准备很久，还是被小红书虐了。。。
大家好，我是小林。
前段时间跟大家偷偷盘点 24 届校招薪资！其中最亮眼的就是小红书了。
然后很多同学好奇小红书的面试难度如何？
其实互联网公司面试的内容都差不多，不过具体还是看面试官的风格，有的面试官喜欢通过八股细节来考察候选人的基础知识，有些面试官不喜欢问八股，而是通过项目+场景问题来考察候选人是否具备能利用技术思维解决问题的能力。
不过，不管怎么样，大家简历上所写的内容一定要是熟悉的，因为有可能面试官会对着你所写的内容，一个一个问你，看你是不是真的懂简历所写的内容，简历上写着熟悉，如果一问三不知，基本就凉了。
今天分享一位校招同学的小红书面经，简历上写了熟悉分布式协议和分布式事务，然后面试官追着这一点去深问了，整体的面试难度就会加大了，相当于自己给自己选择了困难模式。
八股
ArrayList和LinkedList有什么区别？
array：连续空间、局部性好、查找快
linked：不连续、增删改快
如果一个有序的ArrayList查找怎么样最快
二分
如果是linkedlist呢？不想遍历这个有序的linkedliist？
利用多级索引思想，构建跳表，查找性能也能提升
如果我写一个for循环，调用List的add方法，这个时候用arrylist好还是linkedlist好呢？
这个我感觉还是linkedlist好。因为arraylist还要考虑扩容，linkedlist直接修改尾指针就行了
讲讲redis内存淘汰
分为两种，淘汰和不淘汰
不淘汰的话，内存超过阈值就会报错
淘汰的话分成两种，可以在所有key中淘汰，也可以在设置了过期时间的key中淘汰。
淘汰的话有三种算法，分别是lru，也就是淘汰最久没有使用过的key，lfu，就是淘汰使用次数最少的key，和随机淘汰
如果让你实现一个lfu，怎么实现
构建一个node结构，存储key value 和次数time
使用小根堆，增删改查元素的时候根据time排好序
淘汰的时候淘汰堆顶元素
我看你说了解分布式事务是吧，那你先讲讲rocketmq的事务消息，怎么操作的
本地事务投递mq，发送一个半消息，然后执行本地事务。broker会查本地事务状态，本地事务返回rollback或者提交或者不确定，broker做出相应执行。但是这个回查是有次数限制的，如果达到一定次数还是没能获得本地事务是否提交的答复，就会丢弃这个消息
你讲讲2pc和3pc本质的区别是哪里？
不是很清楚
那你先讲讲2pc和3pc的流程吧
2pc是事务提交的时候，协调者先向参与者发送请求事务提交，协调者执行事务，返回
协调者等到所有参与者都返回了，发出提交请求
协调者提交事务
3pc由CanCommit、PreCommit和doCommit组成
cancommit是参与者检测自身状态，precommit是参与者执行事务，docommit是参与者提交事务
2pc有什么问题吗
协调者的单点问题
协调者单点会有什么异常情况呢？
这个不是很清楚
那你知道3pc解决了这个问题了吗，是怎么解决的？
这个不是很清楚
我看你写了解raft，raft主要解决什么问题呢？有手写过吗？
raft解决分布式系统中的数据一致性问题。之前使用go语言写过leader选举和日志复制
讲讲leader选举的流程
集群中有一个节点的leader选举计时器超时，成为candidate，开始leader选举
首先，candidate的term+1，发送请求投票RPC，follower进行投票
candidate如果收到过半以上的票数，成为leader，开始发送心跳
如果candidate收到了leader的心跳，证明已经选举出了leader，更新自己的任期
否则就开始下一轮选举
follower怎么判断该不该投票给candidate呢？
如果follower的最新的日志的任期小于candidate最新日志的任期，就投票
如果follower的最新的日志的任期等于candidate最新日志的任期且follower最新日志的编号小于等于candidate最新日志的编号，就投票
其他情况不投票
知不知道选票分割，你自己手写的时候有解决这个问题嘛？
在leader挂的时候，如果很多follower同时变成candidate并发出requestVoteRPC，这样的话可能所有candidate都不能获得过半以上选票，这样的话就会不断进行下一轮的选举，永远无法选举出leader
你自己手写的时候，有没有去考虑其他可能出现的异常情况？
考虑过不少异常情况，在raft一个动画网站上去模拟了各种机器宕机和网络分区的情况，但是因为过去比较久远，记得不是太清楚了
讲讲日志复制
日志复制是leader主要是通过appendEntriesRPC来完成的
appendEntriesRPC不仅仅能进行日志复制，还作为发送心跳的RPC
