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3个面试中遇到的问题

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温安适
发布2018-07-07 16:54:00
4860
发布2018-07-07 16:54:00
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文章被收录于专栏:温安适的blog温安适的blog

前言

6月是个忙碌的月份,结完婚,处理完家事,也换了份工作。以至于6月都没有写blog,今天闲来无事,将之前面试的问题,以及一些感悟分享给大家。

3个问题3个感悟

1. http get问题影射思维问题

与面试官的交流如下:

面试官:“一个http 请求,接受json数组,数组内容是id,返回用户信息,在测试上是ok的,到预生产就报错了,可能是什么问题?”

我想了想说:“代码一致吗?”

面试官:“当然”

我立刻说:“id中没有中文吧?”

面试官:“没有”

我略有疑虑的说:“是压力测试中,报的错吗? 如果是可能是这个借口需要加缓存提高tps了”。

面试官微微一笑说:“不是压力测试,就是单独一次调用”。

我立刻又说:“是不是后台对应的数据库挂了。造成的?”

面试官:“不是”

我再思索中,到底是什么问题呢,左思右想没有想法,正在苦恼中。

面试官略有失望的说:“你遇到bug一般如何处理呢?”

我有种瞬间被闪电击中的感觉,**原来思路比答案重要**

我平静的说:“定位问题,分析问题,尝试解决,重复上述步骤直到问题解决。定位问题,一般就是先看日志”

面试官略有肯定的说;“调用者的日志,显示调用的接口是500”

我进一步说:“那提供者的日志呢?”

面试官:“提示一大长串的Id,就没有其他日志了”

我细细一想说:“这个可能是测试数据少,预生产数据多,具体不是数据库的数据问题,而是传递的id多了,造成这个查询接口返回慢,可以尝试进行拆分,分批次查询”

面试官:“这个问题,先到这里,咱们换一个问题。”

看到这里,大家可能会觉得这个问题,根本不值一提,或者说记录也是没有任何意义的。但在这里我不得不说这是一个非常严重的问题,是我底层认知中的一个**重要缺陷 !在信息不足的情况下,靠猜处理问题!**,上边的问题如果不是面试官打断我我会一直往下猜,这种主观片面的方式如果不改,不仅面试会碰壁,生活也会走很多弯路。

**感悟1 **

在信息不足以判断时,应先尽量通过合理有效的沟通获取更全面的信息,而不是在信息不足的情况下贸然尝试

2.半小时只能发3次消息的问题

上边的问题如果你觉得没有意思或者觉得我小题大做,没关系,下面这问题就有意思了。

面试官:“问你个算法问题吧,如何实现半小时只能发3次消息。”

我心中窃喜这个不就是限流,得意的说:“可以适用Guava的RateLimiter”

面试官略有深意的说:"不是每10分钟1次,用户可以1分钟内发3次 "

我语无伦次的说了些方案,这里经过了至少5分钟,都不对。

面试官不耐烦的说:“你刚才提到RateLimiter,它的基本实现原理是什么?”

我深吸一口气说:“令牌桶机制”

面试官略有期待的说:“如何维护令牌的?”

我战战兢兢的说;“以1s一次为例,如果没有尝试获取令牌,每秒都会更新令牌桶中的数量为1”

面试官打断我说:“你再想想这个半小时只能发3次的问题”

我心中明白这是最后一回了,如果在答不对,等待我的就是一首《凉凉》了,但是面试官问我如何维护令牌桶干什么呢?在深思10s后,我想明白了,**这个问题本质还是限流,令牌桶算法还是可以解决,只是不是定时维护令牌桶中的令牌数量了,而且每次用户调用时进行维护**,并且除了了令牌本身,还需要一个时间戳来协助调整令牌。

我笃定的说:"这个问题就是限流问题,还是参照令牌桶算法,但是维护机制变了。"

面试官微微一笑说;“你说说具体如何实现呢”

