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java工程师面试时最看重的是什么?
一、专业技能
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熟练的使用Java语言进行面向对象程序设计,有良好的编程习惯,熟悉常用的JavaAPI,包括集合框架、多线程(并发编程)、I/O(NIO)、Socket、JDBC、XML、反射等。
熟悉基于JSP和Servlet的JavaWeb开发,对Servlet和JSP的工作原理和生命周期有深入了解,熟练的使用JSTL和EL编写无脚本动态页面,有使用监听器、过滤器等Web组件以及MVC架构模式进行JavaWeb项目开发经验。
对Spring的IoC容器和AOP原理有深入了解,熟练的运用Spring框架管理各种Web组件及其依赖关系,熟练的使用Spring进行事务、日志、安全性等的管理,有使用SpringMVC作为表示层技术以及使用Spring提供的持久化支持进行Web项目开发的经验,熟悉Spring对其他框架的整合。
熟练的使用Hibernate、MyBatis等ORM框架,熟悉Hibernate和MyBatis的核心API,对Hibernate的关联映射、继承映射、组件映射、缓存机制、事务管理以及性能调优等有深入的理解。
熟练的使用HTML、CSS和JavaScript进行Web前端开发,熟悉jQuery和Bootstrap,对Ajax技术在Web项目中的应用有深入理解,有使用前端MVC框架(AngularJS)和JavaScript模板引擎(HandleBars)进行项目开发的经验。
熟悉常用的关系型数据库产品(MySQL、Oracle),熟练的使用SQL和PL/SQL进行数据库编程。
熟悉面向对象的设计原则,对GoF设计模式和企业应用架构模式有深入的了解和实际开发的相关经验,熟练的使用UML进行面向对象的分析和设计,有TDD(测试驱动开发)和DDD(领域驱动设计)的经验。
熟悉Apache、NginX、Tomcat、WildFly、Weblogic等Web服务器和应用服务器的使用,熟悉多种服务器整合、集群和负载均衡的配置。
熟练的使用产品原型工具Axure,熟练的使用设计建模工具PowerDesigner和Enterprise Architect,熟练的使用Java开发环境Eclipse和IntelliJ,熟练的使用前端开发环境WebStorm,熟练的使用软件版本控制工具SVN和Git,熟练的使用项目构建和管理工具Maven和Gradle。
说明: 上面罗列的这些东西并不是每一项你都要烂熟于心,根据企业招聘的具体要求可以做相应的有针对性的准备。但是前6项应该是最低要求,是作为一个Java软件工程师必须要具备的专业技能。
二、项目经验
项目介绍
本系统是X委托Y开发的用于Z的系统,系统包括A、B、C、D等模块。系统使用了Java企业级开发的开源框架E以及前端技术F。表示层运用了G架构,使用H作为视图I作为控制器并实现了REST风格的请求;业务逻辑层运用了J模式,并通过K实现事务、日志和安全性等功能,通过L实现缓存服务;持久层使用了M封装CRUD操作,底层使用N实现数据存取。整个项目采用了P开发模型。 说明: E通常指spring(Java企业级开发的一站式选择); F最有可能是jQuery库及其插件或者是Bootstrap框架,当然如果要构建单页应用(SPA)最佳的方案是前端MVC框架(如AngularJS)和JavaScript模板引擎(如HandleBars);G显然是MVC(模型-视图-控制),最有可能的实现框架是spring MVC,除此之外还有Struts 2、JSF以及Apache为JSF提供的MyFaces实现; H是JSP,JSP作为MVC中的V,也可使用模板引擎(如Freemarker和Velocity)来生成视图还可以是各种文档或报表(如Excel和PDF等); I是Servlet或者自定义的控制器,他们是MVC中的C,当然Spring MVC中提供了作为前端控制器的DispatcherServlet; J通常是事务脚本; K应该是AOP(面向切面编程)技术; L目前广泛使用的有memcached和Redis; M的选择方案很多,最有可能的是hibernate和MyBatis,也可以两种技术同时运用,但通常是将增删改交给hibernate来处理,而复杂的查询则由MyBatis完成,此外TopLink、jOOQ也是优秀的持久层解决方案; N底层的数据存取传统上是使用关系型数据库,可以是MySQL、Oracle、SQLServer、DB2等,随着大数据时代的来临,也可以采用NoSQL(如MongoDB、MemBase、BigTable等)和其他大数据存取方案(如GFS、HDFS等); P是项目的开发模型,可以是瀑布模型、快速原型模型、增量模型、螺旋模型、喷泉模型、RAD模型等。
