谁比我懂八股文?

共 55947字,需浏览 112分钟

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2023-06-27 23:27



0 1

线上服务器CPU飙升,如何定位到Java代码

解决这个问题的关键是要找到Java代码的位置。 下面分享一下排查思路,以CentOS为例,总结为4步。

第1步,使用top命令找到占用CPU高的进程。

第2步,使用ps –mp命令找到进程下占用CPU高的线程ID。

第3步,使用printf命令将线程ID转换成十六进制数。

第4步,使用jstack命令输出线程运行状态的日志信息。

下面详细介绍每一步的操作。

第1步,在使用top 命令 之后,可以看到一个列表,其中包含PID(进程ID)、USER(操作用户)、CPU占用率、内存占用率、TIME+(运行时间)、COMMAND(运行命令)等信息。一般默认按CPU占用率从上到下降序排列,如下图所示。

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我们找到COMMAND列是java的这一行,说明这个程序就是用Java编写的。然后,用记事本记下这一行的PID,也就是进程ID。

第2步,使用ps -mp命令 ,输出这个PID下面的线程运行情况列表,如下图所示。

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在这个列表中包含了几个关键字段,比如CPU占用率、TID(线程ID)、TIME(运行时间)等。在这个列表中找到CPU占用最高的线程,记下TID,也就是线程ID。

前面记下的TID是一个十进制数,不能直接使用,需要转化为十六进制数。

第3步,使用 p rintf 命令 将TID转换为十六进制数,如下图所示。

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这样就得到了真正占用CPU过高的线程ID。

  第4步,使用jstack命令 输出线程的具体运行日志,如下图所示。

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jstack有3个参数,第1个参数是前面记下的 PID,之后加上 grep,紧跟着是转成十六进制数的TID,最后加上 –A和一个数字,这个数字表示输出日志的行数,至此就可以直接打印出具体的异常信息了。 如果日志信息比较多,异常内容比较复杂,则可以把这些异常信息输出到一个   txt文件中,慢慢分析。只需要在 jstack命令的最后追加 txt 文件名就可以了。
      
        jstack PID | grep TID -A60 >> error_log.txt
      
    

面试点评: 从这个问题来看,面试官主要考查求职者的实操能力,以及解决问题的思路。如果求职者没有实操过,但是知道导致 CPU 飙升的原因,并说出解决思路,那么通过面试是没问题的。


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生产环境服务器变慢,如何诊断处理

生产环境服务器变慢主要涉及3个维度: CPU利用率、磁盘I/O效率、内存瓶颈。

1. CPU利用率

CPU利用率过高或者CPU利用率过低,都会影响程序的处理效率。CPU利用率过高,说明当前服务器要处理的指令比较多,当CPU忙不过来的时候,指令的运行效率自然就会下降,用户的感受就是程序响应变慢了。

针对这个问题,我们可以使用top命令查询当前系统中占用CPU过高的进程,并定位到这个进程中比较活跃的线程。再通过jstack命令打印当前虚拟机的线程快照,根据快照日志排查问题代码。

如果CPU利用率过低,则说明程序资源使用不够,可以增加线程数量提升程序性能。

2. 磁盘I/O效率

在程序运行过程中会直接或者间接涉及一些与磁盘I/O相关的操作,比如程序直接读/写磁盘或者程序依赖的第三方组件对磁盘进行持久化存储,此时磁盘I/O效率就会对程序运行效率产生影响。

针对这种情况可以使用iostat命令查看,如果磁盘负载较高,可以针对性地进行优化。比如,借助缓存系统,减少磁盘I/O次数;用顺序写替代随机写入,减少寻址开销;使用mmap替代read/write,减少内存拷贝次数。另外,磁盘I/O效率可以通过CPU与负载的非线性关系体现出来。当负载增大时,系统吞吐量不能有效增大,CPU不能线性增长,则很可能是磁盘I/O出现阻塞。

3. 内存瓶颈

内存作为一块临时存储数据的组件,所有CPU运行的指令都需要从内存中去读/写。内存的合理使用可以减少应用和磁盘的I/O频率,减少网络I/O的频率,极大地提升I/O性能。

