2021阿里+头条+腾讯等大厂Java笔试题分享

Posted 2021-06-30 Java范德萨

前言

最近一个读者和我反馈，他坚持刷题2个月，终于去了他梦寐以求的大厂，薪资涨幅非常可观，期间面字节跳动还遇到了原题…
因为据我所知很多大厂技术面试的要求是：技术要好，计算机基础扎实，熟练掌握算法和数据结构，语言不重要，熟练度很重要。每一轮技术面试都可能考代码，不只考算法，但一定会考算法。

那你知道为什么要考算法么？其实核心是看候选人是不是足够聪明。考算法一般会分两步，第一步是直接让你说思路，第二步是让你直接上手写代码。很多大厂的算法题一般对应的是 LeetCode 中级模式，要通过面试，你肯定得花时间好好准备。
所以说算法是其中必要的一个环节！在面试中业务问题可以好好总结总结，但算法就必须依靠牢固的基础和刷题量。算法根基不扎实，不仅难过面试，对于代码性能的提升、编程语言的驾驭也会比别人弱很多。因此，现在算法基础不牢固的同学，都很难通过大厂的面试。但是只靠刷题去提升算法能力，进度太慢，而且还容易抓不住重点。

现在市面上的算法资料也五花八门，种类繁多，小编也整理了一份不同于市面且有意思的算法资料，不能说多全面，但是是小编花了很长时间整理归纳出来的，自我感觉还行。分享给同事及群里反响都不错，所以小编打算分享出来给大家，可以一起探讨完善

系统介绍

整个系统可以从功能上分为3块：

1. 业务系统：在上游有很多的业务系统，业务系统的运行产生很多的数据，这些数据分散在很多的数据库中，大部分是mysql数据库
2. 数据智能平台：数据智能平台属于中台系统，主要为业务系统提供强大的数据支撑服务，下层连接数仓。
3. 数据仓库： 数据仓库统一集中的管理所有的数据，数仓会将业务系统产生的数据按天进行加工、抽取、转换到数据仓库存储。

当一天结束后，各个业务系统产生了大量的数据，这些数据由定时任务进行加工、抽取到数据仓库存储，当半夜你还在睡觉的时候，这些定时任务就在默默的运行着。

而每天加工的数据通常要求在上班工作时间之前加工完成，然后通过数据智能平台的查询系统供业务系统查询调用，这一次数据没有查询到是因为在第二天早上10点，数据还没有加工完成。下面就是找问题优化了，因为正常来讲，即使定时任务链再长，也不会慢到第二天10点钟数据还没有出来。下面就是找问题，然后进行优化了。

任务优化

通过任务日志发现有一个上游系统的数据抽取执行时间有3个小时，而数据量仅100万。当然，光凭这样还无法确定这个任务是否是可以被优化的。

查看任务代码，逻辑还比较简单：有一张原始数据表，记录商品信息以及定义的分类(这一点是虚构的，实际情况要复杂一些，我这里精简然后转换了一下，便于理解)，而数仓的目标表是将分类和商品分别存储在不同的表中，大致结构如下。

那为什么需要进行这样的转换呢？ 这是因为整个大的系统，一般来说只能定义一些基本的规范，而具体的细节规范则无法约束，比如A系统的身份证字段名称为card_no,而B系统的身份证字段名称为crdt_no(这种情况大家应该经常遇到)；再比如处理实体关系的时候，处理方式也是不同的，1对1的关系，可以建两张表关联，也可以一张表都存储，这就造成了多个系统的不统一性，而这种情况是不可避免的，因为从业务系统来说，都保证了系统的正常运行。

而数仓对多个原始数据处理的时候就需要考虑到兼容的问题，所以就会出现如上图的转换过程。

而这个任务执行3个小时的原因在于原始表中的一条记录，会转换到数仓表中的三张表中，而且这三张表是通过id进行关联，整个代码流程如下。

然而问题来了，100万的数据，跑了3个小时，然后我开始尝试去优化程序的执行流程，大概从一下几点入手

1. 将分类缓存，分类在系统中已经固定，不会发生变化，缓存可以减少查询数据库的次数
2. 每次从原表中读取的数据更多，从原来的500/次 -> 2000/次

经过优化，效率有一些提升，但并不是很明显(有同学可能要问了，这些都是很基本的，为什么最开始做？ 咳咳。。。这个嘛，历史原因吧，在最开始数据可能不多，不论以什么方式执行，都差别不大，比如执行10分钟和执行20分钟，看似2倍的执行效率，但是由于没有影响到业务系统，且一直正常运行，也就没有看出问题)。

这里数据是需要关联的，所以我们是需要插入数据并拿到这条记录的自增长id，然后插入到关联表，而表结构基本不可能去动的(表结构动了那真是牵一发而动全身了，第二天准得被叫去喝茶)。

那么我们先来分析一下这里为什么执行这么慢呢。

1. 原表100万的数据，每次查询出2000条，所以查询的总次数就是1000000/2000 = 500次，这肯定消耗不了多少时间。这里基本没有优化的空间，就算一次全部查询出来，也仅仅节省499次的查询时间(也不可能一次查询这么多数据)
2. 查询的2000条数据，数据转换，然后依次插入到信息表以及关联表中，这里是一条一条解析执行的，总计插入数据库4000次，毫无疑问，这里是最耗时的。数据转换是必须的，而且是在内存中操作，所以耗时不是特别多；那么剩下的就是总计100万 * 2的数据库插入次数，能否进行优化呢？

首先想到的就是批量插入，批量插入可以有效的降低数据库访问次数。但是这里不能进行批量插入是因为需要取到自增长id，感觉陷入了困境。

当天晚上昨晚运动之后，抛开烦恼，觉得浑身舒坦。

突然,脑袋灵光一闪，数据库的自增长id是由数据库控制的数值，而自增长的步长我们是知道的，比如自增长步长为1，当前自增长id为1的话，那么可以肯定，下一条记录的自增长id就为2，以此类推。

那是否可以插入一条记录，取到自增长id，然后就可以计算出之后所有数据的自增长id，而不再需要每条记录都去取自增长id了。

但是这样也有一个问题，就是在数据转换导入的过程中，不能有其他的程序向表中插入数据，不然会导致程序计算的自增长id匹配不上。而这个问题根本不存在，因为数仓的数据都是由原始表计算插入的，在同一时间是没有其他的任务写这张表，那么我们就可以放心大胆的干了。

总结

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2、Redis学习笔记及学习思维脑图

3、数据面试必备20题+数据库性能优化的21个最佳实践

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3、数据面试必备20题+数据库性能优化的21个最佳实践

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