2024.9.3 字节 抖音直播 测试开发 一面

  1. 自我介绍
  2. 问实习
  3. 聊聚合搜索项目
  4. 数据存储是怎么做的?
  5. mysql和es数据同步怎么做的?延时有多少?
  6. 输入项目网址到显示项目,经历哪些过程?
  7. dns域名解析大致步骤?
  8. hashmap和ConcurrentHashMap区别,ConcurrentHashMap怎么保证的线程安全?
  9. java写的多吗?”==” 和equals的区别?
  10. 手撕:最长无重复子串长度,写出来之后问空间复杂度,设计测试用例,针对这些用例看自己的代码,健壮性如何?
  11. 写sql,三张表连表查询
  12. 智力题:100个乒乓球,两个人轮流拿,谁拿到最后一个球就获胜,每个人每次拿球数量n(1<= n <= 5)我先开始拿,怎么拿能保证自己可以赢?
  13. 反问
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一、HashMap 与 ConcurrentHashMap 的差异 1. 数据一致性风险: - 在多线程环境下使用 HashMap 时,由于其缺乏线程安全机制,很容易出现数据不一致的情况。例如,两个线程同时添加相同键值对,后添加的线程可能会覆盖先添加的线程的数据,导致数据丢失或错误。 - ConcurrentHashMap 通过精细的锁策略或无锁算法,如 CAS(Compare And Swap),有效地避免了数据覆盖问题。不同线程可以同时对不同的部分进行操作,只有在操作同一部分数据时才会进行同步,从而保证了数据的一致性。 2. 死循环风险: - HashMap 在进行扩容等操作时,如果多个线程同时进行修改,可能会因为哈希冲突处理不当而陷入死循环,导致 CPU 占用率飙升。这是因为 HashMap 在扩容时会重新计算哈希值并重新排列元素,这个过程中如果多个线程同时操作,可能会导致链表结构被破坏,形成循环链表。 - ConcurrentHashMap 的内部实现经过精心设计,避免了这种由于并发修改而导致的循环问题。它采用了更高效的并发控制机制,确保在扩容等复杂操作时也能保持数据结构的正确性。 二、ConcurrentHashMap 保证线程安全的方式 1. 使用 CAS 操作: - 以银行账户管理系统为例,CAS 操作就像是一个原子的“比较并交换”机器。当一个线程想要增加用户余额时,它首先读取当前余额,这相当于获取了一个“预期值”。然后,它计算出要增加的金额后,尝试用新的值去替换旧的值,但在替换之前,它会先检查当前余额是否仍然是之前读取的预期值。如果是,说明没有其他线程在这个期间修改了余额,那么就可以安全地进行替换;如果不是,说明有其他线程已经修改了余额,那么当前线程就需要重新读取最新的余额,并再次尝试增加。 - 这种方式的优点是不需要进行传统的锁操作,避免了线程阻塞和上下文切换带来的开销,从而提高了并发性能。 2. 使用 Synchronized: - 对于更复杂的操作,如合并两个账户的信息,需要确保多个步骤作为一个整体完成。这时候,ConcurrentHashMap 可能会使用 synchronized 关键字来实现同步。Synchronized 会在代码块级别或方法级别上对共享资源进行加锁,确保在同一时间只有一个线程可以访问这些资源。 - 例如,在合并账户信息时,可能需要先读取两个账户的余额,然后进行计算,最后更新两个账户的余额。这个过程中,如果不进行同步,可能会有其他线程在中间修改了账户余额,导致结果错误。使用 synchronized 可以确保在这个复杂的操作过程中,其他线程无法干扰,从而保证了数据的一致性。 总的来说,ConcurrentHashMap 通过结合 CAS 操作和 synchronized 等技术,在保证线程安全的同时,尽可能地提高了并发性能,适用于多线程环境下对共享数据的高效操作。
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发布于 2024-10-11 22:13 广东
在这个问题中,首先需要了解的是,胜负与每次可以拿走的乒乓球数量和总球数之间的关系。你想要确保自己能赢,关键是要把对手逼入一个劣势的局面。 理论基础 1.胜利的状态:当剩下的乒乓球数是6的倍数(6, 12, 18, …, 96, 100),对方在你的轮次中不可能获胜。因为无论对手拿走1到5个球,你总能通过适当的选择,让剩下的乒乓球数回到6的倍数。 2.劣势状态:如果你能将对手逼入6的倍数(如6、12、18等),他们就会被迫进入劣势局面,因为你能始终通过适当的选择来保持这种局面。 策略 3.初始情况:从100个球开始,你要通过第一步拿走的球数来控制剩余的球数。你的目标是让对手面对94(100 - 6)个球的局面。 4.拿走的球数:在你的第一轮中,拿走 4 个乒乓球,这样剩下96个球(96是6的倍数)。 游戏进行中的策略 5.之后,无论对手选择拿走1到5个球,你都可以通过拿走相应的球数(使得剩余球数依然是6的倍数)来保持控制。 6.如果对手拿走1个球,你就拿走5个。 7.如果对手拿走2个球,你就拿走4个。 8.如果对手拿走3个球,你就拿走3个。 9.如果对手拿走4个球,你就拿走2个。 10.如果对手拿走5个球,你就拿走1个。 总结 11.在第一轮中,你选择拿走 4 个乒乓球,让剩下的球数为96(6的倍数)。 12.之后,无论对手怎么拿,你都能确保自己在每轮之后让剩下的球数始终保持为6的倍数,从而确保你能赢得比赛。
