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【前端面试】2021312挺经典的面试,这个经历

今天面试去啦,填了职业性格测试,人格测试及招聘的基本经历信息,面试官是技术头头,柔中带钢,润物细无声的感觉,考验基本功。 下午4:00面试的是一家生态监控的公司,比较注重完美人格的公司,除了技术主管谈到了的技术,其他的流程都是职业性格测试,职业经历,人格测试等。这里总结一下几个回答不是好的。 图片.png 面试官到的应该不是这个,查一下资料。 1、DNS域名解 回车敲响的那一,浏览器检查了输入框,www.sunjiaoshou.com是什么鬼东西??我需要的可是IP地址呀! 这决定了它只能是单线程,否则会带来复杂的同步。比如,假定JavaScript 同时有两个线程,一个线程在某个 DOM 节点上添加内容,另一个线程删除了这个节点,这时浏览器应该以哪个线程为准?

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Redis集群性能

Redis集群性能 参考 Redis开发与运维 https://redis.io/ http://www.redis.cn/ https://github.com/antirez/redis 4,建立了CacheCloud监控系统,便于观察,另外Zabbix也使用Redis模版出现大故障时会报错。 5,后续优化方向转为客户端使用规划的,主要是解决各个量大的命令平均用时超过10微秒的。 一,发现 1,慢查询 slowlog get n 默认保留128个日志执行超过10毫秒的记录,可以根据实际情况修改 2,应用报错 主要是应用邮件报超时 二, 1,内在原因 1)API或数据结构使用不合理 2)CPU饱和的 3)持久化相关的阻塞 2,外在原因 1)CPU竞争 2)内存交换 3)网络 三,解决之内在原因 1,API或数据结构使用不合理 1)发现慢查询 slowlog get n

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    Gearman的入研究

    最近,为团队内部做了一次享,我也得以入的研究了 Gearmand。 性能的: gearmand 中使用到了多线程模型,其线程为三种:      Listening and management thread 监听和管理线程 - 只有一个:主要负责接受连接请求,并配给 I/O线程      I/O Thread I/O 线程 - 可以有多个:主要负责读写系统调用,解数据包      Processing Thread 处理线程  - 只有一个:负责管理列表和Hash 使用中应当关注的几个: 1、Job Server 的单点。 实际上 Job Server 是存在单点的,我们只能通过增加冗余 Job Server 的方式来解决这个。 通过 gearmand -vvvvvvv  发现,如果 gearmand 关闭并重新启动后,原来的 worker 会马上与 Job Server 建立连接,并询是否有任务。 ?

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    薄者必败--YC创始人的

    YC是硅谷最成功的加速器之一,其创始人Paul Graham在近十年阅人无数的投资经历中会如何总结这个呢? 最近我非常惊讶地发现:在我所认识的最成功人士中,薄的人是如此地少。 我也愿意相信其它领域的成功人士是薄的,也许有些成功的对冲基金经理是薄的,对此我了解不多而无法断言;有可能大部成功的毒枭是薄的。 但是至少在这个世界上,有大一部薄者无法主导的,而且这个部看起来在继续扩大。 而且陷于争斗之中和解决真正的需要同样多的脑力,这对于一些在乎自己大脑使用效率的人来说尤其痛苦:你的大脑转得快但劳而无功,就像轮子空转的汽车。 创业公司不是通过攻击他人,而是通过超越来取胜。 在智者之间的非零和博弈也在走向现实世界,而这正在扭转薄和成功之间的传统关系。 所以我高兴我不必再思考这个。一直以来,Jessica和我都努力地教导我们的孩子不要薄。

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    GC和OOM

    阅读文本大概需要3钟。 小编最近遇到GC不断增长的。 推荐一款GC日志的工具 0x01:GC GCViewer是一款GC日志的开源工具,非常容易使用,官网如下: https://github.com/chewiebug/GCViewer 下图列出了支持的 具体一些图标上的线条,及说明也非常简单;如果熟悉JVM的GC原理就非常容易看出这些线条到底有没有。最简单的一条,只要看到堆的占比只增不减,大概率是有内存泄露。 0x02:OOM JVM故障及性能优化系列之一:使用jstack定位线程堆栈信息 JVM故障及性能优化系列之二:jstack生成的Thread Dump日志结构解 JVM故障及性能优化系列之三 对应OOM以上这个网友写的这几篇文章非常不错,可以参考。

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    TCP

    TCP 网络的五层协议 物理层 数据链路层 网络层,IP协议,ICMP协议(ping) 传输层,传输层有两个协议,面向连接的TCP和无连接的UDP,TCP是点对点的可靠连接,保证数据顺序必达 %来自前一个估计,而10%则取自新的测量 RTO(Retransmission TimeOut),这个是重传超时时间,也就是下重传消息需要等待Ack的时间,超过这个时间就再次发起下一次重传 TCP抓包 tcp12.jpg UnknowHostException 通常采用域名去连接的时候,域名会先通过dns解成ip最终去用ip连接,但是在dns解ip的时候没有解出ip或者解失败就会报这个异常 IP续约,Android设备中会去实现DHCP协议,定期30钟去发起一个DHCP请求来更新IP信息,保持设备网络可用,但是当这个DHCP请求失败的时候,此时IP要是过了有效时段,那么这段时间内的设备网络是无法访外网的 连接,A端的socket的read的时候返回-1,那这条socket就不再有可读取的数据,造成这个-1的原因是B端的TCP发起了一个FIN,可能是调用了socket的close方法 tcpdump抓包

