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算法:两个排序数组中找第k大的数 (面试官强烈要求你用二分法,难度hard)
两个排序数组中找第k大的数_qiki_糖没味儿的程序媛小屋-CSDN博客
吐槽吐槽:快手和抖音的特点都是对网络传输有很高的要求,因此在面试中除了一些基础的题目以外,更多的是网络传输的相关知识点考察。对了,当面写算法也是必不可少的。
就是内存屏障命令啦!主要是通过moniter指令来进行的。简单来说,每个synchronized的前后都有一个monitor与之关联,每当一个moniter被持有后,就处于锁定状态。分别有monitorenter和monitorexit
1.乐观锁 对一切都保持乐观态度,认为在数据同步过程中不会其他线程修改数据,所以不会加锁 实现方式 1.版本控制 update table set x = 1, version = #{version} where id = #{id} and version = #{version} 2.CAS算法 boolean CAS(v, A, B); //V-内存地址 A-预期值 B-新值 //当V等于A的情况下,才会把A的值更新为B CAS的缺点: 2.1.ABA问题 初次读取值A,然后他的值变为B,然后在改回A,那么CAS认为没有改变过 解决办法: AtomicStampedReference类:检查值符合预期的同时,也要检查引用(版本号)是否符合预期 2.2 自旋时间长,开销大 多个请求并发的情况下,每个请求都会自旋(不成功就会一直循环到成功),如果长时间不成功,那么就会给CPU带来很大的开销 解决办法:增加自旋次数判断 2.3 单个变量原子性,多个变量无解 比如查询表1,然后更新表2的情况 使用场景: 3.1 功能限制 乐观锁使用场景受限,只能保证单个变量的原子性,涉及多个变量,就无解 悲观锁的synchronized关键字,可以对整个代码块加锁 版本号控制情况,查询表1,然后更新表2的数据,就很难依靠版本号实现 3.2 竞争激烈程度 当竞争不激烈情况下(并发冲突比较小),乐观锁更有优势,因为悲观锁会锁住整个代码块或者数据,其他线程无法同时访问,印象并发。而且加锁和释放锁都需要额外的资源。 当竞争激烈的情况下(并发冲突比较大),悲观锁更有效率,因为乐观锁在执行更新时,频繁的自旋,需要不断的重试,浪费CPU资源 对数据更新频繁的场合,悲观锁效率更高 对于数据跟新不频繁的场合,乐观锁效率更高 2.悲观锁 对一切保持悲观态度,认为数据同步过程一定会有其他线程来修改数据,因此在获取数据过程前要做加锁操作。 2.1 悲观锁的实现方式 java里的synchronized 比如行锁,表锁等 select * from table for update(写锁,排他锁) 必须要在事务中才可以起作用 2.2 悲观锁的缺点 1.多线程竞争情况,加锁和释放锁对上下文切换和调度,都会引起性能问题。 2.一个线程持有锁会导致其他所有线.一个优先级高的线程会等待一个优先级低的线程释放锁,导致优先级倒置
吐槽吐槽:虾皮本身面试很速度的,而且面试场景都是比较常规的,问题基本集中在mysql,redis和项目上。题目也是比较简单的啦!
1.并发大的情况下,核心线程池该如何设置参数?大流量进来会不会堵塞整个流程(通过扩容服务器的方式?)
这里解释一个核心线程池里最大线程池的参数,找了好久才找到的,你要看你的项目是IO密集型还是CPU密集型,因为IO密集型的话,需要进行IO操作,在操作的时间,是不消耗CPU的,所以一般这种情况,你的cpu数的倍数即可,如果是cpu密集型,那么最大线程数只能设置为cpu数+1,这样留一个空出来,用来做切换。
幂等问题本身就是一个常规化的问题,在一般情况下,都是需要通过各种手段去处理,比如增加冗余字段,比如增加校验逻辑,或者增加补偿逻辑等。这里的核心点就是,需要花费更多的时间和空间去对幂等进行校验,那么亮点应该是如何平衡时间和空间的消耗。
数据落库 -- 专门增加一层服务用来分发请求 ---- 后面服务进行排队处理。 最终增加第三方表来做幂等(1分库分表不容易扫表,数据分散,2该表比较容易聚合,3放在其他服务上,保证可用性)
这个就是大并发下的最终一致性问题了,就是保证每个人都能正常提现,且能够正常到账。当时的提出了这样一个思路,核心点利用MQ进行串行化处理,然后让每一步的数据都可追溯,最终发钱的时候,做最终校验。
大促来了,你需要提前考虑好,你的服务器资源是否能够承载自己的业务曲线。这个有点运维的感觉,事实上还是比较容易的,通过cpu数和内存数以及未来的QPS去做一个比例,最终结果就是你需要的结果啦!
吐槽吐槽:阿里的面试更倾向于实用性,基本是从各种场景出发,来给你一个预期,让你来解决问题,那么在解决问题的过程中,对于各种知识的应用就是亮点了。
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