由于一些不便透露的原因,平时分查询功能暂时下线了。
本站将会推出一个新功能,实时成绩查询功能,即在新的考试成绩公布时通过邮件等形式进行通知,免去不断刷新成绩的烦恼。如果对该功能有什么建议,欢迎大家留言评论。
下午收到了腾讯北极光工作室的面试邀请,晚上进行面试。
面试记录
- 面试老师介绍了自己的团队,然后?问我 玩不玩游戏?
不玩,我更喜欢鼓捣些有趣的小玩意。(然后带跑了节奏)最近在研究GitHub的GitHub Actions - 这应该属于一个CI/CP的工具。你觉得它的技术难点主要在哪呢?
我觉得这个工具其实挺方便的,对于我而言可能阅读文档相对比较难。 - 你们说一下它的技术原理吗?
我最近在做一个Spring Boot的项目。在提交的时候,它会先使用gradlew bootjar进行打包,然后使用SFTP协议传输到我的服务器,最后使用SSH协议执行jar包,完成部署。 - 揣测一下它是怎么实现提交时构建版本的?
我猜测是一个触发器的机制,在提交版本时进行处理。 - 如果让你来做,怎么让Git来调用我的编译服务?
这是GitHub提供的服务。GitHub会启动一个docker容器来进行构建操作。 - 编译时的环境部署信息怎么输入?
使用GitHub的secret,将TOKEN和RSA的私钥上传。在yml配置文件中进行调用。 - 考虑极端情况,让我做这样一个系统,在用户量比较大的时候,怎么来分配资源?
在收到请求时,挑选一台空闲的服务器进行运行。 - 我说的是资源管理的问题,假设我只能起100个
docker容器,但是有一千个人要用,该怎么分配?
做一个FIFO的队列,先来先服务。 - 那如果我要对资源进行限制,不能让一个人占用过多的资源呢?
给每个人分配时间片,时间片用完了换人。 - 如果时间片当前不在用,不是就浪费了嘛?
大家轮流用,不存在时间片空闲的情况。 - 如果人数是动态变化的呢?
如果有新的请求,就把它放到最空闲的服务器。因为时间随机分布,可以让每台服务器尽量忙碌。 - 在资源不够时该怎么协调资源,该怎么做呢?
那就将I/O密集型和CPU密集型的任务并在一起做,这样可以吗? - 怎么讲这些方法组合起来呢?
那就在收到请求时将他们放到一个FIFO的队列里,如果有服务器是空闲的,就从队列取出一个服务,为其分配时间片。在时间片用完之后,将其移入队尾。 - 每个任务都要分配相同的时间片吗?
我觉得是的,如果想要做到公平,就要给每个任务分配相同的时间片,大概十分钟那样。 - 你是计算机专业的对嘛?你们学过操作系统吗?
学过 - 操作系统里进程和线程调度的算法有哪些?
FIFO,最短时间,最高响应比,时间片轮转 - 那你想一下这个case,在操作系统里怎么实现是最合理的?
我觉得是一个带优先级的优先队列,让优先级高的进程先进性工作 - 那怎么进行调度呢?
比如一个优先级高的进程进入,就让其抢占原有的进程。 - 那原有的进程呢?
将其挂起?那应该让之前的进程先做完,然后让新的服务执行。 - 我注意到你提到了使用
.NET CORE完成了一个井字棋游戏,可以介绍一下吗?
这是一个前后端分离的桌面应用,后端用的是ASP .Net Core - 前端呢?
用的是WinForm - 这个游戏的规则怎么样?
在一个三乘三的棋盘上,黑白双方轮流下棋,如果一方获得了连续的三颗棋子,就获得胜利。 - 那你有遇到过什么技术难点吗?
开始时我使用了同步的网络请求,这样在请求的时候会导致主线程被挂起,让用户认为游戏卡死了。后来我使用了异步的网络请求,提高了用户体验。 - 会延迟多久
大概两三百毫秒 - 这个服务器在哪?
在上海的阿里云,但是我的数据库不在上海,所以延迟会比较久。 - 为什么ping命令30-40毫秒,为什么操作延迟会到200到300毫秒?
首先是TCP握手和SSL握手消耗的时间,然后要连接数据库。 - 那你觉得可以怎么优化呢?
