11 小时前 / kafeidou
Flink 是一个分布式的流处理引擎，而流处理的其中一个特点就是 7X24。那么，如何保障 Flink 作业的持续运行呢？Flink 的内部会将应用状态 (state)存储到本地内存或者嵌入式的 kv 数据库 (RocksDB)中，由于采用的是分布式架构，Flink 需要对本地生成的状态进行持久化存储，以避免因应用或者节点机器故障等原因导致数据的丢失，Flink 是通过 checkpoint( 检查点)的方式将状态写入到远程的持久化存储，从而就可以实现不同语义的结果保障。通过本文，你可以了解到什么是全局一致性检查点，Flink 内部如何通过检查点实现 Exactly Once 的结果保障。
20 天前 / 三分恶
大家好，我是老三，“面渣逆袭“系列继续，这节我们来搞定 JVM。说真的，JVM 调优什么的一个程序员可能整个职业生涯都碰不到两次，但是，一旦用到的时候，那就是救命了，而且最重要的是——面试必问，所以，还能怎么办？整！ 引言 1.什么是 JVMJVM——Java 虚拟机，它是 Java 实现平台无关性的基石。 Java 程序运行的时候，编译器将 Java 文件编译成平台无关的 Java 字节码文件（.class）,接下来对应平台 JVM 对字节码文件进行解释，翻译成对应平台匹配的机器指令并运行。
40 天前 / 编程一生
引子在《CURD 系统怎么做出技术含量 -- 怎样引导面试》有朋友开玩笑说都用上了领域驱动了，就不叫 CURD 系统了吧。这里我解释一下，怕大家对 DDD 领域驱动设计有什么误解。DDD 是为解决软件复杂性而生，但不仅仅可以被用于复杂的系统。它里面提到了很多技巧，其实 CURD 就是其中一种技巧。这些技巧适用于任何系统，哪怕是非常小型的系统，比如《CURD 系统怎么做出技术含量 -- 怎样引导面试》里提到的谦卑对象模型、充血模型。 今天咱们再提高一下 CURD 系统的门槛，连 DDD 技巧，咱也不用。就用写咱们平时都在写的最简单的接口。
47 天前 / 三分恶
大家好，我是老三。 HashMap 作为我们熟悉的一种集合，可以说是面试必考题。简单的使用，再到原理、数据结构，还可以延伸到并发，可以说，就一个 HashMap，能聊半个小时。 1.能说一下 HashMap 的数据结构吗？JDK1.7 的数据结构是数组 + 链表，JDK1.7 还有人在用？不会吧…… 说一下 JDK1.8 的数据结构吧： JDK1.8 的数据结构是数组 + 链表 + 红黑树。 数据结构示意图如下： jdk1.8 hashmap 数据结构示意图其中，桶数组是用来存储数据元素，链表是用来解决冲突，红黑树是为了提高查询的效率。
47 天前 / 微观技术
大家好，我是 Tom 哥~ 今天跟大家聊下，如果 Redis 某个节点宕机了，要怎么处理？ 我们知道，Redis 集群一般采用主从模式，主节点负责写，从节点负责读。 从节点故障从节点主要提供读服务，为了分摊主服务器压力，一般会有多个从节点。 如果是从节点故障，不算什么大问题，客户端把该故障节点屏蔽即可，仍可访问其他的主、从节点满足正常的业务功能。 主节点故障如果是主节点宕机了，那就有点麻烦了，毕竟写操作是在主节点上，无法替代。 这时候，我们要干一件事，从所有的从库节点中挑选一台做为主节点。这里要介绍下 Sentienl 哨兵机制了。
48 天前 / 程序猿石头
点击小卡片，回复“1024”获取大厂面试指南 清华 2021 雪景，转自朋友圈 关于石头哥：新时代农民工，末流 985 逆袭保送清华，BAT 大厂码农，欢迎关注程序猿石头 (ID: tangleithu)，这里经常能 get 意想不到的知识点 背景大家好，我是拖延症晚期的石头哥。 之前给大家预告的秋招系列文章终于出炉了。往期校招分享请戳这里。 今天石头哥邀请到的是一位 牛*（破音）学弟的分享，其实早在几个月前，中途跟他交流，他就甩给了我一个脑图，是酱紫的。
48 天前 / 编程一生
引子 2015 年的时候，我去 58 面试。因为有前同事的介绍，面试官不用问就对我各方面能力什么的都很了解。本身那个同事级别就比较高 ( 如果我面试通过，大概他大概是我领导的样子)。所以过程中可以看出，我去面试前级别什么的都定好了。面试就是走个过场。 其中一个面试官，级别应该是我那位同事的领导。就问我：“因为咱们是做金融的，需要非常仔细，你做事仔细吗？”当时我只要回答是或者否就行了。但是现在想来，是否仔细不是一道判断题，而是一道思考题。 对仔细的意识 领导这个问题听起来无关痛痒，谁遇到这种送分题不会回答一句：“我很仔细。
55 天前 / Dr_Hydra
