪花模型的区别?应用场景?优劣对比

增量表、全量表和拉链表

数据仓库怎么设计表,怎么建模

增量表和全量表优缺点?

拉链表概念?缓慢变化维概念?

数据库事务的隔离级别?解决了什么问题?默认事务隔离级别?

为什么要有三大范式,建数据库时一定要遵循吗?

数据库第一范式、第二范式和第三范式的作用

说说事务的 ACID 特性

mysql 索引失效的原因?

mysql 索引的数据结构为什么使用 B + 树?

SQL 调优怎么做的?

说说三次握手和四次挥手,为什么不能两次握手和三次挥手

TDP 和 UDP 的区别

HTTP 有哪些状态码?

关注公众号【大模型全栈程序员】回复“大数据八股文”获取详细参考答案

作者 east
大数据开发, 面试 2月 3,2025

二本生的破局:从迷茫到上岸知名互联网大数据岗,我是这样做的

​

大学时的迷茫,直到如今回想起来,依然觉得有点“懵懂”。我本科就读于一所普通的二本院校,专业是计算机相关。对于未来的职业方向,我一直没有一个明确的目标。身边的师兄师姐们给出了很多建议。Java开发的岗位早已是“烂大街”的状态,几乎人人都能进入,但也难以脱颖而出。C++的就业方向则相对小众,竞争相对较小,但是行业需求并不大。大数据开发虽然岗位不多,但薪资可观,且未来的增长潜力巨大——这让我决心全力投入到大数据的学习和实践中。

刷题:编程能力的磨砺之路

提升编程能力,绝对是每个技术开发者必须经历的过程。对于我来说,刷题成为了提升编程能力的“必经之路”。无论是面试中的笔试,还是实际的编码工作,扎实的编程能力总是能起到决定性的作用。通过LeetCode,我挑战了200+道题。最初,很多题目都让我头大,甚至看半天也没有任何思路,感觉几乎要放弃。但我始终坚持每一道题,仔细分析每种解题方法,总结出最优的解法。

解决不了的问题,我会去寻找答案,去研究大神们是如何分析并解决问题的,理解他们的思路之后,我自己再亲手实现一遍。这个过程不仅是对算法的磨练,更是对思维方式的训练。

除了LeetCode,我还选择了《剑指 Offer》这本书。这本书的题目紧扣面试核心,尤其适合那些准备大数据或Java开发岗位的应聘者。书中不仅有面试中常见的题目,还特别注重对思路的培养。虽然有些题目一开始并不容易通过,但在面试现场,面试官更看重的是你的思考过程和解决方案,而不是你是否一次性通过了所有测试用例。

特别是大厂高频手撕面试题,更是要准备熟悉:

从上千份大厂面经呕心沥血整理:大厂高频手撕面试题(数据结构和算法篇 ,Java实现亲试可跑)


数据库:SQL技能是大数据开发的根基

SQL是大数据开发者必须掌握的一项技能,尤其是在与数据库打交道的过程中,它是操作数据的核心工具。对我来说,SQL不仅仅是日常工作中处理数据的工具,它更是提高自己业务理解和解决问题的“钥匙”。

我在学习SQL时,花了大量时间深入理解了它的高级用法,特别是窗口函数、子查询等复杂查询方法。为了更加深入地理解SQL的应用,我做了大量的练习,包括针对具体业务场景的SQL题目,如留存分析、在线时长统计、漏斗分析、连续登录天数计算等。这些练习不仅提升了我的SQL能力,还帮助我理解了如何通过SQL解决实际工作中的问题。面试中,我几乎没有遇到过SQL方面的难题,面试官通常会对我解决问题的方式给予高度评价。

大厂面试手撕SQL面试题(Hive实现:样例数据、详细思路、亲试可行的运行截图)_hive sql经典面试题-CSDN博客


理论学习:扎实的知识体系是进阶的基石

尽管编程和SQL能力非常重要,但大数据开发所涉及的理论知识同样不容忽视。这些理论知识不仅能帮助你解决实际问题,更能让你站在更高的角度去思考和分析问题。为了在大数据开发领域立足,我专注于构建一个完整的知识体系,包括数据仓库理论、操作系统原理、计算机网络、Java基础等方面的知识。

数据仓库与分层理论:
为了深入了解大数据在企业中的实际应用,我精读了《维度建模工具箱》和《大数据之路:阿里巴巴大数据实践》这两本书。《维度建模工具箱》详细介绍了如何进行数据建模,特别是维度建模,这对构建灵活且高效的数据仓库架构至关重要。而《大数据之路:阿里巴巴大数据实践》则通过阿里巴巴的真实案例,帮助我理解了大数据的应用场景以及发展趋势。

操作系统与计算机网络:
作为计算机专业的基础课程,操作系统和计算机网络对于大数据开发的深入理解同样重要。我花了两周时间复习了这些基础课程,结合项目中的实际应用加深理解。例如,在操作系统的进程管理与内存管理的复习过程中,我结合了大数据处理中的并发控制、资源分配等内容;在学习计算机网络的TCP/IP协议时,我思考这些知识如何在Hadoop等大数据组件的网络通信中得以应用。

Java编程与多线程:
Java是大数据开发中最常用的编程语言之一,我花了一个月时间复习Java的基础、源码、多线程以及JVM的相关内容。通过深入分析Java的类库和源码,我理解了Java的底层实现。多线程和JVM的内容相对复杂,但我通过阅读经典书籍并结合实际案例进行了深入学习,并最终在面试中得心应手。

