秋招求职记录
今日投递5家公司7个岗位。
虽然用了网申工具,效率提升不少,但感觉还是好累啊。
现在累得一旦判断把握性不大的公司和不想去的城市直接放弃,网申都懒得写了,也不想热情地陪跑了。
其实喜欢的城市就一两个,恨不得投遍那个城市的所有的公司。
许愿秋招能拿一个理想城市的薪资待遇不错的offer,加油加油!
明天继续投。
#牛客创作赏金赛#
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全部评论
运营呢
uu有没有啥好用的网申工具推荐呀
可以礼貌问下怎么获得网申工具吗
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10-09 23:16
门头沟学院 C++ 牛客小飞舞:感觉一面就是随意发挥的问答,不是技术面,我也是和面试官唠家常,问我喜欢小米什么设备,喜欢玩啥游戏,有没有对象,唠嗑了40分钟,本来就当攒经验了,结果上午九点面的,中午一点就通知明天二面了
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一笑而过2222:一、Java 中常用集合
1. List :
- ArrayList :基于动态数组实现,随机访问元素速度快,插入和删除元素在中间位置时效率较低。适用于频繁读取操作,较少插入和删除操作的场景。
- LinkedList :基于双向链表实现,插入和删除元素效率高,但随机访问元素速度较慢。适用于频繁插入和删除操作的场景。
2. Set :
- HashSet :基于哈希表实现,不保证元素的顺序,元素唯一。适用于需要快速查找和存储不重复元素的场景。
- LinkedHashSet :继承自 HashSet ,维护了一个链表来记录插入顺序,元素唯一且可按照插入顺序遍历。
- TreeSet :基于红黑树实现,元素自动排序,可按照特定顺序遍历元素。适用于需要对元素进行排序的场景。
3. Map :
- HashMap :基于哈希表实现,不保证元素的顺序,键值对唯一。适用于快速查找、插入和删除键值对的场景。
- LinkedHashMap :继承自 HashMap ,维护了一个链表来记录插入顺序,可按照插入顺序遍历键值对。
- TreeMap :基于红黑树实现,键自动排序,可按照特定顺序遍历键值对。适用于需要对键进行排序的场景。
二、项目难点
1. 性能优化:随着数据量的增加和用户访问量的增长,可能需要对系统进行性能优化,包括数据库查询优化、缓存策略调整、代码优化等。
2. 并发控制:在高并发环境下,需要处理多个用户同时访问和操作数据的情况,确保数据的一致性和完整性。例如,在购物车场景中,多个用户同时添加或删除商品时,需要防止数据冲突。
3. 安全问题:保护用户数据的安全是项目的重要难点之一。需要采取措施防止 SQL 注入、跨站脚本攻击等安全漏洞,同时确保用户密码等敏感信息的安全存储。
4. 系统集成:如果项目涉及多个系统的集成,如与第三方支付系统、物流系统等集成,可能会面临接口兼容性、数据格式转换等问题。
5. 需求变更:在项目开发过程中,需求可能会发生变化,需要及时调整设计和开发计划,确保项目按时交付。
三、项目的 Redis 和 MySQL 如何保证一致性,这个设计有什么问题
1. 保证一致性的方法:
- 先写 MySQL,再写 Redis:在数据更新时,先将数据写入 MySQL,成功后再将数据写入 Redis。读取数据时,优先从 Redis 读取,如果 Redis 中没有数据,则从 MySQL 读取并写入 Redis。这种方法可以保证数据的最终一致性,但在写入 Redis 失败时可能会导致数据不一致。
- 采用事务:在一些场景下,可以使用数据库事务来保证 MySQL 和 Redis 的操作原子性。例如,在更新数据时,可以将 MySQL 和 Redis 的更新操作放在一个事务中,确保要么同时成功,要么同时失败。
- 监听数据库变更:可以使用数据库的 binlog 或者消息队列来监听数据库的变更,当数据库中的数据发生变化时,自动更新 Redis 中的数据。这种方法可以实时保证数据的一致性,但实现起来相对复杂。
2. 可能存在的问题:
- 性能问题:频繁地在 MySQL 和 Redis 之间进行数据同步可能会影响系统的性能,特别是在高并发场景下。
- 数据丢失风险:如果在写入 Redis 失败时没有进行适当的处理,可能会导致数据丢失。
