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Redis面试题及答案

1、什么是Redis？简述它的优缺点？

Redis的全称是：Remote Dictionary.Server，本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。

因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。

Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个value的最大限制是1GB，不像memcached只能保存1MB的数据，因此Redis可以用来实现很多有用的功能。

比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。

另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一个功能加强版的memcached来用。Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。

2、Redis与memcached相比有哪些优势？

1.memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型

2.redis的速度比memcached快很多redis的速度比memcached快很多

3.redis可以持久化其数据redis可以持久化其数据

3、Redis支持哪几种数据类型？

String、List、Set、Sorted Set、hashes

4、Redis主要消耗什么物理资源？

内存。

5、Redis有哪几种数据淘汰策略？

1.noeviction:返回错误当内存限制达到，并且客户端尝试执行会让更多内存被使用的命令。

2.allkeys-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），使得新添加的数据有空间存放。

3.volatile-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据有空间存放。

4.allkeys-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放。

5.volatile-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放，但仅限于在过期集合的键。

6.volatile-ttl: 回收在过期集合的键，并且优先回收存活时间（TTL）较短的键,使得新添加的数据有空间存放。

6、Redis官方为什么不提供Windows版本？

因为目前Linux版本已经相当稳定，而且用户量很大，无需开发windows版本，反而会带来兼容性等问题。

7、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？

512M

8、为什么Redis需要把所有数据放到内存中？

Redis为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的方式将数据写入磁盘。

所以redis具有快速和数据持久化的特征，如果不将数据放在内存中，磁盘I/O速度为严重影响redis的性能。

在内存越来越便宜的今天，redis将会越来越受欢迎，如果设置了最大使用的内存，则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值。

9、Redis集群方案应该怎么做？都有哪些方案？

1.codis

2.目前用的最多的集群方案，基本和twemproxy一致的效果，但它支持在节点数量改变情况下，旧节点数据可恢复到新hash节点。

redis cluster3.0自带的集群，特点在于他的分布式算法不是一致性hash，而是hash槽的概念，以及自身支持节点设置从节点。具体看官方文档介绍。

3.在业务代码层实现，起几个毫无关联的redis实例，在代码层，对key进行hash计算，然后去对应的redis实例操作数据。这种方式对hash层代码要求比较高，考虑部分包括，节点失效后的替代算法方案，数据震荡后的自动脚本恢复，实例的监控，等等。

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10、Redis集群方案什么情况下会导致整个集群不可用？

有A，B，C三个节点的集群,在没有复制模型的情况下,如果节点B失败了，那么整个集群就会以为缺少5501-11000这个范围的槽而不可用。

11、MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据？redis内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。

其实面试除了考察Redis，不少公司都很重视高并发高可用的技术，特别是一线互联网公司，分布式、JVM、spring源码分析、微服务等知识点已是面试的必考题。我自己整理收集了一套系统的架构技术体系，针对当前互联网公司的技术需求以及结合主流技术，这些东西可能你们平时在工作中接触过，但是缺少的全面系统的学习，加入后端开发群：943918498，或是关注微信公众号：Java资讯库，回复“架构”，免费领取架构资料。

12、Redis有哪些适合的场景？

（1）会话缓存（Session Cache）

最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（sessioncache），用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？

幸运的是，随着Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

（2）全页缓存（FPC）

除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。

再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。

此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

（3）队列

Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供list和set操作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如Python）对list 的push/pop 操作。

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从这里去查看。

（4）排行榜/计数器

Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（SortedSet）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。

所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可：

当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行：

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到。

（5）发布/订阅

最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！

13、Redis支持的Java客户端都有哪些？官方推荐用哪个？

Redisson、Jedis、lettuce等等，官方推荐使用Redisson。

14、Redis和Redisson有什么关系？

Redisson是一个高级的分布式协调Redis客服端，能帮助用户在分布式环境中轻松实现一些Java的对象(Bloom filter, BitSet, Set, SetMultimap, ScoredSortedSet, SortedSet, Map, ConcurrentMap, List, ListMultimap, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, ReadWriteLock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, HyperLogLog)。

15、Jedis与Redisson对比有什么优缺点？

Jedis是Redis的Java实现的客户端，其API提供了比较全面的Redis命令的支持；

Redisson实现了分布式和可扩展的Java数据结构，和Jedis相比，功能较为简单，不支持字符串操作，不支持排序、事务、管道、分区等Redis特性。Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离，从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。

16、说说Redis哈希槽的概念？

Redis集群没有使用一致性hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis集群有16384个哈希槽，每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分hash槽。

17、Redis集群的主从复制模型是怎样的？

为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用，所以集群使用了主从复制模型,每个节点都会有N-1个复制品.

