1、簡單做一下自我介紹把，爲什麼這麼快就想換工作。簡單說下你簡歷中的項目。
2、看你在項目中用了redis，我們先聊聊redis吧，常用的數據結構有哪幾種，在你的項目中用過哪幾種，以及在業務中使用的場景，redis的hash怎麼實現的，rehash過程講一下和JavaHashMap的rehash有什麼區別？
redis cluster有沒有了解過，怎麼做到高可用的？
3redis集羣和哨兵機制有什麼區別？redis的持久化機制瞭解嗎？你們在項目中是怎麼做持久化的？遇到過redis的hotkey嗎？怎麼處理的？
4redis是單線程的嗎？單線程爲什麼還這麼快？講一講redis的內存模型？
5.我看你還用了RabbitMQ，簡單說一下RabbitMQ的工作原理？如何保證消息的順序執行？Kafka瞭解嗎？和RabbitMQ有什麼區別？你爲啥不用kafka來做，當時怎麼考慮的？
6、我看你簡歷裏說熟悉計算機網絡，來聊一聊計算機網絡吧。了不瞭解tcp/udp，簡單說下兩者的區別？tcp爲什麼要三次握手和四次揮手？兩次握手可以不？會有什麼問題？
tcp怎麼保證有序傳輸的，講下tcp的快速重傳和擁塞機制，知不知道time_wait狀態，這個狀態出現在什麼地方，有什麼用？
7、http與https有啥區別？https是怎麼做到安全的？
8、有沒有了解過協程？說下協程和線程的區別？用過哪些linux命令？如查看內存使用、網絡情況？
9、你瞭解哪些設計模式啊。挑一個熟悉的講講？（除了單例模式）在項目中有用過設計模式嗎？講講你怎麼用的？簡單說一下適配器模式和裝飾器模式？
10、你們數據庫有沒有用到分庫分表，怎麼做的？分庫分表以後全局id怎麼生成的？
11、索引的常見實現方式有哪些，有哪些區別?MySQL的存儲引擎有哪些，有哪些區別？InnoDB使用的是什麼方式實現索引，怎麼實現的？說下聚簇索引和非聚簇索引的區別？
12、看你簡歷提到了raft算法，講下raft算法的基本流程？raft算法裏面如果出現腦裂怎麼處理？有沒有了解過paxos和zookeeper的zab算法，他們之前有啥區別？
13、聊聊java基礎吧，如果我是想一個人的姓名一樣就認爲他們equal，能現場寫下我們怎麼重寫equals嗎？如果兩個對象，一個是cat，一個是dog，我們認爲他們的name屬性一樣就一樣，怎麼重寫equals
14，還有點時間，寫個題吧
leetcode406. 根據身高重建隊列
假設有打亂順序的一羣人站成一個隊列。 每個人由一個整數對(h, k)表示，其中h是這個人的身高，k是排在這個人前面且身高大於或等於h的人數。 編寫一個算法來重建這個隊列。
注意：
總人數少於1100人。
示例
輸入:
[[7,0], [4,4], [7,1], [5,0], [6,1], [5,2]]
輸出:
[[5,0], [7,0], [5,2], [6,1], [4,4], [7,1]]
一：看你在項目中用了redis，我們先聊聊redis吧，常用的數據結構有哪幾種，在你的項目中用過哪幾種，以及在業務中使用的場景，redis的hash怎麼實現的，rehash過程講一下和JavaHashMap的rehash有什麼區別？redis cluster有沒有了解過，怎麼做到高可用的？
（1）常用的數據結構：
字符串（String），散列/哈希（hash），列表（list），無序集合類型（set），有序集合類型（sorted set）
（2）Redis的hash 實現：
Redis散列/哈希是鍵值對的集合。Redis散列/哈希是字符串字段和字符串值之間的映射，但字段值只能是字符串，不支持其他類型。因此，他們用於表示對象。應用場景：存儲用戶的基本信息，等等、
（3）redis cluster：
redis最開始使用主從模式做集羣，若master宕機需要手動配置slave轉爲master；後來爲了高可用提出來哨兵模式，該模式下有一個哨兵監視master和slave，若master宕機可自動將slave轉爲master，但它也有一個問題，就是不能動態擴充；所以在3.x提出cluster集羣模式。
