先声明本文非广告，请静下来慢慢品味食用
一、现状
最近面试了将近上百人，校招和社招整体五五开，校招生整体感觉技术能力相对比较薄弱，算法能力普遍较强，而社招情况恰恰相反。
二、分析
2.1 校招生
对于校招生而言，算法能力强原因主要有两方面：
刚刚学习完算法相关课程，参加各种竞赛，比如大学生数学竞赛、互联网+竞赛等等
有较多的自由支配的时间刷题，对于常见题型有很好的解题思路
技术能力从技术基础能力和技术应用能力两个角度来看，首先是技术基础能力普遍也很不错，主要原因：
学校开设相关课程，比如计算机系统结构、汇编原理、数据库技术、编程语言等等，部分同学能够做到熟练掌握如何应用，并且能通过应用层深入到底层源码实现，并且能更近一步深入到计算机编译层面，以理解应用层的技术工具是怎么工作的。
背诵八股文，没有理解这些技术为什么出现，用于解决什么问题；此种方式无法做到技术和应用融会贯通（面试中稍微结合工程问题就无法回答）。
技术应用能力偏弱，主要原因：
1. 实习经历少；由于没有投产于实际生产环境，遇到的生产实际问题少。
2. 校内学习项目：大部分项目只做了基本的CRUD以及一些技术组件的基本
使用，技术复杂度低，通常遇到的问题也一般采用比较简单粗暴的方式解决
（两种解释：i. 不解决业务也可接受；ii. 自身技术储备不足，无法解决）。
2.2 社招
对于社招同学而言，算法能力偏弱原因主要有两个方面：
工作时间越来越长，大部分人专注于业务功能开发和架构设计等工作
算法实际使用场景逐渐减少，对于复杂算法使用的场景更少
技术基础能力和技术应用能力普遍也更好，主要原因：
应对复杂诡异问题场景多，需要对底层运行原理有深入了解
真实生产环境为了解决各种业务场景，需要引入多项技术联合使用，以更好的解决业务问题
业务场景的不断锤炼，对技术的理解深度大大提升
三、如何破局
以校招为例，看看不同情况下的同学如何实现大厂offer梦，头部大厂对于校招生的筛选优先级：学长学姐内推 > 学历&实习经历 > 实习经历 > 学历，可以看出大厂对于实习经历的重视程度，所有大家一定要想办法尽早去实习，如果实在找不到，那就需要自己静下心来，好好钻研自己动手做的项目。下面我们来从几个个角度分析下如何破局。
3.1 找实习
学校和个人条件允许的话，从研二/大三上学期就开始着手去投实习简历，主要渠道：
找往届学长学姐内退，可以达到事半功倍的效果
主动去翻找各大公司招聘官网，一般都会专门设有【实习招聘】模块，去匹配适合自己的岗位，比如快手的实习招聘官网（https://zhaopin.kuaishou.cn/recruit/e/#/official/trainee/?workLocationCode=domestic）。
3.2 找项目练手
网上有很多开源的项目，比如GitHub上有仿12306系统、手写RPC框架、仿大众点评等等，划重点：不是完成基本的CRUD，而是需要将更多技术引入到项目中去解决更复杂的问题，并对引入的技术进一步深入学习和理解。
举个例子：用户下单场景，首先调用商品库获取商品信息，渲染下单页面，其次生成订单数据，调用库存系统扣减库存。
订单状态如何设计？
答：设计一个简单的订单模型，主要的状态有：预下单、支付成功、支付取消等
功能如何实现？
答：query商品库，写订单表，更新库存
订单表和更新库存有一个失败时如何处理？
答：query商品库，引入事务实现写订单表和更新库存
售卖的商品是个热销产品，大家都在同一时间抢购如何处理？
答：将热销产品提前加载到缓存中（引入缓存技术：Redis、memcache等），增加限流器防止大量流量同时涌入（引入限流器技术：令牌桶、漏桶、滑动窗口等）等等
单台机器接收的下单请求有限，但单机的处理能力上限在哪里？如何解决？
答：使用压测工具验证机器处理的处理水位线在哪里（引入JMeter、ab等压测工具），使用集群部署模式承载更多的流量（引入docker容器、k8s等容器能力）等
当订单库单表数据量达到千万级后，DB风险如何解决？
答：使用分库分表承载更大的读写能力（引入分库分表中间件Sharding-JDBC、Mycat、TDDL等）
引入分库分表后，事务问题如何解决？
答：引入分布式事务；采用最终一致的弱事务策略。
用户疯狂下单后不支付，超时后如何将订单状态流转到支付取消状态？
答：使用延迟队列完成订单状态的延迟处理（引入RocketMQ等带延迟处理能力的MQ）；使用定时任务扫描。
通过以上例子，我们引入了大量的技术使得下单接口能力越来越强。对于大环境越来越不乐观，大家自然就卷起来了，所以仅仅解决了业务问题还不够，还需要对用到的技术有一些深入了解，比如系统引入了Redis，那么Redis的基本架构、字符串、list、set、hash等数据结构的实现原理，以及大Key、缓存穿透&雪崩等常见问题的解决方案。
当一个项目中使用到的技术组件有90%深入的了解之后，相信不管是应对实习、校招还是社招，在八股考核这一块基本上都不太会出现太大问题。
3.3 知识串联
