五面字节都面过了，结构还是被淘汰了，面试官竟然这么和我说。。。。。。

 

 

说在前面，面试时最好不要虚报工资。本来字节跳动是很想去的，几轮面试也通过了，最后没offer，自己只想到几个原因：1、虚报工资，比实际高30%；2、有更好的人选，这个可能性不大，我看还在招聘。我是面试Android开发的，3年经验，下面是面试流程：

一面

1.插件化。启动activity的hook方式。taskAffity。 2.okhttp支持HTTP2？http2的功能有哪些？tcp方面拥塞控制？tsl的握手和具体的非对称加密算法。非对称名称 3.handler的post(Runnable)如何实现的。callback，runnable，msg的执行优先级。 4.阻塞是怎么实现的？为什么不会阻塞主线程？ 5.求二叉树中两个节点之间的最大距离。 6.206含义，未修改资源是哪个，302含义，301含义 7.多进程通信问题。binder优势。aidl生成的java类细节。多进程遇到哪些问题？ 8.动态代理传入的参数都有哪些？非接口的类能实现动态代理吗？ASM的原理 9.Application和Activity在Context的继承树上有何区别？二者使用上有何不同？ 10.任意一颗二叉树，求最大节点距离

二面

1.设计一个日志系统。 2.内存泄露的分类。怎么查看内存泄露的问题 3.touch事件源码问题。 4.组件化的问题。module和app之间的区别。moduler通信是如何实现的。 5.native奔溃的日志采集，怎么处理？ 6.注解实现一个提示功能：如果int的值大于了3需要提示。

三面

1.介绍下flutter的启动流程 2.介绍下flutter与weex的区别 3.组件化介绍一下 4.webview中与js通信的手段有哪些？ 5.介绍下flutter_boost的原理

四面

1.适配器和装饰模式各自特点和使用场景 2.视频编解码是怎么做的 3.三色球排序

HR面

1.询问了除字节跳动以外，还在看其他工作机会么？分别是什么 2.字节、XXX公司、XXX公司，你的优先级是什么，为什么？ 3.之前薪资待遇是多少？你期望的薪资是多少？ 4.平时有什么爱好？ 5.了解职位需求吗？ 6.有没有想问的？

这是我在某论坛看到的故事，我知道我们很多程序员都有一个大厂梦，但如何针对大厂进行面试准备，如何和 HR 聊天，比如谈钱等等，很多程序员就显得手足无措了。本文就根据自己一些见解谈谈这些问题。

什么是合适的候选者

在介绍如何面试之前，这里先从公司的角度来分析：”到底什么样的候选者是公司所需要的技术人才？“就我在现在这家公司的一些面试官经验来说，一个具有如下特征的Android程序员是我们所需要的：

1. 具有本科及以上学历（名校更好）
2. 具有2年及以上的工作经验（名企更好）
3. 技术扎实，有技术追求和工作激情
4. 良好的沟通和协作

在上面的四条中，其中第3条是最为重要的，即技术，技术是决定能否通过面试的最重要最直接的原因。一般来说，越是大公司，其对技术的要求就越高，尽管部分岗位并不需要那么好的技术，但是为了对候选者做出区分，其面试过程仍然会面试一些稍微深入的话题，相信大家都有所体会。

除了技术以外，良好的沟通和协作能力也是比较重要的。也许很多人觉得这个比较抽象，心里会想：”你怎么知道我有没有良好的沟通和协作能力呢“？其实这个问题并不难，面试过程就是一次沟通过程，如果不能和面试官很好地沟通，这就说明候选者的沟通有问题。如何很好地和面试官沟通呢？给如下几点建议：

• 礼貌和尊重。
• 听懂面试官的问题并直接回答。
• 谦虚谨慎、态度友好。

下面对学历和工作经验做一些说明，学历并不是一个硬性要求，即使候选者学校不怎么好也是有可能通过面试的，这就要求候选者技术非常扎实。而工作经验，之所以是2年以上，这是因为社会招聘的对象一般都是有一定工作经验的，而1年工作经验略短了点，拿百度来说，社招的最低级别一般为T4，差不多刚好就是2年经验左右。

这里做下总结，理想的候选者应该是这样的：

1. 扎实的技术功底，有技术追求（必须）
2. 态度、沟通和为人都很好（必须）
3. 2年左右工作经验（基本必须）
4. 名校、名企、高学历（非必须，加分项）

基本来说，满足1和2就能通过面试，3和4都是次要条件，但是一般来说不满足3就很难满足1，不要说特例，木有参考意义。

由此可见，技术是面试结果的决定因素。那么到底技术掌握到什么程度才能比较轻松地通过面试呢？说了那么多，好像和Android没有一点关系，下面就开始以Android为例来分析下面试过程所需的技术。