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    ping

    ping ping 是什么 ping 是常用的网络管理命令,ping也属于一个通信协议,是TCP/IP协议的一部,适用于windows和linux以及unix。 Ping不通ARP故障 通过前面的Ping不通故障定位思路可以判断出是否是由于ARP引起Ping不通。 Ping不通VLAN故障 通过前面的Ping不通故障定位思路可以判断出是否是由于VLAN引起Ping不通。 Ping不通路由故障 通过前面的Ping不通故障定位思路可以判断出是否是由于路由引起Ping不通。 常见访控制判断方法如下:在接口下进行抓包,获取报文的信息,然后查看相应的配置。

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    ping

    ping ping 是什么 ping 是常用的网络管理命令,ping也属于一个通信协议,是TCP/IP协议的一部,适用于windows和linux以及unix。 Ping不通ARP故障 通过前面的Ping不通故障定位思路可以判断出是否是由于ARP引起Ping不通。 Ping不通VLAN故障 通过前面的Ping不通故障定位思路可以判断出是否是由于VLAN引起Ping不通。 Ping不通路由故障 通过前面的Ping不通故障定位思路可以判断出是否是由于路由引起Ping不通。 常见访控制判断方法如下: 在接口下进行抓包,获取报文的信息,然后查看相应的配置。

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    Java 中的中文编码

    ,在跨环境下可能出现乱码。 由于现在大部基础的 Java 框架或系统默认的字符集编码都是 ISO-8859-1,所以容易出现乱码,后面将会不同的乱码形式是怎么出现的。 常见 在了解了 Java Web 中可能需要编码的地方后,下面看一下,当我们碰到一些乱码时,应该怎么处理这些? 并以网络 I/O 为例重点介绍了 HTTP 请求中的存在编码的地方,以及 Tomcat 对 HTTP 协议的解,最后了我们平常遇到的乱码出现的原因。 你还将了解到最新的 Servlet 的 API 的类层次结构,以及 Servlet 中一些难点

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    Toast度剖(二)

    记 Toast 作为 Android 系统中最常用的类之一,由于其方便的api设计和简洁的交互体验,被我们所广泛采用。但是,伴随着我们开发的入,Toast 的也逐渐暴露出来。 本系列文章将成两篇: 第一篇,我们将 Toast 所带来的 第二篇,将提供解决 Toast 的解决方案 (注:本文源码基于Android 7.0) 1.回顾 上一篇 [[Android] Toast度剖(一)] 笔者解释了: Toast 系统如何构建窗口(通过系统服务NotificationManager来生成系统窗口) Toast 异常出现的原因(系统调用 Toast的时序紊乱 ) 而本篇的重点,在于解决我们第一章所说的 Toast 。 Android 系统似乎也意识到了这一点,在新版本的系统更新中,限制了多在桌面提示窗口相关的权限。所以,从体验上考虑,这个情况并不属于。 “那么我们可以选择哪些窗口的类型呢?”

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    Toast度剖(一)

    记 Toast 作为 Android 系统中最常用的类之一,由于其方便的api设计和简洁的交互体验,被我们所广泛采用。但是,伴随着我们开发的入,Toast 的也逐渐暴露出来。 本文章就将解释 Toast 这些产生的具体原因。 本系列文章将成两篇: 第一篇,我们将 Toast 所带来的 第二篇,将提供解决 Toast 的解决方案 (注:本文源码基于Android 7.0) 1. 异常产生的原因 上面我们了 Toast 的显示和隐藏的源码流程,那么为什么会出现显示异常呢?我们先来看下这个异常是什么呢? ,还是会出现 UI 线程执行了一条非常耗时的操作,比如加载图片,大量浮点运算等等,比如我们上面用 sleep 模拟的就是这种情况 在某些情况下,进程退后台或者息屏了,系统为了减少电量或者某种原因,配给进程的

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    抽奖

    普通抽奖描述 用户随机抽奖,数据如下: // map中,key代表用户名,value代表成用户下单数 var users map[string]int64 = map[string]int64 { "a": 10, "b": 6, "c": 3, "d": 12, "f": 1, } 思路 随机,一般就是通过随机函数从某个范围内随机取出某个数值,则该数值对应的就是中奖用户 在这里,如果我们能给map中每个元素设置对应的索引,即转化为数组,是不是就可以解决了呢? : 数据结构和上面抽奖一致,只是这里,要求中奖概率和用户的订单数成正比 思路 ==本质==还是随机函数获得一个数值,数值对应的用户即获奖用户;这里要实现订单数对获奖概率的影响,即==订单数对应随机数的某个范围 ,往往都有数学模型去对应,比如抽奖,就可以转化为初中所学习的数轴知识,画个草图,简单易理解,也不需要多高的数学知识 本身并不难,重要的是转换思路,将抽象简化为具体的数学,然后去解决