Redis-Cluster採用無中心結構，每個節點保存數據和整個集羣狀態,每個節點都和其他所有節點連接。
其結構特點：
1、所有的redis節點彼此互聯(PING-PONG機制),內部使用二進制協議優化傳輸速度和帶寬。
2、節點的fail是通過集羣中超過半數的節點檢測失效時才生效。
3、客戶端與redis節點直連,不需要中間proxy層.客戶端不需要連接集羣所有節點,連接集羣中任何一個可用節點即可。
4、redis-cluster把所有的物理節點映射到[0-16383]slot上（不一定是平均分配）,cluster 負責維護node<->slot<->value。
5、Redis集羣預分好16384個桶，當需要在 Redis 集羣中放置一個 key-value 時，根據 CRC16(key) mod 16384的值，決定將一個key放到哪個桶中。
二.redis集羣和哨兵機制有什麼區別？redis的持久化機制瞭解嗎？你們在項目中是怎麼做持久化的？遇到過redis的hotkey嗎？怎麼處理的？
（1）redis集羣和哨兵機制有什麼區別？
談到Redis服務器的高可用，如何保證備份的機器是原始服務器的完整備份呢？這時候就需要哨兵和複製。
哨兵(Sentinel)：可以管理多個Redis服務器，它提供了監控，提醒以及自動的故障轉移的功能。
複製(Replication)：則是負責讓一個Redis服務器可以配備多個備份的服務器。
Redis正是利用這兩個功能來保證Redis的高可用。
哨兵是Redis集羣架構中非常重要的一個組件，哨兵的出現主要是解決了主從複製出現故障時需要人爲干預的問題。
Redis哨兵主要功能
（1）集羣監控：負責監控Redis master和slave進程是否正常工作
（2）消息通知：如果某個Redis實例有故障，那麼哨兵負責發送消息作爲報警通知給管理員
（3）故障轉移：如果master node掛掉了，會自動轉移到slave node上
（4）配置中心：如果故障轉移發生了，通知client客戶端新的master地址
Redis哨兵的高可用
原理：當主節點出現故障時，由Redis Sentinel自動完成故障發現和轉移，並通知應用方，實現高可用性。
1.哨兵機制建立了多個哨兵節點(進程)，共同監控數據節點的運行狀況。
2.同時哨兵節點之間也互相通信，交換對主從節點的監控狀況。
3.每隔1秒每個哨兵會向整個集羣：Master主服務器+Slave從服務器+其他Sentinel（哨兵）進程，發送一次ping命令做一次心跳檢測。
這個就是哨兵用來判斷節點是否正常的重要依據，涉及兩個新的概念：主觀下線和客觀下線。
1. 主觀下線：一個哨兵節點判定主節點down掉是主觀下線。
2.客觀下線：只有半數哨兵節點都主觀判定主節點down掉，此時多個哨兵節點交換主觀判定結果，纔會判定主節點客觀下線。
原理：基本上哪個哨兵節點最先判斷出這個主節點客觀下線，就會在各個哨兵節點中發起投票機制Raft算法（選舉算法），最終被投爲領導者的哨兵節點完成主從自動化切換的過程。
Redis 複製
Redis爲了解決單點數據庫問題，會把數據複製多個副本部署到其他節點上，通過複製，實現Redis的高可用性，實現對數據的冗餘備份，保證數據和服務的高度可靠性。
1.數據複製原理（執行步驟）
①從數據庫向主數據庫發送sync(數據同步)命令。
②主數據庫接收同步命令後，會保存快照，創建一個RDB文件。
③當主數據庫執行完保持快照後，會向從數據庫發送RDB文件，而從數據庫會接收並載入該文件。
④主數據庫將緩衝區的所有寫命令發給從服務器執行。
⑤以上處理完之後，之後主數據庫每執行一個寫命令，都會將被執行的寫命令發送給從數據庫。
注意：在Redis2.8之後，主從斷開重連後會根據斷開之前最新的命令偏移量進行增量複製