18、Redis集群会有写操作丢失吗？为什么？

Redis并不能保证数据的强一致性，这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作。

19、Redis集群之间是如何复制的？

异步复制

20、Redis集群最大节点个数是多少？

16384个

21、Redis集群如何选择数据库？

Redis集群目前无法做数据库选择，默认在0数据库。

22、Redis中的管道有什么用？

一次请求/响应服务器能实现处理新的请求即使旧的请求还未被响应，这样就可以将多个命令发送到服务器，而不用等待回复，最后在一个步骤中读取该答复。

这就是管道（pipelining），是一种几十年来广泛使用的技术。例如许多POP3协议已经实现支持这个功能，大大加快了从服务器下载新邮件的过程。

23、怎么理解Redis事务？

事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行，事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。

事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。

24、Redis事务相关的命令有哪几个？

MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH

25、Redis key的过期时间和永久有效分别怎么设置？

EXPIRE和PERSIST命令

26、Redis如何做内存优化？

尽可能使用散列表（hashes），散列表（是说散列表里面存储的数少）使用的内存非常小，所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。

比如你的web系统中有一个用户对象，不要为这个用户的名称，姓氏，邮箱，密码设置单独的key,而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面。

27、Redis回收进程如何工作的？

一个客户端运行了新的命令，添加了新的数据。

Redi检查内存使用情况，如果大于maxmemory的限制, 则根据设定好的策略进行回收。

一个新的命令被执行，等等。

所以我们不断地穿越内存限制的边界，通过不断达到边界然后不断地回收回到边界以下。

如果一个命令的结果导致大量内存被使用（例如很大的集合的交集保存到一个新的键），不用多久内存限制就会被这个内存使用量超越。

28.加锁机制

咱们来看上面那张图，现在某个客户端要加锁。如果该客户端面对的是一个redis cluster集群，他首先会根据hash节点选择一台机器。这里注意，仅仅只是选择一台机器！这点很关键！紧接着，就会发送一段lua脚本到redis上，那段lua脚本如下所示：

为啥要用lua脚本呢？因为一大坨复杂的业务逻辑，可以通过封装在lua脚本中发送给redis，保证这段复杂业务逻辑执行的原子性。

那么，这段lua脚本是什么意思呢？这里KEYS[1]代表的是你加锁的那个key，比如说：RLoc k lock = redisson.getLock("myLock");这里你自己设置了加锁的那个锁key就是“myLock”。

ARGV[1]代表的就是锁key的默认生存时间，默认30秒。ARGV[2]代表的是加锁的客户端的I D，类似于下面这样：8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1

给大家解释一下，第一段if判断语句，就是用“exists myLock”命令判断一下，如果你要加锁的那个锁key不存在的话，你就进行加锁。如何加锁呢？很简单，用下面的命令：hset myLoc k

8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1 1，通过这个命令设置一个hash数据结构，这行命令执行后，会出现一个类似下面的数据结构：

上述就代表“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1”这个客户端对“myLock”这个锁key完成了加锁。接着会执行“pexpire myLock 30000”命令，设置myLock这个锁key的生存时间是30秒。好了，到此为止，ok，加锁完成了。

29.锁互斥机制

那么在这个时候，如果客户端2来尝试加锁，执行了同样的一段lua脚本，会咋样呢？很简单，第一个if判断会执行“exists myLock”，发现myLock这个锁key已经存在了。接着第二个if判断，判断一下，myLock锁key的hash数据结构中，是否包含客户端2的ID，但是明显不是的，因为那里包含的是客户端1的ID。

所以，客户端2会获取到pttl myLock返回的一个数字，这个数字代表了myLock这个锁key 的剩余生存时间。比如还剩15000毫秒的生存时间。此时客户端2会进入一个while循环，不停的尝试加锁。

30.watch dog自动延期机制

客户端1加锁的锁key默认生存时间才30秒，如果超过了30秒，客户端1还想一直持有这把锁，怎么办呢？

简单！只要客户端1一旦加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗，他是一个后台线程，会每隔10秒检查一下，如果客户端1还持有锁key，那么就会不断的延长锁key的生存时间。

31.可重入加锁机制

那如果客户端1都已经持有了这把锁了，结果可重入的加锁会怎么样呢？比如下面这种代码：

这时我们来分析一下上面那段lua脚本。第一个if判断肯定不成立，“exists myLock”会显示锁key已经存在了。第二个if判断会成立，因为myLock的hash数据结构中包含的那个ID，就是客户端1的那个ID，也就是“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1”

此时就会执行可重入加锁的逻辑，他会用：

incrby myLock 8743c9c0-0795-4907-87fd-6c71a6b4586:1 1 ，通过这个命令，对客户端1的加锁次数，累加1。此时myLock数据结构变为下面这样：