MySQL优化:
MySQL作为常用的关系型数据库,优化MySQL的性能也是大数据开发者的必修课。我读了两遍《高性能MySQL》,这本书涵盖了MySQL的性能优化、索引优化、存储引擎等核心知识。在实际项目中,通过对MySQL的优化,我提升了数据存取效率,减少了响应时间,确保了数据库在大数据场景下的高效运行。


大数据组件:从基础到深入,掌握核心技术

在学习了编程语言和理论知识之后,我将重点放在了大数据开发的核心技术上。对于一个大数据开发者来说,掌握相关的大数据组件和框架是进入行业的必要条件。

Hadoop:
Hadoop作为大数据处理的基础框架,我通过反复研读《Hadoop权威指南》,深入了解了Hadoop的架构、HDFS(分布式文件系统)、MapReduce(分布式计算框架)和YARN(资源管理器)。我不仅仅停留在理论层面,还通过搭建Hadoop集群,进行了一些实际操作,积累了大量的实践经验。

Hive:
Hive是基于Hadoop的SQL查询工具,我不仅学习了HiveQL的基本语法,还深入研究了Hive的性能调优和配置优化。在项目中,我通过实践学会了如何使用Hive进行数据仓库建设和数据分析,同时优化了查询性能,提高了数据处理效率。

Spark与其他工具:
虽然Spark、Flink、Kafka等大数据工具的学习我并没有深入到实际项目中,但我确保了自己对这些工具的基本概念、应用场景和技术原理有足够的了解。对于每个工具的学习,我都花时间去了解它们的功能、优势以及如何在特定场景下应用。


精美简历:突出重点,简洁明了

简历是进入面试的第一步,而对于我来说,如何让简历“脱颖而出”是一项不容忽视的挑战。为了让面试官快速抓住我的核心竞争力,我在简历中只列出了自己真正掌握的技术,如Hadoop、Hive、Spark等。

在描述项目经验时,我尽量详细描述自己在项目中的职责、解决的关键问题和取得的成绩。例如,在数据仓库建设项目中,我详细阐述了自己负责的模块设计、遇到的难点以及如何克服这些问题;在报表开发中,我展示了如何优化查询流程、提高数据处理效率。通过这些真实的项目经验,我的简历更具说服力。


面试准备:知己知彼,百战不殆

除了理论学习与技能提升,面试技巧的磨练同样不可忽视。我查阅了大量大数据开发岗位的面试经验和面试题,整理成文档,并进行逐一分析。通过这些面经,我不仅了解了面试官最关心的技术点,还学习了如何在面试中展示自己的优势。

面试过程中,我始终保持自信,尽量展示出我的技术深度与广度。同时,我也通过模拟面试,提升自己的表达能力和应变能力。

这里汇集了上百家中大厂的大数据面经:

大数据最全面试题-Offer直通车


面试过程:从等待到收获

投递简历后,我并没有期待快速的反馈。前期的简历投递并没有让我立刻迎来面试机会,但我没有气馁。在不断优化简历、提升技术实力后,面试机会开始逐渐增多。经过几轮严格的笔试和面试,我最终成功拿到了某知名互联网企业的大数据开发岗位的Offer,薪资在同行中领先。

大数据大厂校招网申入口最全集合和2025年校园招聘时间线(持续更新)

这段求职历程不仅让我收获了职位,也让我深刻体会到,只有通过持续的学习和实践,才能在激烈的技术竞争中站稳脚跟。 ​

作者 east
面试 1月 18,2025

大数据大厂校招网申入口最全集合和2025年校园招聘时间线

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 2025年校园招聘时间线

一、2024年12月 – 2025年2月(寒假及寒假实习申请阶段)

  1. 自我评估
    • 这一阶段的首要任务是深刻地进行自我剖析。要清晰地明确自己的职业目标,比如是向往金融行业的高薪高职,还是渴望在教育领域实现育人梦想。同时,精准地确定个人优势所在,是擅长逻辑思维、具备出色的沟通能力,还是有着扎实的专业知识基础等。在此基础上,确定自己想要涉足的行业以及与之相匹配的岗位类型。例如,如果个人对市场动态有着敏锐的洞察力且具备一定的创新思维,那么市场营销类岗位可能就比较适合,像互联网公司的市场专员或者传统企业的品牌推广岗位等。
  2. 简历撰写
    • 简历是求职的敲门砖,所以要根据自己的过往经历和所掌握的技能精心制作或者更新一份专业简历。在撰写过程中,务必确保简历简洁明了,避免冗长复杂的表述。将重点内容,如重要的项目经验、获得的奖项、与目标岗位相关的技能证书等突出展示。例如,如果是应聘程序员岗位,就把自己参与过的软件开发项目,包括项目名称、担任的角色、项目成果等清楚地罗列出来。
  3. 实习申请
    • 积极寻找寒假实习机会是非常关键的,尤其要关注那些与自己未来职业方向相关的企业。这个时期很多企业会提供一些短期但富有价值的实习岗位。例如,金融企业可能会有一些针对市场调研或者客户关系管理的实习项目。寒假实习是为未来的正式求职积累经验的大好时机,通过在实习中的实际操作和与同事的交流合作,可以更好地了解行业动态和企业需求。