JVM对内存的合理分配,能够避免频繁的YGC和FULL GC。 当内存使用率较高时,可以用dump命令查出JVM堆内存,用MAT工具进行分析,查出大对象或者占用内存最多的对象,以及排查是否存在内存泄漏的问题。如果用 dump 命令查出的堆内存文件正常,则可以考虑是堆外内存被大量使用导致出现问题,此时需要借助操作系统的pmap命令查出进程的内存分配情况。如果CPU和内存使用率都很正常,那么就需要进一步开启GC日志,分析用户线程暂停的时间、各部分内存区域GC次数和时间等指标,这里可以借助jstat命令或可视化工具GCEasy等。如果问题出在GC上,则考虑是不是内存不足,然后根据垃圾对象的特点进行参数调优,使用更适合的垃圾收集器,用jstack命令分析各个线程的状态。如果问题比较隐蔽,则考虑是否开启JMX,使用 visualmv 等可视化工具进行远程监控与分析。

面试点评: 这个问 涉及 的知识面比较多, 如果只是 站在 求职 者的角度来 分析,则可以这样回答 如果你 没有实际解决过类似问题, 可以说一下自己的思路 只要大体思路和方向是对的,那 在遇到类似问题的时候,可以利用网络上的资料去逐步尝试解决。

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线上接口负载剧增,快扛不住了,你的首选方案是什么

遇到这样的问题, 我们的第一反应应该是增加缓存。 因为,增加缓存是解决系统性能问题最快速、最高效的方案,它能够快速提升系统的线性吞吐量,效果也最为明显。这就相当于是用空间来换取时间。曾经有人说过, 缓存是解决性能问题的万金油,哪里存在性能瓶颈,就往哪里加缓存。 但是程序都已经上线了,增加缓存还来得及吗?因为在增加缓存时需要改代码,所以 ,临时解决方案就 是增加节点。随后, 将程序紧急部署到新的节点上,在流量入口增加限流和分发。但是增加节点自然会增加成本,所以增加缓存才是最优的解决方案。 缓存的设计思想在架构设计中十分常见。比如我们每天用的操作系统,不管是Windows、Linux,还是Mac OS都有系统缓存、用户缓存。磁盘有磁盘缓存区、CPU有CPU缓存区。再比如,在我们常用的经典框架中,也经常使用到缓存,Spring有IoC缓存,MyBatis有一级缓存、二级缓存。在架构设计中,可以说缓存无处不在。 因此,当并发量过高扛不住的时候,可以优先采用缓存来缓解负载压力。 比如将读取频繁的数据写到缓存中,将动态页面静态化。在加上缓存之后,如果负载压力依然过大,则再考虑增加限流策略,比如消息队列;如果在增加限流后还是压力过大,则再考虑增加服务器节点。

面试点评: 这个问题考查的是求职者的临场应变能力,有相关经验的程序员回答这个问题并不困难。在回答这个问题的时候,可以分两种情况:一种是临时解决方案,就是加服务器;另一种就是增加缓存,但是涉及修改代码,会增加程序不稳定的风险。


亲爱的程序员求职者们,相信你们一定深有体会,求职面试这条路有多难走。

Java基础知识,多线程,并发编程,集合原理,JVM原理……啊!别跟我提这些!面试官一下子拿着这些知识点就冲你扔过来,还有那魔幻的Java框架,你要是不懂Spring全家桶、Dubbo、Netty、MyBatis等,就别想踏进这个行业的大门。 没错,Java领域可是卷得一塌糊涂啊。


现在有了一本强大的新书空降,在这炽热的夏日带 来一股清凉的Java知识。这本名叫 《Java面试八股文:高频面试题与求职攻略一本通》 ,简直是Java求职者的救星。

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书中囊括了Java面试的方方面面近 200道高频面试题 ,从Java基础知识、并发编程、集合原理,到JVM原理、I/O与网络编程,再到设计模式、分布式与微服务,MySQL数据库、缓存与NoSQL,消息中间件……应有尽有,想不掌握都难! 而且书中还提供了大量实战场景与面试简历实操技巧。 近20个经典高频实战场景解决方案 ,从服务器反应慢到秒杀设计,从架构设计到常见解决方案,无一不是伤害求职者心脏的“锋芒之剑”。同时,更有 10多个面试简历实操技巧 ,包括简历编写与投递技巧、面试谈薪技巧、求职决策技巧等,一次性解决你的求职难题!