使用连接池加速数据库连接,使用WebSocket进行网络请求 - 怎么获取对方下棋的结果?
每隔一段时间向服务器请求,进行轮询。现在我应该会用WebSocket来进行实现。 - 可以实现多少人同时对战
我觉得瓶颈应该在数据库的并发上 - 如果需要改呢?
讲棋局信息存储在内存中。 - 如果服务器
down了呢?
游戏数据会丢失。那局游戏就没了。 - 连接还在吗?
session会作废,连接应该也没了 - 为什么会作废呢?
原理不是非常了解。 - 那怎么实现重连呢?
使用token机制,重新验证登录状态。 - 那怎么实现数据的保存呢?
我认为存在前端是不合理的,因为前端是不安全的,所以应该存放在后端。我觉得可以使用类似于radis的服务。 - 那你有用过redis吗?
了解过,但是没在项目里用过。 - 我对你项目的情况大概了解了。你现在倾向于读研还是工作呢?
倾向于工作,因为非专业课不占优势。 - 你现在学了那些专业课
计算机网络,数据库,组成原理和操作系统 - 那TCP和UDP有什么区别
TCP面向连接,URP面向无连接。TCP提供可靠传输,UDP不能提供可靠传输。TCP的延迟比UDP大。 - 为什么TCP的延迟大?
需要发送ACK报文,UDP不需要。 - TCP发包需要每发一个包,就接受一个ACK吗?
不一定,可以数个包进行一次ACK。 - TCP是怎么实现这样的呢?
是一个滑动窗口的机制。 - 如果报文丢失呢?
接收方就不会发送ACK报文,发送方会进行超时重传。 - 那后面没有丢失的报文呢?
会被丢弃,等待重传。 - 那为什么会被丢到呢?
(不是很清楚呢,有点忘了) - 栈内存和堆内存的区别
new方法动态生成的对象会被放到堆里,使用类似int a=5这样生成的变量会被放到栈里。 - 那class可以被放到栈里吗?
如果static的可能可以?不了解。 - JVM实现了GC的机制,那GC什么时候会失效呢?
循环依赖? - 那怎么检查和解除呢?
类似于操作系统里解除死锁的算法? - 那对象怎么检查呢?
查引用的列表,找有没有他自己? - 那这是深度优先还是广度优先呢?
我觉得是深度优先。我对这块了解不深 - 那你有什么想问的呢?
你们是一个做游戏的部门,那后端应该是基于C++的,而我现在的开发大多基于Java,那应该怎么学习C++的后端开发比较好呢? - 我觉得应该从项目入手,做项目来进行学习。
- 你还有什么想问的吗?
没有了 辛苦了
你也辛苦了面试总结
待完善
什么是 GitHub Actions
GitHub Actions是GitHub提供的一个持续集成,持续部署工具。您可以直接在 GitHub 仓库中通过 GitHub Actions 创建自定义持续集成 (CI) 和持续部署 (CD) 工作流程。
如何使用 GitHub Actions
在git项目中开启Actions功能
打开GitHub项目的主页,找到这个按钮,点击,即可进入Actions页面。
选择一个合适的配置文件,将其加入你的项目中,即完成了持续集成的配置工作。
配置文件的样例
这是一个配置文件的样例。使用该配置文件,可以用于gradle构建的Spring Boot项目。在项目进行更新时,自动生成Spring Boot的jar文件,并发布release。
# This workflow will build a Java project with Gradle
# For more information see: https://help.github.com/actions/language-and-framework-guides/building-and-testing-java-with-gradle
name: Java CI with Gradle
on:
push:
branches: [ master ]
pull_request:
branches: [ master ]
jobs:
build:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v2
- name: Set up JDK 11
uses: actions/setup-java@v1
with:
java-version: 11
- name: Modify gradle config file
run: |
sed -e '/maven.aliyun.com/d' build.gradle >> build.gradle.1
sed -e '/maven.aliyun.com/d' settings.gradle >> settings.gradle.1
mv build.gradle.1 build.gradle
mv settings.gradle.1 settings.gradle
- name: Grant execute permission for gradlew
run: chmod +x gradlew
- name: Build with Gradle
run: ./gradlew bootjar
- name: Get Release Info
id: get_info
run: |
VERSION=`grep version build.gradle | grep '=' | grep -Eo \'.*\' | grep -Eo '[a-z|A-Z|0-9|.|_]*'`
NAME=`grep "rootProject.name" settings.gradle | grep -Eo \'.*\' | grep -Eo '[a-z|A-Z|0-9|.|_]*'`
FILE_PATH="./build/libs/"$NAME"-"$VERSION".jar"
FILE_NAME=$NAME"-"$VERSION".jar"
VERSION=$VERSION.`git rev-parse --short HEAD`
echo ::set-output name=file_path::$FILE_PATH
echo ::set-output name=file_name::$FILE_NAME
echo ::set-output name=version::$VERSION
- name: Create Release
id: create_release
uses: actions/create-release@master
