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南阳网站优化公司深圳做网站网络公司怎么样

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别人没有达到按时交付的水平除此之外我还提到在整个项目的开发前期我有积极地提出系统设计相关的想法。譬如数据库设计相关的。 1.11.请列举2到3条数据库设计相关意见的亮点 回答是这个项目是大二的时候做的了已经记不得了。但是有考虑一些大方向的意见譬如是不是需要分库分表是不是需要索引优化同时可以参照阿里的开发手册之类的行业标准去进行设计。 这里其实可以回答一些通用的点像是针对用户的手机号和邮箱字段创建了唯一索引这样可以确保数据的唯一性同时加快根据手机号或邮箱查询用户信息的速度。 1.12.你觉得对于一个研发来说它最重要的特质是什么呢 我觉得是按时交付的能力如果在实施的过程中遇到了困难或者需要技术支持需要及时上报和沟通总之不能让问题卡在那。最后一定要在排期内交付到成果。 1.13.那你未来的话你是想搞哪一部分的呢是想做后端研发还是做python的数据处理之类的呢 回答了只要是开发都行。语言本身不是问题。 1.14.对于后端研发用到的一些中间件你了解多少 回答了消息队列RabbitMQ、Kafka。缓存Redis、服务注册与发现的Canal和Eureka。 2.实习相关 2.1.实习中为什么要用canal和FlinkCDC 之前使用 Canal 时它缺少整个数据快照的能力而实习的一些业务场景比较依赖数据快照。通过引入 Flink CDC 这种流式计算框架能够实时捕捉数据库的变更并将其流式处理在一定程度上弥补了数据快照能力的不足。Flink CDC 可以持续监听数据库的变化将变更数据以流的形式输出这样就可以根据业务需求构建出某个时间点的数据快照满足我们业务场景对于数据快照的依赖。 2.2.你的主从架构是用FlinkCDC实现的还是用数据库自己的主从架构 用canal实现的canal的底层实际上也是模仿mysql的主从架构原理。它底层其实就是将自己伪装成mysql的一个从节点然后去监听binlog的变化嘛。 2.3.假设你们流式计算依赖两个数据源第一个数据源的数据到了但是第二个数据源产生了积压会怎么解决譬如当单价数据已经到了但是数量的数据还没有到导致算不了总价这个问题以前有遇到过吗怎么解决 难得的很有含金量的一问…… 可以对第一个数据源的数据发送速率进行控制避免数据过度积压。例如使用令牌桶算法根据第二个数据源的处理能力动态调整令牌发放速率从而控制数据流入。 异步处理与缓存引入异步处理机制和缓存将第一个数据源的数据先缓存起来待第二个数据源恢复处理能力后再进行处理。例如使用Redis作为缓存将数据临时存储在Redis中。 可以采用水印Watermark机制来处理数据的乱序和延迟问题。水印是一种时间戳用于表示在这个时间戳之前的数据都已经到达。通过设置合适的水印可以在一定程度上保证数据的一致性。 可以使用滑动窗口或滚动窗口来处理这种情况。例如我们可以设置一个固定大小的滚动窗口当单价数据到达时将其存储在窗口中等待数量数据在窗口时间内到达。如果数量数据在窗口时间内到达就可以计算总价如果窗口时间结束数量数据仍未到达就可以根据业务需求进行特殊处理比如记录日志或者发送告警。 2.4.Flink CDC的窗口概念是指它的等待时间吗基于上一问的 在Flink CDC里窗口概念并不单纯指等待时间。窗口是一种对无限流进行有限分组的手段可将流数据切割成有限大小的“桶”方便进行各类计算。 窗口类型 Flink CDC中有多种窗口类型不同类型的窗口含义不同 时间窗口Time Window 滚动时间窗口Tumbling Time Window将数据按固定的时间长度进行切分窗口之间没有重叠。例如设置一个5分钟的滚动时间窗口每5分钟就会创建一个新的窗口对该窗口内的数据进行计算。滑动时间窗口Sliding Time Window窗口有固定的大小并且会以固定的时间间隔滑动。比如窗口大小为10分钟滑动间隔为5分钟那么每5分钟就会计算一次最近10分钟内的数据。会话窗口Session Window由一系列没有固定时长、由不活动间隙分隔开的窗口组成。如果一段时间内没有新的数据到来就会关闭当前窗口开启新的窗口。 计数窗口Count Window 滚动计数窗口Tumbling Count Window根据元素的数量来划分窗口当窗口内的元素数量达到设定值时就会触发计算。例如设置窗口大小为100那么每100个元素就会形成一个窗口进行计算。滑动计数窗口Sliding Count Window同样基于元素数量划分窗口但窗口会以固定的元素数量间隔滑动。例如窗口大小为100滑动间隔为10那么每增加10个元素就会计算一次最近100个元素的数据。 等待时间 等待时间通常和水位线Watermark相关它是处理乱序数据的一种机制。水位线是一个时间戳用来表示在这个时间戳之前的数据都已经到达。设置等待时间可以让系统在一定时间内等待迟到的数据避免过早地触发窗口计算从而保证计算结果的准确性。 3.八股相关 3.1.线程池的相关参数有哪些python 主要是询问腾讯相关的实习内容时提到了线程优化所以提到了线程池。 core_pool_size核心线程数核心线程数是线程池始终保持的线程数量。可以将其设置为 10这样线程池会一直维持 10 个线程处于活动状态随时准备执行任务。maximum_pool_size最大线程数最大线程数是线程池允许创建的最大线程数量。如果将线程数固定为 10那么 maximum_pool_size 也可以设置为 10。keep_alive_time线程空闲存活时间当线程池中的线程数量超过核心线程数时多余的空闲线程在经过 keep_alive_time 时间后会被销毁。可以根据具体情况设置一个合适的值例如 60 秒。work_queue工作队列工作队列用于存储待执行的任务。可以选择不同类型的队列如 ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue 等。队列的大小也需要根据实际情况进行调整以避免任务堆积过多或过少。