- 复杂性增加:为了保证一致性,需要引入额外的机制和代码,增加了系统的复杂性和维护成本。
四、购物车测试点设计
1. 功能测试:
- 添加商品:验证能否成功将商品添加到购物车,添加的商品数量是否正确,重复添加同一商品是否正确处理。
- 删除商品:验证能否成功删除购物车中的商品,删除单个商品和批量删除商品是否正常。
- 修改商品数量:验证能否成功修改购物车中商品的数量,数量为 0 时是否自动删除商品。
- 计算总价:验证购物车中商品的总价计算是否正确,包括商品价格、数量、优惠等因素。
- 清空购物车:验证能否成功清空购物车。
2. 性能测试:
- 响应时间:测试添加、删除、修改商品等操作的响应时间,确保在高并发情况下也能快速响应。
- 并发测试:模拟多个用户同时操作购物车,验证系统的并发处理能力。
3. 兼容性测试:
- 不同浏览器:测试购物车在不同浏览器上的功能和显示是否正常。
- 不同设备:测试购物车在手机、平板、电脑等不同设备上的兼容性。
4. 安全测试:
- 数据加密:验证购物车中的商品信息和用户数据是否进行了加密传输和存储。
- 权限控制:验证只有授权用户才能访问和操作自己的购物车。
五、项目的热榜 Redis 怎么实现的
1. 使用 Redis 的有序集合(Sorted Set):可以将热榜中的项目作为有序集合的元素,项目的热度值作为有序集合的分值。每次有用户访问或操作某个项目时,更新该项目的热度值,并将其重新插入到有序集合中。这样,有序集合就可以按照热度值自动排序,实现热榜的功能。
2. 定期更新:可以设置一个定时任务,定期更新热榜数据。例如,每隔一段时间(如 1 小时),重新计算每个项目的热度值,并更新到 Redis 中。
3. 缓存策略:为了提高性能,可以将热榜数据缓存到内存中,减少对数据库的访问。可以使用 Redis 的缓存机制,将热榜数据缓存一定时间,当数据发生变化时,自动更新缓存。
4. 数据持久化:为了防止数据丢失,可以将 Redis 中的热榜数据定期持久化到数据库中。这样,即使 Redis 出现故障,也可以从数据库中恢复热榜数据。
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一笑而过2222:一、Redis 数据类型
1. 字符串(string):可以存储任何类型的字符串,如文本、数字等。可以进行自增自减等操作。
2. 哈希(hash):类似于 Python 的字典,存储键值对集合。适合存储对象信息。
3. 列表(list):按照插入顺序排序的字符串元素集合。可以进行从两端的插入和弹出操作。
4. 集合(set):无序的、不重复的字符串元素集合。支持交集、并集、差集等操作。
5. 有序集合(sorted set):每个元素都关联一个分数,可以按照分数进行排序。常用于排行榜等场景。
二、Redis 跳表
Redis 的有序集合(sorted set)是通过跳表实现的。跳表是一种可以替代平衡树的数据结构,具有以下特点:
1. 插入、删除、查找操作的时间复杂度均为 O(log n),与平衡树相当。
2. 实现相对简单,比起平衡树更易于理解和实现。
3. 可以在不同层次进行快速的遍历和查找,提高了查找效率。
三、抽象类和接口类区别
1. 定义:
- 抽象类是用 abstract 关键字修饰的类,可以包含抽象方法和具体方法。
- 接口是用 interface 关键字定义的,只包含抽象方法和常量。
2. 继承:
- 类只能单继承抽象类,但可以实现多个接口。
3. 方法实现:
- 抽象类可以有部分方法的具体实现,子类可以继承这些实现或者重写它们。
- 接口中的方法都是抽象的,实现接口的类必须实现所有的方法。
4. 变量:
- 抽象类可以包含成员变量,既可以是普通变量也可以是静态变量。
- 接口中只能定义静态常量。
四、重载和重写,子类能否对父类重载重写
1. 重载(Overload):是在同一个类中,方法名相同,但参数列表不同(参数类型、参数个数、参数顺序不同)。子类不能对父类进行重载,因为重载是在同一个类中的概念。
2. 重写(Override):子类继承父类,子类中的方法与父类中的方法具有相同的方法名、参数列表和返回类型,并且子类方法的访问权限不能小于父类方法的访问权限。子类可以对父类进行重写。
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