大家看到了吧，那个myLock的hash数据结构中的那个客户端ID，就对应着加锁的次数

32.释放锁机制

如果执行lock.unlock()，就可以释放分布式锁，此时的业务逻辑也是非常简单的。其实说白了，就是每次都对myLock数据结构中的那个加锁次数减1。如果发现加锁次数是0了，说明这个客户端已经不再持有锁了，此时就会用：“del myLock”命令，从redis里删除这个key。然后呢，另外的客户端2就可以尝试完成加锁了。这就是所谓的分布式锁的开源Redisson框架的实现机制。

一般我们在生产系统中，可以用Redisson框架提供的这个类库来基于redis进行分布式锁的加锁与释放锁。

33.上述Redis分布式锁的缺点

其实上面那种方案最大的问题，就是如果你对某个redis master实例，写入了myLock这种锁key的value，此时会异步复制给对应的master slave实例。但是这个过程中一旦发生redis m aster宕机，主备切换，redis slave变为了redis master。

接着就会导致，客户端2来尝试加锁的时候，在新的redis master上完成了加锁，而客户端1也以为自己成功加了锁。此时就会导致多个客户端对一个分布式锁完成了加锁。这时系统在业务语义上一定会出现问题，导致各种脏数据的产生。

所以这个就是redis cluster，或者是redis master-slave架构的主从异步复制导致的redis分布式锁的最大缺陷：在redis master实例宕机的时候，可能导致多个客户端同时完成加锁。

34.使用过Redis分布式锁么，它是怎么实现的？

先拿setnx来争抢锁，抢到之后，再用expire给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。

如果在setnx之后执行expire之前进程意外crash或者要重启维护了，那会怎么样？

set指令有非常复杂的参数，这个应该是可以同时把setnx和expire合成一条指令来用的！

35.使用过Redis做异步队列么，你是怎么用的？有什么缺点？

一般使用list结构作为队列，rpush生产消息，lpop消费消息。当lpop没有消息的时候，要适当sleep 一会再重试。

缺点：

在消费者下线的情况下，生产的消息会丢失，得使用专业的消息队列如rabbitmq等。

能不能生产一次消费多次呢？

使用pub/sub主题订阅者模式，可以实现1:N的消息队列。

36.什么是缓存穿透？如何避免？什么是缓存雪崩？何如避免？

缓存穿透

一般的缓存系统，都是按照key去缓存查询，如果不存在对应的value，就应该去后端系统查找（比如DB）。一些恶意的请求会故意查询不存在的key,请求量很大，就会对后端系统造成很大的压力。这就叫做缓存穿透。

如何避免？

1：对查询结果为空的情况也进行缓存，缓存时间设置短一点，或者该key对应的数据insert了之后清理缓存。

2：对一定不存在的key进行过滤。可以把所有的可能存在的key放到一个大的Bitmap中，查询时通过该bitmap过滤。

缓存雪崩

当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，会给后端系统带来很大压力。导致系统崩溃。

如何避免？

1：在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。

2：做二级缓存，A1为原始缓存，A2为拷贝缓存，A1失效时，可以访问A2，A1缓存失效时间设置为短期，A2设置为长期

3：不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀

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阿里、百度、搜狐、优土等互联网公司面试经验总结

阿里、百度、搜狐、优土等互联网公司面试经验总结这个跳槽季大概面试了近十家公司，也拿到了几个Offer，现在面试告一段落，简单总结下面经，我现在主要的方向是Java服务端开发，把遇到的问题和大家分享一下，也谈谈关于技术人员如何有方向的提高自己，做到有的放矢。一、面试遇到的问题百度最近真是炙手可热，贴吧事件刚结束，医疗竞价排名又闹得沸沸扬扬，一些论坛上连带程序员都开始招黑了，友谊的小船可是说翻就翻。说回面试，百度面了两次，分别是百度糯米和金融事业部，百度目前只有这两个部门的招聘岗位和我比较匹配。面试都在西二旗的百度新总部，园区还在施工，离地铁也比较远，需要打车过去。面试官自带电脑，整个面试过程都在记录，首先详细询问了最近一份工作项目的架构和工作内容，面试主要围绕工作中用到的组件和中间件技术来扩展，考察掌握程度。 MySQL InnoDB存储的文件结构索引树是如何维护的？数据库自增主键可能的问题 Redis的主键争用问题如何解决了解Redis事务的CAS操作吗分析线程池的实现原理和线程的调度过程动态代理的几种方式 spring AOP与IOC的实现为什么CGlib方式可以对接口实现代理？ RMI与代理模式 Dubbo的底层实现原理和机制，描述一个服务从发布到被消费的详细过程算法方面考察了一个简单的数组就地去重问题，用丢弃数组尾部元素的方式实现了。百度金融的面试安排在了周六，最近应该在各种扩张，各个招聘网站随处可见招聘启事。