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    Ceph MDS

    背景 1.1 客户端缓存 $ ceph -s health HEALTH_WARN mds0: Client xxx-online00.gz01 failing to respond to cache 1.2 服务端内存不释放 同上参考1.1 客户端缓存 1.3 mds session的inode过多 客户端session的inode太多,导致内存高,从而也导致主从mds切换加载inode慢,严重影响服务的可用性 1.4 mds夯住或慢查询 客户端搜索遍历查找文件(不可控) session的 inode太大导致mds负载过高 日志级别开的太大,从而导致mds负载高 2. 思路 上面的几个都是有一定的联系,互相影响的。所以,我们先从已知的方向逐步,从而优化解决。 2.1 组件通信流程图 ? 根据上面的,我们基本有一定的思路。 这里我们继续入到方案2中。

    1.1K20

    Spring 2.5.3

    spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> image.png 结果:不配置spring-boot-starter-web 无法启动Tomcat 特殊说明: 解决的光鲜

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    入剖iframe跨域

    本文仅仅讲明了iframe的跨域,想了解更多关于iframe标签的基本知识,直接发送 “iframe标签” 到 “HTML5学堂” 的微信。 跨域是浏览器同源策略限制,当前域名的JavaScript只能读取同域下的页面对象,这也是JavaScript出于安全方面的考虑 “话说,利利啊,能不能解释明白点? 这么一坨理论,难理解啊~~~” —— 我知道你是这么想的 通俗的来说,跨域可以理解为:从一个域名访另一个域名,出于安全考虑,浏览器不允许这么做。 跨域的种类 什么时候我们认为发生了跨域呢? Tips:注意我们之前提到的,两个文件的虚拟路径,别为http://A.h5course.com/a.html; http://B.h5course.com/b.html。 如果还想了解AJAX的跨域相关,直接发送 “AJAX跨域” 到 “HTML5学堂” 的微信。 HTML5小编-利利&堡堡 耗时11.0h

    6.7K40

    SAP ABAP二查找(binary search)实际

    在维护公司SAP的过程中,遇到一个,困扰了久! 简单描述一下:(为了不牵扯公司业务,这是抽取)将主要的三个字段 存在一个内表TAB2,如图所示: 需要强调一下,真是的内表比TAB2要多多字段,(这是重点) 首先对系统中真实的内表进行了排序, 使用二查找: READ TABLE TAB2 WITH KEY COLUMN1 = '0800113864' COLUMN2 = '2012' COLUMN3 = '3018054318' BINARY 这就是的情况所在!! 我发现的过程可以理解为如下步骤: 1. 首先定位到5条记录的中间那条记录,即第3条记录,然后对比COLUMN3。 2. 解决此的关键: 在于对内表的排序,如果在 READ TABLE TAB2 WITH KEY COLUMN1 = '0800113864' COLUMN2 = '2012' COLUMN3 = '3018054318

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    XGBoost缺失值引发的及其

    因此质疑平台的XGBoost预测结果会不会有? 两次结果怎么会不一样,出现在哪里呢? 执行结果不一致排查历程 如何排查?首先想到排查方向就是,两种处理方式中输入的字段类型会不会不一致。 仔细模型的输入,注意到数组中有一个6.666666666666667,是不是它的原因? 一个个Debug仔细比对两侧的输入数据及其字段类型,完全一致。 ,封装了多上层能力。 解决 查了一下XGBoost on Spark的最新源码,依然没解决这个。 赶紧把这个反馈给XGBoost on Spark, 同时修改了我们自己的XGBoost on Spark代码。

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    XGBoost缺失值引发的及其

    因此质疑平台的XGBoost预测结果会不会有? 两次结果怎么会不一样,出现在哪里呢? 执行结果不一致排查历程 如何排查?首先想到排查方向就是,两种处理方式中输入的字段类型会不会不一致。 仔细模型的输入,注意到数组中有一个6.666666666666667,是不是它的原因? 一个个Debug仔细比对两侧的输入数据及其字段类型,完全一致。 ,封装了多上层能力。 解决 查了一下XGBoost on Spark的最新源码,依然没解决这个。 赶紧把这个反馈给XGBoost on Spark, 同时修改了我们自己的XGBoost on Spark代码。

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    XGBoost缺失值引发的及其

    因此质疑平台的XGBoost预测结果会不会有? 两次结果怎么会不一样,出现在哪里呢? 执行结果不一致排查历程 如何排查?首先想到排查方向就是,两种处理方式中输入的字段类型会不会不一致。 仔细模型的输入,注意到数组中有一个6.666666666666667,是不是它的原因? 一个个Debug仔细比对两侧的输入数据及其字段类型,完全一致。 ,封装了多上层能力。 解决 查了一下XGBoost on Spark的最新源码,依然没解决这个。 赶紧把这个反馈给XGBoost on Spark, 同时修改了我们自己的XGBoost on Spark代码。

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