thread_factory线程工厂线程工厂用于创建线程。可以自定义线程工厂为线程设置名称、优先级等属性方便调试和管理。rejected_execution_handler拒绝策略当工作队列已满且线程池中的线程数量达到最大线程数时新提交的任务会被拒绝。可以选择不同的拒绝策略如 AbortPolicy直接抛出异常、CallerRunsPolicy由调用线程执行任务等。 3.1.索引优化主要是写入还是查询 查询。 3.2.刚才说的索引优化写入时怎么做可以优化 写入优化用的就是全量和增量写入batch_insert和batch_update。 索引优化的是查询不是写入。 面试官可能没听清我的回答。 3.3.为什么使用索引会让查询变快 mysql为例索引本身就是一个帮助mysql查找数据的数据结构它底层是一个B树因为它的非叶子节点是不存储数据的只存储索引列的值以及指向子节点的指针只有叶子节点才存储数据的主键而且叶子节点之间会通过双向链表互相连接所以对于一些区间查找、或者说范围查找它读的时候会很快。 其次就是当查询的所有列都包含在索引中时数据库可以直接从索引中获取所需的数据而不需要访问实际的数据行。这种情况称为覆盖索引。 最后就是创建索引的话在数据库中也会根据索引创建的顺序排序那么数据至少是有局部有序性的所以一般用索引会比不用索引要快。 而且索引本身是存储在内存中的那我们数据库接到了查询请求时首先通过内存中的索引结果查找满足条件的记录位置然后再从磁盘中读取这些记录所以一般用索引会比不用索引要快。 3.4.联合索引和单个索引的区别是什么 3.5.索引的叶子节点存的是数据还是指针和数据 聚簇索引的叶子节点存储的是完整的数据记录。 非聚簇索引的叶子节点存储的是索引列的值以及对应的主键值。 3.6.mysql的隔离级别你知道有哪些吗什么是脏读 3.7.开发中python和java的差别在哪里 Java通常比Python快。python可能存在性能问题。 3.8.python为什么会存在性能问题 全局解释器锁GILPython有全局解释器锁GIL这是一个非常“粗暴”的全局锁。它使得同一时刻Python解释器只能执行一个线程所以Python无法做到真正意义上的并行。对于CPU密集型任务多个线程无法同时利用多核CPU的优势性能表现不佳但对于I/O密集型任务在等待I/O操作时线程可以释放GIL让其他线程执行所以表现还不错。解释性语言特性Python是解释性语言执行时逐行解释相比编译型语言会有额外的解释时间开销这也可能导致性能问题。 3.9.java中的多态是一个什么概念 多态允许不同类的对象对同一消息做出不同响应。多态主要通过以下三种方式实现 方法重载 方法重载指的是在一个类中可以定义多个同名但参数列表不同的方法。编译器会根据调用方法时传入的参数类型、数量和顺序来决定具体调用哪个方法。方法的返回类型和访问修饰符可以不同但仅返回类型不同不能构成方法重载。 方法重写 方法重写发生在子类和父类之间子类可以重新定义父类中已有的方法。重写方法的方法名、参数列表和返回类型必须与父类被重写的方法一致并且访问权限不能比父类中被重写的方法更严格。 接口实现 接口是一种抽象类型它只包含抽象方法的定义。一个类可以实现一个或多个接口并实现接口中定义的所有方法。通过接口不同的类可以实现相同的行为从而实现多态。 3.10.Java中重载跟重写的区别是什么 重载指在一个类中可以定义多个同名但参数列表不同参数类型、参数个数或参数顺序不同的方法。Java编译器会根据调用方法时传入的实际参数来决定具体调用哪个方法。重写也叫覆盖是指子类对父类中允许访问的方法进行重新实现。重写方法的方法名、参数列表和返回类型必须与父类被重写的方法一致。 3.11.单例模式知道吗写一个单例模式 一开始写了饿汉式单例然后面试官让写懒汉式单例最后又问我懒汉式是不是线程安全的我就说不是然后又给他写了线程安全的版本。 1. 饿汉式单例 这种方式在类加载时就创建了单例实例因此是线程安全的。 public class EagerSingleton { // 在类加载时就创建单例实例 private static final EagerSingleton INSTANCE new EagerSingleton(); // 私有构造函数防止外部实例化 private EagerSingleton() {} // 提供全局访问点 public static EagerSingleton getInstance() { return INSTANCE; } }2. 懒汉式单例非线程安全 这种方式在第一次调用 getInstance() 方法时才创建单例实例但在多线程环境下可能会创建多个实例。 public class LazySingleton { private static LazySingleton instance; private LazySingleton() {} public static LazySingleton getInstance() { if (instance null) { instance new LazySingleton(); } return instance; } }3. 懒汉式单例线程安全 为了保证在多线程环境下也能正常工作可以使用 synchronized 关键字来实现线程安全。 public class ThreadSafeLazySingleton { private static ThreadSafeLazySingleton instance; private ThreadSafeLazySingleton() {} // 使用 synchronized 关键字保证线程安全 public static synchronized ThreadSafeLazySingleton getInstance() { if (instance null) { instance new ThreadSafeLazySingleton(); } return instance; } }
http://www.hkea.cn/news/14500767/

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