二、2025年3月 – 5月(暑期实习申请阶段)

  1. 技能提升
    • 按照目标职位的要求,有针对性地提升自己的技能水平。例如,如果目标是成为一名数据分析师,就需要深入学习数据分析工具,像Python语言中的Pandas和Matplotlib库,用于数据处理和可视化。还可以报名参加相关的培训课程,这些课程由专业的讲师授课,能够系统地传授知识和技能;或者利用丰富的在线学习资源,如在Coursera、Udemy等平台上有许多优质的课程可供选择。
  2. 模拟面试
    • 面试能力对于求职成功与否起着至关重要的作用。要练习常见的面试问题,例如自我介绍、职业规划、优缺点等问题。
  3. 暑期实习网申
    • 暑期实习的含金量通常较高,在这个时候要积极地向心仪的企业投递简历,争取获得实习机会。很多企业在暑期会招聘大量实习生,这些实习岗位往往能够让学生深入了解企业的业务流程和文化氛围。比如大型互联网企业的产品运营实习岗位,可以让实习生参与到产品的策划、推广等各个环节,为后续的秋招打下坚实的基础。

三、2025年6月 – 7月(秋招提前批阶段)

  1. 保持联系
    • 对于之前实习过的公司要定期进行沟通交流。因为在实习过程中,企业可能对实习生有了更深入的了解,存在转正的机会;或者内部可能会有其他适合的岗位推荐给实习生。例如,在实习公司表现优秀的同学可能会被推荐到公司的其他部门担任更高级别的工作岗位。
  2. 准备测评
    • 不同企业有着不同的测评系统,需要仔细熟悉这些测评系统的类型和要求。例如,有些企业会采用心理测评来考察应聘者的性格特点和职业适应性,有些则会进行专业知识测评。针对这些不同的测评类型要进行有针对性的练习,比如通过做历年真题、模拟测评等方式来提高通过测评的概率。
  3. 秋招提前批申请
    • 部分互联网大厂会在6 – 7月这个时间段开启秋招提前批招聘,尤其是技术类岗位比较集中。比如阿里巴巴、腾讯等公司的部分研发岗位会提前开放申请。求职者要及时关注这些企业的官方网站、社交媒体账号等渠道发布的招聘信息,并及时提交申请,以免错过机会。

四、2025年8月 – 10月(秋招正式批阶段)

  1. 广泛撒网
    • 在“金九银十”的求职高峰期,要积极地向各类企业投递简历。不仅要关注热门的软件行业,像软件开发、软件测试等岗位;还要涉足硬件行业,如电子产品的研发、生产管理等岗位;机械行业,例如机械设计、自动化控制等岗位;医药行业,包括医药研发、药品销售等岗位等。通过广泛投递简历,增加获得面试机会的可能性。
  2. 校园招聘
    • 要积极参与学校组织的招聘会、宣讲会等活动。在这些活动中,可以直接与企业的人力资源专员面对面交流,了解企业的发展前景、岗位需求等情况。同时,还能够现场投递简历,给人一种积极主动的印象。
  3. 笔试准备
    • 针对不同公司的笔试特点做好充分的准备。不同企业的笔试内容差异较大,例如科技公司可能会注重数学题、逻辑推理题以及编程挑战等方面的考核;而传统企业可能会考察一些专业知识、英语水平以及综合素质等方面的内容。可以通过收集历年真题、参加笔试培训等方式来提高笔试成绩。

五、2025年9月 – 11月(银行、地产等行业秋招高峰阶段)

  1. 特定行业准备
    • 对于银行、房地产、能源石化等行业的秋招,要特别留意其特殊要求。银行招聘可能会涉及到金融知识测试,要求应聘者掌握基本的金融理论和金融市场知识;房地产企业的招聘可能会有案例分析类的题目,考察应聘者的市场分析、项目管理等能力;能源石化企业可能会注重应聘者的安全知识和相关工程知识的掌握情况。所以,针对这些特殊要求要进行有针对性的学习和准备。
  2. 多渠道获取信息
    • 除了关注企业的官方网站获取招聘信息之外,还可以通过社交媒体平台,如领英(LinkedIn)、微博等;求职论坛,如智联招聘论坛、前程无忧论坛等途径获取最新的招聘信息。这样可以确保不会遗漏任何一个潜在的求职机会。

六、2025年10月 – 12月(秋招Offer发放期阶段)

  1. 面试强化
    • 一旦收到面试通知,就要迅速投入到面试的准备工作中。复习常见问题的答案,如在面试中经常会被问到的职业规划问题,要制定出一个合理、清晰的发展路径;同时准备好具体的工作场景案例,例如在应聘项目经理岗位时,要能够讲述一个自己在团队管理、项目进度控制等方面的实际案例。
  2. 决策制定
    • 当收到多个offer时,要仔细比较各个offer的各项条件,包括薪资待遇、职业发展机会、工作环境等因素。做出最适合自己的选择,权衡短期利益和长期发展之间的关系。

七、2025年11月末 – 12月(秋招补录/春招提前批阶段)