当leader接受到了上层的写操作的时候，首先将这个日志条目追加到自己的日志末尾，然后要保证过半follower提交，leader才会提交然后返回上层写成功
当leader将日志条目追加到自己日志的结尾，然后发送appendEntriesRPC
appendEntriesRPC包含了自己的任期、last log index和 last log term、具体的日志条目。
当follower收到请求后：
如果发现leader的任期号小于自己的任期号，拒绝请求 如果发现任期号大于等于自己的任期号，表示找到了合法的leader，更新自己的状态，然后比较leader的last日志与自己的日志，尝试匹配日志条目。如果匹配成功，追加新日志，返回给leader成功；如果匹配不成功，follower会给leader返回失败，leader下一次appendEntriesRpc的时候会提前一个日志条目供follower匹配
raft是CP还是AP？和redis保证高可用的方式有什么区别，能讲讲细节嘛
cp，这个不是很清楚
Java中HashMap什么情况下，解决hash冲突的时候链表会变成红黑树？
受两个因素影响，一个是总结点数，一个是链的长度。总结点数我记得是64，链长度的阈值有点记不清了
知道怎么自定义比较两个对象的大小呢？
使用比较器，实现Compartor接口当中的compare方法
如果有对象是不可比较的，加入红黑树中，用什么方案去比大小呢，能说出哪些方案呢？
使用hash函数去算hash值
面试官：是使用hashcode吗？
不是，可以用一个更散列的hash函数做，减少冲突的可能性
面试官：如果冲突了怎么办
不是很清楚
面试官：还有什么方案吗？
使用内存地址比较
我看你简历上写熟悉IO多路复用，平时有用过吗，介绍一下
之前写NIO的时候用过IO多路复用，NIO中的select其实本质上就是使用linux的epoll实现的。
IO多路复用是一种IO得处理方式，指的是复用一个线程，处理多个socket中的事件。能够资源复用，防止创建过多线程导致的上下文切换的开销
常见的IO多路复用系统调用有select、poll和epoll
你知道epoll是怎么实现的吗？
epoll实现IO多路复用主要依赖于三个系统调用
epoll_create：创建一个Epollevent的对象
epoll_ctl：向epollevent的对象去注册感兴趣的socket，epoll底层通过红黑树去存储这些socket
epoll_wait：进程挂到epoll对象的阻塞队列中，当有socket事件到来的时候，将这个socket添加到rdlist组织的链表中，回传给应用层，唤醒被阻塞的进程去处理
epoll相比于前两种有哪些优势？
不需要回传整个socket集合，只需要传递发生事件的socket
消息队列
我看你简历上写熟悉RocketMQ使用，具体讲讲项目中怎么用的吗
主要是将对一些业务流程进行了解耦和异步化，比如会把每个人的抽奖信息放到mq中，消费者拉取消息进行消费，进行后续的发奖过程。
那你在这期间rocketmq挂了怎么办？
我们做了兜底，定时任务扫描库表中的抽奖信息，如果抽奖单的“已发送”字段为0，会再发一次rocketmq
rocketmq和kafka有什么区别？
Kafka比较适合日志场景，rocketmq适合业务场景
为什么呢？
不是很清楚，日志场景可能允许一些消息的丢失，kafka为了追求性能，是会丢消息的
项目
介绍一下最近做的最有成就感的项目是什么？
开始了。。。项目足足拷打了 30 分钟，对着简历项目经历中的一条条问题，足足问了 25 个问题，累蹦了！
因为是实验室项目，就不贴出来了，对大家也没有参考意义，主要是想告诉大家，简历上所写的一定要掌握，而且还要自己的研究下，你实现的项目，是否有其他方案来解决。
比如你用 redis 实现了分布式锁，为什么选择 redis，而不用 mysql 、zk、etcd 来实现分布式锁，所以平时还是要多扩宽自己的技术视野，多掌握一些实现方案，进行对比。
场景
给你一个场景吧，在支付界面让用户同时选择支付宝和微信支付，但是用户点了微信，这个时候网卡了，又点了支付宝，这个时候如何保证用户不重复付款
前端页面变灰，或者执行支付逻辑之前先加锁，返回给前端成功再释放锁
还有别的方案呢？前端往往是不可信的
不知道了
面试总结
感觉
全程无算法
场景题偏多，和面试官整体聊下来很愉悦，项目中的每一个点基本上都会问有无别的方案解决，八股也不常见，而是以场景为基础
不足
临场应变能力不行，很多场景问题没有头绪，比如怎么保证用户点击支付按钮的幂等性，只能想出比较简单的方案。
基础知识细节上掌握不牢靠，比如问2pc和3pc本质区别，3pc是如何解决2pc的问题的，之前知识粗略进行死记硬背，不够灵活。
历史好文：