五面阿里Java岗,从小公司到阿里的面经总结
面试
笔试常见的问题
面试常见的问题下面给的面试题基本都有。
1 手写代码:手写代码一般会考单例、排序、线程、消费者生产者 排序。
2 写SQL很常考察group by、内连接和外连接
2.面试1-5面总结
1)让你自我介绍 2)做两道算法题(刷题必中) 3)问Java基础知识 4)java 高级进阶就是我下面准备的那些 4)问项目中指责和做了什么 5)业务情景问题,例如:你的一个功能上了生产环境后,服务器压力骤增,该怎么排查。 6)对职业的规划 7)你有什么想问面试官 的 8)问期望待遇
3.常问的知识要点
1)集合相关问题(必问):
2)线程相关问题(必问):
3)JVM相关问题(必问):
4)设计模式相关问题(必问):
5)数据库相关问题,针对Mysql(必问):
6)主流框架相关问题:Spring的设计模式。 Spring中AOP。 Spring注入bean的方式。 什么是IOC,什么是依赖注入。 Spring是单例还是多例,怎么修改。 Spring事务隔离级别和传播性。 介绍下Mybatis/Hibernate的缓存机制。 Mybatis的mapper文件中#和$的区别。 Mybatis的mapper文件中resultType和resultMap的区别。 Hibernate和Mybatis的区别。 Spring MVC和Struts2的区别。 Mybatis中DAO层接口没有写实现类,Mapper中的方法和DAO接口方法是怎么绑定到一起的,其内部是怎么实现的。
7)其他遇到问题: 介绍下B树、二叉树。 IO和NIO的区别。 重载和重写的区别。 栈和队列。 接口和抽象类的区别。 int和Integer的自动拆箱/装箱相关问题。 常量池相关问题。 ==和equals的区别。 String和StringBuilder、StringBuffer的区别。 静态变量、实例变量、局部变量线程安全吗,为什么。 try、catch、finally都有return语句时执行哪个。 分布式锁的实现。 分布式session存储解决方案。 常用的linux命令。
一些经验
0 .千万别裸辞,别裸辞,别裸辞 我同事裸辞了,2个月了到现在还没找到工作。
1.先投一些普通的小公司,等面出感觉了再去面大公司。
2.自己不会的技术简历不要写
3.很多公司压待遇,期望待遇适当提高。
4.不要去实习期6个月还打8折的公司,除非你没有其他选择了,否则不要去。
5.不要去参加很多大大小小的招聘会,纯粹是浪费时间。
6.把面试当作一次技术的交流,不要太在意是否能被录取。 就当学习。
7.公司一般面完就决定是否录取了,让你回去等消息这种情况一般没戏,感觉良好也没用。
8.地方远的尽量通过电话面试,不然白跑。
9.面试冲刺阶段,要保持每天学习,无论是学习新东西还是复习旧东西。 10.无论好的坏的公司,先拿到offer再说,最后看看自己这个公司自己是否值得去。 11.通过面试体验和面试官的风格 可以大概判断入职团队的情况。
12.某勾投的简历很多会被筛掉,但是某钩还是面试机会的最主要来源。
13.理想的公司可以多投几次,不同部门要求不一样。
14.问到自己有深入研究过的知识,抓住机会好好表现,吹是必须的,不要轻易错过吹的机会。
15 大公司可以走猎头渠道。谈待遇靠谱一点。
下面是我自己总结的大量的面试题从Java基础到架构师,聊项目的经历等等.......大概总共是1500+道题
以上提及到的所有的笔记内容、面试题、简历等资料,均可以在公众号【退休程序猿】上免费分享给大家学习
JavaOOP面试题(108道)


Java集合/泛型面试题(24道)

Java异常面试题(8道)

Java中的IO与NIO面试题(15道)

Java反射面试题(11道)

Java序列化面试题(10道)

多线程&并发面试题(108道)

JVM面试题(87道)

Mysq|面试题(83道)

Redis面试题(50道)

Memcached面试题(24道)

MongoDB面试题(95道)

Spring面试题(131道)


Spring Boot面试题(92道)

Spring Cloud面试题(35道)

RabbitMQ面试题(32道)

Dubbo面试题(59道)

MyBatis面试题(28道)
ZooKeeper面试题(49道)
数据结构面试题(9道)
算法面试题(21道)
Elasticsearch面试题(24道)
Kafka面试题(25道)
微服务面试题(150道)
Linux面试题(48道)