一面面试官很赞，态度认真，有些问题没有思路会给你提示，交流的不错，二面被告知缺少金融支付背景，不过作为一名工作不到两年的新人，我觉得被Pass主要原因应该是工作经验比较少，教育背景也不太亮眼。面试中的问题：分布式系统怎么做服务治理接口的幂等性的概念 Maven出现版本冲突如何解决 JVM垃圾回收机制，何时触发MinorGC等操作新生代和老生代的内存回收策略 Eden和Survivor的比例分配等 Synchronized和Lock的区别两次面试，感觉百度的流程比较严格，面试官挺不错的，简单可信赖，虽然工作中一般都用谷歌，想起一个段子，哈哈。有次面百度，我提到了一个比赛，面试官很感兴趣，想搜一下，于是先用百度搜了一下关键字，首屏没有找到，面试官面不改色，熟练的打开了谷歌输入关键字，发现第一个就是官方网站。 2.阿里巴巴阿里的面试安排的很快，这次止步二面，两轮面试都是电面。听朋友说阿里五轮面试，四轮技术一轮HR，技术面试是部门的几个同事交叉面试，也有了了解。一面总体上还是围绕项目架构、Java基础、JVM、并发编程、数据库操作、中间件技术和Dubbo服务治理框架等展开，可能因为是云安全部门，有一半时间在考察JVM，还提问了一些编译优化的知识，一面结束后很快安排了二面，相对一面，二面的问题更深入，问题比较刨根问底，更加注重对一些技术细节的理解和把握。比如数据库操作，面试官会详细的问你数据库插入和删除一条数据的过程在底层是如何执行的，项目里配置了读写分离，也会比较深入的就实现方法和底层逻辑展开讨论。一些值得记录的问题： JVM内存分代，

iOS笔试题教学文案

i O S笔试题

iOS笔试题姓名_________________ 时间____________________ 一、填空题（20题） 1、与alloc对应的方法是，与retain对应的方法是。 2、@property的作用是 , @synthesize的作用是。 3、一个对象的dealloc方法在时被调用。 4、分类（categories）能够向一个已有的类中添加。拓展（extensions)能够在当前类中增加。 5、iOS开发者账户中，最多能够添加台设备号。 6、协议（protocal）可以分为两种，其中以关键字申明的协议可以不被实现。 7、是大多数Objective-C类继承的根类，它没有父类。 8、代理（delegate）的作用是。 9、UIViewController的didReceiveMemoryWarning方法在时会调用。 10、MVC模式中，M是指，V是指，C是指。 11、autorelase的作用是。 12、 iOS后台运行是在系统版本才开始支持。 13、代码： - （void）setName:(NSString *)newName{ https://www.wendangku.net/doc/a9201025.html, = newName; } 被调用的结果是。 14、UDID是由位十六进制字符串组成。 15、在KVC中通用的属性访问器方法是和。 16、关键字nil在Objective-C中表示。

17、#import和#include的区别是。 18、在Objective-C中是否支持运算符重载，能否在头文件里申明私有方法。 19、在Instruments工具中，用于检查内存泄露的工具是。 20、在iOS开发环境下，后缀为.a的文件又叫做。二、单选题（20题） 1、在Objective-C中，类的成员变量默认被申明为：（）A:@private B:@protected C:@public D:@package 2、iPhone、iPad、iTouch中使用的架构是（）A:arm B:i386 C:x86 D:IA-32 3、下面哪个类在iPhone应用程序开发时不能使用 ( ) A:UITabViewController B:UINavigationController C:UISplitViewController D:UITableViewController 4、关于Objective-C++中的异常处理，下面说法最正确的是（） A:Objective-C不支持异常处理 B:在Objective-C++中，Objective-C的异常处理能够捕获C++的异常 C:在Objective-C++中，Objective-C的异常处理不能捕获到C++的异常 D:在Objective-C++中，Objective-C和C++的异常处理可以相互捕获异常 5、在对象的dealloc方法中，关于[super dealloc]；语句说法正确的是（）A:[super dealloc];有没有没有关系 B:[super dealloc];应该放在dealloc方法内的第一行 C:[super dealloc];应该放在dealloc方法内的最后一行 D:[super dealloc];位置无所谓，只要在dealloc方法里有就可以 6、下面关于方法：[[[object method1] method2] method3:[object method4]];中的method调用顺序是 ( ) A: 1 2 3 4 B: 1 2 4 3 C：4 1 2 3 D: 4 3 2 1 7、iOS开发中，HTTPS通讯是在什么位置来保障安全性（）A：NSURLRequest方法里B: NSURLRequest代理方法里 C：NSURLConnection方法里D:NSURLConnection代理方法里 8、关于NSURLConnection同步通讯和异步通讯，下面说法正确的是（）A: 同步通讯是指发送数据后，不等接收方回应，接着发下一个数据 B: 异步通讯时会阻塞当前线程 C: 发送同步通讯时，系统会自动创建一个单独的线程

