兩個高頻設(shè)計類面試題:如何設(shè)計HashMap和線程池
你好,我是 yes。
最近在匯總面試題,但是我寫的這個版本不是背誦版,不是那種死記硬背刻板的答案。
我的本意是拋磚引玉,針對每個題目給出我自己的理解和解釋型的答案,然后背誦版本需要你們自行去總結(jié)和記憶。
因為八股文在面試中是一定要的,也就是該知道的題還是得知道的,而在理解的基礎(chǔ)上記憶會比較深刻,并且可以應(yīng)對一些變種問題。
但是不清楚這樣的形式是不是受歡迎,所以我暫時拿兩個題目先發(fā)出來看看反響。
所以如果覺得這樣的形式哪里不好,需要改進的話,請留言。
1.如果讓你設(shè)計一個 HashMap 如何設(shè)計?
這個問題我覺得可以從 HashMap 的一些關(guān)鍵點入手,例如 hash 函數(shù)、如何處理沖突、如何擴容。
可以先說下你對 HashMap 的理解。
比如:HashMap 無非就是一個存儲
基本原理就是將 key 經(jīng)過 hash 函數(shù)進行散列得到散列值,然后通過散列值對數(shù)組取模得到對應(yīng)的 index 。
所以 hash 函數(shù)很關(guān)鍵,不僅運算要快,還需要分布均勻,減少 hash 碰撞。
而因為輸入值是無限的,而數(shù)組的大小是有限的所以肯定會有碰撞,因此可以采用拉鏈法來處理沖突。
為了避免惡意的 hash 攻擊,當拉鏈超過一定長度之后可以轉(zhuǎn)為紅黑樹結(jié)構(gòu)。
當然超過一定的結(jié)點還是需要擴容的,不然碰撞就太嚴重了。
而普通的擴容會導(dǎo)致某次 put 延時較大,特別是 HashMap 存儲的數(shù)據(jù)比較多的時候,所以可以考慮和 redis 那樣搞兩個 table 延遲移動,一次可以只移動一部分。
不過這樣內(nèi)存比較吃緊,所以也是看場景來 trade off 了。
還有,最好使用之前預(yù)估準數(shù)據(jù)大小,避免頻繁的擴容。
基本上這樣答下來差不多了,HashMap 幾個關(guān)鍵要素都包含了,接下來就看面試官怎么問了。
可能會延伸到線程安全之類的問題,反正就照著 currentHashMap 的設(shè)計答。
其實有些題目看起來是問如何設(shè)計,實際上你就答你對這個東西是怎么理解的,把它原理和一些要點講一講這個題目就過了。
比如我上面說的預(yù)估準數(shù)據(jù)的大小,這種看起來和設(shè)計沒關(guān)系,但是可以讓面試官知道你對這種方面是敏感的就夠了。
所以有時候的“答非所問”是 OK 的,如果面試官覺得你答的方向不對,自然而然會提醒你,到時候你再接招就好了。
簡單地說,很多提問不是真的要死板的對著面試題而回答,因為面試官也只是籠統(tǒng)地問。
2.如果讓你設(shè)計一個線程池如何設(shè)計?
這種設(shè)計類問題還是一樣,先說下理解,表明你是知道這個東西的用處和原理的,然后開始 BB?;旧暇褪前凑宅F(xiàn)有的設(shè)計來說,再添加一些個人見解。
線程池講白了就是存儲線程的一個容器,池內(nèi)保存之前建立過的線程來重復(fù)執(zhí)行任務(wù),減少創(chuàng)建和銷毀線程的開銷,提高任務(wù)的響應(yīng)速度,并便于線程的管理。
我個人覺得如果要設(shè)計一個線程池的話得考慮池內(nèi)工作線程的管理、任務(wù)編排執(zhí)行、線程池超負荷處理方案、監(jiān)控等方面。
要將初始化線程數(shù)、核心線程數(shù)、最大線程池都暴露出來可配置,包括超過核心線程數(shù)的線程空閑消亡相關(guān)配置。
然后任務(wù)的存儲結(jié)構(gòu)也得可配置,可以是無界隊列也可以是有界隊列,也可以根據(jù)配置,分多個隊列來分配不同優(yōu)先級的任務(wù),也可以采用 stealing 的機制來提高線程的利用率。
再提供配置來表明此線程池是 IO 密集型還是 CPU 密集型來改變?nèi)蝿?wù)的執(zhí)行策略。
超負荷的方案可以有多種,包括丟棄任務(wù)、拒絕任務(wù)并拋出異常、丟棄最舊的任務(wù)或自定義等等。
至于監(jiān)控的話,線程池設(shè)計要埋好點,暴露出用于監(jiān)控的接口,如已處理任務(wù)數(shù)、待處理任務(wù)數(shù)、正在運行的線程數(shù)、拒絕的任務(wù)數(shù)等等信息。
我覺得基本上這樣答就差不多了,等著面試官的追問就好。
注意不需要跟面試官解釋什么叫核心線程數(shù)之類的,都懂的沒必要。
當然這種開放型問題還是仁者見仁智者見智,我這個不是標準答案,僅供參考。
建議把線程池相關(guān)的關(guān)鍵字都要說出來,表面你對線程池的內(nèi)部原理的理解是透徹的。
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