相关文章:
五面阿里Java岗,从小公司到阿里的面经总结
面试 笔试常见的问题 面试常见的问题下面给的面试题基本都有。 1 手写代码:手写代码一般会考单例、排序、线程、消费者生产者 排序。 2 写SQL很常考察group by、内连接和外连接 2.面试1-5面总结 1)让你自我介绍 2)做两道算法…...
redis(7)
全局ID生成器: 全局ID生成器,是一种在分布式系统下用来生成全局唯一ID的工具,一般要满足以下特性 唯一性高可用(随时访问随时生成)递增性安全性(不能具有规律性)高性能(生成ID的速度快) 为了增加ID的安全性,我们不会使用redis自增的数值&am…...
互联网从业者高频单词 300个
测试 (Test) 软件 (Software) 用例 (Test Case) 缺陷 (Defect) 提交 (Submit) 回归测试 (Regression Testing) 验收测试 (Acceptance Testing) 单元测试 (Unit Testing) 集成测试 (Integration Testing) 性能测试 (Performance Testing) 负载测试 (load Testing) 压…...
初始化vue中data中的数据
当组件的根元素使用了v-if的时候, 并不会初始化data中的数据 如果想完全销毁该组件并且初始化数据,需要在使用该组件的本身添加v-if 或者是手动初始化该组件中的数据 初始化化数据的一些方法 Object.assign(this.$data, this.$options.data()) this.$data:当前的da…...
神经网络的建立-TensorFlow2.x
要学习深度强化学习,就要学会使用神经网络,建立神经网络可以使用TensorFlow和pytorch,今天先学习以TensorFlow建立网络。 直接上代码 import tensorflow as tf# 定义神经网络模型 model tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense…...
python基于卷积神经网络实现自定义数据集训练与测试
注意: 如何更改图像尺寸在这篇文章中,修改完之后你就可以把你自己的数据集应用到网络。如果你的训练集与测试集也分别为30和5,并且样本类别也为3类,那么你只需要更改图像标签文件地址以及标签内容(如下面两图所示&…...
跟着LearnOpenGL学习3--四边形绘制
文章目录 一、前言二、元素缓冲对象三、完整代码四、绘制模式 一、前言 通过跟着LearnOpenGL学习2–三角形绘制一文,我们已经知道了怎么配置渲染管线,来绘制三角形; OpenGL主要处理三角形,当我们需要绘制别的图形时,…...
c#笔记-结构
装箱 结构是值类型。值类型不能继承其他类型,也不能被其他类型继承。 所以它的方法都是确定的,没有虚方法需要在运行时进行动态绑定。 值类型没有对象头,方法调用由编译器直接确定。 但是,如果使用引用类型变量(如接…...
Es分布式搜索引擎
目录 一、什么是ES? 二、什么是elk? 三、什么是倒排索引? 四、正向索引和倒排索引的优缺点对比 五、mysql数据库和es的区别? 六、索引库(es中的数据库表)操作有哪些? 八、ES分片存储原理 …...
open3d 裁剪点云
目录 1. crop_point_cloud 2. crop 3. crop_mesh 1. crop_point_cloud 关键函数 chair vol.crop_point_cloud(pcd) # vol: SelectionPolygonVolume import open3d as o3dif __name__ "__main__":# 1. read pcdprint("Load a ply point cloud, crop it…...
如何对第三方相同请求进行筛选过滤
文章目录 问题背景处理思路注意事项代码实现 问题背景 公司内部多个系统共用一套用户体系库,对外(钉钉)我们是两个客户身份(这里是根据系统来的),例如当第三方服务向我们发起用户同步请求:是一个更新用户操作,它会同时发送一个 d…...
Go RPC
目录 文章目录 Go RPCHTTP RPCTCP RPCJSON RPC Go RPC Go 标准包中已经提供了对 RPC 的支持,而且支持三个级别的 RPC:TCP、HTTP、JSONRPC。但 Go 的 RPC 包是独一无二的 RPC,它和传统的 RPC 系统不同,它只支持 Go 开发的服务器与…...
真正的智能不仅仅是一个技术问题
智能并不是单一的技术问题,而是一个包括技术、人类智慧、社会制度和文化等多个方面的综合体,常常涉及技术变革、系统演变、运行方式创新、组织适应。智能是指人类的思考、判断、决策和创造等高级认知能力,可以通过技术手段来实现增强和扩展。…...
【数据结构】复杂度包装泛型
目录 1.时间和空间复杂度 1.1时间复杂度 1.2空间复杂度 2.包装类 2.1基本数据类型和对应的包装类 2.2装箱和拆箱 //阿里巴巴面试题 3.泛型 3.1擦除机制 3.2泛型的上界 1.时间和空间复杂度 1.1时间复杂度 定义:一个算法所花费的时间与其语句的执行次数成…...
Ae:绘画面板
Ae菜单:窗口/绘画 Paint 快捷键:Ctrl 8 绘画工具(画笔工具、仿制图章工具及橡皮擦工具)仅能工作在图层面板上。在使用绘画工具之前,建议先在绘画 Paint面板中查看或进行相关设置。 说明: 如果要在绘画描边…...
常见的锁和zookeeper
zookeeper 本文由 简悦 SimpRead 转码, 原文地址 zhuanlan.zhihu.com 前言 只有光头才能变强。 文本已收录至我的 GitHub 仓库,欢迎 Star:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y 上次写了一篇 什么是消息队列?以后,本来…...
