2021-9-25 美团售后服务系统后端一面【2024秋招】

2023-10-19 10:01

本文主要是介绍2021-9-25 美团售后服务系统后端一面【2024秋招】,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1 实习

1.1 讲讲你做的一个需求,为什么这么做之类的

答:

1.2 什么是接线

1.3 什么的初始接线,和权威接线

答:初始接线是现状,权威是规划中的

1.4 为什么要做比较呢?

答:运维人员需要查看差异,看一下建设的差异,如果走偏了,可以纠正

1.5 一个机房有多少个端口呢(首次提问)

答:这个我不知道的,一个机器大概10w台服务器,双端互联(出端和入端),大概20w

1.6 机器的内存多大

答:堆内存是8GB,机器内存是12GB

1.7 你这19个机房,算完大概用了多长时间呢(首次提问)

答:大概读取一个机房的接线数据的时间是10s,权威和基础都要读,相当于读取2次,处理时间是1min,19个机房差不多19*1.2=22.8min

  1. 服务器的接线和端口数量

    • 假设每台服务器都有一个主要的网络接口(例如,一个以太网接口),那么总共会有10万根接线。
    • 如果每台服务器都有一个网络端口,那么总共会有10万个端口。
    • 但这只是一个简化的估计。实际上,一些服务器可能有多个网络接口,或者在机房中可能使用了交换机和路由器,这会影响实际的接线和端口数量。
  2. 从数据库拉取10w记录的通信时间

    • 这个问题的答案取决于多个因素,包括每条记录的大小、网络带宽、数据库的性能和响应时间等。
    • 假设每条记录大小为1KB,那么10万条记录总大小为约100MB。
    • 如果网络带宽为1Gbps(约125MB/s),那么理论上需要不到1秒的时间来传输这100MB的数据。但实际的时间可能会更长,因为还需要考虑到数据库查询的时间、网络延迟等因素。
  3. 将10w条记录的列表进行遍历,依次放入到一个map中的时间

    • 这个问题的答案取决于处理数据的程序的效率、运行的硬件性能等因素。
    • 在一台性能良好的服务器上,将10万条记录放入一个map中通常只需要几秒钟或更短的时间。但这只是一个大致的估计,实际的时间可能会根据具体的情况有所不同。

以上的答案都是基于一些假设和估计的,实际的情况可能会有所不同。如果需要更准确的答案,可能需要提供更多的具体信息。

1.8 基础curd启动器是个什么需求

答:

1.9 你的curd启动器是支持单表还是联表查询呢

答:单表和联表都支持,但是联表还是需要我们在dao层写sql

2.0 你的联表是怎么做的呢(重要)

答:

3 rpc

3.1 你做出的有什么亮点,比其他rpc更优秀吗

答:

3.2 哪些部分是你自己手写的

3.3 你做的这个事情,遇到了什么困难嘛

答:自定义协议上,没搞懂,为什么要这个,不是已经有了通用的http协议嘛

3.4 什么情况下用什么协议呢

答:

选择协议主要取决于应用的需求和场景。例如,如果是内部服务之间的通信,追求高性能和低延迟,可以选择更为轻量级的自定义协议。而如果是与外部系统或第三方服务进行通信,可能需要选择更为通用和标准的协议,如HTTP或gRPC。

查找域名用DNS,远程登陆用telnet,文件上传下载用ftp,邮件传输用smtp

4 mysql

4.1 为什么要遵循最左匹配原则,底层是怎么实现的呢

答:

MySQL中的“最左匹配原则”主要与复合索引(composite index)的使用有关。当我们在MySQL中创建一个复合索引,例如INDEX(a, b, c),最左匹配原则意味着在查询时,必须从左到右地使用索引的列。例如,可以使用索引查询aab,但不能仅使用bc

为什么MySQL要遵循最左匹配原则?

  1. 索引结构:MySQL主要使用B-Tree(特别是InnoDB存储引擎使用的是B+Tree)来实现其索引。在这种结构中,数据是按照索引列的顺序存储的。因此,如果不从最左边的列开始查询,MySQL将无法有效地使用索引。

  2. 效率:遵循最左匹配原则可以确保MySQL在查询时最大限度地利用索引,从而提高查询效率。

底层是怎么实现的?

  1. B-Tree索引:在B-Tree索引中,数据是按照键值的顺序存储的。对于复合索引INDEX(a, b, c),数据首先按照a的值排序,然后在a的每个值内部,数据按照b的值排序,以此类推。因此,如果查询不从a开始,MySQL将无法直接跳到索引的相关部分,导致查询效率降低。

  2. 索引查找:当MySQL查询复合索引时,它会从最左边的列开始,在B-Tree中查找匹配的值。如果查询条件中包含了索引的更多列,MySQL会继续在当前的索引部分中查找,直到找到所有匹配的记录或到达索引的末尾。

总之,最左匹配原则是基于MySQL索引的B-Tree结构和查找算法的。遵循这一原则可以确保MySQL在查询时最大限度地利用索引,从而提高查询效率。

5 反问

5.1 你们主要是哪个部门的

答:我们是美团的服务体验部,我们做的主要是美团的所有业务的售后服务系统

6 算法:给a开b次方,要求精确到小数点后5位(参考69. x 的平方根 )

import java.util.*;
public class Main {public static void main(String[] args) {        double res=findRoot(8,2);System.out.println(res);//给a开b次方}// 10: 3*3// 5位static double findRoot(int a, int b){double l=0,r=a;double m=0;while(true){m=(l+r)/2.0;double ch=check(m,b,(double)a);if(ch>0.00001){r=m;}else if(ch<-0.00001){l=m;}else{break;}}return m;}static double check(double m, int b,double a){double res=1;while(b>0){res=res*m;b--;}return res-a;}
}

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