程序员:我熟悉多线程,面试官:都不敢写精通,还敢要26K?

从月薪40K~70K,从弱鸡程序员到P7技术栈精通,我是怎么过来的? 40K,还是 16 新的 20K?作为一名 Java 开发工程师,当能力可以满足公司业务需求时,拿到超预期的奖励 Offer 并不算难。然而,提升 Java 核心能力最快、最有效,短期内升职加薪的方法,到底是什么? 首先,你需要跳出日常工作,接触更有深度、更前沿的顶级项目。一个简单的逻辑:大厂之所以能够给到高于行业水准的薪资,正是因为即使是普通开发人员,也要应对很多复杂的场景。这些复杂场景和项目,就像“墙外的世界”,没有看过,没有接触过,你就无法进行体系化的学习和建立认知,技术壁垒自然就出现了 阅读详情

事情是这样的...

面试官:你好!你的一些信息我们已经初步了解了,咱们直接进入正题吧!

程序员:好的!

面试官:嗯,对多线程有一些深入了解是吧?

程序员:是的,多线程本身是学习Java语言入门到高级的必备能力,所以平时看得比较多

程序员:我熟悉多线程!面试官:都不敢写精通,还敢要26K?

面试官:入门?呵呵~好那我就来好好问问,多线程有什么用?

程序员:一,发挥多核CPU 的优势;二,防止阻塞;三,便于建模

面试官:说说Java 实现线程的几种方式

程序员:继承 Thread 类实现多线程;实现 Runnable 接口方式实现多线程;使用 ExecutorService、Callable、Future 实现有返回结果的多线程

面试官:多线程同步有哪几种方法?

程序员:Synchronized 关键字,Lock 锁实现,分布式锁等

面试官:线程中的 wait()和 sleep()方法有什么区别?

程序员:sleep 方法和 wait 方法都可以用来放弃 CPU 一定的时间,不同点在于如果线程持有某个对象的监视器,sleep 方法不会放弃这个对象的监视器,wait 方法会放弃这个对象的监视器

面试官:线程数过多会造成什么异常?

程序员:线程过多会造成栈溢出,也有可能会造成堆异常

面试官:说一说乐观锁、悲观锁、自旋锁、死锁、活锁、饥饿、无锁、公平锁、非公平锁、重入锁、共享锁、独占锁、重量级锁、轻量级锁、偏向锁、分段锁、同步锁

程序员:我熟悉多线程!面试官:都不敢写精通,还敢要26K?

程序员:...念贯口吗?

面试官:说不出来没关系,结合线程复用、线程池组成、拒绝策略和Java线程池工作过程来说说线程池工作原理

程序员:...

面试官:不知道?阻塞队列的原理呢?

程序员:...

面试官:这些都不知道,你写什么熟悉啊?

程序员:

程序员:我熟悉多线程!面试官:都不敢写精通,还敢要26K?

面试官:行了,现在已经两点了,天色不早,回家等通知吧!

程序员:我TM写的熟悉又不是精通,你是不是搞我?

面试官:多线程都不敢写精通,你敢要26K?

敢要26k...要26k...26k...kkk...


你知道你和高薪的距离在哪里吗?

简单的多线程是Java编程入门必学知识之一,但是,基础的多线程知识远远无法满足成为一个高级Java工程师的标准。

要能熟练的解决并发等问题,充分了解线程池,知其然知其所以然,只有这样,在面试的时候,不是简简单单三五个小时能说完的。

具体需要掌握的内容下面有部分借鉴,由于多线程内容实在过多,小天这里就只把目录截出来了

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  • 面试题类

程序员:我熟悉多线程!面试官:都不敢写精通,还敢要26K?

  • 线程实现
  • 4中线程池
  • 线程生命周期
  • Java锁

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  • 线程基本方法
  • 线程上下文切换

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  • 线程池原理
  • Java阻塞队列原理

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  • ThreadLocal
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  • 进程调度算法

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膜拜大牛!蓝桥杯java历年真题 技术面(一、二、三面) Java 有什么锁类型? 有了解Spark吗?Spark为什么比Hadoop要快? 谈谈poll和epoll,epoll是同步还是异步 JMM、老年代在什么情况下会触发GC、对老年代的GC会不会导致程序卡顿?(最优吞吐量和最短停顿时间) TCP怎么断开连接 讲一讲红黑树 红黑树插入一个结点的时间复杂度 你所知道的算法的时间复杂度有哪些?快排的复杂度是多少?为什么? HashMap的实现,为什么结点插在链表的头部容易导致死锁? HashMap扩容 手撕代码:字符串a和b,假设只由26 阅读详情

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贝叶斯统计 [韦来生编]

贝叶斯(Bayes)统计是近几十年来迅速发展起来的数理统计的一个重要分支。贝叶斯方法与经典统计方法的主要不同之处是进行统计推断时除了利用样本信息外,还要利用参数的先验信息,因此可以提高统计推断或统计决策的效果。它在经济、金融、生物、医学、自然科学和社会科学等许多领域具有广泛的应用。贝叶斯方法的研究已渗透到了统计学的几乎所有领域。作者在给中国科学技术大学概率论与数理统计专业本科生开设的“数理统计”课程中有一章专门讲授“贝叶斯方法和统计决策理论”,近十年来也给中国科学技术大学概率统计专业研究生开设过几次“贝叶斯分析”课。本书是在对过去讲稿的内容作了适当的增减和调整的基础上完成的。  本书共分六章。第1章是绪论,介绍了贝叶斯统计的若干基本概念,同时对必要的数理统计的基础知识有重点地作了回顾。第二章介绍了确定先验分布的若干可供选择的方法。第三章介绍了几类常见统计模型参数的后验分布的主要结果和计算方法。第四章和第五章分别介绍了“贝叶斯统计推断”和“贝叶斯统计决策”的内容。第六章介绍了贝叶斯统计计算的若干方法,包括蒙特卡洛方法和马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法以及相关统计软件的简介。本书的每一章附右大量的例题和习题,书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。  大约可在54学时内讲授本书的第1章至第六章的主要内容,教师可根据学时需要选讲本书第1章至第六章的部分内容。书中标“*”号的章节可略去不讲,留给读者作为阅读材料。第六章例题中的R代码和部分例题的数据文件等可从作者个人主页下载。  作者在编写本书的过程中参考了J.O.Berger教授的《统计决策论及贝叶斯分析》和茆诗松教授编写的《贝叶斯统计》等书中的一些内容,以及《贝叶斯分析》一书中由张伟平博士编写的有关贝叶斯统计计算的一些内容。在此表示衷心感谢。  本书编写准备过程中,中国科学技术大学统计与金融系的几个研究生帮助完成了本书部分中文的录入和排版,作者对他们的辛勤工作表示真诚的感谢。高等教育出版社为本书的出版给予了大力支持。在此一并致谢。

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Mr.小灰狼_随笔 581
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Javaesandyou
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