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你可以去翻阅一下书中详细目录:

向上滑动阅览

1    Java 核心知识点  1

1    Java 基础知识  2

1.1  数据类型  2

1.1.1  为什么要设计封装类, Integer int 有什么区别  2

1.1.2  为什么“ 1000==1000 ”为 false ,“ 100==100 ”为 true 3

1.1.3 new String("hello") 之后,到底创建了几个对象  6

1.1.4 String StringBuffer StringBuilder 的区别是什么  8

1.2 Object 对象  9

1.2.1  如何理解 Java 对象的创建过程  9

1.2.2  什么是深克隆和浅克隆  10

1.2.3  强引用、软引用、弱引用、虚引用有什么区别  12

1.2.4  一个空的 Object 对象到底占多大内存  14

1.2.5  为什么重写 equals() 方法就一定要重写 hashCode() 方法  15

1.3  其他特性  17

1.3.1  请对比一下 Java JavaScript 的区别  17

1.3.2  什么是受检异常和非受检异常  18

1.3.3 fail-fast 机制与 fail-safe 机制分别有什么作用  20

1.3.4  如何理解序列化和反序列化  21

1.3.5  什么是 SPI ,它有什么用  22

1.3.6 finally 语句块一定会执行吗  24

1.3.7  什么是内存溢出,什么是内存泄漏  25

2   并发编程与多线程  27

2.1 J.U.C 和锁  27

2.1.1  什么是 AQS 27

2.1.2  如何理解 AQS 的实现原理  28

2.1.3 AQS 为什么要使用双向链表  29

2.1.4  什么是 CAS 31

2.1.5  什么是乐观锁,什么是悲观锁  32

2.1.6  什么条件下会产生死锁,如何避免死锁  33

2.1.7 synchronized Lock 的区别是什么  35

2.1.8  什么是可重入锁,它的作用是什么  37

2.1.9 ReentrantLock 的实现原理是什么  38

2.1.10 ReentrantLock 是如何实现锁的公平性和非公平性的  39

2.1.11  说说你对行锁、间隙锁、临键锁的理解  40

2.1.12  如何理解 Java 中令人眼花缭乱的各种并发锁  42

2.1.13  阻塞队列被异步消费,怎么保持顺序  51

2.1.14  基于数组的阻塞队列 ArrayBlockingQueue 的实现原理是什么  52

2.2  多线程与线程池  53

2.2.1 Thread Runnable 的区别是什么  53

2.2.2  什么是守护线程,它有什么特点  54

2.2.3 BLOCKED WAITING 两种线程状态有什么区别  55

2.2.4  为什么启动线程不能直接调用 run() 方法,调用两次 start() 方法会
有什么后果  56

2.2.5  谈谈你对 Java 线程 5 种状态流转原理的理解  58

2.2.6  谈谈你对线程池的理解  60

2.2.7 Java 有哪些实现线程池的方式  62

2.2.8  线程池是如何回收线程的  63

2.2.9  线程池是如何实现线程复用的  64

2.2.10  线程池如何知道一个线程的任务已经执行完成  65

2.2.11  当任务数超过线程池的核心线程数时,如何让任务不进入队列  66

2.2.12  什么是伪共享,如何避免伪共享  67

2.2.13 wait notify 为什么要写在 synchronized 代码块中  69

2.2.14 wait sleep 是否会触发锁的释放及 CPU 资源的释放  70

2.2.15 volatile 关键字有什么用,它的实现原理是什么  71

2.2.16  说说你对 CompletableFuture 的理解  73

2.2.17  谈谈你对 ThreadLocal 实现原理的理解  75

2.2.18 CountDownLatch CyclicBarrier 有什么区别  77

2.2.19  谈谈你对 Happens-Before 的理解  79

2.3  线程安全  81

2.3.1  谈谈你对线程安全的理解  81

2.3.2 Java 保证线程安全的方式有哪些  82

2.3.3  如何安全中断一个正在运行的线程  83

2.3.4 SimpleDateFormat 是线程安全的吗  84

2.3.5  并发场景中, ThreadLocal 会造成内存泄漏吗  85

3   集合原理  89

3.1 ArrayList 89

3.1.1 ArrayList 是如何实现自动扩容的  89

