又是一年春招——写一下我去年的历程

这里双非狗一枚，本科一本非科班，硕士二本科班。

去年也是这个时候开始准备春招实习，一路坎坷。不过最后很幸运的被鹅厂捞起来，实习转正最后入职鹅厂。

牛客的平台给了很大很大的帮助，非常非常感谢~

其间简直倒霉，错过了天美的电话面，然后直接灰了；阿里淘系电话三面因为学校修基站，电话断了六次，被认为可能在作弊挂掉，然后秋招直接挂简历。

所以希望记录自己作为一个双非狗的历程，也希望能回馈牛客。如果小伙伴有改简历，鹅厂内推需求的可以私信我呀~

心态

1. 首先想说的是学历。

985和双非，一个是easy模式，一个是炼狱模式。这是肯定的，学历不够，能力来凑~去年春天没offer时候，也抱怨过，但只要努力提升技术以及各方面能力，最后还是会有的。

2. 复习

想进大厂，复习量还是很大的，比考研还要大。保持住心态，就很重要了。比如实验室杂事多，同学杂事多，千万不要被这些事影响心态，安心复习。还比如不公平待遇，这里就要区分清工作和校园，不是努力了一定就会有回报的。

我基本是9:00-24:00全天复习。重压之下，必然会有一定的心理问题，有时该娱乐就娱乐，该放松就放松。

社交

信息的获取非常重要。所以很有必要和一起校招的小伙伴友♂好♂互♂动♂。牛客作为全国最大的计算机类校园婚恋网站(雾)，就提供了很好的平台。

我当时是闲了就刷牛客，然后认识了一群非常棒非常棒的小伙伴~、

主要是投递渠道(不仅仅是校招网站)，还有投递时间，笔试时间等。还会交流一些面试经验之类。

下边的内容，可以认为是一个后端的建议~

技术

技术深度

首先是要选定方向。后端、前端、客户端、大数据、算法。然后选具体的细化方向，比如后端校招因为考察点大多是基础知识，所以大概可以按语言分为Java、Go、Python、C++等。

我校招选的是Java方向，因为Java方向岗位较多，转其他语言相对容易。我绝对不知道，我作为一个Java程序员怎么去写Go和Python了？所以后来我念了两首诗(并不是。其实如果代码量比较大，会发现，其实后端很多东西都是通的，需求也都差不多。虽然每个语言都有自己的生态，但如果有一种语言生态掌握好了，其他都很好学~

校招考察主要考察技术深度，也就是一个东西能挖到多深。

举个简单的例子，美团面试，我说用过dubbo，然后问了，dubbo rpc原理是什么，通信是怎么实现的。然后聊到netty，其中聊了boss-worker模型，责任链模式，聊到nio，再到nio对应到操作系统层实现，以及zero-copy。其中的知识分别在dubbo、rpc框架、netty、nio、csapp中。

技术广度和深度不可兼得，要先保深度。

基础

基础是非常重要的。比如听许多同学面试时，发现很多同学真的是——基础不牢，地动山摇。

比如很多同学说会Java，问熟悉哪块，基本都说集合类。熟悉集合类那个，基本都说hashmap。作为一个也有过经历的，知道其实是各种面经，hashmap整理的是最多的。

但一旦出现，不在面经里的东西。

比如，那能说说集合类的继承关系么？（一批人死掉

比如，HashMap为什么要设定为2的倍数扩容？（又一批死掉

比如，解决冲突拉链法，红黑树相比链表有什么优点?（又一批死掉

比如，少于8个元素，红黑树退化为链表了吗？(我被问过，但上面三个能答对的就已经很少了

所以，一定要看源码，看源码，看源码~别去背题，别去背题，别去背题~

算法

我个人认为算法是非常非常重要的。笔试是一方面，写算法题的能力也是和编程能力挂钩的。所以一定要多练~不过其实也有挺多算法不好的同学拿到比较好的offer的，所以可以保留。

常见解决方案

举个例子

订单业务，遇到了大量订单怎么办？(用消息队列) 怎么去保证消息不会丢失？怎么保证消息不会被重复消费？为什么采用XX消息队列，相对其他产品的优势？

这种问题，只有多思考自己做过的项目，才能得到合理的解决方案。如果有条件，多参加技术分享，不至于闭门造车，收获会更多。

项目

项目来源

必然首推实习，从实习中获取生产环境的项目经验，能去大厂去大厂，去不了去小厂。

如果没有条件，可以看看实验室的项目。实验室项目一般都很三脚猫，要自己去制造一些技术挑战。比如选课系统，学校通常是分专业，分时间，分开通知。比如，做的时候，可以去想，怎么支持这么高的并发，为全校服务，压测又该怎么做？这种实验场景，其实是很难得的。

最后实验室没有，就去自己做练手项目。比较推荐的是秒杀系统和工作流系统。秒杀系统现在感觉简历都会写个，有点当年培训班的"淘淘商城"的意思。但其实这个真的做出来的话，能学到挺多东西的。比如商品展示，涉及到缓存设计，缓存一致。比如订单削峰，涉及到消息队列的使用，异步任务的正确处理。比如微服务化，涉及到业务的拆分，熔断、组件的选择、rpc等等。比如数据库拆分，涉及到主从分离、水平拆分方法、垂直拆分方法、分布式事务等等。还有就是工作流系统，因为工作流系统的业务比较复杂，可以训练自己理清业务，写一手好代码的能力。