Redis 主從複製、哨兵和集羣這三個有什麼區別
主從複製是爲了數據備份，哨兵是爲了高可用，Redis主服務器掛了哨兵可以切換，集羣則是因爲單實例能力有限，搞多個分散壓力，簡短總結如下：
主從模式：備份數據、負載均衡，一個Master可以有多個Slaves。
sentinel發現master掛了後，就會從slave中重新選舉一個master。
cluster是爲了解決單機Redis容量有限的問題，將數據按一定的規則分配到多臺機器。
sentinel着眼於高可用，Cluster提高併發量。
1.主從模式：讀寫分離，備份，一個Master可以有多個Slaves。
2.哨兵sentinel：監控，自動轉移，哨兵發現主服務器掛了後，就會從slave中重新選舉一個主服務器。
3.集羣：爲了解決單機Redis容量有限的問題，將數據按一定的規則分配到多臺機器，內存/QPS不受限於單機，可受益於分佈式集羣高擴展性。
4：redis是單線程的嗎？單線程爲什麼還這麼快？講一講redis的內存模型？
Redis內存劃分：
Redis作爲內存數據庫，在內存中存儲的內容主要是數據（鍵值對）；通過前面的敘述可以知道，除了數據以外，Redis的其他部分也會佔用內存。
Redis的內存佔用主要可以劃分爲以下幾個部分：
1、數據
作爲數據庫，數據是最主要的部分；這部分佔用的內存會統計在used_memory中。
Redis使用鍵值對存儲數據，其中的值（對象）包括5種類型，即字符串、哈希、列表、集合、有序集合。這5種類型是Redis對外提供的，實際上，在Redis內部，每種類型可能有2種或更多的內部編碼實現；此外，Redis在存儲對象時，並不是直接將數據扔進內存，而是會對對象進行各種包裝：如redisObject、SDS等；這篇文章後面將重點介紹Redis中數據存儲的細節。
2、進程本身運行需要的內存
Redis主進程本身運行肯定需要佔用內存，如代碼、常量池等等；這部分內存大約幾兆，在大多數生產環境中與Redis數據佔用的內存相比可以忽略。這部分內存不是由jemalloc分配，因此不會統計在used_memory中。
補充說明：除了主進程外，Redis創建的子進程運行也會佔用內存，如Redis執行AOF、RDB重寫時創建的子進程。當然，這部分內存不屬於Redis進程，也不會統計在used_memory和used_memory_rss中。
3、緩衝內存
緩衝內存包括客戶端緩衝區、複製積壓緩衝區、AOF緩衝區等；其中，客戶端緩衝存儲客戶端連接的輸入輸出緩衝；複製積壓緩衝用於部分複製功能；AOF緩衝區用於在進行AOF重寫時，保存最近的寫入命令。在瞭解相應功能之前，不需要知道這些緩衝的細節；這部分內存由jemalloc分配，因此會統計在used_memory中。
4、內存碎片
內存碎片是Redis在分配、回收物理內存過程中產生的。例如，如果對數據的更改頻繁，而且數據之間的大小相差很大，可能導致redis釋放的空間在物理內存中並沒有釋放，但redis又無法有效利用，這就形成了內存碎片。內存碎片不會統計在used_memory中。
內存碎片的產生與對數據進行的操作、數據的特點等都有關；此外，與使用的內存分配器也有關係：如果內存分配器設計合理，可以儘可能的減少內存碎片的產生。後面將要說到的jemalloc便在控制內存碎片方面做的很好。
如果Redis服務器中的內存碎片已經很大，可以通過安全重啓的方式減小內存碎片：因爲重啓之後，Redis重新從備份文件中讀取數據，在內存中進行重排，爲每個數據重新選擇合適的內存單元，減小內存碎片。
5. 我看你還用了RabbitMQ，簡單說一下RabbitMQ的工作原理？如何保證消息的順序執行？Kafka瞭解嗎？和RabbitMQ有什麼區別？你爲啥不用kafka來做，當時怎麼考慮的？
組成部分說明如下：
Broker：消息隊列服務進程，此進程包括兩個部分：Exchange和Queue。