  1. 把握最后机会
    • 注意一些企业在秋招末期可能会提供的补录机会,这些机会可能是由于之前录用的同学放弃或者其他原因而空出来的。同时,也要关注提前开放的春招岗位,这些岗位可能会竞争相对较小,而且对于一些在秋招中未成功求职的同学来说是新的机会。
  2. 总结反思
    • 回顾整个求职过程中的得失,分析自己在各个环节中的优点和不足之处。例如,在简历撰写方面是否存在问题,在面试过程中是否有哪些回答得不好的地方等。通过总结反思,为即将到来的春招做好更充分的准备,在春招中能够更加游刃有余地应对各种挑战。

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作者 east
面试 1月 5,2025

高频面试题:讲一下你在项目中是如何进行代码优化的,比如减少循环嵌套、避免重复计算等。

在项目中进行代码优化,特别是在性能要求较高的场景下,减少循环嵌套、避免重复计算、提升代码执行效率是非常重要的。优化代码的目标不仅是为了提高执行速度,还要考虑代码的可读性、可维护性和扩展性。以下是我在实际项目中进行代码优化的一些常见方法和策略:

1. 减少循环嵌套

嵌套循环通常会导致时间复杂度显著增加,尤其是当嵌套层数较多时,可能会导致算法执行非常慢。优化嵌套循环的常见方法包括:

合并循环

如果两个嵌套的循环没有强依赖关系,可以考虑将它们合并为一个循环,减少多余的计算。例如,如果在两个数组中查找匹配元素,而这两个数组的长度较大时,考虑使用更高效的数据结构(如哈希表)来降低复杂度。

示例:

# 原代码:两层嵌套循环
for i in range(len(list1)):
    for j in range(len(list2)):
        if list1[i] == list2[j]:
            print(f"Match found: {list1[i]}")

# 优化后:使用集合加速查找
set2 = set(list2)
for item in list1:
    if item in set2:
        print(f"Match found: {item}")

在这个例子中,我们通过使用集合来代替内层循环查找,从而将时间复杂度从 O(n * m) 降低到 O(n + m)。

避免不必要的计算

在嵌套循环中,有时会进行重复计算,可以通过将中间结果缓存下来,避免重复计算。例如,计算某个值的平方或某个子数组的和等,可以预计算并存储在变量中。

示例:

# 原代码:重复计算
for i in range(len(data)):
    for j in range(i + 1, len(data)):
        if data[i] + data[j] == target:
            print(f"Pair found: {data[i]}, {data[j]}")

# 优化后:避免重复计算
seen = set()
for num in data:
    if target - num in seen:
        print(f"Pair found: {num}, {target - num}")
    seen.add(num)

在这个优化后的代码中,我们用一个 set 来存储已经遍历过的元素,从而避免了两次遍历的重复计算。

2. 避免重复计算

重复计算是导致代码性能低下的一个常见问题。我们可以通过以下几种方法来避免重复计算:

缓存计算结果

如果某个计算的结果在整个程序运行过程中不会变化,可以使用缓存技术,避免每次都重新计算。例如,使用 Memoization(记忆化)来缓存递归函数的结果,或者将计算结果存储在变量中。

示例:

# 计算斐波那契数列(递归版本,存在重复计算)
def fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fib(n - 1) + fib(n - 2)

# 优化:使用字典缓存计算结果
fib_cache = {}
def fib_optimized(n):
    if n in fib_cache:
        return fib_cache[n]
    if n <= 1:
        return n
    fib_cache[n] = fib_optimized(n - 1) + fib_optimized(n - 2)
    return fib_cache[n]

在这个例子中,通过缓存已经计算的斐波那契数列值,将递归的时间复杂度从 O(2^n) 降低到 O(n)。

减少冗余函数调用

有时我们在循环或递归中多次调用某个函数或进行重复计算,这时候可以将结果存储在一个局部变量中,避免每次都重新调用。

示例:

# 原代码:重复调用获取长度
for item in data:
    if len(item) > 5:
        print(item)

# 优化后:缓存长度
for item in data:
    item_len = len(item)
    if item_len > 5:
        print(item)

通过将 len(item) 结果存储在 item_len 变量中,避免了在每次比较时都重复计算。

3. 使用合适的数据结构

合适的数据结构可以大幅度提高程序的性能。在很多情况下,选择一个合适的集合类型(如 字典、集合、堆等)可以提高查找、插入、删除操作的效率。

哈希表

如果需要频繁地进行查找操作,哈希表(如 Python 的 dict 或 set)通常是最有效的数据结构。它能将查找操作的时间复杂度降到 O(1)。

示例:

# 需要频繁查找的场景:使用哈希表(字典)存储
data = ["apple", "banana", "cherry", "date"]
lookup = {item: True for item in data}

# 查找操作变为 O(1)
if "banana" in lookup:
    print("Found")

堆

对于需要快速获取最大值或最小值的场景,可以使用堆(Heap)。例如,在处理优先级队列时,堆提供了高效的插入和删除操作,时间复杂度为 O(log n)。

4. 并行化和异步处理

在需要处理大量数据或者IO密集型操作时,可以考虑使用并行化或异步编程来提高性能。

多线程或多进程

对于 CPU 密集型任务,可以使用多线程(或多进程)并行化任务,充分利用多核 CPU 的计算能力。

异步编程

对于 IO 密集型任务(如网络请求、文件操作等),可以使用异步编程来提高性能。通过 async/await 可以避免线程阻塞,提升程序的吞吐量。

5. 算法优化

优化代码的另一重要方向是选择合适的算法。通过优化算法的时间复杂度,可以大幅提升性能。例如:

  • 使用 二分查找 代替线性查找
  • 使用 快速排序 或 归并排序 代替冒泡排序
  • 采用 动态规划 替代暴力递归

在项目中进行代码优化时,主要的目标是提升代码的执行效率、降低资源消耗、并且保持代码的简洁性和可维护性。以下是一些核心策略:

  • 减少循环嵌套和重复计算,使用合适的数据结构。
  • 通过缓存和避免重复计算提升性能。
  • 采用并行化和异步处理来提高效率。
  • 优化算法,选择合适的时间复杂度。
作者 east
面试 1月 5,2025

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数据结构、算法和设计模式

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Java设计模式面试题及参考答案

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作者 east
面试 1月 5,2025

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C语言和C++:汇总了C和C++高频知识点和难点,例如智能指针。

嵌入式技术面试综合:本部分汇总了 C 语言、数据结构、密码学与信息安全等嵌入式相关技术的面试题及参考答案,让你在面试中全面展示自己的技术实力。

目录

一、综合篇

面试综合技术

面试指导及综合素质篇

二、软件篇

系统驱动总线篇

大模型

linux开发

C和C++相关

数据结构和算法:

软件开发

多媒体开发

网络协议和安全

三、硬件相关件篇

硬件相关

四、公司面试和行业篇

行业相关

公司面试题

五、工具和运维篇

开发工具相关

 DevOps流程自动化

运维篇


一、综合篇

面试综合技术

6万字嵌入式最全八股文面试题大全及参考答案(持续更新)

嵌入式面试高频八股文面试题及参考答案

嵌入式高频面试题100道及参考答案(3万字长文)

 嵌入式面试题精选100道及参考答案(4万字长文)

嵌入式学习路线:掌握这些知识点可以入门拿Offer

小白变高手要懂的知识点:嵌入式开发的难点与优化措施

面试指导及综合素质篇

嵌入式面试英文自我介绍参考(万字长文)

外企面企必备:IT技术面试英文高频面试题

技术简历优化秘籍:迈向求职成功第一步

做好这些不用担心试用期不通过:程序员入职新公司如何快速上手项目

如何把自己卖个好价钱:实战面试谈薪水

外企大厂英文面试题大全及参考答案(万字长文)

二、软件篇

系统驱动总线篇

最新最全ARM 3万字面试题及参考答案(持续更新)

UCOS高频面试题及参考答案(2万字长文)

嵌入式u-boot最全面试题及参考答案(5万字长文持续更新)
嵌入式FPGA(现场可编程门阵列)面试题及参考答案

嵌入式最全BLE面试题及参考答案

STM32Cube精选30道面试题及参考答案(3万字长文)

嵌入式驱动程序100道面试题(6万字长文)

嵌入式MCU面试题汇总及参考答案(2万字长文)

嵌入式最全BLE面试题及参考答案

嵌入式Bootloader面试题面面观(2万字长文)

嵌入式u-boot最全面试题及参考答案(5万字长文持续更新)

嵌入式板级支持包(BSP)80道面试题及参考答案(3万字长文)

大厂嵌入式数字信号处理器(DSP)面试题及参考答案

2万字长文详解嵌入式网络设备驱动开发面试题及参考答案

RT-Thread必考面试题及参考答案

嵌入式μClinux必考面试题及参考答案

嵌入式PowerPC面试题及参考答案(2万字长文)

一文看懂 Rt-thread 系统(移植、任务管理、调度、通讯机制、内存管理)

UCos 系统从入门到精通万字保姆级教程

FreeRTOS系统从入门到精通万字保姆级教程

FreeRTOS任务调度从入门到精通

嵌入式开发工程师要懂的FPGA知识要点

嵌入式开发工程师必懂的FreeRTOS知识要点

嵌入式实时操作系统VxWorks面试题及参考答案(4万字长文)

FreeRTOS必考面试题及参考答案

万字长文详解FreeRTOS软件定时器

万字长文详解嵌入式驱动开发流程和技巧(多个代码实例)

嵌入式SoPC最全面试题及参考答案

嵌入式片上系统(SoC)最全面试题及参考答案

嵌入式MPU(微处理器单元)最全面试题及参考答案(3万字长文)

嵌入式SPI接口协议最全面试题及参考答案

RTEMS面试题汇总及参考答案

通信协议的选择:UART、SPI、I2C与CAN的比较

嵌入式操作系统选型:FreeRTOS、Zephyr、ThreadX与RTEMS的比较

嵌入式必懂处理器架构选型:ARM、RISC-V、MIPS与x86对比

嵌入式必懂微控制器选型:STM32、ESP32、AVR与PIC的比较分析

深入解析Linux驱动开发中的I2C时序及I2C高频面试题嵌入式I2C总线最全面试题及参考答案(10万字长文)

大模型

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linux开发

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四、公司面试和行业篇

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作者 east
Java, 面试 1月 5,2025

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作者 east
面试 1月 5,2025

面试高频问题:说一下 HTTP 1.0、HTTP 1.1、HTTP 2 以及 HTTP 3 的发展以及变化

1. HTTP 1.0:基础协议的诞生(1991年)

HTTP 1.0 是最早的 HTTP 协议版本,由万维网的发明人蒂姆·伯纳斯-李(Tim Berners-Lee)在 1991 年提出并应用于最初的 Web 服务。作为一个简单的基于文本的协议,HTTP 1.0 在当时的互联网环境下解决了浏览器和服务器之间的数据传输问题。