我淡定的说:“简单的说,系统持有一个表,表中有1个用户id,1个int类型作为剩余令牌数,1个Date类型作为上次发送时间,具体实现如下流程图”

感悟2

经典算法,活学活用,大多数业务问题均可解决。

3.线程池运行原理

面试官看了看我的简历说:“线程池用过吧”

我信心满满的说:“当然,我们项目都是使用的自扩展的线程池,我非常的熟悉”

面试官很有期待的说:“哦,那你介绍下如何扩展的吧”

我侃侃而谈:“线程池扩展,使用的是ThreadPoolExecutor,核心参数有,核心线程数,最大线程数,存活时间,存活时间的单位,队列大小,拒绝策略,拒绝策略分为4种,”

面试官:“具体说下拒绝策略”

我心想这个小意思,昂首挺胸的说:“

  • AbortPolicy默认策略 抛出未检查的异常RejectedException
  • DiscardPolicy 新任务无法保存到队列,抛弃该任务
  • DiscardOldestPolicy 新任务无法保存到队列,抛弃下一个执行的,再提交最新的
  • CallerRunsPolicy调用者执行 不抛弃任务,不抛弃异常,而将某些任务退回到 调用者。

如果队列满了,下个任务会在调用execute的主线程中执行。

有界队列和调用者执行策略,实现高负载下平缓的性能降低

面试官:“概念咱们就不聊了,考虑下面这个场景,核心线程5,最大线程10,队列大小2,同时来了20个任务,使用默认的拒绝策略,任务是如何被执行的。”

我心里一下就蒙了,一般线程的队列大小至少要上千,这个队列数是2,还真没设置过。

硬着头皮,故作镇定的说:“这个最开始的5个任务会被执行,之后的2个任务会进入到队列,之后线程池新开2个线程执行队列中的任务,其他的任务都拒绝了”。

面试官:“这个问题你有点犹豫啊!”

我心里咯噔一下,哎看了是猜错了。

回家以后,我非常好奇,写了程序来校验这个问题,代码如下:

代码语言:txt
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public class IndexBinarySearch<T> {





    public static void main(String[] args) {

        ThreadPoolExecutor poolExecutor=new ThreadPoolExecutor(5, 10,

                1,

                TimeUnit.MINUTES,

                new LinkedBlockingDeque<Runnable>(2)

        );



        List<Runnable> rlist=new ArrayList<>();

        for(int i=0;i<20;i++){

            rlist.add(new RunnableTest(poolExecutor));

        }

        for(int i=0;i<20;i++){

            poolExecutor.execute(rlist.get(1));

        }

    }

}



class RunnableTest implements Runnable{



    ThreadPoolExecutor poolExecutor;



    public RunnableTest(  ThreadPoolExecutor poolExecutor){

        this.poolExecutor=poolExecutor;

    }



    @Override

    public void run() {

        int threadSize=this.poolExecutor.getActiveCount();

        int queueCurrentSize=this.poolExecutor.getQueue().size();

        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":执行开始:"+"当前线程数:"+threadSize+"当前队列大小:"+queueCurrentSize);

        try {

            Thread.sleep(1000);

        } catch (InterruptedException e) {

            e.printStackTrace();

        }

    }

}

运行结果如下图:

从代码的运行结果上看,

前5个立即执行,后2个入队列,

之后线程池开新线程处理后边的任务,如上图紫色框部分线程6-10,直到到达最大线程数为止

之后的任务都拒绝了,如上图报错部分

等有线程执行完任务后,会从线程池中取之前的任务执行。如上图红色框部分。

总结下其大致流程图如下:

感悟3

只有了解原理,才能把一项技术应用在不同的场景下。

总结

3个问题3个感悟

  1. 在信息不足以判断时,应先尽量通过合理有效的沟通获取更全面的信息,而不是在信息不足的情况下贸然尝试
  2. 经典算法,活学活用,大多数业务问题均可解决。
  3. 只有了解原理,才能把一项技术应用在不同的场景下。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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