一些同学可能会疑惑，我学习了很多知识点，但是从来没有思考过这些知识点为什么会出现。就像上学的时候，老师只是一味的给你输入知识，但这些知识有什么用？为什么用？什么时候用？全都是一脸懵，最终导致知识很快进入大脑，并光速从大脑格式化。
想象一门技术像一棵树，核心功能链路是树主干，在树干上分叉出来的分支是实现核心功能链路的多个知识点，随着知识点的不断加入，这棵树逐步变得枝繁叶茂，知识点通过这种串联方式可以得到有效的记忆和融会贯通。
举个例子：渲染一个商品页面的时候，为了能够以最短时间将商品基础信息，库存量，销售量，浏览量等数据组装起来返回给前端渲染，通过串行的方式从各个系统获取这些数据，接口响应时间势必会非常慢，为了加快响应速度，需要将串行获取数据的方式转换成并行，即同一时刻同时获取这些数据，那就需要引入线程池了（以Java线程池为例）
线程池怎么使用？
答: 自定义线程池/使用Executors工具类创建，代码示例如下：
// 方案1：自定义线程池
ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(1, 1, 10, TimeUnit.SECONDS,new ArrayBlockingQueue<>(10));
// 方案2：使用Executors工具类
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();为什么生产环境都不使用Executors工具类创建线程池
答: 稍微深入源码查看，以newCachedThreadPool()线程池为例，点开源码可以轻松发现，线程池最大线程数设置了Integer.MAX_VALUE，可见线上如果使用的话，这个线程池会不断的创建线程出来，很容易将CPU打满从而引发障。
Java的线程池是如何工作的？
答: 为了更好地使线程池安全运行，就需要了解线程池的基本工作原理了。首先创建线程池后等待任务提交，任务提交到线程池后，检查当前工作线程数是否达到核心线程数最大值，未达到则直接创建核心线程出来执行任务，若达到则将任务提交到阻塞队列里等待执行，当阻塞队列满时，则继续创建线程直到达到最大线程数，当任务还在源源不断的提交，则要执行对应的拒绝策略。简单运行原理了解到这里，就会对第2问有更深刻的理解了。
线程池运行状态和线程数是如何维护的？
答: 了解了基本原理之后，你是否会好奇线程数和线程池运行状态到底是怎么维护的，在稍微深入一步，你会轻松发现线程数和线程池运行状态是维护在一个AtomicInteger变量上，高三位用于存储线程池运行状态，低29位用于存储线程数，因为线程池运行过程中大量场景需要同时使用这两个信息，所以放在一起维护会更加方便。
为什么使用AtomicInteger呢？AtomicInteger的作用是什么？
答: 回答这个问题，我们就需要看看AtomicInteger的能力是什么？AtomicInteger提供了：i). 原子操作; ii).无锁机制，比synchronized更高效; iii). 适用于高频更新操作; iv). 适用于并发计数器等等。若要深入了解这些信息，就需要进一步深入到底层，去看看Unsafe类的实现，这里不再展开。
线程是如何工作的？
答: 创建出来的线程去执行任务，那么这些线程是直接通过Thread保存的吗？简单深入一步可以看到，这些工作线程是为包装成Worker对象，而Worker又继承了AbstractQueuedSynchronizer，即大名鼎鼎的AQS，为什么要继承AQS呢？那就需要深入了解AQS的实现原理了。
AQS的实现原理是什么？
答: AQS的核心思想是利用一个虚拟的双端队列来管理线程，当线程请求一个由其他线程持有的锁时，这个请求锁的线程就会被包装为一个节点并加入到队列中。AQS使用volatile修饰的state变量来控制同步状态，通过原子的compareAndSetState方法来安全地更新状态（这里不会展开说，仅为了说明知识如何串联）...
volatile的作用是什么？
答: 第7步引入了volatile关键字，那么接下来就需要知道volatile关键字的属性......
小结： 以线程池为主干的这棵知识树，我们引入线程池工作原理、AtomicInteger、AQS、volatile等等知识点，通过这种方式来将各种知识点串联起来，可以将知识从应用到理解又能提升一个层次。这也是知识串联的一个巨大好处。
后续
有的朋友看到这里还是会有疑问，比如我不认识什么学长学姐，没办法走内推渠道；我不知道项目难点如何发现和深入；我不知道如何将知识串联起来等等问题。我会根据这个疑问线，一点点深入，直到这棵知识树丰满起来。
接下来我会先开启一个知识串联系列，帮助自己和有机会看到本文章的同学，对知识进行高效串联和记忆。我会从本文提到的线程池case作为切入点，敬请期待。
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