特点
  • 请求/响应模型:HTTP 1.0 是基于请求-响应模型的。当客户端向服务器发送请求时,服务器会根据请求返回响应。这是 HTTP 协议的核心理念。
  • 无状态性:HTTP 是无状态的,即每一次请求都是独立的,服务器不会记住上一次请求的状态。
  • 文本协议:所有的 HTTP 消息都是纯文本的,便于人类阅读和调试。
  • 一次请求/一次响应:HTTP 1.0 协议设计中,客户端发起请求时,服务器处理该请求并返回响应后,连接就会关闭。如果客户端需要请求多个资源(如 HTML 页面中的图片、CSS 文件、JavaScript 文件等),就需要建立多个连接。
限制与问题
  • 每个请求需要建立新连接:在 HTTP 1.0 中,每个请求和响应都需要建立一个新的 TCP 连接。随着 Web 内容日益复杂,页面上需要加载的资源数量增加,每个请求都要重新建立连接,导致了大量的网络开销和性能瓶颈。
  • 头部冗余:每个 HTTP 请求和响应都带有完整的头部信息,但这些头部信息往往重复,增加了传输的数据量。

2. HTTP 1.1:改进与优化(1997年)

HTTP 1.1 是对 HTTP 1.0 的重要改进,由 IETF(互联网工程任务组)在 1997 年发布,并迅速成为 Web 上的标准协议。与 HTTP 1.0 相比,HTTP 1.1 引入了多个优化和新特性,主要是为了解决性能瓶颈和提高多用户的并发性能。

主要特点
  • 持久连接(Persistent Connection):HTTP 1.1 引入了持久连接的概念。通过将“Connection: close”头去除,HTTP 1.1 默认为持久连接。这样,客户端和服务器之间可以复用同一个连接,减少了每个请求都建立新连接的开销。一个 TCP 连接可以处理多个请求和响应,直到客户端或服务器主动关闭连接。
  • 管道化(Pipelining):管道化技术允许客户端在等待服务器响应之前,先后发送多个请求,而无需等待每个请求的响应。这有助于减少请求延迟,提升性能。然而,管道化存在问题,比如响应顺序问题,当一个请求的响应延迟时,后续请求的响应也会被阻塞。
  • 缓存控制:HTTP 1.1 引入了更加精细的缓存控制机制,包括 Cache-Control、ETag、Last-Modified 等头部字段,使得浏览器能够更好地控制缓存,从而减少不必要的请求和数据传输。
  • 更多的状态码:HTTP 1.1 扩展了状态码的定义,增加了一些新的响应状态码,例如 409 Conflict、411 Length Required 和 416 Range Not Satisfiable 等,提供了更好的错误处理机制。
  • Chunked Transfer Encoding:HTTP 1.1 支持分块传输编码(Chunked Transfer Encoding),允许服务器分块发送响应数据,客户端可以在接收到部分数据时开始处理,提升了响应的速度。
限制与问题
  • Head-of-line Blocking(HOLB):尽管 HTTP 1.1 引入了持久连接和管道化技术,管道化模式存在一个重大问题:如果其中一个请求的响应延迟,则后续的请求也会被阻塞,这被称为“Head-of-line Blocking”。这种情况在请求较多时会显著影响性能。
  • TCP 连接的限制:虽然持久连接降低了每个请求的连接开销,但仍然受到 TCP 的限制,浏览器通常会为每个域名建立有限数量的连接,导致需要加载多个资源时性能依然受限。

3. HTTP 2:性能革命(2015年)

随着 Web 技术的发展和用户需求的提升,HTTP 1.1 逐渐暴露出一些性能瓶颈,尤其是在处理复杂页面和高并发场景时。为了提升性能,HTTP 2 在 2015 年正式发布,成为现代 Web 上广泛采用的协议。HTTP 2 主要通过优化传输层、提高并发性和减少延迟来改进 HTTP 1.1 的局限。

主要特点
  • 二进制协议:HTTP 2 完全摒弃了 HTTP 1.x 的文本协议,采用了二进制协议。二进制协议相比文本协议具有更高的传输效率,并且解析更为简便,可以避免出现由于文本格式导致的错误和性能损失。
  • 多路复用(Multiplexing):HTTP 2 允许在一个 TCP 连接上并发地发送多个请求和响应,并且它们的顺序不会相互干扰。这样可以有效解决 HTTP 1.1 中的 Head-of-line Blocking 问题,多个请求可以同时发出并独立处理。
  • 流控制:HTTP 2 引入了流控制机制,可以有效控制数据流的传输速率,防止一方发送数据过快导致另一方处理不过来,从而避免网络阻塞。
  • 头部压缩:HTTP 2 使用 HPACK 压缩算法来压缩 HTTP 请求和响应的头部信息,减少了由于重复的头部信息造成的开销,提高了传输效率。
  • 服务器推送(Server Push):HTTP 2 支持服务器推送机制,允许服务器主动向客户端推送资源,而不需要客户端明确请求。这有助于减少延迟,特别是在页面加载时,服务器可以提前将客户端可能需要的资源推送到浏览器中。
  • 优先级和依赖关系:HTTP 2 允许客户端指定请求的优先级,服务器可以根据优先级来处理请求,这对于高性能的应用尤为重要,能够显著提升页面加载速度。
限制与问题
  • 依然依赖 TCP:HTTP 2 尽管引入了多路复用和流控制等优化机制,但它仍然基于 TCP 连接,这意味着它仍然无法克服 TCP 协议在高延迟和网络丢包情况下的局限性。
  • 服务器推送的问题:虽然服务器推送可以减少某些情况下的请求次数,但它也存在一定的问题,例如推送资源可能没有被客户端需要,从而浪费带宽。