经验总结:(Redis NoSQL数据库快速入门)
一、Nosql概述 为什么使用Nosql 1、单机Mysql时代 90年代,一个网站的访问量一般不会太大,单个数据库完全够用。随着用户增多,网站出现以下问题 数据量增加到一定程度,单机数据库就放不下了数据的索引(B Tree),一个机…...
form表单与模板引擎
文章目录 一、form表单的基本使用1、什么是表单2、表单的组成部分3、 <form>标签的属性4、表单的同步提交及缺点(1) 什么是表单的同步提交(2) 表单同步提交的缺点(3) 如何解决表单同步提交的缺点 二、…...
医院检验信息管理系统源码(云LIS系统源码)JQuery、EasyUI
云LIS系统是一种医疗实验室信息管理系统,提供全面的实验室信息管理解决方案。它的主要功能包括样本管理、检测流程管理、报告管理、质量控制、数据分析和仪器管理等。 云LIS源码技术说明: 技术架构:Asp.NET CORE 3.1 MVC SQLserver Redis等…...
React 组件
文章目录 React 组件复合组件 React 组件 本节将讨论如何使用组件使得我们的应用更容易来管理。 接下来我们封装一个输出 “Hello World!” 的组件,组件名为 HelloMessage: React 实例 <!DOCTYPE html> <html> <head> &…...
ai赋能c语言开发:让快马平台自动生成文件io与链表管理代码
AI赋能C语言开发:让快马平台自动生成文件IO与链表管理代码 最近在做一个C语言的通讯录管理系统项目,需要实现联系人信息的增删改查功能,并且要求数据能够持久化保存。作为一个有经验的开发者,我决定尝试用InsCode(快马)平台的AI辅…...
PowerToys中文版:三步搞定Windows效率工具的完全汉化体验
PowerToys中文版:三步搞定Windows效率工具的完全汉化体验 【免费下载链接】PowerToys-CN PowerToys Simplified Chinese Translation 微软增强工具箱 自制汉化 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/PowerToys-CN 你是否曾经因为PowerToys的英文界面…...
Karpathy新玩法:AI搭建个人知识库,改写大模型记忆逻辑
【导语:Karpathy推出用AI搭建个人知识库的新玩法,该知识库能自我更新、越用越聪明。其搭建教程涵盖导入数据、前端查看、实际运用等步骤,还转变了大模型记忆逻辑,影响深远。】AI知识库:从“存储工具”到“运行系统”传…...
智能仪器仪表:数字化转型浪潮下的产业升级与市场机遇
在全球工业4.0与智能制造浪潮的推动下,智能仪器仪表作为工业自动化与数字化的核心设备,正经历从传统测量工具向智能化、网络化、平台化解决方案的深刻转型。这一变革不仅重塑了行业技术架构,更催生了新的商业模式与竞争格局。本文将从技术演进…...
突破网盘下载限制:八大平台直链获取的高效方案
突破网盘下载限制:八大平台直链获取的高效方案 【免费下载链接】Online-disk-direct-link-download-assistant 一个基于 JavaScript 的网盘文件下载地址获取工具。基于【网盘直链下载助手】修改 ,支持 百度网盘 / 阿里云盘 / 中国移动云盘 / 天翼云盘 / …...
GCC/Clang编译警告终极配置:用-Wall -Wextra提升代码质量的3个冷技巧
GCC/Clang编译警告终极配置:用-Wall -Wextra提升代码质量的3个冷技巧 在C/C开发中,编译警告常被视为"可以忽略的噪音",但经验丰富的开发者知道,这些警告往往是代码质量的早期预警系统。当你在深夜调试一个难以复现的内存…...
Janus-Pro-7B播客制作:音频波形图识别+内容摘要与章节标记生成
Janus-Pro-7B播客制作:音频波形图识别内容摘要与章节标记生成 1. 引言:播客制作的新思路 播客制作通常需要大量的人工工作:听完整期节目、标记关键章节、撰写内容摘要、制作时间轴标记。这个过程耗时耗力,特别是对于长篇播客内容…...
LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF惊艳效果:32K上下文下长文档关键信息抽取准确率实测
LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF惊艳效果:32K上下文下长文档关键信息抽取准确率实测 1. 模型效果实测背景 LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF作为Liquid AI推出的轻量级文本生成模型,在低资源环境下展现出令人惊喜的性能表现。本次测试聚焦于模型在32K超长上下文环…...
电机控制死区补偿模块资料:原理与目标
电机控制死区补偿模块资料 原理:由于逆变器自身的非线性及IGBT等功率管的Ton,Toff等参数是随着电流大小变化的,需要首先测量不同电流下实际的死区时间,然后根据当前运行工况下的三相电流,根据电流进行查表计算出合适的…...
RTX 50系显卡用户看过来:在Windows上为CUDA 12.8和PyTorch Nightly版安装Triton的实战记录
RTX 50系显卡用户看过来:在Windows上为CUDA 12.8和PyTorch Nightly版安装Triton的实战记录 当GeForce RTX 50系列显卡遇上PyTorch Nightly和CUDA 12.8,这可能是目前最前沿的AI开发环境组合。但官方文档和主流教程往往跟不上硬件迭代的速度,让…...
