西安交大龙山软件java面试经验

多看看自己有没有实习经验吧，大环境难哦

很不错,面试官人很好,问的问题也由浅到深

面试官很有礼貌，问了接口设计原则、RPC序列化机制、Spring、Jvm及项目相关的一些问题，回答的不对会当面跟你讨论，虽然未过，整体印象不错。

感觉一面还不错   问了一些业务实现场景  不知道HR面和人事经理要面什么

笔试感觉难度较大，应聘要求掌握spring框架，java语法，mysql技术面试考了很多maven，gradle相关的知识，再加上本身准备不充分，很多题目做不出来

初出茅庐的我今天又去面试啦，今天面的是税友集团，一面HR，两个技术面。第一个技术面会问比较多余技术相关的东西，如果啥也不会，也是可能没有第二个技术面的，直接就让回去了，第二个技术面感觉和HR面差不多，说是技术面，但也就是和税友的领导聊了聊技术上面的东西，问问职业规划和对最近新技术的了解程度，没有问太多与技术内容相关的东西。1、memcached和redis的区别性能上：性能上都很出色，具体到细节，由于Redis只使用单核，而Memcached可以使用多核，所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更高。而在100k以上的数据中，Memcached性能要高于Redis，虽然Redis最近也在存储大数据的性能上进行优化，但是比起 Memcached，还是稍有逊色。内存空间和数据量大小：MemCached可以修改最大内存，采用LRU算法。Redis增加了VM的特性，突破了物理内存的限制。操作便利上：MemCached数据结构单一，仅用来缓存数据，而Redis支持更加丰富的数据类型，（Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）等数据结构的存储。memcache支持简单的数据类型，String。）也可以在服务器端直接对数据进行丰富的操作,这样可以减少网络IO次数和数据体积。可靠性上：MemCached不支持数据持久化，断电或重启后数据消失，但其稳定性是有保证的。Redis支持数据持久化和数据恢复，允许单点故障，但是同时也会付出性能的代价。应用场景：Memcached：动态系统中减轻数据库负载，提升性能；做缓存，适合多读少写，大数据量的情况（如人人网大量查询用户信息、好友信息、文章信息等）。Redis：适用于对读写效率要求都很高，数据处理业务复杂和对安全性要求较高的系统（如新浪微博的计数和微博发布部分系统，对数据安全性、读写要求都很高）。具体：Memcached单个key-value大小有限，一个value最大只支持1MB，而Redis最大支持512MBMemcached只是个内存缓存，对可靠性无要求；而Redis更倾向于内存数据库，因此对对可靠性方面要求比较高从本质上讲，Memcached只是一个单一key-value内存Cache；而Redis则是一个数据结构内存数据库，支持五种数据类型，因此Redis除单纯缓存作用外，还可以处理一些简单的逻辑运算，Redis不仅可以缓存，而且还可以作为数据库用新版本（3.0）的Redis是指集群分布式，也就是说集群本身均衡客户端请求，各个节点可以交流，可拓展行、可维护性更强大。Memcached是多线程，非阻塞IO复用的网络模型；Redis使用单线程的IO复用模型。小结：有持久化需求或者对数据结构和处理有高级要求的应用，选择redis，其他简单的key/value存储，选择memcached。对于两者的选择需要要看具体的应用场景，如果需要缓存的数据只是key-value这样简单的结构时，则还是采用memcache，它也足够的稳定可靠。如果涉及到存储，排序等一系列复杂的操作时，毫无疑问选择redis。2. Solr和Elasticsearch的区别Solr 利用 Zookeeper 进行分布式管理，而 Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能。Solr 支持更多格式的数据，比如JSON、XML、CSV，而 Elasticsearch 仅支持json文件格式。Solr 官方提供的功能更多，而 Elasticsearch 本身更注重于核心功能，高级功能多有第三方插件提供，例如图形化界面需要kibana友好支撑。Solr 查询快，但更新索引时慢（即插入删除慢），用于电商等查询多的应用；ES建立索引快（即查询慢），即实时性查询快，用于facebook新浪等搜索。Solr 是传统搜索应用的有力解决方案，但 Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用。（传统搜索是从静态数据库中筛选出符合条件的结果，这种结果往往是不可变得、静态的。而实时搜索则是说用户对于搜索的结果是实时变化的。传统搜索比如电商这种，实时搜索参考谷歌，百度，这种实时搜索。）Solr比较成熟，有一个更大，更成熟的用户、开发和贡献者社区，而 Elasticsearch相对开发维护者较少，更新太快，学习使用成本较高。一般都使用solr，但是solr在实时处理数据时效率非常低，如果需要处理实时数据，则需要用ES。