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诵一句佛号,避世间诸多BUG
你遇到过哪些触发NPE的代码场景?
识别NPE的场景:
对象引用检查:在访问对象的任何成员之前,应该检查该对象是否为null。
数组和集合操作:在操作数组或集合时,检查是否为空。
内部类和匿名类:在使用内部类和匿名类时,注意可能出现的NPE。
链式调用:在进行链式调用时,如果某个中间操作返回了null,后面的操作可能会触发NPE。
处理NPE的方法:
代码审查:定期进行代码审查,特别是对刚加入团队的新成员,可以帮助发现潜在的NPE问题。
静态分析工具:使用静态代码分析工具SonarQube识别潜在的NPE风险。
单元测试:编写单元测试可以有效地发现并处理NPE。应该特别关注那些可能返回null的方法。
在JS编程中有哪些常见的编程“套路”或习惯?
模块模式:使用闭包和私有变量来封装代码,提供模块化的功能,避免全局变量的污染。
单例模式:确保一个类只有一个实例,并提供全局访问点,常用于管理全局状态或资源。
观察者模式:定义对象间的一对多依赖关系,当一个对象状态改变时,其相关依赖对象会收到通知并自动更新。
链式调用:通过在对象的方法中返回this,实现方法的链式调用,提高代码的可读性。
异步编程:使用回调函数、Promise、async/await等技术来处理异步操作,避免阻塞主线程。
函数式编程:将程序看作是一系列函数的组合,强调函数的纯粹性和不可变性,减少副作用和共享状态。
如何让系统具备良好的扩展性?
解耦减少组件依赖,允许独立变化,通过接口和设计模式实现;数据库设计注重增长和访问模式,使用索引和分区优化;异步处理提升响应和吞吐量,处理耗时任务;监控和日志确保问题快速定位;弹性设计包含故障恢复策略,如重试和熔断;代码审查和重构保持代码质量,支持长期维护和扩展。
解耦:减少组件之间的依赖关系,确保它们可以独立变化。这通常涉及到使用接口、抽象类和设计模式,如观察者模式或适配器模式。
数据库设计:设计数据库时,要考虑到数据的增长速度和访问模式。使用适当的索引、分区和归档策略来优化性能。
异步处理:对于耗时的操作,如文件上传或远程API调用,使用异步处理可以提高系统的响应性和吞吐量。
监控和日志:实施全面的监控系统和日志记录机制,以便在问题发生时快速定位和解决。
弹性设计:设计系统时考虑到失败的可能性,使用重试逻辑、熔断器和回退机制来应对临时的故障或过载情况。
代码审查和重构:定期进行代码审查和重构,以保持代码库的清晰和整洁,这对于长期的可维护性和扩展性至关重要。
作为一个经典架构模式,事件驱动在云时代为什么会再次流行呢?
事件驱动架构(EDA)在云时代备受青睐,因其能敏捷响应变化,如订单、支付或库存更新。EDA实现快速响应、自动化流程,减少人工干预,提升效率。它利用云的弹性扩展资源应对大量事件,与微服务架构协同优化系统灵活性。此外,EDA具容错性,单个组件故障不影响整体,提供流畅的用户体验,如实时订单状态更新。因此,EDA成为云时代的关键架构模式。
在做程序员的道路上,你掌握了什么关键的概念或技术让你感到自身技能有了显著飞跃?
掌握Git版本控制系统与异步编程、并发控制是程序员技能飞跃的关键。Git助力团队协作,有效管理分支和解决合并冲突。异步编程和并发控制则提升系统性能,应对快速发展的互联网和移动应用中的并发请求,增强系统响应速度。
版本控制系统(如Git):
版本控制系统是团队协作开发中不可或缺的工具,提供了许多强大的功能,如分支管理、合并冲突解决等,这些功能对于大型项目的开发至关重要。
异步编程和并发控制:
随着互联网和移动应用的快速发展,异步编程和并发控制变得越来越重要,需要更好地处理并发请求和异步操作,提高系统的性能和响应速度。
在图像处理应用场景下,Serverless架构的优势体现在哪些方面?
弹性伸缩性:Serverless架构能够根据实际需求自动调整计算资源,系统可以自动缩扩容,从而确保资源的高效利用。
成本效益:采用按需付费模式,只有在函数被触发时才会产生费用,降低成本。
开发效率:Serverless架构简化了开发流程,开发者可以专注于业务逻辑的编写,加快了开发周期。
安全性:将基础设施的管理工作交给专业的云服务提供商,提高应用的安全性。
如何处理线程死循环?
检查线程死循环涉及代码审查,关注无限满足的循环条件、控制变量更新及同步原语使用。注意递归可能导致栈溢出,确保设置正确递归结束条件并监控深度。防止死锁和活锁,遵循最小权限原则,以减少间接死循环。
通过代码审查,检查循环条件是否可能无限满足、是否存在未正确更新的控制变量、同步原语使用是否恰当等。
递归可能导致栈溢出,若必须使用,确保有正确的递归终止条件,并监控递归深度。
避免死锁、活锁等同步问题导致的间接死循环,遵循“最小权限原则”。
如何写出更优雅的并行程序?