4. HTTP 3:基于 QUIC 协议的新时代(2020年)

HTTP 3 是基于 Google 提出的 QUIC(Quick UDP Internet Connections)协议的 HTTP 协议新版本,旨在进一步提升 Web 性能,特别是在高延迟和不稳定网络环境下。HTTP 3 仍然基于 HTTP 2 的多路复用和流控制等特性,但它摒弃了传统的 TCP 协议,转而使用 QUIC 协议。

主要特点
  • 基于 QUIC 协议:HTTP 3 使用 QUIC 协议而不是 TCP。QUIC 是一个基于 UDP 的传输协议,具有低延迟和更快连接建立的优势。由于 QUIC 可以在用户端和服务器之间建立加密的传输通道,并且实现了多路复用和流控制机制,它能够有效解决 HTTP 2 中 TCP 带来的瓶颈。
  • 更快的连接建立:QUIC 协议比 TCP 协议建立连接的速度更快,因为它集成了 TLS(传输层安全协议)和握手过程,减少了连接时延。QUIC 在首次连接时仅需一次握手就可以完成加密,避免了 TCP 中多次握手的延迟。
  • 内建加密:QUIC 协议内建加密功能,确保了 HTTP 3 传输的数据始终是加密的,这比传统的 HTTP 协议更加安全。
  • 更强的抗丢包能力:由于QUIC 基于 UDP 协议,它比 TCP 更加高效地处理丢包和网络延迟问题。在 TCP 中,丢包会导致整个连接的阻塞(因为 TCP 是面向流的协议,每次丢包都需要等待重传),而 QUIC 可以独立地重传丢失的数据包,不会影响到其他数据流的传输,因此在不稳定网络环境下性能更好。
  • 减少的延迟:QUIC 支持快速恢复连接,它在中断后可以快速恢复,并且减少了重新握手的延迟。在传统的 TCP 中,每次建立新连接时需要经过三次握手,TLS 也需要额外的加密和握手过程,而 QUIC 能够在同一连接中直接进行加密和身份验证,大大减少了延迟。
  • 多路复用与流控制:与 HTTP 2 类似,HTTP 3 支持多路复用,在同一个连接上同时传输多个数据流,而且每个流可以独立地处理,避免了 HTTP 2 中的 Head-of-Line Blocking 问题。每个数据流在 QUIC 中是独立的,即使一个流丢包或出现延迟,其他流也不会受到影响。
  • 内建加密:HTTP 3 默认启用了加密,使用的是 TLS 1.3 协议。这意味着所有的 HTTP 3 流量都是加密的,确保了更高的安全性和隐私保护。
  • 更快的连接恢复和更低的延迟:相比于传统的 TCP + TLS,QUIC 协议能够提供更快速的连接建立和恢复,因为它减少了多个协议层之间的交互和握手过程。QUIC 采用了基于 UDP 的流量控制和拥塞控制,减少了连接建立的时延,特别是在需要频繁断开和重新连接的移动网络环境中表现尤为突出。
  • 抗丢包能力更强:QUIC 可以更好地应对丢包情况,在不影响其他流的情况下重传丢失的包,极大地提升了数据传输的可靠性和稳定性。
  • 自动加密:HTTP 3 强制使用加密连接,这使得 Web 安全性得到更大的提升,同时也避免了多次加密层的开销,提升了性能。
  • 广泛的支持尚需时间:虽然主要浏览器和服务器已经开始支持 HTTP 3,但因为 QUIC 协议基于 UDP,这意味着防火墙和网络运营商的支持仍然是一个挑战。某些网络可能会阻止 UDP 流量,这可能影响到 HTTP 3 的普及程度。
  • 过渡期的兼容性问题:虽然大多数现代浏览器和服务器已经开始支持 HTTP 3,但对于仍然使用 HTTP 1.1 和 HTTP 2 的环境,仍然需要维持向后兼容。服务器和客户端需要根据协议版本的支持情况选择适当的协议版本,可能会导致一些额外的复杂性。
  • HTTP 1.0 为 Web 的初步发展奠定了基础,但它的局限性很快暴露,尤其是每次请求都需要建立一个新的连接的问题。
  • HTTP 1.1 通过引入持久连接、管道化和缓存控制等特性,显著提高了性能,尤其是在客户端与服务器之间频繁通信的情况下。
  • HTTP 2 则通过采用二进制协议、支持多路复用和服务器推送等技术,进一步提高了 Web 应用的响应速度和效率。
  • HTTP 3 采用基于 UDP 的 QUIC 协议,解决了 HTTP 2 中的 TCP 拥塞问题,进一步降低了延迟,并提高了抗丢包能力,尤其在移动网络和高延迟环境下表现尤为出色。
作者 east
Java, 面试 12月 29,2024

java多线程的实现的各种方法?

