字节跳动急招 —— 广告系统存储架构研发工程师

该职位主要负责广告架构中的存储技术研发,包括Redis、KV存储和图数据库等,涉及技术规划、设计与稳定性保障。要求熟悉C++/Java,具备多线程、网络编程和分布式开发经验,熟悉分布式存储和计算,并有独立解决问题的能力。优先考虑有推荐/广告业务背景、开源社区贡献者及熟悉一致性协议的人才。

职位描述【北京】

1. 负责广告架构中涉及的存储需求(如Redis/KV存储/图数据库等方向),包括技术演进规划、设计与研发、稳定性保障;

2. 需要熟悉广告架构的业务,并对存储系统有较深的理解,从而针对特定业务场景给出合适的存储解决方案。

职位要求

1. 熟悉 C++/ Java 程序开发(至少一种),追求高品质代码,注重代码的工程质量;

2. Linux 系统知识扎实,熟悉任意一种语言的多线程、网络编程、分布式开发;

3. 熟练掌握分布式存储、计算的关键技术并有实战经验;

4. 善于独立思考,能够主动发现问题,有系统化的问题分析能力和解决问题能力;

5. 对未知领域有一定的学习、探索和研究能力;

具备以下条件之一者优先:

1. 有推荐/广告相关业务经历优先;

2. 开源社区活跃贡献者优先;

3. 熟悉 Paxos、Raft 等一致性协议者优先;

4.熟悉 Memcache、Redis、Codis、Leveldb/Rocksdb、Cassandra、HBase, TiDB, CockroachDB, ClickHouse, ScyllaDB, etcd 等,阅读过相关的代码实现,有相关开源项目的代码贡献优先;

未来收益

1. 近距离接触业界最复杂的广告业务领域架构

2. 全身心投入业界最先进的在线离线存储系统开发

3. 和众多优秀的小伙伴们一起见证业界最前沿的深度学习实践

### 字节跳动与阿里巴巴在服务器运维方面的最佳实践对比 #### 阿里巴巴的服务器运维能力 阿里巴巴的服务器运维发展历程清晰地展示了从脚本时代到工具时代的转变,最终全面拥抱 **DevOps** 理念的过程[^1]。早期依赖于大量手动编写的脚本来完成日常运维操作,在业务规模迅速扩大的背景下,这种方式变得不可持续。随后,阿里巴巴逐步引入专业的运维工具来提升效率,并通过组建专门的工具团队保障这些工具的质量。 进入更高级别的发展阶段后,阿里巴巴将传统的应用运维团队拆分并融入各个具体的业务开发小组之中,从而实现了开发人员和运维人员之间的紧密协作。这种模式不仅提高了系统的稳定性和响应速度,也显著降低了运营成本。此外,阿里巴巴还积极采用自动化部署、监控以及日志管理等技术手段进一步优化整个生命周期内的 IT 资产管理流程。 #### 字节跳动的服务器运维特点 虽然具体细节可能不如阿里巴巴那样公开透明,但从已知的信息来看,字节跳动同样高度重视高效能的数据处理能力和灵活可扩展的基础架构支持。例如在其 Java 大数据工程师聘题目中提到过 HBase 的 LRU 缓存机制实现方式——利用 `ConcurrentHashMap` 来跟踪存储单元(Block),并通过键值查找快速定位所需资源[^4]。这表明字节跳动内部对于大规模分布式环境下的性能调优有着深刻理解,并且已经积累了相当丰富的实践经验。 另外值得注意的是,尽管两家公司在技术和文化背景上存在差异,但它们都倾向于采纳现代化的最佳做法比如微服务治理框架Kubernetes容器编排平台等等;同时也会基于各自特定需求定制解决方案以满足快速增长的企业级应用场景的要求。 #### 对比分析 两者之间最大的区别或许在于组织结构设计上的不同选择:阿里巴巴选择了彻底打破原有边界让研发测试甚至产品规划都能参与到基础设置维护工作中去形成真正的跨职能合作生态链路;而相比之下我们尚无确切证据显示字节跳动采取完全相同的策略不过考虑到行业趋势加上他们本身强大的技术创新驱动力推测应该也有类似的倾向只是表现形式会有所调整适应自身的特色而已。 综上所述无论是哪一方都在不断探索如何更好地服务于日益复杂的互联网生态系统并且取得了令人瞩目的成就未来值得继续关注两家企业在此领域的最新动态和技术突破方向! ```python # 示例代码展示简单的并发哈希表使用方法 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed import threading class LRUCacheExample: def __init__(self): self.cache = {} self.lock = threading.Lock() def put(self, key, value): with self.lock: if len(self.cache) >= 5: # 假设最大容量为5 first_key = next(iter(self.cache)) del self.cache[first_key] self.cache[key] = value def get(self, key): with self.lock: return self.cache.get(key) def worker(cache_instance, operation_type, key=None, value=None): if operation_type == 'put': cache_instance.put(key, value) elif operation_type == 'get' and key is not None: result = cache_instance.get(key) print(f"Got {result} for key {key}") if __name__ == "__main__": example_cache = LRUCacheExample() futures = [] with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor: futures.append(executor.submit(worker, example_cache, 'put', 'a', 1)) futures.append(executor.submit(worker, example_cache, 'put', 'b', 2)) futures.append(executor.submit(worker, example_cache, 'get', 'a')) for future in as_completed(futures): try: future.result() except Exception as exc: print('Exception:', exc) ```
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