项目开发流程
1、可行性分析:可行性分析报告、项目开发计划书;
2、需求分析:需求规格说明书OOAD(用例图、时序图、活动图);
界面原型:帮助理解需求、业务层设计时推导事务脚本;
3、设计:概要设计说明书、详细设计说明书;
*抽取业务实体(领域对象):类图、E-R图(概念设计阶段);
分层架构:确定各层的技术实现方案(具体到使用的框架、数据库服务器、应用服务器等);
*业务层设计:事务脚本模式(事务:用户发送一次请求就是一个事务;
脚本:一个方法或一个函数;
*事务脚本:把一次请求封装为一个方法或一个函数;事务脚本模式:一个事务开始于脚本的打开,终止于脚本的关闭);
*业务层涉及的对象有三种类型:事务脚本类(封装了业务的流程)、数据访问对象(DAO,封装了持久化操作)、数据传输对象(DTO,封装了失血/贫血领域对象),三者之间的关系是事务脚本类组合(聚合)数据访问对象,这二者都依赖了数据传输对象正向工程(UML类图生成Java代码)和逆向工程(Java代码生成UML类图)数据库物理设计(ER图转换成表间关系图、建库和建表、使用工具插入测试数据);
3、编码;
4、测试:测试报告、缺陷报告;
*单元测试:对软件中的最小可测试单元进行检查和验证,在Java中是对类中的方法进行测试,可以使用JUnit工具来实施;
*集成测试:集成测试也叫组装测试或联合测试。在单元测试的基础上,将所有模块按照设计要求组装成为子系统进行测试;
*系统测试:将已经确认的软件、硬件、外设、网络等元素结合在一起,进行信息系统的各种组装测试和确认测试,系统测试是针对整个产品系统进行的测试,目的是验证系统是否满足了需求规格的定义,找出与需求规格不符或与之矛盾的地方,从而提出更加完善的方案;
*验收测试:在软件产品完成了单元测试、集成测试和系统测试之后,产品发布之前所进行的软件测试活动。它是技术测试的最后一个阶段,也称为交付测试。验收测试的目的是确保软件准备就绪,并且可以让最终用户将其用于执行软件的既定功能和任务;
5、交付和维护:用户手册、操作手册;
三、项目管理
版本控制:CVS/SVN/Git
自动构建:Ant/Maven/Ivy/Gradle
持续集成:Hudson/Jenkins
四、系统架构
负载均衡服务器:F5、A10;
应用服务器: HTTP服务器:Apache、NginX(HTTP、反向代理、邮件代理服务器);
Servlet容器:Tomcat、Resin
EJB容器:WildFly(JBoss Application Server)、GlassFish、Weblogic、Websphere;
数据库服务器:MySQL、Eclipse、Oracle;
五、第三方工具(插件)应用
图表工具:基于jQuery的图表插件(如jQchart、Flot、Charted等)、Chart.js、Highcharts等。
报表工具:Pentaho Reporting、iReport、DynamicReports等。
文档处理:POI、iText等。
工作流引擎:jBPM、OpenWFE、Snaker、SWAMP等。
作业调度:Quartz、JobServer、Oddjob等。
缓存服务:EhCache、memcached、SwarmCache等。
消息队列:Open-MQ、ZeroMQ、ActiveMQ等。
安全框架:Shiro、PicketBox等。
搜索引擎:IndexTank、Lucene、ElasticSearch等。
Ajax框架:jQuery、ExtJS、DWR等。
UI插件:EasyUI、MiniUI等。
富文本框:UEditor、CKEditor等。
六、面试提问
项目是为哪个公司开发的?项目的投入是多少?
