開發10年的小廠大牛程序員面試名企被嫌學歷低,HR:我們不招野生程序猿,太現實了!

 

 

最近,一位程序員分享了他面試某廠的經歷。

 

用他自己的話說,爲了跳槽這家心儀已久的大廠,他幾乎拼上了自己半條命。

 

白天上班,晚上刷算法題,看技術書。半年下來,算法題刷了200多道,而且是2遍,技術書看了6本。

 

爲此,他犧牲掉了幾乎所有的休閒時間,經常熬至深夜。

 

功夫不負有心人,他最終收到了那家公司的面試邀請。

 

 

 

面試過程挺順利,技術三面都通過了,本以爲自己半隻腳已經踏進了新公司的大門。

 

轉折卻來自第四面,當HR發現了他的學歷只是個專科時,當即表示需要跟面試官再溝通一下。

 

第二天就得到回覆:技術過關,學歷不達標,不能發OFFER。

 

 

 

 

就像一個往上爬的人,用盡全力快爬到頂端的時候,繩子突然斷了…

 

那種絕望感、無力感,不曾經歷無法體會。

 

"做技術學歷不重要"、“學歷無用論”、“學歷不等於能力”。這些鄙視學歷的論調在此刻被現實反打了一記響亮的耳光。

 

 

 

這樣的案例非止一端…

 

因學歷低被迫籤第三方協議;

因爲學歷低被面試官撕簡歷;

因爲學歷造假被公司辭退;

因學歷不夠無法落戶城市。

 

類似的新聞在IT行業並不新鮮。

 

 

 

你爲什麼要提升學歷

 

因爲稍微像樣點的公司都是本科起步

 

大學的門檻越來越低,企業的門檻越來越高,這是社會進步的趨勢與規律。

 

在這個大學生井噴的時代,稍有點名氣的IT企業早已不屑普通的一本二本,非985/211畢業的計算機專業科班生,都已經不在考慮範疇。

 

而專科學歷的你,在跟一幫本科生排隊面試的時候真的不會感到尷尬麼?

 

 

 

你爲什麼要提升學歷

 

因爲公共福利都是“高學歷福利”

 

以落戶爲例,從去年9月份開始,全國超55個城市發佈樓市調控政策。

 

各地政府爲調控房價壓力和人才引進紛紛將學歷與落戶、購房等相掛鉤。在一線城市,人才引進和積分落戶,學歷至關重要。

 

今年,溫州就出臺了本科生七折買房的政策,沒有本科學歷的你是不是瞬間感覺錯過了1個億?

 

 

你爲什麼要提升學歷

 

因爲學歷才能讓能力得到最大發揮

 

從某種程度上來說,學歷確實不等於能力,但沒有學歷的你,長期屈居小公司,項目小、沒有技術氛圍,沒提升談何能力?

 

而在大公司與科班生、精英爲伍,能力才能得到高速的成長。

 

學歷≠能力,但學歷卻能爲你提供一個更好的能力提升環境,也能讓你的能力得到最大的施展空間。

 

如果你真有能力,不妨和開頭的那個程序員一起,先利用你的能力去獲得一個學歷吧。

 

 

學透這本大牛力薦分佈式系統架構落地與瓶頸突破,人人都是架構師

 

本書並沒有過多渲染系統架構的理論知識,而是切切實實站在開發-線角度, 爲各位讀者詮釋了大型網站在架構演變過程中出現一系列技術難題時的解決方案。本書首先從分佈式服務案例開始介紹,重點爲大家講解了大規模服務化場景下企業應該如何實施服務治理;然後在大流量限流/消峯案例中,筆者爲大家講解了應該如何有效地對流量實施管制,避免大流量對系統產生較大沖擊,確保核心業務的穩定運行;接着筆者爲大家講解了分佈式配置管理服務;之後的幾章,筆者不僅爲大家講解了秒殺、限時搶購場景下熱點數據的讀/寫優化案例,還爲大家講解了數據庫實施分庫分表改造後所帶來的一系列影響的解決方案。

本書適用於任何對分佈式系統架構感興趣的架構師、開發人員以及運維人員。相信閱讀本書你將會有知其然和知其所以然的暢快感。

目錄

  1. 第1章分佈式服務案例
  2. 第2章大流量限流/消峯案例.
  3. 第3章分佈式配置管理服務 案例.
  4. 第4章大促場景下 熱點數據的讀/寫優化案例
  5. 第5章數據庫分庫分表案例

第1章分佈式服務案例

1.1 分佈式系統的架構演變過程

 

 

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本章筆者爲大家詳細介紹了互聯網領域分佈式系統的架構演變過程。在此大家需要注意,如果用戶規模及業務需求的複雜度還沒有到量,那麼最好保持現有架構不變,畢竟構建一個高性能、高可用,易擴展、可伸縮的分佈式系統絕非一件簡單的事情,需要解決的技術難題太多。而且,如果業務沒有起色,一味地追尋大型網站架構並無任何意義。當然,隨着用戶規模的線性增長,以及業務需求越來越複雜,從單機系統逐漸演變爲分佈式系統,以更好地支撐業務發展似乎是必經之路。