面试十大问题雷区

―So, do you have any questions for me?‖ This common refrain toward the close of a job interview can make even the best of us stammer when the tables are turned. But with the national unemployment rate over 8%, sharp interview skills are more important than ever. ―那么，你有什么想问的吗？‖这个面试结束前最常见的问题能让即使原本处于上风的面试者也顿时变得结结巴巴。在失业率超过8%的当前趋势下，面试技巧的掌握比以往任何时候都具有意义。 Most employers agree that, ―No, I have no questions,‖ is the worst possible response. ―Th e most frustrating thing for a recruiter is when you don‘t have any questions at all,‖ says recruiter Abby Kohut of https://www.wendangku.net/doc/a9201025.html,. 很多招聘人员都同意―不了，我没什么想问的‖这样的回答是他们认为最糟糕的回复。―对于公司的招聘人员来说，没什么比应聘者毫无疑问更让人沮丧的事情了。‖Absolutely网站的招聘者，Abby Kohut说道。 We asked professional recruiters to brief us on the top ten most common interview questions to scratch off our lists immediately. 我们向专业招聘人员要来了―10个最糟糕的面试提问‖，这些问题应该立马从我们的脑子里删除。 Questions You Should Never Ask in a Job Interview 面试时你永远不要问的那些问题： 1. Anything related to salary or benefits 1.关于薪水和福利的任何事，都不要问 ―Company benefits [and salary negotiations] don‘t come into play until an offer has been extended,‖ says Kohut. The same prin ciple applies to sick time and vacation days. It‘s best to avoid any question that sounds like yo u assume you already have the position–unless, of course, your interviewer brings it up first. ―除非已正式雇佣，否则公司的薪水、福利以及关于薪水的谈判永远都不会展现给应聘者，‖Kohut说道。同样，病假、假期等相关的问题也不能问。除非对方已经暗示你将得到这份工作，否则，不要提出任何以上提到的问题，这会让人觉得你已有胜券在握的感觉。 2. Questions that start with “why?” 2.不要提出任何以“为什么”开头的问题 Why? It‘s a matter of psychology. These kinds of questions put people on the defensive, says Kohut. She advises repositioning a question such as, ―Why did the company lay off people last year?‖ to a less confrontational, ―I read about the layoffs you had. What‘s your opinion on how the company is positioned for the future?‖ 为什么呢？因为这是个心理学问题。以―为什么‖开头的问题会让人变得具有防御意识，Kohut解释道。她建议可以换个方式问问题，比如，把―为什么贵公司去年要裁员？‖的问题巧妙转变成：―我听说去年贵公司裁员了一部分人，请问，您对于公司未来的定位有什么看法？‖ 3. “Who is your competition?” 3.“我的竞争者都有些谁？” This is a great example of a question that could either make you sound thoughtful … or totally backfire and reveal that you d id zero research about the company prior to the interview, says Jacqui Barrett-Poindexter of https://www.wendangku.net/doc/a9201025.html,. Before asking any question, determine whether it‘s something you could have figured out yourself through a Google search. If it is, a) don‘t ask it and b) do that Google search before your interview! 这个问题是把双刃剑，它也许会让你显得考虑周全…也可能带来出其不意的反效果，让用人单位觉得你根本没有事先做好对公司的研究、也丝毫不重视这次面试——来自CareerTrend网站的Jacqui Barrett-Poindexter说道。在问出任何一个问题前，请先自问：这个问题我能不能自己用google找到答案？如果能，那么，请1）千万别问这个问题2）面试前先用google搜一搜！ 4. “How often do reviews occur?” 4.“公司多久对员工进行一次评估？”