Exchange：消息隊列交換機，按一定的規則將消息路由轉發到某個隊列，對消息進行過慮。
Queue：消息隊列，存儲消息的隊列，消息到達隊列並轉發給指定的消費方。
Producer：消息生產者，即生產方客戶端，生產方客戶端將消息發送到MQ。
Consumer：消息消費者，即消費方客戶端，接收MQ轉發的消息。
消息發佈接收流程：
-----發送消息-----
1、生產者和Broker建立TCP連接。
2、生產者和Broker建立通道。
3、生產者通過通道消息發送給Broker，由Exchange將消息進行轉發。
4、Exchange將消息轉發到指定的Queue（隊列）
----接收消息-----
1、消費者和Broker建立TCP連接
2、消費者和Broker建立通道
3、消費者監聽指定的Queue（隊列）
4、當有消息到達Queue時Broker默認將消息推送給消費者。
5、消費者接收到消息。
6、我看你簡歷裏說熟悉計算機網絡，來聊一聊計算機網絡吧。了不瞭解tcp/udp，簡單說下兩者的區別？tcp爲什麼要三次握手和四次揮手？兩次握手可以不？會有什麼問題？tcp怎麼保證有序傳輸的，講下tcp的快速重傳和擁塞機制，知不知道time_wait狀態，這個狀態出現在什麼地方，有什麼用？
（1）區別：
1、TCP面向連接（如打電話要先撥號建立連接）;UDP是無連接的，即發送數據之前不需要建立連接
2、TCP提供可靠的服務。也就是說，通過TCP連接傳送的數據，無差錯，不丟失，不重複，且按序到達;UDP盡最大努力交付，即不保證可靠交付
3、TCP面向字節流，實際上是TCP把數據看成一連串無結構的字節流;UDP是面向報文的
UDP沒有擁塞控制，因此網絡出現擁塞不會使源主機的發送速率降低（對實時應用很有用，如IP電話，實時視頻會議等）
4、每一條TCP連接只能是點到點的;UDP支持一對一，一對多，多對一和多對多的交互通信
5、TCP首部開銷20字節;UDP的首部開銷小，只有8個字節
6、TCP的邏輯通信信道是全雙工的可靠信道，UDP則是不可靠信道
兩次握手爲什麼不可以？
採用三次握手是爲了防止失效的連接請求報文段突然又傳送到主機B，因而產生錯誤。失效的連接請求報文段是指：主機A發出的連接請求沒有收到主機B的確認，於是經過一段時間後，主機A又重新向主機B發送連接請求，且建立成功，順序完成數據傳輸。考慮這樣一種特殊情況，主機A第一次發送的連接請求並沒有丟失，而是因爲網絡節點導致延遲達到主機B，主機B以爲是主機A又發起的新連接，於是主機B同意連接，並向主機A發回確認，但是此時主機A根本不會理會，主機B就一直在等待主機A發送數據，導致主機B的資源浪費。
爲什麼要四次揮手？
TCP關閉鏈接四次握手原因在於tpc鏈接是全雙工通道，需要雙向關閉。client向server發送關閉請求，表示client不再發送數據，server響應。此時server端仍然可以向client發送數據，待server端發送數據結束後，就向client發送關閉請求，然後client確認。
tcp怎麼保證有序傳輸的：
1)應用數據被分割成TCP認爲最適合發送的數據塊。
2)超時重傳：當TCP發出一個段後，它啓動一個定時器，等待目的端確認收到這個報文段。如果不能及時收到一個確認，將重發這個報文段。
3)TCP給發送的每一個包進行編號，接收方對數據包進行排序，把有序數據傳送給應用層。
4)校驗和：TCP將保持它首部和數據的檢驗和。這是一個端到端的檢驗和，目的是檢測數據在傳輸過程中的任何變化。如果收到段的檢驗和有差錯，TCP將丟棄這個報文段和不確認收到此報文段。
5)TCP的接收端會丟棄重複的數據。
6)流量控制：TCP連接的每一方都有固定大小的緩衝空間，TCP的接收端只允許發送端發送接收端緩衝區能接納的我數據。當接收方來不及處理髮送方的數據，能提示發送方降低發送的速率，防止包丟失。TCP使用的流量控制協議是可變大小的滑動窗口協議。
