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前言
純乾貨——面試準備下期更新了，想看上期的朋友們能夠去我主頁。我就廢話很少說了，開始吧。程序員
對了，上期內容發佈以後,有讀者朋友們問我 程序員年紀大了真的就沒有出路了嗎？ 準備下期 跟大家好好說說。感興趣的能夠關注我下期內容，不販賣焦慮，只講乾貨。面試
5、我與面試官的正面交鋒
1.如何面對面試官的連環問題？
- 連環問題是必定會有的；
- 在準備階段假設幾種連環問題，經過問題反推本身要突擊的知識；
- 不熟悉的知識儘可能不要寫在簡歷上，例如分佈式；
- 不會的問題能夠說「這個我也沒有深刻去了解過」，但若是你有其餘思路，你能夠提出來「但我以爲能夠這樣」；
- 若是答不上，趕忙用筆記下來。
Q—面試官提問丨NA-不恰當的回答丨OA-恰當的回答算法
Q：我看你在簡歷裏寫用過消息隊列設計分佈式？NA：對分佈式
OA：對的，以前有考慮過用Redis，後來通過小組評估，改爲了消息隊列；學習
Q：爲何不用Redis？大家評估的時候主要考慮哪些因素？NA：我也不太清楚，領導說選這個；優化
OA：這是咱們的業務特性決定的，咱們須要將同一份數據給多個下游使用，例如編輯組、數據分析組、深度學習組，消息隊列的Work模式很適合這樣的場景，而Redis要知足需求就很麻煩；spa
Q：消息隊列數據丟失的問題大家怎麼處理的？設計
NA：我記得消息隊列都有重傳機制，那個就能解決；blog
DA：通常會在幾個地方丟數據，例如消息生產時、消息存儲時、消息消費時，消息生產時的丟失能夠藉助重傳手段解決、消息存儲時的丟失能夠藉助消息隊列提供的多點同步策略解決、消息消費時的丟失能夠在消費成功後手動確認，改掉默認的自動確認；
Q：消息隊列多點同步策略有哪些？是怎麼樣的過程？NA：有All， Once之類的具體過程不知道；
DA：消息隊列提供的多點同步策略通常有All. Once之類的，另外還有兩個忘記了，同步過程我也沒有深刻去了解過，但我以爲比較穩妥應該是借用分佈式領域的「大多數」原則來確保消息存儲到集羣中，而後由內置的同步算法同步到所有節點
Q：消息隊列的去重應該怎麼作？
NA：呃，經過Redis這些軟件進行去重，而後只要通過Redis的都是不重複的； （牽強地聯想）OA：這個我沒有接觸過，不知道怎麼回答. （用筆記下來）
2.反問時刻，展示你的才智
- 什麼不應問？
和公司或者工做無關的問題，例如「據說上次公司出了個漏洞，影響很大啊！
讓別人很難回答的問題，例如「哎，我看新聞說副總裁有花邊新聞，這是什麼狀況？」
難度較高的技術問題，例如「我上次看一篇論文，說能夠用深度學習輔助文本的提取，你有研究嗎？ 」人事變更問題，例如「我聽大家公司同事說大領導準備換，你知道會換誰嗎？」
- 該問什麼？
和工做相關的問題，例如「這邊在取得數據後是否是還要作一些預處理纔會交給下游？」
技術相關的問題，例如「大家用XXXX同步數據，有沒有嘗試過XXXX？若是好用的話能夠切換嗎？ 」行政相關的問題，例如「能說一下加班狀況嗎？彈性上下班仍是固定時間打卡？」
- 你的連環問題？
當時他問你，但你答不上的問題，順着這個話題橫向或者縱向延伸，例如「消息隊列的去重該怎麼作？ 、「通常是選擇RabbitMQ仍是Kafka呢? ",但要注意,最多連環3個;
6、人事手上那張神祕清單寫了啥？
- 說說你近五年的工做規劃？
- 你結婚了嗎？家人跟你一塊兒在這邊仍是？
- 你上一份工做爲何離職？
- 若是這邊的工資比你上一份少一些，你能接受嗎？
- 若是面試經過，你大概多久能到崗？
前面四個問題都是旁敲側擊的試探你的穩定性；後面一個問題多是常規問題，也多是有分數至關的候選人。
決定你可否進入下一輪的評分表
- 評分表是爲了量化面試結果，爲後續的篩選提供決策基礎；
- 評分表是爲了更好地觀察應聘者的屬性；
- 評分表是面試生命週期的物理體現；
- 每一個面試官負責填寫對應本身的一部分；
7、如何選擇心儀的 Offer
- 看誰給到手的現金最多？
- 看誰給的現金+股票更有競爭力？
- 看工做環境和研究方向？
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