合理分解任务,合理地将问题分解为多个子任务,可以提高并行程序的性能,尽量减少子任务之间的依赖关系,避免不必要的数据同步和通信开销。
优化数据访问和同步,减少内存访问延迟,提高缓存命中率,降低数据竞争和同步开销。
充分利用计算资源,充分利用计算资源是提高并行程序性能关注负载均衡,避免部分处理器过载而其他处理器空闲的情况。
你认为一个优秀的技术PM应该具备什么样的能力?
技术背景:需要有对行业发展趋势的敏锐洞察,对新技术的学习和应用能力,以及解决技术难题的实战经验。
项目管理能力:需要掌握项目管理的核心技能要能够制定合理的项目计划,确保项目按时交付;
沟通与协调能力:技术PM在项目组中扮演着桥梁的角色,需要与团队成员、客户、供应商等多方进行有效的沟通。需要能够清晰地传达项目目标和要求,激发团队成员的积极性和创造力;
自我提升:技术和管理领域都在不断发展变化,技术PM需要保持持续学习的态度,不断提升自己的专业能力和管理水平。
通义千问升级后免费开放 1000 万字长文档处理功能,将会带来哪些利好?你最期待哪些功能?
提高工作效率,可以快速分析和理解大量的专业文档,从而节省时间并提高工作效率。
增强信息处理能力:对于处理大量信息,可以帮助更好地提炼、总结和分析关键信息。
最期待的功能:
高效的信息提取:能够从长文档中快速提取出核心观点和关键数据。
智能的内容总结:自动生成文档的摘要,帮助快速把握文档主旨。
你的数据存储首选网盘还是NAS?
网盘
管理数据特别方便,可以把文件都放到共享文件夹里,需要就随时下载或编辑。工作效率大大提高,支持在线编辑。
程序员为什么不能一次性写好,需要一直改Bug?
复杂性:软件开发是一项复杂的工程活动涉及众多模块、组件之间的交互和依赖。
需求变更:在软件开发周期中,需求不断变化,需要根据新的需求进行调整,从而引入潜在的Bug。
解释如何操作如何用阿里云 oss 下载文件
人机交互革命:大模型如何提升我们与机器沟通的自然性和智能化程度?
大模型通过大规模的预训练和自我学习,使得机器能够更好地理解人类语言和意图,从而更好地回应和解决人类的需求和问题。
计算范式革命:大模型如何影响现有的计算模式,并推动新一代计算技术的演进?
大模型的到来推进算力的不断升级,同时在各行各业中不断衍生出新的应用。
认知协作革命:大模型将如何使人类和机器在认知任务上更紧密地协作?
大模型协助人类处理大量信息和数据。在认知任务中,人类往往需要处理大量的信息和数据,而机器则能够利用大模型的强大计算能力,快速、准确地完成这些任务。
你用体验过用通义千问自己写代码、跑代码吗?体验如何?
输入细化和明确化:提供更详细、明确的输入指令或要求,以确保生成模型能够更准确地理解开发者的意图。清晰地描述所需的功能、条件和约束,避免模棱两可或歧义的表达。
在哪些场景下,你会进行入参数据校验的呢?
路由跳转参数:在使用动态路由或者基于URL参数进行页面跳转时,也需要对参数进行校验,确保页面加载所需数据的有效性。
如何优雅的进行入参数据校验?你有哪些处理方式?
使用已有的验证库或框架,例如Java中的Hibernate Validator、Python中的Cerberus等。
在代码中添加异常处理机制,当数据校验失败时抛出相应的异常,以便上层调用者能够捕获并进行处理。
使用过Linux桌面操作系统吗?你认为Linux系统有什么优势?
开源、稳定、可塑性强
对于Linux桌面操作系统份额的火速增长你怎么看呢?
用户更加认可开源操作系统。Linux系统在桌面领域的用户体验和功能日益增强,吸引了更多的用户尝试并转向使用Linux系统。
你认为未来Linux会主导桌面操作系统吗?
Linux的发展依赖于强大的开源社区和开发者的支持,需要不断地改进和创新,为Linux提供强大的动力。随着开源软件的认可度提高和技术的发展,Linux在桌面操作系统市场上的地位可能会逐渐提升。
本次活动提供的五大场景中你最感兴趣的是哪个,为什么?
我最感兴趣的是AI大模型。随着数字化和智能化的发展,企业意识到数据的重要性,并使用AI技术挖掘数据的价值。
你曾经在云上搭建过哪些应用,这些应用为你带来了怎样的价值?
容器化微服务架构:借助阿里云ACK Kubernetes集群,构建和部署基于容器的微服务应用,实现敏捷开发、持续集成与持续部署,缩短产品迭代周期,提升研发效率。
在使用云服务时,你遇到过哪些挑战,又是如何克服这些挑战的?
使用过程中突发错误,查看文档并进行紧急处理。
如何看待Agent的“成本效益比”?
Agent的“成本效益比”,包括Agent的性能、稳定性、兼容性、易用性以及维护成本等因素。
你对未来Agent的发展趋势有哪些见解和期待?
Agent将会越来越智能化。Agent将能够更好地理解和处理自然语言,具备更强的学习和推理能力,从而能够更准确地理解用户需求,提供更个性化的服务。
从一个先进工具走向行业专家,你认为Agent面临的关键瓶颈是什么?
数据质量和可靠性:Agent需要依赖可靠的数据来进行学习和决策。数据的质量和可靠性可能受限于数据来源、标注和处理的问题,会影响Agent的准确性和可靠性。