面试最高频问题:你有什么想问我的吗?

见字如面,我是军哥!

当面试官问你,你有什么问题想问我?

这就意味面试已经快到尾声了,但是这对于面试者是最关键的反问环节了。

你千万不要轻易忽视,我有多次面试都中表现一般但是最后问了个好问题,面试官果断给 offer。

好了,那我们开始今天的主题吧,以两个关键问题开始:

1、面试官让你提问的本质是什么?

我做过多年的面试官,面试进千人,这个时候,对求职者提这个问题。

其实就三种情况:第一种就客气型,让你提个问题然后打发人走,第二种对你比较感兴趣,最后一种是摇摆不定,再多聊一会。

那么,怎么判断,面试官是对你感兴趣呢,你可以观察一下他的表情,比如比较满意笑容可掬,说话态度也变得温柔了,那大概率对你有意向的。

如果面试官对你摇摆不定,那接下来就是提一个好问题来提升拿到 offer 的概率,我们继续下面这个问题哈。

2、你应该提什么样的问题?

很多朋友到了了这个反问环节,很多人直接回答我没有问题,殊不知你可能错过了一次拿 offer 的机会。

其实,要想提出好的问题,但是请提前做好工作,了解这家公司的行业和业务和产品,技术或产品团队规模,技术栈等等。

那么,你可以提一个技术栈相关的问题,比如公司的技术栈是什么?目前有遇到什么技术难题/瓶颈么?如果我能加入,您最希望我前 3 个月解决哪 1 个具体难题?

还比如问,公司技术和产品配比是多少,大概什么规模?通过这个问题,你可以了解公司人员规模多大,对技术重视程度如何?

还可以问,贵团队最近半年最优秀的新人做对了什么,让您觉得他特别值得留?

我还有一个必杀问题可以提升你拿到 offer 的概率,就是你问这个岗位对候选人的要求是啥?也就是需要什么行业经验,多强的技术能力,还包括其他技能,然后尽量把那些要求往你目前具备的能力上靠。

举一个例子,比如对方需要你有高并发业务经验,而你之前的项目经验确实没有,那么你可以把你认为的高并发项目经验的本质,比如缓存、消息、异步这三大绝招怎么具体使用多展开说说,说不定你马上就收获一枚 offer!我之前就是用了这个方法拿了不少 offer ,分享给你!

以上,供你参考~

回见~若觉得不错,请点赞或分享,分享给你身边需要的朋友们~

关于我:一个 IT 从业 20 年的互联网老兵,1 号店架构师/前饿了么/贝壳找房技术总监,我叫程军,百度可查,目前一人企业,自由职业者,全网粉丝 20 万 +。