Redis面试专题及答案

redis和memcached什么区别？为什么高并发下有时单线程的redis比多线程的memcached效率要高？区别： 1.mc可缓存图片和视频。rd支持除k/v更多的数据结构; 2.rd可以使用虚拟内存，rd可持久化和aof灾难恢复，rd通过主从支持数据备份; 3.rd可以做消息队列。原因：mc多线程模型引入了缓存一致性和锁，加锁带来了性能损耗。 redis主从复制如何实现的？redis的集群模式如何实现？redis的key是如何寻址的？主从复制实现：主节点将自己内存中的数据做一份快照，将快照发给从节点，从节点将数据恢复到内存中。之后再每次增加新数据的时候，主节点以类似于mysql的二进制日志方式将语句发送给从节点，从节点拿到主节点发送过来的语句进行重放。分片方式： -客户端分片 -基于代理的分片 ●Twemproxy ●codis -路由查询分片 ●Redis-cluster（本身提供了自动将数据分散到Redis Cluster不同节点的能力，整个数据集合的某个数据子集存储在哪个节点对于用户来说是透明的） redis-cluster分片原理：Cluster中有一个16384长度的槽(虚拟槽)，编号分别为0-16383。每个Master节点都会负责一部分的槽，当有某个key被映射到某个Master负责的槽，那么这个Master负责为这个key提供服务，至于哪个Master节点负责哪个槽，可以由用户指定，也可以在初始化的时候自动生成，只有Master才拥有槽的所有权。Master节点维护着一个16384/8字节的位序列，Master节点用bit来标识对于某个槽自己是否拥有。比如对于编号为1的槽，Master只要判断序列的第二位（索引从0开始）是不是为1即可。这种结构很容易添加或者删除节点。比如如果我想新添加个节点D, 我需要从节点A、B、C中得部分槽到D上。使用redis如何设计分布式锁？说一下实现思路？使用zk可以吗？如何实现？这两种有什么区别？ redis: 1.线程A setnx(上锁的对象,超时时的时间戳t1)，如果返回true，获得锁。 2.线程B 用get获取t1,与当前时间戳比较,判断是是否超时,没超时false,若超时执行第3步; 3.计算新的超时时间t2,使用getset命令返回t3(该值可能其他线程已经修改过),如果 t1==t3，获得锁，如果t1!=t3说明锁被其他线程获取了。 4.获取锁后，处理完业务逻辑，再去判断锁是否超时，如果没超时删除锁，如果已超时，不用处理（防止删除其他线程的锁）。 zk: 1.客户端对某个方法加锁时，在zk上的与该方法对应的指定节点的目录下，生成一个唯一的瞬时有序节点node1; 2.客户端获取该路径下所有已经创建的子节点，如果发现自己创建的node1的序号是最小的，就认为这个客户端获得了锁。 3.如果发现node1不是最小的，则监听比自己创建节点序号小的最大的节点，进入等待。

ios面试题锦集(带答案)

iOS 面试题锦集 1.Difference between shallow copy and deep copy??浅复制和深复制的区别？? 答案：浅层复制：只复制指向对象的指针，而不复制引用对象本身。?深层复制：复制引用对象本身。?意思就是说我有个A对象，复制一份后得到A_copy 对象后，对于浅复制来说，A和A_copy指向的是同一个内存资源，复制的只不过是是一个指针，对象本身资源?还是只有一份，那如果我们对A_copy执行了修改操作,那么发现A引用的对象同样被修改，这其实违背了我们复制拷贝的一个思想。深复制就好理解了,内存中存在了?两份独立对象本身。?用网上一哥们通俗的话将就是：?浅复制好比你和你的影子，你完蛋，你的影子也完蛋?深复制好比你和你的克隆人，你完蛋，你的克隆人还活着。 2.What is advantage of categories? What is difference between implementing a category and inheritance??类别的作用？继承和类别在实现中有何区别？答案：category 可以在不获悉，不改变原来代码的情况下往里面添加新的方法，只能添加，不能删除修改。?并且如果类别和原来类中的方法产生名称冲突，则类别将覆盖原来的方法，因为类别具有更高的优先级。?类别主要有3个作用：?(1)将类的实现分散到多个不同文件或多个不同框架中。?(2)创建对私有方法的前向引用。?(3)向对象添加非正式协议。?继承可以增加，修改或者删除方法，并且可以增加属性。 3.Difference between categories and extensions??类别和类扩展的区别。答案：category和extensions的不同在于后者可以添加属性。另外后者添加的方法是必须要实现的。?extensions可以认为是一个私有的Category。

腾讯首席工程师测试面试题库

腾讯首席工程师IT大数据技术测试题Spark学习------CentOS环境spark安装[root@spark-master ~]# source /etc/profile 二、hadoop分布式安装与配置 1.安装与配置把下载的安装包拷贝到服务器上，并解压到安装目录，通常应该对解压出来的文件夹重命名的，便于后面配置，我这里就偷懒直接用解压后的文件名。然后切换到conf目录下看到有一些模板文件，我们把其中带 spark-env.sh.template 、spark-defaults.conf.template和slaves.template的文件进行复制并重命名（主要是把后面的template后缀去掉），然后修改里面的内容。 #解压安装包到安装目录 [root@spark-master ~]# tar -xvf /opt/spark/spark-2.3.2-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt/spark/ [root@spark-master ~]# cd /opt/spark/spark-2.3.2-bin-hadoop2.7/ [root@spark-master spark-2.3.2-bin-hadoop2.7]# cd conf #拷贝slaves和spark-env.sh文件 [root@spark-master conf]# cp slaves.template slaves [root@spark-master conf]# cp spark-env.sh.template spark-env.sh [root@spark-master conf]# vim slaves #修改slaves配置文件如下 spark-slave1 spark-slave2 [root@spark-master conf]# vim spark-env.sh #修改spark-env.sh配置文件如下 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_152 export SCALA_HOME=/opt/scala/scala-2.12.7

