为啥不问问 C#基础,问这么多别的😅
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会议记录(AI总结)主题:软件测试岗位面试概要:本次会议是对一位应聘者的面试,主要围绕软件测试流程、测试用例设计、测试开发等方面进行了提问和探讨。要点1:会议开始,进行自我介绍和问题询问。要点2:讨论了软件测试流程的理解,集成测试和系统测试的区别。要点3:提到了测试用例设计的方法和比赛前的准备工作。要点4:讨论了测试开发的实际应用,如博客和论坛的测试。要点5:探讨了测试人员在项目中的优势和快速找到丢失元素的方法。要点6:介绍了实习生参与公司业务的方式和培训计划。以上内容由蓝心大模型生成,仅供参考。麦克风音收录现场的声音(如您的解说);系统音收录当前设备播放的声音(如正在播放的通话声音)。会议原文系统音:喂能听到吗?可以。你好。我们现在开始可以。可以。天,因为你那么明天介绍我自己。行,我问几个问题。对。您这边说一下您对软件测试流程的理解什么样的?你说一下集成测试和系统测试分别指什么有什么区别呢?都不方便。刚才你也提到了。没讲完是吧?行。刚才你也说到,譬如说你需要做一些在比赛之前可能会需要做一些测试用例的设计对吧?测试人员好像用例设计的话一般会有哪些设计方法?没了是吧?好,可以了。您说完了吗?我看您写的一个写了两个系统的开发是吧?测试开发。测试论坛一个博客就是差不多。然后他们都设计了有我看见写博客是设计了200200多个特殊病例是吧?主要是哪些?比如说你渠道自己的村盈利比较有意义一些,比较多一些。觉得你你的脚本怎么写,我先不关心你涉及到哪些设计,涉及到哪些测试用例场景呢?就这些是吧?您觉得您自己在这个测试岗上自己有哪些优势?就是测试方面?现在我们这里譬如这样我们为什么你比如说假如说给你一个数组,比如说是这个图片它里面可能1~100的这样的整数,假如说这里面它丢失了一个元素,丢失一个元素,我怎么快速找到丢失的元素呢?123456789~100这样,但譬如它是100个元素,但是它里面会丢失一个元素,就变成99个,你怎么快速找到丢失的这个意思?你去遍历,然后去是以索引去后来去做对比是吧?我问一下,比如说我正好是 QQ的那个第一百位,怎么去判断怎么判断?我以为我认为1~19 19,然后100丢了怎么搞?怎么查出来?600块钱。我这边就聊了这么多。您有什么想要了解或想问的吗?我们这边肯定是实习生要参与到就是公司的业务中的,就是正常的项目迭代中。基本上就是培训肯定也会有相应的导师去带着你们去熟悉一下业务,熟悉一下测试流程,以及我们相关的一些工具,然后边跟一些相应的工作计划,然后你去跟在业务里面去边工作边学习这样的。没有,好,我们今天先聊到这里好吧?好,谢谢您#牛客AI配图神器#
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03-13 09:04
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门头沟学院 Java
也是去年存货,十一月的,当时以为秋招结束了,突然收到面试邮件猝不及防。总共面了大概一个小时,体验还不错。一、开局先来两道手撕他告诉我题目,要我用本地ide写1. Leetcode原题 56. 合并区间2. 多线程题: 两个线程交替打印奇偶数早起脑子不清楚,本地写,出bug卡了会儿二、聊了下简历上的内容实习期间做了什么 / 介绍下业务聊了会儿PostgreSQL和MySQL有什么区别?查询量和数据量有多大?Kafka用在哪?哪个工作觉得最有技术难度?三、顺着问了些八股如果不用MQ怎么进行微服务间的异步通信?分布式锁实现原理。直接吟唱就完了。遇到SQL慢查询,你会怎么去入手优化?索引结构是怎么样的...
想潜水的哈士奇面向对象:PostgreSQL和MySQL的区别 PostgreSQL功能更丰富,支持复杂数据类型、JSON、地理信息系统,MySQL更专注于简单高效的Web应用 pg完全支持ACID和MVCC,mysql在InnoDB引擎下支持 mysql有较广泛的部署和第三方工具支持 微服务间不用MQ的异步通信方式 服务A调用服务B后,服务B处理完成后通过webhook回调服务A 数据库轮询: 服务A写入请求到数据库,服务B定期查询新请求 httpSSE建立持久连接进行实时双向通信 分布式锁实现原理 分布式锁基本原理是在分布式环境中创建一个全局唯一的标识,获得该标识的进程拥有访问共享资源的权限。主要实现方式: 1. 数据库实现: 利用数据库的唯一索引约束,插入成功则获得锁 2. Redis实现: 使用SETNX命令设置值,设置成功则获得锁,通常配合过期时间 3. Zookeeper实现: 创建临时顺序节点,最小序号节点获得锁,节点监听机制实现等待队列 4. Etcd实现: 利用其分布式一致性特性和租约机制 SQL慢查询优化方法 使用EXPLAIN分析SQL执行计划,找出性能瓶颈 优化索引 减少select的列 减少join 保证走索引 分库分表(连接数不够或者表数据量太大) 关闭长事务 分析锁竞争 调整数据库的io频率(比如redolog binlog的罗盘策略 索引结构和B树/B+树区别 关系型数据库中常见的索引结构有B树、B+树、哈希索引等,其中B+树是最常用的。 B树与B+树区别: 1. 数据存储位置 B树: 所有节点(内部节点和叶子节点)都存储数据 B+树: 只有叶子节点存储数据,内部节点只存储键值 2. 叶子节点连接: B树: 叶子节点之间没有连接 B+树: 叶子节点通过指针连接形成有序链表,便于范围查询 3. 查询效率: B树: 查询可能在非叶子节点结束 B+树: 查询总是到达叶子节点,路径长度相等,IO次数稳定 4. 空间利用率: B+树内部节点不存数据,相同容量能够存储更多索引项 Bean的生命周期 写go的不会 Linux查看日志的常用命令 cat 查看完整日志 less/more 分页查看 head tail 查看头尾 grep 检索 journalctl 查看system日志
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