一个灵魂非常有趣的人~

需要付费修改简历或者 1 对 1 陪跑请联系我。


更多精彩,关注我公号,一起学习、成长

<think>嗯,用户问的是关于JVM调优的模拟面试问题,需要详细展开讲讲。首先,我得回顾一下之前用户的历史对话。之前他们问过关于栈溢出和内存错误的场景,所以可能对JVM的内存结构和调优有一定的了解基础。现在用户想要模拟面试回答,所以需要结构清晰,内容全面,同时结合实际例子,让回答更有说服力。 首先,我应该明确JVM调优的主要方面,比如内存模型、垃圾回收、参数配置、工具使用等。用户可能希望听到具体的调优步骤和实际案例,比如如何解决OOM问题,或者如何优化GC停顿时间。同时,要考虑到不同场景下的调优策略,比如高并发服务和大数据处理的区别。 然后,我需要组织回答的结构。通常面试中会先概述JVM调优的重要性和目标,再分点详细讲解各个调优方向,最后举一个实际案例,这样结构清晰,容易理解。同时,加入一些诊断工具和监控方法,比如jstat、VisualVM、Arthas等,展示实际操作能力。 还要注意用户可能的深层需求,他们可能想知道如何在实际工作中应用这些调优技巧,而不仅仅是理论知识。因此,结合实际案例,比如之前提到的优惠券服务中的线程池配置和栈大小调整,能让回答更具体。此外,强调调优是一个逐步迭代的过程,需要监控和测试,避免一次性调整过多参数。 可能还需要提到常见的JVM参数,如-Xmx、-Xms、-Xss,以及不同垃圾回收器的选择,比如G1和ZGC的适用场景。同时,解释如何分析GC日志,使用工具进行堆转储分析,这些都能展示深入的理解。 最后,确保回答语言口语化,避免过于技术化的术语,但又要准确。检查是否有遗漏的重要点,比如JIT编译优化、内存泄漏的排查方法等,确保覆盖常见的调优方向。总结时强调调优的目标是平衡性能、吞吐量和延迟,根据具体业务需求进行调整,而不是一味追求极限参数。</think>好的,我来模拟一个关于 JVM 调优的高频面试问题回答,结合实战场景和调优思路: --- ### **面试问题:你会 JVM 调优吗?展开讲讲** #### **1. 理解调优本质** 「JVM 调优不是玄学,本质是在资源(CPU/内存)、吞吐量(Throughput)、延迟(Latency)三者间寻找平衡。调优前要明确业务类型:是高并发 Web 服务?还是大数据批处理?不同场景调优方向不同。」 #### **2. 调优核心方向** **(1)内存模型调优** ```bash # 关键参数示例 -Xmx4g -Xms4g # 堆最大/初始内存(避免动态扩容抖动) -XX:MaxMetaspaceSize=512m # 元空间上限(防反射滥用导致 metaspace OOM) -Xmn2g # 新生代大小(G1 不建议单独设置) -XX:SurvivorRatio=8 # Eden 与 Survivor 区比例 ``` **(2)GC 策略选择** ```bash # 吞吐量优先(后台计算型) -XX:+UseParallelGC -XX:+UseParallelOldGC # 低延迟优先(Web 服务) -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 # 超大堆场景(16G+) -XX:+UseZGC -Xmx64g # JDK11+ 支持 ``` **(3)线程/栈优化** ```bash -Xss256k # 默认 1MB,高并发服务建议降低 -XX:CICompilerCount=4 # JIT 编译线程数(根据 CPU 核数调整) ``` #### **3. 实战调优案例** **场景**:某电商促销服务频繁 Full GC,接口 99 分位延迟超过 2 秒 **排查步骤**: 1. **症状分析**: ```bash jstat -gcutil <pid> 1000 # 发现 Old Gen 5 分钟涨 90% ``` 2. **内存快照**: ```bash # 触发堆转储 jmap -dump:live,format=b,file=heap.hprof <pid> # 或用 MAT 分析发现:10 万个未关闭的 XML 解析器对象 ``` 3. **根因定位**: ```java // 漏洞代码:SAXParser 未关闭导致 DOM 对象堆积 public void parseXML(File file) { SAXParser parser = factory.newSAXParser(); // 未释放 parser.parse(file, handler); } ``` 4. **解决方案**: - 修复资源泄漏 - 调整 GC 参数: ```bash -XX:+UseG1GC -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 # 降低混合 GC 触发阈值 -XX:G1HeapRegionSize=16m # 大对象专用区域 ``` #### **4. 进阶调优工具** - **诊断三板斧**: ```bash # 实时监控 jcmd <pid> VM.native_memory summary # 原生内存追踪(NMT) arthas profiler start --event cpu # 火焰图定位热点代码 # GC 日志分析 -Xlog:gc*,gc+age=debug:file=gc.log # JDK9+ 统一日志 ``` - **生产环境技巧**: - 使用 **-XX:+AlwaysPreTouch** 预分配内存避免页错误 - 禁用偏向锁(高竞争场景):`-XX:-UseBiasedLocking` - 设置 **-XX:ErrorFile=/var/log/hs_err_pid%p.log` 捕获崩溃日志 #### **5. 调优误区** ❌ 盲目设置 `-Xmx=机器物理内存的 80%`(未考虑 Off-Heap 内存) ❌ 过早优化(应先确保代码无性能问题) ❌ 追求「零 Full GC」(合理 Full GC 是正常现象) #### **6. 高频追问准备** 「如果遇到 CPU 飙高但 GC 正常的场景,您会如何排查?」 👉 回答示例: 1. `top -Hp <pid>` 找高 CPU 线程 2. `printf "%x" <tid>` 转换线程 ID 为 16 进制 3. `jstack <pid> | grep -A20 <nid>` 查看线程栈 4. 常见原因:死循环、锁竞争、正则回溯等 --- ### **总结回答亮点** 1️⃣ 区分场景(吞吐量 vs 延迟敏感) 2️⃣ 展示完整的「问题定位→分析→解决」闭环 3️⃣ 结合工具链使用经验(jcmd/arthas/NMT) 4️⃣ 强调调优是**持续过程**(需配合监控系统如 Prometheus + Grafana) 是否需要我针对某个调优场景(如内存泄漏/OOM)展开更具体的分析? 😊
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值