运维面试题含答案

运维工程师面试题姓名: 答题时间: 1.新安装MYSQL后怎样提升MYSQL的安全级别？ A.修改mysql默认端口下可以通过iptables来限制访问mysql端口的IP地址 C.对所有用户设置较复杂密码并严格指定对应账号的访问IP（可在mysql库中user表中指定用户的访问可访问IP地址）特权账号的处理（建议给root账号设置强密码，并指定只允许本地登录） E.开启二进制查询日志和慢查询日志安装目录及数据存储目录权限控制：给mysql安装目录读取权限，给mysql日志和数据所在目录读取和写入权限 G.删除无用mysql账号和删除无用的数据库（安装好的mysql默认会有个test库，可将其删除） 2.MYSQL的主从原理，怎么配置文件？整体上来说，复制有3个步骤：将改变记录到二进制日志(binary log)中（这些记录叫做二进制日志事件，binary log events）；将master的binary log events拷贝到它的中继日志(relay log)；重做中继日志中的事件，将改变反映它自己的数据。 3.mysql主从复制的优点 <1> 如果主服务器出现问题，可以快速切换到从服务器提供的服务； <2> 可以在从服务器上执行查询操作，降低主服务器的访问压力；

<3> 可以在从服务器上执行备份，以避免备份期间影响主服务器的服务。 4.Mysql复制的基本原理过程（1）Slave上面的IO线程连接上Master，并请求从指定日志文件的指定位置（或者从最开始的日志）之后的日志内容；（2）Master接收到来自Slave的IO线程的请求后，通过负责复制的IO线程根据请求信息读取指定日志指定位置之后的日志信息，返回给Slave端的IO线程。返回信息中除了日志所包含的信息之外，还包括本次返回的信息在Master端binary log文件的名称以及在Binary log中的位置；（3）Slave的IO线程收到信息后，将接收到的日志内容依次写入到Slave端的RelayLog 文件（）的最末端，并将读取到的Master端的bin-log的文件名和位置记录到master-info文件中，以便在下一次读取的时候能够清楚的告诉master“我需要从某个bin-log的哪个位置开始往后的日志内容，请发给我” （4）Slave的SQL线程检测到Relay Log中新增加了内容后，会马上解析该Log文件中的内容成为在Master端真实执行时候的那些可执行的查询或操作语句，并在自身执行那些查询或操作语句，这样，实际上就是在master端和Slave端执行了同样的查询或操作语句，所以两端的数据是完全一样的。 5.为MYSQL添加一个用户？ mysql> grant select,insert,update,delete on book.* to test2@localhost identified by “abc”;? ? #增加test2用户，密码为abc。并只能在localhost这台主机上登录，并且只能访问book这个库中的表，具有查询，插入，更新，删除权限；语法：mysql> GRANT <权限> ON <库>.<表> TO ‘用户’@’主机名’ identified by “密码”; 6.写一个脚本将数据库备份并打包至远程服务器/backup目录下。 mount /mnt cd /mnt /usr/local/mysql/bin/mysqldump -hlocalhost -uroot test > tar czf rm -f

Redis面试题及复习资料

Redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库。(有空再补充，有理解错误或不足欢迎指正) Reids的特点 Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。 Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个value的最大限制是1GB，不像memcached只能保存1MB的数据，因此Redis可以用来实现很多有用的功能，比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag 系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一个功能加强版的memcached来用。 Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。 Redis支持的数据类型 Redis通过Key-Value的单值不同类型来区分, 以下是支持的类型: Strings Lists Sets 求交集、并集 Sorted Set hashes

为什么redis需要把所有数据放到内存中？ Redis为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的方式将数据写入磁盘。所以redis具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中，磁盘I/O速度为严重影响redis的性能。在内存越来越便宜的今天，redis将会越来越受欢迎。如果设置了最大使用的内存，则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值。 Redis是单进程单线程的 redis利用队列技术将并发访问变为串行访问，消除了传统数据库串行控制的开销虚拟内存当你的key很小而value很大时,使用VM的效果会比较好.因为这样节约的内存比较大. 当你的key不小时,可以考虑使用一些非常方法将很大的key变成很大的value,比如你可以考虑将key,value组合成一个新的value. vm-max-threads这个参数,可以设置访问swap文件的线程数,设置最好不要超过机器的核数,如果设置为0,那么所有对swap文件的操作都是串行的. 可能会造成比较长时间的延迟,但是对数据完整性有很好的保证. 自己测试的时候发现用虚拟内存性能也不错。如果数据量很大，可以考虑分布式或者其他数据库分布式 redis支持主从的模式。原则：Master会将数据同步到slave，而slave不会将数据同步到master。Slave启动时会连接master来同步数据。这是一个典型的分布式读写分离模型。我们可以利用master来插入数据，slave 提供检索服务。这样可以有效减少单个机器的并发访问数量。