3.1.2  谈谈 ArrayList Vector LinkedList 的存储性能及特性  91

3.2 HashMap 92

3.2.1  单线程下的 HashMap 工作原理是什么  92

3.2.2 HashMap 是如何解决 Hash 冲突的  97

3.2.3 HashMap 什么时候扩容,如何自动扩容  99

3.2.4  为什么 HashMap 会产生死循环  101

3.2.5 HashMap TreeMap 的区别是什么  104

3.2.6  为什么 ConcurrentHashMap key 不允许为 null 106

3.2.7  谈谈你对 ConcurrentHashMap 底层实现原理的理解  108

3.2.8 ConcurrentHashMap 是如何保证线程安全的  111

4    JVM 原理  115

4.1 JVM 介绍  115

4.1.1  如何理解 Java 虚拟机,它的结构是如何设计的  115

4.1.2  什么是双亲委派机制  119

4.2  内存管理  121

4.2.1 JVM 如何判断一个对象可以被回收  121

4.2.2  谈谈你对 JVM 中主要 GC 算法的理解  123

4.2.3 JVM 分代年龄为什么是 15  125

4.2.4 JVM 为什么使用元空间替换永久代  126

5    I/O 与网络编程  129

5.1 I/O 基础  129

5.1.1 Java 有几种文件拷贝方式,哪一种效率最高  129

5.1.2 I/O NIO 的区别是什么  130

5.1.3  谈谈你对 I/O 多路复用机制的理解  131

5.2  网络编程  135

5.2.1  什么是网络四元组  135

5.2.2 TCP 为什么要设计 3 次握手  137

5.2.3 Cookie Session 有什么区别  138

6   设计模式  140

6.1  单例模式  140

6.1.1  Java 中实现单例模式有哪些方法  140

6.1.2  哪些情况下的单例对象可能会被破坏  143

6.1.3  DCL 单例写法中,为什么主要做两次检查  147

6.1.4  哪些场景不适合使用单例模式  150

6.2  代理模式  151

6.2.1  什么是代理,为什么要用动态代理  151

6.2.2 JDK 动态代理为什么只能代理有接口的类  153

6.3  责任链模式  155

2   框架源码与原理  159

7    Spring 全家桶  160

7.1 Spring 框架  160

7.1.1  为什么要使用 Spring 框架  160

7.1.2 Spring IoC 的工作流程是怎样的  162

7.1.3 Spring BeanFactory FactoryBean 的区别是什么  164

7.1.4  谈谈你对 Spring Bean 的理解  165

7.1.5 Spring Bean 的定义包含哪些内容  169

7.1.6 Spring Bean 的作用域有哪些  172

7.1.7  如何叙述 Spring Bean 的生命周期  174

7.1.8 Spring 中的 Bean 是线程安全的吗  178

7.1.9 Spring 有几种依赖注入的方式  179

7.1.10 Spring 如何解决循环依赖问题  180

7.1.11 Spring 中用到了哪些设计模式  183

7.1.12 Spring 中的事务传播行为有哪些  184

7.1.13  导致 Spring 事务失效的原因有哪些  185

7.1.14 Spring 中实现异步调用的方式有哪些  187

7.1.15  谈谈你对 Spring AOP 原理的理解  190

7.2 Spring MVC 框架  193

7.2.1  说说你对 Spring MVC 的理解  193

7.2.2  简述 Spring MVC 的核心执行流程  194

7.2.3  谈谈你对 Spring MVC 9 大组件的理解  197

7.2.4 Spring @Autowired @Resource 的区别  202

7.3 Spring Boot 框架  207

7.3.1  为什么越来越多的人选择 Spring Boot 207

7.3.2  如何理解 Spring Boot 约定优于配置  210

7.3.3 Spring Boot 自动装配机制的实现原理是什么  211

7.3.4  如何理解 Spring Boot 中的 Starter 213

7.4 Spring Cloud 框架  214

7.4.1  谈谈你对 Spring Cloud 的理解  214

7.4.2  谈谈 Eureka Server 数据同步原理  215

7.4.3  简述 Nacos 配置更新的工作流程  216

8   互联网常用框架  218

8.1 Dubbo 框架  218

