程式設計師面試,為什麼不跟我談高併發?

2021-08-20 07:13:48 字數 2367 閱讀 1977

作為乙個看過幾千份簡歷,面試過幾百人的面試官,常常會看到簡歷中有如下文字:

而當我在面試中,問及對方的職業規劃的時候,也有一大半人會回答

但是當我問及以下問題的時候,絕大多數人都會麻爪:

問題就在這裡了,

首先,絕大多數人沒有考慮過如何把技術應用於高併發場景

因此,大多數的初中級php碼農是沒有機會在生產環境應用高併發相關技術的,自然也就不會有什麼積累和心得。

我經常會問沉迷於高併發的面試者:當你有了乙個數千萬乃至數億級別的高併發解決方案的時候,你準備用在**?讓誰買單?

顯而易見,買單的是企業,企業為使用者服務,但是這樣規模的企業本身已經不是很多,而且它們使用的方案或者是已有的成熟方案,或者是企業內部長期迭代得來,不太會有人冒業務中斷的風險去應用一套外部的沒來頭的方案。

另外,解決高併發的方案不是單純的三五項技術,而是許多套完整的技術棧,把它執行起來需要乙個完整的研發、運維團隊來進行支援,沒有幾個單獨的個人可以百分百解決,那麼這個人的技能短板會立刻導致方案不可靠。

因此,脫離使用場景的技術價值是要大打折扣的。
第二,高併發背後的高成本是大多數人沒有考慮過的

硬體成本的問題:一般在企業中做開發,都至少要有開發環境,整合測試環境,生產環境,有的時候還需要有映象的災備環境。如果用了伺服器集群,那麼高併發方案的伺服器的數量就要比堆硬體硬抗的方案翻好幾倍。而且運維的成本也會增加很多。

人力因素也很重要,人肉運維自然是成本貴,能寫程式搞自動運維的工程師顯然更貴。

成本需要企業來買單,程式設計師學了用了新技術開心了,企業成本提高做掛了顯然不是企業想看到的。

因此,如何用各種方式降低你的方案的成本【比如在虛擬環境做各種測試】並且說服企業應用,是面試者要思考的問題。
第三,高併發只是業務規模巨大導致的眾多嚴重問題中的乙個,還不一定是最重要的那個

高併發只是表象,業務規模使用者規模巨大會導致一系列嚴峻問題,不僅僅是高併發。

舉例來說,**秒殺拍賣之類的場景是常見的高併發應用場景。總而言之都是賣貨,但是在賣貨的大前提下,商品庫存數字的變化(要不要實時,要不要各端同步),訂單狀態變化對業務流程的影響(下單減庫存還是付款減庫存還是發貨減庫存,預售和返現等營銷行為導致的錢款卡券變化)都有可能導致整個方案變化。【想想12306,處理商品庫存資料的實時性要比處理高併發請求複雜的多】

因此,結合具體業務場景,展示出面試者在整個業務場景中,包含但不限於高併發技術而體現出來的價值,才能為面試加分。
第四,你說你擅長高併發,你得要證明給我看

從面試的角度來說,我除了預設的面試題之外,還會很細緻的詢問對方的簡歷細節。

知乎使用者:為什麼有面試官喜歡讓面試者用紙筆寫**?

面試者在簡歷上寫了擅長高併發,那我就要三段論問一下:是什麼問題,怎麼解決的,效果如何?

即使去掉偽造簡歷和過度美化簡歷的人,仍然有大多數人無法回答第三個「效果如何」的問題。

大量的聲稱研究過負載均衡的面試者都是用兩三颱電腦搭乙個環境測試能夠實現平均分配的負載均衡策略,但是如果問「如果我想測試三五颱或七八臺伺服器的場景應該如何實現?」就又答不出來了。

(答案:現在有docker,古時候有各種虛擬機器【vmware,virtual box】和雲端部署【gae,sae之類】,實在不行還可以用各種雲伺服器的按量付費按小時啟動服務就好)

因此,用豐富的細節和深刻理解的心得體會來證明面試者的技能水平,是面試要解決的乙個最核心的問題
總結:

掌握高併發技術不是壞事,技術好不僅僅體現在能處理高併發

有水平需要證明,證明需要實踐(企業沒有責任挖掘面試者的價值,面試者需要自己證明)

能解決實際業務問題的技能才是企業需要的,企業裡沒有龍,面試者的屠龍之技就沒有賣點

不要過度美化簡歷(我的建議:至少要能夠抗住3-5個刨根究底的問題才能寫到簡歷上)

baristasfour

18天前 

高併發很多考慮啊,你從訪問角度看,這項業務究竟的處理時間最長點在**,比如事物處理,或者處理請求中處理,先找到瓶頸點再針對瓶頸點進行問題處理,如果是socket,可以根據業務考慮是否長連線、構造連線池,資料傳輸量大的情況考慮是否用資料壓縮協議比如pb協議(跨語言的)如果業務實現角度有沒有可能進行非同步處理而不是同步處理,有沒有可能用訊息中介軟體如:kafka,rocketmq等mq解決同步問題,同步問題產生資料不一致有沒有可能利用比如kafka的isr機制等基於鴿巢定律進行的資料可靠性實踐,如果用到mysql有沒有考慮mysql的索引和引擎對業務的適用程度,當資料訪問的熱點資料要不要考慮記憶體快取住,淘汰策略怎麼根據業務定義,如果用到tomcat會不會考慮io集中型還是cpu密集型,考慮執行緒池的初始化大小,考慮負載均衡使用nginx等減少單個伺服器處理壓力,當然也需要考慮session共享問題等,總之技術落地於業務,精研技術,最終還是要結合業務的,沒有絕對的處理方式

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