黑马程序员IOS面试宝典之iOS性能优化

黑马程序员：IOS面试宝典之iOS性能优化 1. 平时你是如何对代码进行性能优化的？利用性能分析工具检测，包括静态Analyze 工具，以及运行时Profile 工具，通过Xcode工具栏中Product->Profile可以启动,启动后界面如下比如测试程序启动运行时间，当点击Time Profiler应用程序开始运行后.就能获取到整个应用程序运行消耗时间分布和百分比.为了保证数据分析在统一使用场景真实需要注意一定要使用真机,因为此时模拟器是运行在Mac上，而Mac上的CPU往往比iOS设备要快。为了防止一个应用占用过多的系统资源，开发iOS的苹果工程师门设计了一个“看门狗”的机制。在不同的场景下，“看门狗”会监测应用的性能。如果超出了该场景所规定的运行时间，“看门狗”就会强制终结这个应用的进程。开发者们在crashlog里面，会看到诸如0x8badf00d这样的错误代码。 2. 优化Table View 为了保证table view平滑滚动，确保你采取了以下的措施: ?正确使用`reuseIdentifier`来重用cells ?尽量使所有的view opaque，包括cell自身 ?如果cell内现实的内容来自web，使用异步加载，缓存请求结果 ?减少subviews的数量 ?尽量不适用`cellForRowAtIndexPath:`，如果你需要用到它，只用一次然后缓存结果?使用`rowHeight`, `sectionFooterHeight` 和`sectionHeaderHeight`来设定固定的高，不要请求delegate 3. UIImage加载图片 A：imagedNamed初始化 B：imageWithContentsOfFile初始化 imageNamed默认加载图片成功后会内存中缓存图片,这个方法用一个指定的名字在系统缓存中查找并返回一个图片对象.如果缓存中没有找到相应的图片对象,则从指定地方加载图片然后缓存对象，并返回这个图片对象. 而imageWithContentsOfFile则仅只加载图片,不缓存. 大量使用imageNamed方式会在不需要缓存的地方额外增加开销CPU的时间来做这件事.当应用程序需要加载一张比较大的图片并且使用一次性，那么其实是没有必要去缓存这个图片的，用imageWithContentsOfFile是最为经济的方式,这样不会因为UIImage元素较多情况下，CPU会被逐个分散在不必要缓存上浪费过多时间. 使用场景需要编程时，应该根据实际应用场景加以区分，UIimage虽小，但使用元素较多问题会有所凸显. 1>不要在?viewWillAppear 中做费时的操作 viewWillAppear: 在view 显示之前被调用，出于效率考虑，在这个方法中不要处理复杂费时的事情；只应该在这个方法设置view 的显示属性之类的简单事情，比如背景色，字体等。要不然，用户会明显感觉到view 显示迟钝。 2>在正确的地方使用reuseIdentifier table view用`tableView:cellForRowAtIndexPath:` 为rows分配cells的时候，它的数据应该重用自UITableViewCell。一个table view维持一个队列的数据可重用的UITableViewCell 对象。

21个必知数据科学面试题和答案

21个必知数据科学题和答案 2016-03-10分类：其他最近KDnuggets上发的“20个问题来分辨真假数据科学家”这篇文章非常热门，获得了一月的阅读量排行首位。但是这些问题并没有提供答案，所以KDnuggets的小编们聚在一起写出了这些问题的答案。我还加了一个特别提问——第21问，是20个问题里没有的。下面是答案。 Q1.解释什么是正则化，以及它为什么有用。回答者：Matthew Mayo 正则化是添加一个调优参数的过程模型来引导平滑以防止过拟合。(参加KDnuggets文章《过拟合》) 这通常是通过添加一个常数到现有的权向量。这个常数通常要么是L1(Lasso)要么是L2(ridge)，但实际上可以是任何标准。该模型的测算结果的下一步应该是将正则化训练集计算的损失函数的均值最小化。 Xavier Amatriain在这里向那些感兴趣的人清楚的展示了L1和L2正则化之间的比较。图1.Lp球:p的值减少,相应的L-p空间的大小也会减少。 Q2.你最崇拜哪些数据科学家和创业公司？回答者：Gregory Piatetsky 这个问题没有标准答案，下面是我个人最崇拜的12名数据科学家，排名不分先后。 Geoff Hinton, Yann LeCun, 和 Yoshua Bengio-因他们对神经网络的坚持不懈的研究，和开启了当前深度学习的革命。 Demis Hassabis，因他在DeepMind的杰出表现——在Atari游戏中实现了人或超人的表现和最近Go的表现。来自datakind的Jake Porway和芝加哥大学DSSG的Rayid Ghani因他们让数据科学对社会产生贡献。 DJ Patil，美国第一首席数据科学家，利用数据科学使美国政府工作效率更高。 Kirk D. Borne，因其在大众传媒中的影响力和领导力。