8.1.1  简述 Dubbo Spring Cloud 的优缺点对比  218

8.1.2 Dubbo 的服务请求失败怎么处理  220

8.1.3 Dubbo 是如何动态感知服务下线的  221

8.2 Netty 框架  223

8.2.1  谈谈你对 Netty Reactor 模式的理解  223

8.2.2 Netty 是如何实现零拷贝的  225

8.2.3  为什么 Netty 线程池默认大小为 CPU 核数的两倍  228

8.2.4  谈谈你对 Netty Pipeline 工作原理的理解  229

8.3 MyBatis 框架  231

8.3.1  谈谈你对 MyBatis 缓存机制的理解  231

8.3.2 MyBatis # 号和 $ 号的区别是什么  233

8.3.3 MyBatis 是如何进行分页的  234

3   分布式与中间件  237

9   分布式与微服务  238

9.1  分布式通信  238

9.1.1  谈谈你对 RPC 框架的理解  238

9.1.2 HTTP RPC 有什么区别  240

9.2  微服务协调组件  242

9.2.1  分布式和微服务的区别是什么  242

9.2.2  谈谈你对负载均衡的理解  243

9.2.3  谈谈你对 ZooKeeper 的理解  248

9.2.4  简述 ZooKeeper 中的 Watch 机制的原理  250

9.2.5 ZooKeeper 如何实现 Leader 选举  251

9.3  分布式锁  254

9.3.1  谈谈你对分布式锁的理解和实现  254

9.3.2  什么是幂等,如何解决幂等性问题  255

9.3.3  谈谈你对一致性 Hash 算法的理解  256

9.3.4  常用的分布式 ID 设计方案有哪些  260

9.3.5  实现分布式锁, ZooKeeper Redis 哪个更好  261

9.4  分布式事务  263

9.4.1  如何区分 Spring 中的事务和分布式事务  263

9.4.2  谈谈分布式事务的解决方案  264

9.4.3  谈谈你对 Seata 的理解  265

9.4.4  如何解决 TCC 中的悬挂问题  269

9.5  限流和鉴权  271

9.5.1  常用的限流算法有哪些  271

9.5.2  简述雪花算法的实现原理  273

9.5.3  简述 Sentinel 组件里的滑动窗口算法  278

9.5.4  谈谈你对 OAuth 的理解  279

9.6 DevOps 与云原生  283

9.6.1  谈谈你对 Swagger 工作流程的理解  283

9.6.2  什么是云原生  286

9.6.3  什么是服务网格  287

9.6.4  谈谈你对 IaaS PaaS SaaS 的理解  290

10    MySQL 数据库  293

10.1  存储引擎  293

10.1.1  存储 MD5 值应该用 VARCHAR 还是 CHAR 293

10.1.2  能不能用 MySQL VARCHAR 来存储一本小说  294

10.1.3  导致索引失效的原因有哪些  296

10.1.4  什么是聚集索引和非聚集索引  297

10.1.5  谈谈你对 B 树和 B+ 树的理解  298

10.1.6  为什么 MySQL 的索引结构要采用 B+  302

10.1.7 MySQL 索引的优点和缺点是什么  303

10.1.8  为什么 SQL 语句命中索引比不命中索引要快  304

10.1.9 MySQL MyISAM InnoDB 引擎有什么区别  306

10.1.10 MySQL 表设计时间列用 datetime 还是 timstamp 309

10.2  事务  310

10.2.1  如何理解  MySQL 的事务隔离级别  310

10.2.2 MySQL 事务的实现原理  312

10.2.3  谈谈你对 MVCC 的理解  314

10.2.4 MySQL InnoDB 如何解决幻读  315

10.3  性能优化  318

10.3.1  执行 SQL 响应比较慢,你有哪些排查思路  318

10.3.2  数据库连接池有什么用,它有哪些关键参数  321

10.3.3  为什么分布式系统中不推荐使用多表关联查询  322

11   缓存与 NoSQL 324

11.1 Redis 缓存  324

11.1.1  谈谈你对 Redis 的理解  324

11.1.2  如何解决缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿问题  325

11.1.3  简述 Redis 持久化机制 RDB AOF 实现原理  328

11.1.4  简述 Redis AOF 重写的过程  330

11.1.5 Redis 的内存淘汰算法和原理是什么  331

11.1.6  谈谈你对时间轮的理解  333