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发布于 2024-10-11 18:45 广东

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1️⃣自我介绍:【⌚️10分钟】点评:流水账,有些磕磕绊绊,自我介绍环节的项目介绍的很详细,非常冗余。优化:写逐字稿,背诵,提升语言表达能力。2️⃣经常问题的问题优化:【⌚️20分钟】1:transform结构了解吗?回答点评:回答的很简单,5分吧,说了transform的结构是encode-decode结构,分块,每个块里面有四个组建,MHA、FFN、LN、残差链接,介绍和理解不深刻。提升指导:梳理回答逻辑结构,讲解MHA、FFN、LN、残差链接的添加逻辑和含义,其中MHA给出代码层面理解,从2分钟的回答变成6分钟的回答。2:多头自注意力机制是啥?公式是啥?代码你会写吗?回答点评:讲了公式,但是掌握的不够细致,pytorch代码框架不熟悉,attention_mask机制没有写出来。提升指导:讲述代码的原理,如何使用代码回答问题,展示自己的理解深刻。3:rag中的多路召回是什么?embeding为啥用智源的BGE-large/Base?回答点评:使用了BM25和向量召回,但是没有讲出来两个的区别和联系提升指导:先讲原理,再讲述下语义理解能力和泛化能力的区别,计算的效率,两个互为补充等。3️⃣不会回答的问题指导:【⌚️40分钟】1:&nbsp;&nbsp;LN不太会回答,看网上的回答很多,但是不是理解层面。2:我的向量召回是faiss做的,和这个相关的问题我如何准备?3:经常会被问到rag用的啥框架,这个问题如何回答?还需要准备框架的知识吗?4:面试官经常问我,rag的模型是啥?有做微调吗?如果不做微调怎么回答?5:大模型还需要补充那些知识?📳对于想求职算法岗的同学,如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
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一笑而过2222:4. Redis缓存更新机制 核心策略: - 过期删除:通过 expire 设置键的过期时间,到期后由后台线程(惰性删除+定期删除)处理。 - 惰性删除:客户端访问时检查是否过期,过期则删除。 - 定期删除:每隔一段时间随机检查部分键,删除过期键(通过配置 hz 控制检查频率)。 - 主动更新:应用主动调用 set / del 等命令更新缓存,常见场景: - 数据变更时(如数据库更新后),同步更新缓存。 - 缓存失效前(如提前30秒),后台线程主动刷新(“缓存预热”)。 - 淘汰策略:当内存不足时,按策略淘汰旧数据(如LRU、LFU、随机等,见第5点)。 5. Redis的LRU机制(Least Recently Used) 原理: - 近似LRU:Redis并非严格实现LRU,而是采样少量键(默认5个),淘汰其中最久未使用的键,通过 maxmemory-samples 参数调整采样数量。 - 实现方式:每个键维护 lru 字段(记录最后一次访问时间),淘汰时比较采样键的 lru 值。 - 优化策略: - Redis 4.0引入LFU(最不常用) 策略,结合访问频率和时间淘汰数据。 - 可通过 maxmemory-policy 配置淘汰策略,如 allkeys-lru (所有键中使用LRU)、 volatile-lru (仅过期键中使用LRU)。 6. Redis集群 核心架构(以Redis Cluster为例): - 分片机制: - 数据按哈希槽(Hash Slot)分布,共16384个槽,每个节点负责部分槽。 - 键通过 CRC16(key) % 16384 计算归属的槽,路由到对应节点。 - 节点角色: - 主节点(Master):负责读写操作,维护数据和槽信息。 - 从节点(Slave):复制主节点数据,主节点故障时可自动选举为新主(通过Raft协议)。 - 高可用机制: - 自动故障转移:当主节点下线,从节点通过投票成为新主,保证服务不中断。 - 数据冗余:每个主节点至少有一个从节点,避免单点故障。 - 集群通信: - 节点间通过Gossip协议交换状态信息(如节点存活、槽分配),维护集群拓扑。 - 典型部署: - 至少3个主节点(每个主带1个从),形成3主3从架构,保证容错性(最多允许1个主节点故障)。 补充:Redis集群的优缺点 - 优点: - 支持海量数据(通过分片扩展内存)。 - 高可用性(故障自动转移)。 - 读写分离(从节点可承担读请求)。 - 缺点: - 不支持多键事务(跨节点键无法原子操作)。 - 客户端需处理分片路由(或通过中间件如Codis、Twemproxy)。 - 集群扩展时需迁移数据(通过 redis-trib 工具自动迁移槽)。
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