​

在 Java 中,实现多线程主要有以下几种方法:

  • 继承 Thread 类:通过创建一个继承自 Thread 类的子类,并重写 run () 方法来定义线程的执行逻辑。然后创建该子类的实例,并调用 start () 方法启动线程。例如,以下代码创建了一个简单的线程类:

class MyThread extends Thread {
    @Override
    public void run() {
        System.out.println("线程正在运行");
    }
}

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        MyThread thread = new MyThread();
        thread.start();
    }
}
  • 实现 Runnable 接口:创建一个实现 Runnable 接口的类,并重写 run () 方法。然后创建该类的实例,并将其作为参数传递给 Thread 类的构造函数,最后调用 start () 方法启动线程。例如:

class MyRunnable implements Runnable {
    @Override
    public void run() {
        System.out.println("线程正在运行");
    }
}

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        MyRunnable runnable = new MyRunnable();
        Thread thread = new Thread(runnable);
        thread.start();
    }
}
  • 使用 Callable 和 Future 接口:Callable 接口类似于 Runnable 接口,但它可以返回一个结果。Future 接口用于获取 Callable 任务的结果。可以通过创建一个实现 Callable 接口的类,并重写 call () 方法来定义线程的执行逻辑和返回结果。然后使用 ExecutorService 提交 Callable 任务,并通过 Future 获取任务的结果。例如:

import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;

class MyCallable implements Callable<Integer> {
    @Override
    public Integer call() throws Exception {
        return 1 + 1;
    }
}

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();
        Future<Integer> future = executor.submit(new MyCallable());
        Integer result = future.get();
        System.out.println("结果:" + result);
        executor.shutdown();
    }
}
  • 使用线程池:线程池可以管理和复用线程,减少线程创建和销毁的开销。可以通过使用 ExecutorService 接口和其实现类来创建线程池,并提交任务到线程池中执行。例如:

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class Main {
public static void main(String[] args) {
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5);
for (int i = 0; i < 10; i++) { executor.execute(() -> {
System.out.println(“线程正在运行”);
});
}
executor.shutdown();
}
}

作者 east
Java, 面试 12月 29,2024

面试必问题:单例模式的5种写法

​

单例模式主要有以下几种分类:

  • 饿汉式单例:在类加载时就创建单例对象,优点是实现简单,线程安全,缺点是如果单例对象在程序运行过程中一直未被使用,会造成资源浪费。例如:
public class Singleton {
    private static Singleton instance = new Singleton();

    private Singleton() {}

    public static Singleton getInstance() {
        return instance;
    }
}
  • 懒汉式单例:在第一次调用 getInstance 方法时才创建单例对象,优点是可以延迟加载,节省资源,但是在多线程环境下需要考虑线程安全问题。例如:

public class Singleton {
    private static Singleton instance;

    private Singleton() {}

    public static synchronized Singleton getInstance() {
        if (instance == null) {
            instance = new Singleton();
        }
        return instance;
    }
}
  • 双重检查锁单例:在懒汉式单例的基础上,通过双重检查锁机制来提高性能并保证线程安全。例如:

public class Singleton {
    private volatile static Singleton instance;

    private Singleton() {}

    public static Singleton getInstance() {
        if (instance == null) {
            synchronized (Singleton.class) {
                if (instance == null) {
                    instance = new Singleton();
                }
            }
        }
        return instance;
    }
}
  • 静态内部类单例:利用静态内部类的特性来实现单例,既保证了线程安全,又实现了延迟加载。例如:

public class Singleton {
    private Singleton() {}

    private static class SingletonHolder {
        private static final Singleton instance = new Singleton();
    }

    public static Singleton getInstance() {
        return SingletonHolder.instance;
    }
}
  • 枚举单例:通过枚举类型来实现单例,不仅能避免多线程同步问题,而且还能防止反序列化重新创建新的对象。例如:

public enum Singleton {
    INSTANCE;

    public void doSomething() {
        // 单例对象的方法
    }
}

在多线程环境下,保证单例模式的线程安全可以采用以下几种方法:

  • 使用 synchronized 关键字:在获取单例对象的方法上添加 synchronized 关键字,如懒汉式单例中的 getInstance 方法,这样可以保证在同一时刻只有一个线程能够访问该方法,从而避免多个线程同时创建单例对象。但是这种方式会降低性能,因为每次调用该方法都需要获取锁。
  • 双重检查锁机制:在懒汉式单例的基础上,通过双重检查锁机制来减少同步的开销。在第一次检查实例是否为 null 时,如果不为 null,则直接返回实例,不需要获取锁;只有在第一次检查为 null 时,才进入同步块再次检查并创建实例。同时,需要将实例变量声明为 volatile,以保证可见性和禁止指令重排序。
  • 静态内部类:利用静态内部类的特性,在类加载时不会立即初始化内部类,只有在第一次调用 getInstance 方法时,才会加载并初始化内部类,从而创建单例对象。由于类加载过程是线程安全的,所以这种方式可以保证单例的线程安全,并且实现了延迟加载。
  • 枚举:枚举类型在 Java 中是天然的单例,因为 Java 虚拟机在加载枚举类时会保证只有一个实例存在,并且枚举类的实例是线程安全的,所以可以通过枚举来实现单例模式,避免了复杂的线程安全处理。

​

作者 east

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