技术知识梳理目录

下面的所有技术知识点详细内容都整理在了开源项目添加小助理vx：MAYAZBSP

1.JAVA多线程并发

1. JAVA并发知识库
2. JAVA线程实现/创建方式
3. 4种线程池
4. 线程生命周期(状态)
5. 终止线程4种方式
6. sleep与wait 区别
7. start与run区别
8. JAVA后台线程
9. JAVA锁
10. 线程基本方法4.1.11. 线程上下文切换
11. 同步锁与死锁
12. 线程池原理
13. JAVA阻塞队列原理
14. CyclicBarrier、CountDownLatch、Semaphore的用法
15. volatile关键字的作用（变量可见性、禁止重排序）
16. 如何在两个线程之间共享数据

 

2.微服务

1. 服务注册发现
2. API 网关
3. 配置中心
4. 事件调度（kafka）
5. 服务跟踪（starter-sleuth）
6. 服务熔断（Hystrix）
7. Hystrix断路器机制
8. API管理

 

3.分布式缓存

1. 缓存雪崩
2. 缓存穿透
3. 缓存预热
4. 缓存更新
5. 缓存降级

 

4.Spring 原理

1. Spring 特点
2. Spring 核心组件
3. Spring 常用模块
4. Spring 主要包
5. Spring 常用注解
6. Spring第三方结合
7. Spring IOC原理
8. Spring APO原理
9. Spring MVC原理
10. Spring Boot原理
11. JPA原理
12. Mybatis缓存
13. Tomcat架构

 

5.JVM

1. 线程
2. JVM内存区域
3. JVM运行时内存
4. 垃圾回收与算法
5. JAVA 四中引用类型
6. GC分代收集算法 VS 分区收集算法
7. GC垃圾收集器
8. JAVA IO/NIO
9. JVM 类加载机制

 

6.JAVA基础

1. JAVA异常分类及处理
2. JAVA反射
3. JAVA注解
4. JAVA内部类
5. JAVA泛型
6. JAVA序列化(创建可复用的Java对象)
7. JAVA复制

 

7.JAVA集合

1. 接口继承关系和实现
2. List
3. ArrayList（数组）
4. Vector（数组实现、线程同步）
5. LinkList（链表）
6. Set
7. HashSet（Hash表）
8. TreeSet（二叉树）

 

8.Netty 与RPC

1. Netty 原理
2. Netty 高性能
3. Netty RPC实现
4. 关键技术
5. 核心流程
6. 消息编解码
7. 通讯过程
8. RMI实现方式

 

9.日志

1. Slf4j
2. Log4j
3. LogBack
4. Logback优点
5. ELK

 

10.Zookeeper

1. Zookeeper概念
2. Zookeeper角色
3. Zookeeper工作原理（原子广播）
4. Znode有四种形式的目录节点

 

11.Kafka

1. Kafka概念
2. Kafka数据存储设计
3. partition的数据文件（offset，MessageSize，data）
4. 数据文件分段segment（顺序读写、分段命令、二分查找）
5. 数据文件索引（分段索引、稀疏存储）
6. 生产者设计
7. 负载均衡（partition会均衡分布到不同broker上）
8. 批量发送
9. 压缩（GZIP或Snappy）
10. 消费者设计

 

12.Hbase

1. Hbase概念
2. 列式存储
3. Hbase核心概念
4. Hbase核心架构
5. Hbase的写逻辑
6. HBase vs Cassandra
7. MongoDB
8. MongoDB概念
9. MongoDB特点

 

13.Cassandra

1. Cassandra概念
2. 数据模型
3. Cassandra一致Hash和虚拟节点
4. Gossip协议
5. 数据复制
6. 数据写请求和协调者
7. 数据读请求和后台修复
8. 数据存储（CommitLog、MemTable、SSTable）
9. 二级索引（对要索引的value摘要，生成RowKey）
10. 数据读写

 

14.RabbitMQ

1. RabbitMQ概念
2. RabbitMQ架构
3. Exchange 类型

 

15.设计模式

1. 设计原则
2. 工厂方法模式
3. 抽象工厂模式
4. 单例模式
5. 建造者模式
6. 原型模式
7. 适配器模式
8. 装饰器模式
9. 代理模式
10. 外观模式
11. 桥接模式
12. 组合模式
13. 享元模式
14. 策略模式
15. 模板方法模式
16. 观察者模式
17. 迭代子模式
18. 责任链模式
19. 命令模式
20. 备忘录模式