7)擁塞控制：當網絡擁塞時，減少數據的發送。
time_wait狀態，這個狀態出現在什麼地方，有什麼用？
1.爲實現TCP全雙工連接的可靠釋放
當服務器先關閉連接,如果不在一定時間內維護一個這樣的TIME_WAIT狀態,那麼當被動關閉的一方的FIN到達時，服務器的TCP傳輸層會用RST包響應對方，這樣被對方認爲是有錯誤發生，事實上這只是正常的關閉連接工程，並沒有異常
2.爲使過期的數據包在網絡因過期而消失
在這條連接上,客戶端發送了數據給服務器，但是在服務器沒有收到數據的時候服務器就斷開了連接
現在數據到了,服務器無法識別這是新連接還是上一條連接要傳輸的數據,一個處理不當就會導致詭異的情況發生
下面講講大量的TIME_WAIT產生需要的條件:
1.高併發
2.服務器主動關閉連接
如果服務器不主動關閉連接,那麼TIME_WAIT就是客戶端的事情了
7、http與https有啥區別？https是怎麼做到安全的？
https安全的原因：
https把http消息進行加密之後再傳送，這樣就算壞人攔截到了，得到消息之後也看不懂，這樣就做到了安全，具體來說，https是通過對稱加密和非對稱加密和hash算法共同作用，來在性能和安全性上達到一個平衡，加密是會影響性能的，尤其是非對稱加密，因爲它的算法比較複雜，那麼加密了就安全了嗎？不是的，https除了對消息進行了加密以外還會對通信的對象進行身份驗證。
https並不是一種新的協議，而是使用了一種叫做TLS(Transport layer secure)的安全層，這個安全層提供了數據加密的支持，讓http消息運行在這個安全層上，就達到了安全，而運行在這個安全層上的http就叫做https(http secure)
8，還有點時間，寫個題吧
leetcode406. 根據身高重建隊列
假設有打亂順序的一羣人站成一個隊列。 每個人由一個整數對(h, k)表示，其中h是這個人的身高，k是排在這個人前面且身高大於或等於h的人數。 編寫一個算法來重建這個隊列。
注意：
總人數少於1100人。
示例
輸入:
[[7,0], [4,4], [7,1], [5,0], [6,1], [5,2]]
輸出:
[[5,0], [7,0], [5,2], [6,1], [4,4], [7,1]]
思路：
第一步排序：
people：
[[7,0], [4,4], [7,1], [5,0], [6,1], [5,2]]
排序後：
[[7,0], [7,1], [6,1], [5,0], [5,2], [4,4]]
然後從數組people第一個元素開始，放入到數組result中，放入的位置就是離result開始位置偏移了元素第二個數字後的位置。如下：
1. people: [7,0]
插入到離開始位置偏移了0個距離的位置。
result: [[7,0]]
2. people: [7,1]
插入到離開始位置偏移了1個距離的位置，即插入到[7,0]的後面。
result: [[7,0], [7,1]]
3. people: [6,1]
插入到離開始位置偏移了1個距離的位置，即插入到[7,0]的後面。
result: [[7,0], [6,1], [7,1]]
4. people: [5,0]
插入到離開始位置偏移了0個距離的位置，即插入到[7,0]的前面。
result: [[5,0], [7,0], [6,1], [7,1]]
5. people: [5,2]
插入到離開始位置偏移了2個距離的位置，即插入到[7,0]的後面。
result: [[5,0], [7,0], [5,2], [6,1], [7,1]]
6. people: [4,4]
插入到離開始位置偏移了4個距離的位置，即插入到[6,1]的後面。
result: [[5,0], [7,0], [5,2], [6,1], [4,4], [7,1]]
這種算法體現了元素第二個數字與其插入位置的關係，所以通過簡單的一個for循環就可以搞定。
代碼
