2019年03月30日
我简历上写的技能列表：
计算机网络、数据结构、算法等课内基础知识:掌握（没写操作系统是因为没复习操作系统）
Java 基础知识:掌握,最近在读《Java 并发编程的艺术》
Linux 服务器运维相关(Jenkins 自动化部署、脚本编写、打包发布等):掌握
JVM 虚拟机:掌握,看过《深入理解 JVM 虚拟机》部分章节
数据库相关(Mysql、MongoDB):掌握,看过《Mysql 技术内幕-InnoDB 存储引擎》部分章节
Java 集合类框架底层实现:掌握,阅读过部分源码实现
Spring、Spring Boot、Spring Cloud 等:掌握
前端相关:掌握 html+css+javascript,应用 reactJS 框架写过项目,写过两个微信小程序。
Netty:了解和使用,看过《Netty 权威指南》部分章节
Redis:了解和使用,看过《Redis 设计与分析》部分章节
消息队列:了解和使用
字节跳动一面（55min）
讲一下进程和进程之间有哪些关联？
我聊了进程通信的多种方式，讲了父子进程的关系。
数据库索引？
我提到了聚集索引和非聚集索引，他说只要讲聚集索引就可以
我提到了叶子节点存储数据，非页节点存储叶子节点的偏移量
偏移量怎么理解？
当时我有点懵逼了，现在想想，就是一个指针，就是一个物理地址。
Redis的有哪些数据类型？
5种基本数据类型，作为key的只有String，他们的内部实现除了跳跃表我不了解，其他的都知道。
Redis的RDB知道么？
我：我知道RDB可以把内存中的key-value键值对持久化到磁盘，SAVE和BGSAVE，SAVE会阻塞主进程，BGSAVE会fork一个子进程，BGSAVE执行期间SAVE会被阻塞，这是为了防止两个子进程同时调用rdbSave，产生条件竞争。
他：SAVE为什么会阻塞？
我：Redis是单线程的设计。
他：让你自己实现BGSAVE怎么做？
我：一开始，把内存里的数据全部拷贝一份，然后把这一份持久化到磁盘，另一份则继续更新。
他：如果内存中数据量很大呢？你拷贝一份要花多久时间，而且内存空间浪费严重。
我：那直接在子进程把主进程的数据持久化到本地（由于父子进程共享数据），在这个过程中，主进程面对新来的修改操作，先把这些修改操作先暂存下来，等到子进程做完了持久化，发一个信号给父进程，在父进程的回调函数中把新的修改、插入、删除覆盖老数据。
给定1年的数据，数据记录包含（登录时间，登出时间，用户id），输入一个时间戳，求出该时间在线用户数量。（想不出来怎么做，求指点）
我说扫一遍表，然后每条记录判断一下，这样时间复杂度是O（n）。
他：你不要从算法的角度去考虑，有没有别的做法，我这样说是不想让你钻进死胡同。
我：我想了下，我能给出一个近似解，一般用户也不会登录很长时间，往前往后一周就可以了，因此对时间建立索引后，先按照时间把输入时间点的前一周和后一周的记录筛选出来，这个筛选过程的时间复杂度是O（lgn），这是由数据库B+树的查找时间复杂度决定的，然后在筛选出来的数据中，扫描一遍，这样数据量已经大大减少。因此，整体时间复杂度在数据分布均匀的情况下可以达到O(lgn)。
他：你再想想别的方法，不要从算法的角度去考虑这个问题
我：我总归还是想要从空间换时间的角度来考虑问题。
算法题：最大回文字符串
字节跳动二面（50min）
进程、线程、协程的区别与联系
Redis中RDB和AOF的区别
AOF中如果一段时间内有很多命令，有的命令冗余了，这样都存储下来会占据很多空间，你知道他是怎么解决这个问题的吗？
AOF的重写机制，原理是遍历内存中的键，构造出一条命令与之对应，然后存储下来。
细节是主进程除了执行新来的命令外，还会把命令写到AOF缓冲区和AOF重写缓冲区，子进程完成AOF重写（遍历父子进程的共享数据）
Redis、Memcache、Mysql、Mongo这几种数据库的区别知道吗？
如何基于RabbitMQ实现一个同步通信框架？
思考之后给出了一个大体的方向和思路
RabbitMQ中的几种exchange有所了解吗？
我说我简历上写的了解，就真的只是了解，不会这个，求别问RabbitMQ原理了
InnoDB和MyISAM的区别
balabala，没有提到行锁和表锁
他：你觉得InnoDB和MyISAM谁的性能更好？
我：思考中
他：提示一下，从锁的角度去分析。
我：哦哦，InnoDB是行级锁结合表级锁，MyISAM是表锁，因此InnoDB效率更好
他：那你讲一下数据库锁机制
讲了S锁、X锁、意向锁的设计原理，以及他们之间的兼容性
讲了锁带来的几个问题，提到了几个隔离级别、MVCC，以及MVCC解决的问题
场景题，一个用户打开了某个记录，然后另一个用户也打开了这个记录，他们看到的都是同样的数据，这时候A修改了记录，B也修改了记录，A的修改被B覆盖了，怎么办？
我：其实数据库的事物已经能够保证丢失更新问题不会出现，但这个问题其实就是逻辑意义上的丢失更新，有两种解决方案：
1.用户A的读数据加写锁 select …. for update.
2.无锁方式实现，用CAS的思想给他描述了一下。
算法题：判断是否为镜像二叉树
一开始写的不是最优解，先遍历自己构造了一颗镜像二叉树，然后遍历对比两颗树是否相同。
他：你这样，浪费了O（n）的空间，并且多了一次扫描
我修改了代码，一次扫描结束。
字节跳动三面（50min）
聊项目
如何实现读写锁？
用了两个变量去实现，讲了下思路
大佬问两个变量怎么实现原子性呢
给这两个变量的修改加上sychronized
synchronized太重了
想不出来，提示了我用1个数字的位来表示两个数字，也就不需要对这两个数字进行一个原子性的保证了。
算法题是最大子树和（先是必须包含叶子节点的）
做的比较快，二叉树的后序遍历写的比较熟
改了题，说不包含叶子节点也算。
讲了下思路，过了。
时间还比较多，我们再做一道算法题吧，讲下思路就可以，10亿url找频率topK大？
我给了一种思路的完整答案，另一种思路我想到了前缀树，在面试官的提示之下给出了答案。