本人從2.16號疫情期間開始投遞簡歷到3.30結束找工作，基本面試了所有的大廠（網際網路公司/科技公司）。面試的過程很艱辛，發現了很多不足，但是也收穫到了滿意的offer，特此做一輪總結，方便後續的夥伴參考借鑑。
分布式儲存系統知識準備。以下我的分布式儲存技能樹 以及 相關的知識圖譜 可以借鑑一下。
這個知識圖譜比較關鍵，因為分布式儲存的知識圖譜過於龐大，想要比較好的掌握，一定需要形成屬於自己的知識框架才行。
分布式儲存(ceph) 方向 技能圖譜
針對性準備。
boss/脈脈/獵頭之類的傳送的崗位要求，一定針對性的每乙個要求都要準備充分。
比如:要求一： 掌握基本的設計模式，熟悉基本的資料結構和演算法。
比如:要求二：熟悉leveldb/rocksdb實現，有大規模分布式 nosql 開發經驗
那就需要真正得看過底層的源**（至少關鍵模組的：put/get鏈路， flush/compaction），直到其在業界的定位，什麼場景用什麼樣子的配置更好，對於不同的workload 有沒有好的優化手段(讀寫放大，compaction i/o影響讀延時 等)
崗位：分布式儲存研發工程師，我個人畢業後兩年內從事的是ceph儲存系統的運維和開發（其實水平遠遠達不到開發的程度，畢竟只有不到兩年，都沒有向社群commit過**）
深信服(ceph儲存研發)
深信服一面(深信服有較強的ceph研發背景，如果各位沒有深入到底層**，建議不要輕易嘗試，否則會被懟)
一面的話整體還是能感覺到深信服ceph做的還是比較深入，畢竟有不少參與社群貢獻的人員。
深信服二面(leader面)
整體感覺他們還是更看重ceph的核心研發經驗，對底層編碼以及作業系統基礎並未關注太多
曠世科技(ceph儲存研發)
曠世一面
曠世二面
曠世三面
曠世四面(leader面)
曠世有四輪技術面試，這還是讓我很驚訝，總體感覺曠世的ceph積累顯然沒有深信服足，畢竟他們的儲存只是給他們深度學習平台做資料處理和加工的，並沒有相關的儲存產品。
只是技術面之後的hr面流程太長，效率太低了。
快手（基礎架構：分布式儲存研發工程師）
快手面了兩個崗位，第乙個是高階研發（後面因為能力不匹配被拒了，自己失誤，顯然能力不匹配呀），第二個是比較契合的研發工程師崗位
高階研發崗位(ceph方向)
一面二面
二面之後就因為個人面試中並沒有太突出的表現，約了三面，後面因為面試官較忙，同時綜合評估能力未達到高階的程度就拒了，接下來內推了快手的中級別研發崗位：分布式儲存研發工程師
分布式儲存研發 崗位
一面、二面、三面基本和之前的技術方向接近 差異的問題如下：
快手整體面試效率很高，如果你時間充足，可能就是連續的三輪技術面試。
面試官也很nice,對於一時回答不上來的會給你提示，並且會和你一起**解決辦法，並不會表現出不屑或者不耐煩的情緒。後續的hr溝通反饋效率也非常高，有問必答那種。
ps：快手福利待遇相當不錯！
金山雲（分布式檔案系統研發）
金山雲 一面
金山雲 二面（現場面–好像直接就leader面了）
阿里雲(polardb 分布式儲存研發)
阿里雲一面 （涼涼，總結下來就是no zuo no die，在真正的大佬面前還是規規矩矩的好）
總體總結下來自己還有很多方面不足：
分布式儲存系統底層實現細節還差很多（快照、資料一致性在儲存引擎bluestore的實現）—如果有機會接觸自研儲存系統，需長時間的積累沉澱，挖掘系統內部核心技術（流控，負載均衡，資料可靠性。。。）的實現
編碼：設計模式欠缺較多（23種設計模式得一點一點梳理，熟悉，應用），演算法能力需持續提高（需後期的工作中刻意練習）
作業系統各個子模組實現
網路協議應用—實現
路漫漫兮其修遠，分布式儲存技術 僅僅是分布式技術中的乙個分支，仍需加油努力，用魯棒的基礎搭配龐大且結構化的知識，持續精進總結，一定能夠登頂分布式高峰。
分布式 hadoop 核心研發面試指南
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分布式儲存和計算總結
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