 

16.负载均衡

1. 四层负载均衡 vs 七层负载均衡
2. 负载均衡算法/策略
3. LVS
4. Keepalive
5. Nginx反向代理负载均衡
6. HAProxy

 

17.数据库

1. 存储引擎
2. 索引
3. 数据库三范式
4. 数据库是事务
5. 存储过程(特定功能的SQL 语句集)
6. 触发器(一段能自动执行的程序)
7. 数据库并发策略
8. 数据库锁
9. 基于Redis分布式锁
10. 分区分表
11. 两阶段提交协议
12. 三阶段提交协议
13. 柔性事务
14. CAP

 

18.JAVA算法

1. 二分查找
2. 冒泡排序算法
3. 插入排序算法
4. 快速排序算法
5. 希尔排序算法
6. 归并排序算法
7. 桶排序算法
8. 基数排序算法
9. 剪枝算法
10. 回溯算法
11. 最短路径算法
12. 最大子数组算法
13. 最长公共子序算法
14. 最小生成树算法

 

19.数据结构

1. 栈（stack）
2. 队列（queue）
3. 链表（Link）
4. 散列表（Hash Table）
5. 排序二叉树
6. 红黑树
7. B-TREE
8. 位图

 

20.一致性算法

1. Paxos
2. Zab
3. Raft
4. NWR
5. Gossip
6. 一致性Hash
7. 一致性Hash特性
8. 一致性Hash原理

 

21.Spark

1. Spark概念
2. 核心架构
3. 核心组件
4. SPARK编程模型
5. SPARK计算模型
6. SPARK运行流程
7. SPARK RDD流程
8. SPARK RDD

 

22.Storm

1. Storm概念
2. 集群架构
3. Nimbus（master-代码分发给Supervisor）
4. Supervisor（slave-管理Worker进程的启动和终止）
5. Worker（具体处理组件逻辑的进程）
6. Task
7. ZooKeeper
8. 编程模型（spout->tuple->bolt）
9. opology运行
10. Storm Streaming Grouping
11. ResourceManager
12. NodeManager
13. ApplicationMaster
14. YARN运行流程

 

23.云计算

1. SaaS
2. PaaS
3. IaaS
4. Docker
5. Openstack
6. Namespaces
7. 进程(CLONE_NEWPID 实现的进程隔离)
8. Libnetwork与网络隔离
9. 资源隔离与CGroups
10. 镜像与UnionFS
11. 存储驱动

 

24.Hadoop

1. Hadoop概念
2. HDFS
3. Client
4. NameNode
5. Secondary NameNode
6. DataNode
7. MapReduce
8. JobTracker
9. TaskTracker
10. Task
11. Reduce Task 执行过程
12. Hadoop MapReduce 作业的生命周期
13. 作业提交与初始化
14. 任务调度与监控。
15. 任务运行环境准备
16. 任务执行
17. 作业完成

 

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如何和 HR 聊天，比如谈钱等等

首先你面到 HR 了，说明你基本已经成为备选人之一了。这时候 HR 会和你聊很多问题，这些问题都是为了了解你的一些个人情况的。比如说性格啦、反应能力、情商等等。另外大部分公司的 HR 并没有一票否决权，面试没有成功多半是有更好的备选人而不是因为 HR 把你卡掉了。

然后说到谈钱的一个问题。首先以最少的工资招到需要的人肯定是 HR 的考核之一，所以压价是很正常的一个事情。并且上家公司的薪资也是一个很重要的参考，一般来说涨薪幅度在 30% 以上是很牛逼的事情了，通常都在 20% 左右。

你的开价一般就是 offer 的上限了，考虑到压价的情况，你可以在原本期望薪水上上浮 1K 左右，然后可以根据面试的情况来有选择性的开价。

• 面的不错，本来想要 16K 的，那么就多要个 1-2K 没啥问题
• 面的一般，那就报 16 K 吧
• 面的一般或者不大好，但是又很想进这家公司，可以酌情下降 1-2K，这个主要还是看自己
• 不怎么想去这家公司，随意开价

结语

如果你想去一家不错的公司，但是目前的硬实力又不到，我觉得还是有必要去努力一下的，技术能力的高低能决定你走多远，平台的高低，能决定你的高度。

如果你通过努力成功进入到了心仪的公司，一定不要懈怠放松，职场成长和新技术学习一样，不进则退。