前几天，一个小伙伴告诉我，他在面试的时候被面试官问了这么一个问题： 在 for 循环中，到底应该用 i++ 还是 ++i ？ 听到这，我感觉这面试官确实有点不按套路出牌了，放着好好的八股文不问，净整些幺蛾子的东西。在临走的时候，小伙伴问面试官这道题的答案是什么，面试官没有明确告诉答案，只是说让从程序执行的效率角度自己思考一下。 好吧，既然这个问题被抛了出来，那我们就见招拆招，也给以后面试的小伙伴们排一下坑。 思路前面提到，这个搞事情的面试官说要从执行效率的角度思考，那我们就抛开语义上的区别，从运行结果以外的效率来找找线索。
56 天前 / 三分恶
手写 HashMap？这么狠，面试都卷到这种程度了？ 第一次见到这个面试题，是在某个不方便透露姓名的 Offer 收割机大佬的文章： 手写 HashMap,快手一面卒这……我当时就麻了，我们都知道 HashMap 的数据结构是数组 + 链表 + 红黑树，这是要手撕红黑树的节奏吗？ 后来，整理了一些面经，发现这道题在快手的面试出现还比较频繁，分析这道题应该在快手的面试题库。那既然频繁出，肯定不能是手撕红黑树——我觉得面试官也多半撕不出来，不撕红黑树，那这道题还有点救，慢慢往下看。 认识哈希表 HashMap 其实是数据结构中的哈希表在 Java 里的实现。
57 天前 / 阿Q说代码
当我在写一上来就主从、集群、哨兵，这谁受得了的时候，好多小伙伴就迫不及待的留言想看这些模式了，今天我们就从配置文件、设计原理、面试真题三个方面来聊一聊 Redis 的主从复制。 在 Redis 复制的基础上，使用和配置主从复制非常简单，能使得从 Redis 服务器（下文称 replica）能精确的复制主 Redis 服务器（下文称 master）的内容。每次当 replica 和 master 之间的连接断开时， replica 会自动重连到 master 上，并且无论这期间 master 发生了什么， replica 都将尝试让自身成为 master 的精确副本。
57 天前 / 王辉的博客
有的面试官招人又准又快，有的面试官好不容易招来的人试用期没过就走了，面试官本身都是团队的骨干，为什么在面试质量上差距如此之大？因为面试也需要技巧，特别是记分卡。 什么是记分卡？ 记分卡用分数匹配职位和应聘者，匹配的越好，得分越高。 记分卡由不同考点组成。有的测能力，包括技术硬能力，也包括沟通，决策等软能力。有的考态度，看人是否诚实热情，积极坚定。和考点对应的是应聘者的表现以及得分。 下面是一个记分卡的例子。面试的是工程师，考的是软实力和态度。
62 天前 / Hollis
2021-11-14 分类：Java 阅读 (162) 评论 (0)GitHub 22k Star 的 Java 工程师成神之路，不来了解一下吗！很多人都知道，Java 中的浮点数并不精确，需要用 BigDecimal 进行精确计算，但是，很少有人知道为什么浮点数不精确呢？不精确为什么还要用呢？本文就来展开分析一波； 我们知道，计算机的数字的存储和运算都是通过二进制进行的，对于，十进制整数转换为二进制整数采用”除 2 取余，逆序排列”法 具体做法是： 用 2 整除十进制整数，可以得到一个商和余数；再用 2 去除商，又会得到一个商和余数，如此进行...
63 天前 / 三分恶
大家好，我是老三，很高兴又和大家见面。线程池是面试必问的知识点，这节我们来对线面试官，搞透线程池。 1. 什么是线程池？线程池： 简单理解，它就是一个管理线程的池子。 它帮我们管理线程，避免增加创建线程和销毁线程的资源损耗。因为线程其实也是一个对象，创建一个对象，需要经过类加载过程，销毁一个对象，需要走 GC 垃圾回收流程，都是需要资源开销的。提高响应速度。 如果任务到达了，相对于从线程池拿线程，重新去创建一条线程执行，速度肯定慢很多。重复利用。 线程用完，再放回池子，可以达到重复利用的效果，节省资源。
64 天前 / 逗逗
关注并标星3 分钟秒懂大数据 每天 1 次，打卡阅读 获取流计算、大数据技术和面经 大家好，我是土哥。 周末用了整整两天时间，整理了一下 Kafka 面试的连环问题，保证你看完后，对 Kafka 有了更深层次的了解。 全文总结的 Kafka 题目之间的 关联性 很强，本文将通过 问答 + 图解 的形式 由浅入深 帮助大家进一步学习和理解 Kafka 分布式流式处理平台。 全文总计 1.2 万字、28 个知识点。35 张原理、流程图。
64 天前 / 微观技术
大家好，我是 Tom 哥~ 我们知道，大部分的业务场景都是读多写少，为了利用好这个特性，提升 Redis 集群系统的吞吐能力，通常会采用主从架构、读写分离 如上图所示：其中 Master 节点：负责业务的写操作 Slave 节点：实时同步 Master 节点的数据，提供读能力 为了提高吞吐量，采用一主多从的架构，将业务的读压力分摊到多台服务器上 上述方案，看似合理，但其实可能存在一定隐患！ 一、拉取过期数据 Redis 性能高主要得益于纯内存操作，但内存存储介质的成本过高，所以数据的存储有一定的约束。