11.1.7 Redis 到底是单线程还是多线程  334

11.1.8 Redis 存在线程安全问题吗  336

11.1.9 Redis MySQL 如何保证数据一致性  337

11.2  其他 NoSQL 340

11.2.1  谈谈你对 NoSQL 的理解  340

11.2.2  对比 FastDFS 说明 MinIO 的优缺点  342

11.2.3  谈谈你对 Elasticsearch 的理解  344

12   消息中间件  347

12.1 RabbitMQ 347

12.1.1  谈谈你对 MQ (消息队列)的理解  347

12.1.2  谈谈你对 RabbitMQ 工作原理的理解  350

12.1.3 RabbitMQ 是如何实现消息路由的  351

12.1.4 RabbitMQ 如何保证线上 MQ 消息不丢失  353

12.1.5 RabbitMQ 如何实现高可用  356

12.2 Kafka 358

12.2.1 Kafka 为什么这么快  358

12.2.2  谈谈你对 Kafka 零拷贝原理的理解  360

12.2.3 Kafka 如何保证消息不丢失  362

12.2.4 Kafka 是怎么避免重复消费的  364

12.2.5 Kafka 如何保证消息顺序消费  366

12.2.6  谈谈你对 Kafka 数据存储原理的理解  368

12.2.7  什么是 ISR ,为什么要引入 ISR 370

12.2.8 Kafka 副本是如何完成 Leader 选举的  371

12.3  其他中间件  373

12.3.1 RocketMQ 为什么要放弃 ZooKeeper 373

12.3.2  谈谈你对 RocketMQ 分布式事务原理的理解  375

12.3.3  谈谈你对 Pulsar 的理解  377

4   经典场景与求职攻略  383

13   互联网经典场景  384

13.1  服务器反应慢  384

13.1.1  线上服务器 CPU 飙升,如何定位到 Java 代码  384

13.1.2  生产环境服务器变慢,如何诊断处理  386

13.1.3  线上接口负载剧增,快扛不住了,你的首选方案是什么  388

13.2  秒杀设计  388

13.2.1  从全局角度如何设计一个秒杀系统  388

13.2.2  如何解决秒杀系统中超卖、少卖等问题  391

13.2.3  如何设计百万并发场景中的抢优惠券业务  392

13.2.4  如何设计春节抢红包金额随机的算法  394

13.2.5  如何设计订单超时自动取消功能  396

13.3  架构设计  397

13.3.1 Java Web 开发如何解决跨域问题  397

13.3.2  如何避免订单重复提交和支付  401

13.3.3  日数据量超 300 万条的监测系统,该如何设计数据库架构  403

13.3.4  手机扫码登录到底是怎么实现的  405

13.3.5  线上单表数据量达到 1 亿,如何做分表迁移  406

13.3.6  如何统计亿级用户的在线状态  408

13.3.7  线上 MySQL 数据库连接池泄漏,该如何排查  410

13.3.8  短信验证码接口被狂刷,怎么办  413

13.3.9  简述互联网架构 20 年来的演变过程  414

14   面试求职攻略  420

14.1  简历编写与投递技巧  420

14.1.1  找工作与从一份精美的简历开始  420

14.1.2  如何有效并且精准地投递简历  431

14.1.3  简历投递和职业发展的关系  433

14.1.4  什么时间投递简历最有效果  434

14.2  面试谈薪技巧  437

14.2.1  了解行业面试潜规则  437

14.2.2  打有准备的仗更容易获得胜利  440

14.2.3  面试过程中如何更好地展现自己  444

14.2.4  巧妙回答面试中的常见问题  448

14.2.5  捕捉面试官的微表情并做出及时反应  450

14.2.6 HR 问薪资的时候,应该说多少  452

14.3  求职决策技巧  455

14.3.1  拿到多个 Offer 时应该如何选择  455

14.3.2  到底要不要去外包公司  458

14.3.3  如何和现在的公司友好地说分手  460

附录 A   互联网程序员职业成长发展路线图  463

附录 B   互联网程序员职业各成长阶段能力模型图  464

附录 C    Java 互联网程序员技术成长路径  465




相信这本书可以成为你职业生涯中的有力助推器,事半功倍、轻松捞到心仪的Java工作。别犹豫了,已经给各位粉丝老爷申请到了最优惠的价格,冲冲冲,最后祝愿大家都能拿到自己心仪的Offer!

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