env:
GITHUB_TOKEN: ${{secrets.TOKEN}}
with:
tag_name: Release_${{steps.get_info.outputs.version}}
release_name: Release of version ${{steps.get_info.outputs.version}}
draft: false # 是否是草稿
prerelease: false # 是否是预发布
- name: Upload Release Asset
id: upload-release-asset
uses: actions/upload-release-asset@master
env:
GITHUB_TOKEN: ${{secrets.TOKEN}}
with:
upload_url: ${{steps.create_release.outputs.upload_url}}
asset_path: ${{steps.get_info.outputs.file_path}}
asset_name: ${{steps.get_info.outputs.file_name}}
asset_content_type: application/java-archive
- name: rename file
run: |
mv ./build/libs/${{steps.get_info.outputs.file_name}} ./build/libs/${{steps.get_info.outputs.file_name}}.`git rev-parse --short HEAD`
- name: deploy file
uses: wlixcc/SFTP-Deploy-Action@v1.0
with:
username: 'server_runner'
server: 'huhaorui.com'
ssh_private_key: ${{ secrets.SSH_PRIVATE_KEY }}
local_path: './build/libs/*'
remote_path: '/www/wwwroot/fridge.huhaorui.com'
args: '-o ConnectTimeout=5'
- name: restart server
run: |
mkdir ~/.ssh
ssh-keyscan huhaorui.com >> ~/.ssh/known_hosts
echo "${{ secrets.SSH_PRIVATE_KEY }}" >> ~/.ssh/id_rsa
chmod 600 ~/.ssh/id_rsa
ssh 'server_runner@huhaorui.com' "kill -9 \`ps -x | grep fridge_server | sed -n '1p' | grep -Eo [0-9]{4}[0-9]+\`"
ssh 'server_runner@huhaorui.com' "nohup java -jar /www/wwwroot/fridge.huhaorui.com/${{steps.get_info.outputs.file_name}}.`git rev-parse --short HEAD` >/dev/null 2>&1 &"如何写一个配置文件
通过研究上面的配置,可以发现,我们可以在配置中使用已有的action,如actions/upload-release-asset@master,也可以自己编写bash脚本,用于实现特定的功能。
更多使用方法可以参阅GitHub提供的文档。
什么是Stream API
关于stream,IBM对其有一个概括。链接
Stream 作为 Java 8 的一大亮点,它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念。它也不同于 StAX 对 XML 解析的 Stream,也不是 Amazon Kinesis 对大数据实时处理的 Stream。Java 8 中的 Stream 是对集合(Collection)对象功能的增强,它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作(aggregate operation),或者大批量数据操作 (bulk data operation)。Stream API 借助于同样新出现的 Lambda 表达式,极大的提高编程效率和程序可读性。同时它提供串行和并行两种模式进行汇聚操作,并发模式能够充分利用多核处理器的优势,使用 fork/join 并行方式来拆分任务和加速处理过程。通常编写并行代码很难而且容易出错, 但使用 Stream API 无需编写一行多线程的代码,就可以很方便地写出高性能的并发程序。所以说,Java 8 中首次出现的 java.util.stream 是一个函数式语言+多核时代综合影响的产物。
怎么使用stream API
获得一个stream对象
对于实现了List接口的对象,获取stream非常简单。
List<Integer> nums = new ArrayList<>();
Stream<Integer> stream = nums.stream();调用List的stream()方法,即可得到一个Stream对象。
而对于int[]一类的数组,获取stream也不是很困难。
int[] nums = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
IntStream stream = Arrays.stream(nums);由于Java的基本数据类型导致的问题,此处的stream不再为Stream<T>类型(毕竟int并不是对象),而是一个所谓的IntStream,不过这并不影响其的使用。要获得Stream<Integer>类型的stream,我们只需要将数组更换为Integer[]类型。
Integer[] nums = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
Stream<Integer> stream = Arrays.stream(nums);stream有什么用?