有多少人参与了项目开发?整个团队中,测试人员、开发人员、项目经理比例是多少?
项目开发了多长时间?项目总的代码量有多少?你的代码量有多少?
项目采用了怎样的开发模型或开发流程?项目的架构是怎样的?项目的技术选型是怎样的?
你在项目中担了怎样的职责?是否经常开会或加班?项目完成后有哪些收获或是经验教训?
项目中最困难的部分是什么?如何解决团队开发时遇到的各种冲突?
七、面试时可以反问面试官的问题
我注意到你们使用了X技术,请问你们是如何解决Y问题的?
为什么你们的产品使用了X技术而不是Y技术?据我所知,X技术虽然有A、B、C等好处,但也存在D和E问题,而Y技术可以解决D和E问题。
我对您说的X技术不是太熟悉,但我感觉它是一个不错的解决方案,您能多讲讲它的工作原理吗?
你们团队是如何进行项目规划的?一周会有几次例会?每周的代码量大概是多少?
就X问题我能想到的解决方案目前就只有Y了,请问您会怎么解决这个问题?
八、S.A.R.法则
S.A.R法则是指先描述问题的场景,然后解释你采取的行动,最后陈述结果。
九、面谈原则
声音适中、口齿清楚、面带微笑、个人形象精神,讲礼貌。
主动跟面试官聊他感兴趣的话题,让面试官满意。
主动的大胆的跟面试官聊自己熟悉有经验的内容:项目、技术点等,做到扬长避短。
一定要表达自己非常想得到这个岗位,自己很愿意学习不懂的技术。
根据自己的实际水平提出合理的待遇要求。
十、自我评价
学习能力(搞IT行业的人需要不断的了解新的技术、工具和方法)
团队意识(相比个人英雄主义,IT行业更倡导团队合作)
抗压能力(很多IT企业的工作强度相对来说还是比较大的)
Java数据库,哪个更好用?
我将推荐给你们10个最高效的Java数据库
1、MongoDB——最受欢迎,跨平台,面向文档的数据库
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库,使用C++语言编写。旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。应用性能高低依赖于数据库性能,MongoDB则是非关系数据库中功能最丰富,最像关系数据库的,随着MongDB 3.4版本发布,其应用场景适用能力得到了进一步拓展。
MongoDB的核心优势就是灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群。你可以试着从几大方面了解MongoDB,如实时监控MongoDB工具、内存使用量和页面错误、连接数、数据库操作、复制集等。
2、Elasticsearch ——为云构建的分布式RESTful搜索引擎
ElasticSearch是基于Lucene的搜索服务器。它提供了分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是比较流行的企业级搜索引擎。
ElasticSearch不仅是一个全文本搜索引擎,还是一个分布式实时文档存储,其中每个field均是被索引的数据且可被搜索;也是一个带实时分析功能的分布式搜索引擎,并且能够扩展至数以百计的服务器存储及处理PB级的数据。ElasticSearch在底层利用Lucene完成其索引功能,因此其许多基本概念源于Lucene。
3、Cassandra——开源分布式数据库管理系统
最初是由Facebook开发的,旨在处理许多商品服务器上的大量数据,提供高可用性,没有单点故障。
Apache Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式架构于一身。于2008开源,此后,由于Cassandra良好的可扩展性,被Digg、Twitter等Web 2.0网站所采纳,成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。
因Cassandra是用Java编写的,所以理论上在具有JDK6及以上版本的机器中都可以运行,官方测试的JDK还有OpenJDK 及Sun的JDK。 Cassandra的操作命令,类似于我们平时操作的关系数据库,对于熟悉MySQL的朋友来说,操作会很容易上手。
4、Redis ——开源(BSD许可)内存数据结构存储,用作数据库,缓存和消息代理
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写的、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。
Redis 有三个主要使其有别于其它很多竞争对手的特点:Redis是完全在内存中保存数据的数据库,使用磁盘只是为了持久性目的; Redis相比许多键值数据存储系统有相对丰富的数据类型; Redis可以将数据复制到任意数。Redis 这么火,它都解决了哪些问题?