第2章大流重限流/消峯例

天貓、淘寶這種級別的大型互聯網電商網站,主要的技術挑戰來自於龐大的用戶規模所帶來的大流量和高併發,在“雙11". “雙12” 等大促場景下尤爲明顯。如果不對流量進行合理管制,肆意放任大流量衝擊系統,那麼將導致- - 系列的問題出現,比如一些可用的連接資源被耗盡、分佈式緩存的容量被撐爆、數據庫吞吐量降低,最終必然會導致系統產生雪崩效應。當然,應對大流量和高併發也沒有大家想象得那麼複雜和神祕,一般來說,大型互聯網站通常採用的做法是通過擴容、動靜分離、緩存、服務降級及限流五種常規手段來保護系統的穩定運行。

2.1分佈式系統爲什麼需要進行流量管制

 

 

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筆者從業務層面和技術層面兩個維度爲大家詳細講解了應該如何對流量實施管制,從而避免在大促場景下因峯值流量過大對系統造成較大沖擊,引發系統出現雪崩現象。筆者先爲大家講解了目前市面上一些常見的限流算法,比如令牌桶算法.漏桶算法及計數器算法等,並演示瞭如何使用Nginx的限流功能來實現接人層限流,以及使用計數器算法在限時搶購場景下控制單機併發寫流量。除了可以運用技術手段實施流量管制,也可以在業務上做調整,換一種思路或玩法,採用基於時間分片的消峯方案也可以有效對流量實施管制。最後,筆者爲大家講解了如何使用MQ進行異步調用、實現系統之間的解構,併爲大家演示了阿里開源的消息中間件RocketMQ的具體部署和使用方式,還分享了筆者在實際工作中基於MQ實現流量消峯的一些典型案例。

第3章分佈式配置管理服務案例

相信大家對配置信息都不會感到陌生,在實際的開發過程中,無論是訪問數據庫、分佈式緩存系統、消息隊列,還是通過Dubbo框架實現RPC調用,都需要提前配置好目標URL.賬號/密碼等信息,因此這類信息也被稱爲配置信息。在大部分情況下,我們都會選擇將相關配置信息配置在配置文件中,當系統啓動時,會從指定的目錄下進行加載,通過獲取配置文件中的配置信息項來完成環境的初始化工作。除此之外,我們在使用電腦進行辦公、娛樂時,也會高頻率地與配置信息打交道,比如,通過操作系統的控制面板來設置顯示器的分辨率、鼠標的雙擊速度,以及區域和語言設置等,這些都屬於配置信息,所以如果你告訴我你從未接觸過配置信息,那麼我一定會搖搖頭對你說這不可能。

31:1將配置信息耦合在業務代碼中

 

 

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第3章大促場景下熱點數據的讀/寫優化案例

本章筆者會結合實際的工作經驗,爲大家重點講解大促場景下熱點數據讀/寫技術難題的一-系列解決方案。

4.1緩存技術簡介

 

 

 

 

熱點數據的讀/寫操作其實是秒殺,搶購場景下最核心的技術難題。本章以爲什麼需要在系統中使用緩存技術作爲開篇,重點講解了本地緩存Ehcache及分佈式緩存Redis技術,並介紹瞭如何使用Jedis, Redisson 等客戶端API與Redis進行交互。

第5章數據庫分庫分表案例

大型網站幾乎時時刻刻都在接受着高併發和海量數據的洗禮,隨着用戶規模的線性上升,單庫的性能瓶頸會逐漸暴露出來,由於數據庫的檢索效率越來越慢,導致生產環境中產生較多的慢速SQL。對於非結構化的數據,可以將其存儲在NoSQL數據庫中來提升性能,但是重要的業務數據,仍然要落盤在關係型數據庫(如MySQL數據庫)中。那麼如何提升關係型數據庫的並行處理能力和檢索效率就成爲了架構師需要思考和解決的棘手問題,並且單庫如果宕機,業務系統也就隨之癱瘓了。因此,在互聯網場景下,架構師務必要確保後端存儲系統具備高可用性和高性能,爲了解決這些問題,目前互聯網場景下常見的做法便是對數據庫實施分庫分表,即Sharding改造。

5.1關係型數據庫的架構演變

 

 

 

 

架構師到底是什麼?它真的是開發人員口中所述的不會寫代碼的“ 技術大忽悠”嗎?其實筆者也發現,目前互聯網企業的架構師,真正奮鬥在一線和程序員們一起Coding的確實太少。當然,並不是說Coding應該是架構師的主要工作,因爲大企業的架構師們更主要的工作是負責把控方向,掌舵大局。筆者認爲,作爲一名合格的架構師,肯定是需要權衡- - 些東西的,哪個是主要矛盾就優先解決哪一個。但這並不代表給了你不寫任何代碼的權利,而是你應該比其他人做得更多,付出得更多,這樣才能夠使你的架構更接地氣,更好地將架構落地。除此之外,架構師對於業務的理解- -定要透徹, 否則你的架構又爲誰而設計呢?

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