获得了一个stream对象之后,我们就可以开始利用它。
求数组长度
最简单的,调用stream.count()方法,即可获得数组的长度。
Integer[] nums = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
Stream<Integer> stream = Arrays.stream(nums);
long size = Arrays.stream(nums).count();
//上下两行代码等价
size = nums.length;有人可能会说,就这?这只是stream最简单的使用,接着来些好玩的例子。
统计不及格学生的学号
Map<String, Integer> score = new HashMap<>();
score.put("201806061100", 95);
score.put("201806061101", 75);
score.put("201806061102", 53);
score.put("201806061103", 54);
score.put("201806061104", 77);
score.keySet().stream()
.filter(key -> score.get(key) < 60)
.forEach(key -> System.out.println(key));该例子使用了stream的filter方法,其中使用了一个lambda表达式,传入一个key,返回key所对应的value是否小于60。这个filter会返回所有成绩低于60分的学生的学号。
接下来,使用了forEach方法,继续利用lambda表达式,将这些学号依次输出。
将stream转回List
List<String> blame = score.keySet().stream()
.filter(key -> score.get(key) < 60)
.collect(Collectors.toList());使用collect方法,指定转换方式为toList,即可将其转回List<String>
对值进行额外的处理
score.keySet().stream()
.filter(key -> score.get(key) < 60)
.map(key -> key.substring(8))
.forEach(key->System.out.println(key));在这里,我们使用了一个新方法 map,可以将其解释为映射。.map(key -> key.substring(8)),会返回一个新的stream对象,其中的每一项都执行了 .substring(8)的操作。
排序
Map<String, Integer> score = new HashMap<>();
score.put("201806061100", 95);
score.put("201806061101", 75);
score.put("201806061102", 53);
score.put("201806061103", 54);
score.put("201806061104", 77);
score.keySet().stream()
.sorted((k1, k2) -> score.get(k2) - score.get(k1))
.forEach(key -> System.out.println(key));使用 sorted方法,并在其中实现一个比较器,即可完成按照成绩从高到低的顺序进行排序。
更多有趣的方法
有关stream的方法还有很多,读者可自行进入Java的文档进行了解,本文不再进行介绍。
引言
一直以来,Java有一个为人所不满的缺点:啰嗦。有些简单的东西,可能需要撰写更多代码才能完成。
幸好,Java为我们推出了很多新功能,来解决其中的问题。本文主要想介绍Java8的lambda表达式。
lambda
之前的版本
先来看这么一串代码
String[] name = {"Mike", "Tom", "Jerry", "Potty", "Moggy"};
Arrays.sort(name, new Comparator<String>() {
@Override
public int compare(String o1, String o2) {
return o1.compareTo(o2);
}
});有五个小朋友,他们有不同的名字。我们希望按照字母的顺序为其排序。按照Java7的写法,我们需要完成一个Comparator接口,并实现其中的compare方法。以完成排序。
使用lambda的写法
使用IDEA的朋友们可能发现,之前的代码被标为了黄色。IDEA会将你的代码改成这样
Arrays.sort(name, (o1, o2) -> o1.compareTo(o2));原本的compare函数消失了,变成了 (o1, o2) -> o1.compareTo(o2)。这是怎么回事呢?
什么是lambda
其实这就是lambda表达式,Lambda 允许把函数作为一个方法的参数(函数作为参数传递进方法中)。使用 Lambda 表达式可以使代码变的更加简洁紧凑。(o1, o2) -> o1.compareTo(o2)意为,传入了o1,o2两个参数,将 o1.compareTo(o2) 的值作为返回值。简单的语法就完成了原本五六行代码的工作量。
还能更简单吗?
能!如果使用Java8的另外一个特性,方法引用,撰写的代码量会更少。有关方法引用的使用,我会在之后的文章里进行介绍。
lambda的更多示例
启动子线程
new Thread(() -> System.out.println("Hello World")).start();等价于
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("Hello World");
}
}).start();显而易见,使用lambda语句,可以使代码更为简洁。