5、Hazelcast ——基于Java的开源内存数据网格
Hazelcast 是一种内存数据网格 in-memory data grid,提供Java程序员关键任务交易和万亿级内存应用。虽然Hazelcast没有所谓的“Master”,但是仍然有一个Leader节点(the oldest member),这个概念与ZooKeeper中的Leader类似,但是实现原理却完全不同。同时,Hazelcast中的数据是分布式的,每一个member持有部分数据和相应的backup数据,这点也与ZooKeeper不同。
Hazelcast的应用便捷性深受开发者喜欢,但如果要投入使用,还需要慎重考虑。
6、Ehcache——广泛使用的开源Java分布式缓存
主要面向通用缓存、Java EE和轻量级容器。
EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架,具有快速、精干等特点,是hibernate中默认的CacheProvider。
主要特性有:快速简单,具有多种缓存策略;缓存数据有两级,内存和磁盘,因此无需担心容量问题;缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘;可以通过RMI、可插入API等方式进行分布式缓存;具有缓存和缓存管理器的侦听接口;支持多缓存管理器实例,以及一个实例的多个缓存区域;提供Hibernate的缓存实现。Ehcache介绍及整合Spring实现高速缓存。
7、Hadoop ——用Java编写的开源软件框架
用于分布式存储,并对非常大的数据用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群进行高速运算和存储。
Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce则为海量的数据提供了计算。
8、Solr ——开源企业搜索平台,用Java编写,来自Apache Lucene项目
Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求,向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件,生成索引;也可以通过Http Get操作提出查找请求,并得到XML格式的返回结果。
与ElasticSearch一样,同样是基于Lucene,但它对其进行了扩展,提供了比Lucene更为丰富的查询语言,同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化。
9、Spark ——Apache Software Foundation中最活跃的项目,是一个开源集群计算框架
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。
Spark 是在 Scala 语言中实现的,它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同,Spark 和 Scala 能够紧密集成,其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地。
10、Memcached ——通用分布式内存缓存系统
Memcached是一套分布式快取系统,当初是Danga Interactive为了LiveJournal所发展的,但被许多软件(如MediaWiki)所使用。Memcached作为高速运行的分布式缓存服务器,具有以下的特点:协议简单,基于libevent的事件处理,内置内存存储方式。
通过以上的分析,相信你就知道怎么选择了
elasticsearch可以代替NoSQL吗
elasticsearch 是一个基于Lucene的搜索服务器。把数据放在一个索引文件里面。
NoSQL 是缓存数据库,例如 redis,mongodb 。这是把数据放在内存里面的。
搜索服务器一般是用在搜索功能。
NoSQL 则一般是把一些临时的数据保存一段时间。例如分布是系统之间的文件传输,可以放到 mongodb 里面。又例如一个配置信息,经常使用,在互联网产品中如果多次查询数据库的话会增数据库的压力,可以使用 NoSQL。
他们的功能不同,所以是不能代替的。
可不可以使用Lucene代替SQL-CSDN论坛
lucene也可以说的NOSQL数据库,其实在我看来除了RDBMS,其他的都是NOSQL
不过nosql又分为什么文件数据库,图形数据库等等
楼主你是说用lucene去代替select语句吗,效率肯定没有数据库自己本身的select性能好,试想一下数据库的select有可能会在内存中命中,而你的lecene却是在文件中索引,而且select也是可以用到数据库本身的索引
还有最关键的是,你直接读数据文件会跳过数据库的一致性检查,拿到的不是最新的数据库,或者是脏块,因为就oracle来说,他的进程DBWR负责刷新输出数据块,也就是把你更新的东西从内存中刷新到数据文件中,它的执行是独立于commit的,是每隔一管时间自动执行,而不是等待commit的时候执行,所以说对于oracle直接读数据文件是不可取的
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