1. 笔试题目选择
关于笔试题的选择，有很多种方式。无论怎么选择，一定要问自己：这个题是否可以把候选人的动手能力体现一二？是否和本岗位的实际研发技能需求贴近？
我了解到，有的面试官经常从公共题库选题，有的面试官从个人题库选题，有的面试官从网上选题，有的面试官长你只用同一道题。无论哪里的题，其实核心是：具体延伸、深挖的考察点，这样可以通过互动提问过程，或者说代码review 交互过程，评估出候选人的动手、思考、交流等软硬件能力
2. 笔试题考察点
1. 需求理解
有的笔试题，非常抽象，然后给一个简单例子。有的笔试题，非常具体，考察的点非常明确。例如案例1: 有N个队列，每个队列有M个数字，求所有队列都出现的数字。例如案例2，求A 和B 字符串的共同出现的最长子串。
一些候选人，上来就开始写代码。这不是最佳的“姿势“。应该先进行需求对齐，需要主动向面试官提问。例如案例1，队列的数字是否有序，队列的数字是否重复，队列的数字类型是否统一等。例如案例2，是直接使用lib，还是自己实现，对时间复杂度有什么要求。
加分点：主动需求沟通、需求对其。这个反应的是工作中，是否“习惯性“对需求发起对齐、确认的”意识“
2. 最佳和最快
有的候选人敲代码前很纠结，这个题是最快、最笨的方法实现，还是弄一个最佳的、需要仔细设计的实现？例如案例1，直接暴力的 for、hash等实现，还是排序队列求交实现？
推荐：先已自己最擅长的方式，或者说最笨的方式，快速实现一个版本。然后在与面试官，讲解代码过程中，提出其他的实现方案，需要“讲“清楚关键数据结构、关机处理逻辑。
3. Code Review
这部分最为关键，尽是细节点。也正是这些“细节”点，反应候选人在写代码过程中的点滴思考和过往经验的“折射”。
一般的考察点如下
1. 可读性、可运维性
体现的点：（1）函数、方法、参数的命名（2）主线逻辑、局部实现逻辑的 “组合“编排 （3）For 循环的深度、If else的 简化、Case switch的简化 （4）基本的注释说明 （5）程序异常了，如何排查定位问题
提问：
- 命名有什么好的经验和选择
- 函数的行数一般多长比较合适，为什么
- 添加新的逻辑，在这段代码哪里改，成本最小
- If else 是否可以精简
- for 循环是否可以 提前退出
- for、do while、while 有什么区别，使用的注意事项是什么
- 注释怎么写比较好？为什么。例如中文注释有什么不足点？
- 有没有GVM 调参的经验
- 程序异常崩溃了，如何排查，一般使用哪些工具排查
- 平时代码部署的服务器有多少台，有没有遇到部署过程中的异常问题，如何排查和解决
- 业务是否出问题怎么识别、怎么定位、怎么解决
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2. 健壮性、基本质量
体现的点：（1）入参数的校验（2）边界条件的处理（3）循环的退出条件 （4）IO资源的关闭（5）日志的输出 （6）单侧的用例覆盖
提问：
- 当前的实现，支持哪些场景、不支持哪些场景的输入
- 边界条件是什么，为什么这么处理
- 循环是否有提前退出的可能，是什么时候
- IO资源关闭，是否存在极端情况的泄漏
- Sytem.out 和 log 输出的差别是什么？什么时候使用system、log
- 代码质量的保障措施有哪些？
- 常见的测试方法有哪些，你平时使用那种方法，有什么优点、不足
- 如果运行过程中，突然断电了会有什么问题发生
- 如何改造，可以在服务器异常下，业务不受影响
- 大型项目，很多同学同时研发，如何保障整体的质量
- Map、HashMap、List、ArrayList、Filter等基础数据结构原理和实现
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3. 复用性、移植性
体现的点：（1）逻辑处理的场景鉴容性 （2）方法抽象定义的内聚、功能单一性 （3）无状态化，减少全局变量的依赖 （4）简单数据结构
提问：
- 具体代码考虑的场景是否充分，例如还其他的输入的影响？
- 结合这个笔试题，用面向对象的概念分析、介绍下？
- 服务器异常，快速从另外一个服务器拉起应用，当前实现是否可行，有什么需要改造的
- 复杂均衡怎么实现
- 限流降级怎么实现
- 切面是否有帮助
- 配置中心是否有帮助，为什么
- 是否可以跑在云端，如何改造
- 做为公共Tool 类，还需要做哪些改造
- 你觉得企业内部代码是否应该全员开放，为什么
- Java、GO、C++、Python等语言的差异是什么，你喜欢哪种语言，为什么
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3. 复杂度优化
体现的点：（1）算法本身的复杂度 （2）分布式实现方案 （3）其他的组合算法实现
提问：
- for循环可否去掉，为什么
- 是否有分布式的实现方案
- 是否可以多算法组合进行优化，怎么做
- 如何控制软件的复杂度？
- 重构是怎么理解的，什么时候需要重构？重构需要避免哪些坑
- 架构设计有什么作用，架构设计和复杂度优化是否有关系，如何通过架构设计降低复杂度
- 复用第三方jar 和自己实现，有什么异同，需要注意什么
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4. 性能优化
体现的点：（1）内存优化 （2）IO优化 （3）网络优化 （4）多线程优化（5）分布式版本实现 （6）GC友好优化 （7）Cache 优化 （8）任务拆分
提问：
- 输入参数非常大，内存装不下，怎么优化
- 频繁的内存、磁盘交换，有什么问题，如何优化
- 多线程原理，本题多线程是否可以实现，如何实现
- 单机并行、分布式并行实现的方案是什么
- 当前算法实现，是否可以直接分布式部署使用，需要怎么改造，可以实现分布式版本
- 当前代码实现，哪些地方可以优化，可以对GC回收友好
- Java GC的原理、常用回收算法
- 其他性能优化，例如cache引入
- 平时了解和使用的cache 算法有哪些，优缺点是什么
- 大型项目，研发如何分工合作
- 当前的实现方法是否可以进一拆解？
- 大任务和小任务，例如大sql 和多个小sql 并行执行，那个更好，为什么？
- 同步和异步的区别是什么
- 消息引入进来，是否有帮助，为什么
- 使用mysql 为何不使用nosql
- 使用其他存储是否有帮助，例如es 为什么有帮助？
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