如何在技术初试中考察程序员的技术能力
推荐语:从面试官和面试者两个角度探讨了技术面试!非常不错!
内容概览:
- 实战与理论结合。比如,候选人叙述 JVM 内存模型布局之后,可以接着问:有哪些原因可能会导致 OOM , 有哪些预防措施? 你是否遇到过内存泄露的问题? 如何排查和解决这类问题?
- 项目经历考察不宜超过两个。因为要深入考察一个项目的详情,所占用的时间还是比较大的。一般来说,会让候选人挑选一个他或她觉得最有收获的/最有挑战的/印象最深刻的/自己觉得特有意思的项目。然后围绕这个项目进行发问。通常是从项目背景出发,考察项目的技术栈、项目模块及交互的整体理解、项目中遇到的有挑战性的技术问题及解决方案、排查和解决问题、代码可维护性问题、工程质量保障等。
- 多问少说,让候选者多表现。根据候选者的回答适当地引导或递进或横向移动。
灵魂三连问
- 你觉得人怎么样? 【表达能力、沟通能力、学习能力、总结能力、自省改进能力、抗压能力、情绪管理能力、影响力、团队管理能力】
- 如果让他独立完成项目的设计和实现,你觉得他能胜任吗? 【系统设计能力、项目管理能力】
- 他的分析和解决问题的能力,你的评价是啥?【原理理解能力、实战应用能力】
考察目标和思路
首先明确,技术初试的考察目标:
- 候选人的技术基础;
- 候选人解决问题的思路和能力。
技术基础是基石(冰山之下的东西),占七分, 解决问题的思路和能力是落地(冰山之上露出的部分),占三分。 业务和技术基础考察,三七开。
核心考察目标:分析和解决问题的能力。
技术层面:深度 + 应用能力 + 广度。 对于校招或社招 P6 级别以下,要多注重 深度 + 应用能力,广度是加分项; 在 P6 之上,可增加 广度。
- 校招:基础扎实,思维敏捷。 主要考察内容:基础数据结构与算法、进程与并发、内存管理、系统调用与 IO 机制、网络协议、数据库范式与设计、设计模式、设计原则、编程习惯;
- 社招:经验丰富,里外兼修。 主要考察内容:有一定深度的基础技术机制,比如 Java 内存模型及内存泄露、 JVM 机制、类加载机制、数据库索引及查询优化、缓存、消息中间件、项目、架构设计、工程规范等。
技术基础是什么?
作为技术初试官,怎么去考察技术基础?究竟什么是技术基础?是知道什么,还是知道如何思考?知识作为现有的成熟原理体系,构成了基础的重要组成部分,而知道如何思考亦尤为重要。俗话说,知其然而知其所以然。知其然,是指熟悉现有知识体系,知其所以然,则是自底向上推导,真正理解知识的来龙去脉,理解为何是这样而不是那样。毕竟,对于本质是逻辑的程序世界而言,并无定法。知道如何思考,并能缜密地设计和开发,深入到细节,这就是技术基础吧。
为什么要考察技术基础?
程序员最重要的两种技术思维能力,是逻辑思维能力和抽象设计能力。逻辑思维能力是基础,抽象设计能力是高阶。 考察技术基础,正好可以同时考察这两种思维能力。能不能理解基础技术概念及关联,是考察逻辑思维能力;能不能把业务问题抽象成技术问题并合理的组织映射,是考察抽象设计能力。
绝大部分业务问题,都可以抽象成技术问题。在某种意义上,业务问题只是技术问题的领域化表述。
因此,通过技术基础考察候选者,才能考察到候选者的真实技术实力:技术深度和广度。
为什么不能单考察业务维度?
因为业务方面通常比较熟悉,可能就直接按照现有方案说出来了,很难考察到候选人的深入理解、横向拓展和归纳总结能力。
这一点,建议有针对性地考察下候选人的归纳总结能力:比如, 微服务搭建或开发或维护/保证系统稳定性或性能方面的过程中,你收获了哪些可以分享的经验?
为什么要考察业务维度?
技术基础考察,容易错过的地方是,候选人的非技术能力特质,比如沟通组织能力、带项目能力、抗压能力、解决实际问题的能力、团队影响力、其它性格特质等。
考察方法
技术基础考察
技术基础怎么考察?通过有效的多角度的发问模式来考察。
是什么-为什么
是什么考察对概念的基本理解,为什么考察对概念的实现原理。
比如索引是什么? 索引是如何实现的?
引导-横向发问-深入发问
引导性,比如 “你对 java 同步工具熟悉吗?” 作个试探,得到肯定答复后,可以进一步问:“你熟悉哪些同步工具类?” 了解候选者的广度;
获取候选者的回答后,可以进一步问:“ 谈谈 ConcurrentHashMap 或 AQS 的实现原理?”
一个人在多大程度上把技术原理能讲得清晰,包括思路和细节,说明他对技术的掌握能力有多强。
深度有梯度和层次的发问
设置三个深度层次的发问。每个深度层次可以对应到某个技术深度。
- 第一个发问是基本概念层次,考察候选人对概念的理解能力和深度;
- 第二个发问是原理机制层次,考察候选人对概念的内涵和外延的理解深度;
- 第三个发问是应用层次,考察候选人的应用能力和思维敏捷程度。
跳跃式/交叉式发问
比如,讲到哈希高效查找,可以谈谈哈希一致性算法 。 两者既有关联又有很多不同点。也是一种技术广度的考察方法。
总结性发问
比如,你在做 XXX 中,获得了哪些可以分享的经验? 考察候选人的归纳总结能力。
实战与理论结合
- 比如,候选人叙述 JVM 内存模型布局之后,可以接着问:有哪些原因可能会导致 OOM , 有哪些预防措施? 你是否遇到过内存泄露的问题? 如何排查和解决这类问题?
- 比如,候选人有谈到 SQL 优化和索引优化,那就正好谈谈索引的实现原理,如何建立最佳索引?
- 比如,候选人有谈到事务,那就正好谈谈事务实现原理,隔离级别,快照实现等;
熟悉与不熟悉结合
针对候选人简历上写的熟悉的部分,和没有写出的都问下。比如候选人简历上写着:熟悉 JVM 内存模型, 那我就考察下内存管理相关(熟悉部分),再考察下 Java 并发工具类(不确定是否熟悉部分)。
死知识与活知识结合
比如,查找算法有哪些?顺序查找、二分查找、哈希查找。这些大家通常能说出来,也是“死知识”。
这些查找算法各适用于什么场景?在你工作中,有哪些场景用到了哪些查找算法?为什么? 这些是“活知识”。
学习或工作中遇到的
有时,在学习和工作中遇到的问题,也可以作为面试题。
比如,最近在学习《操作系统导论》并发部分,有一章节是如何使数据结构成为线程安全的。这里就有一些可以提问的地方:如何实现一个锁?如何实现一个线程安全的计数器?如何实现一个线程安全的链表?如何实现一个线程安全的 Map ?如何提升并发的性能?
工作中遇到的问题,也可以抽象提炼出来,作为技术基础面试题。
技术栈适配度发问
如果候选人(简历上所写的)使用的某些技术与本公司的技术栈比较契合,则可以针对这些技术点进行深入提问,考察候选人在这些技术点的掌握程度。如果掌握程度比较好,则技术适配度相对更高一些。
当然,这一点并不能作为筛掉那些没有使用该技术栈的候选人的依据。比如本公司使用 MongoDB 和 MySQL, 而一个候选人没有用过 Mongodb, 但使用过 MySQL, Redis, ES, HBase 等多种存储系统,那么适配度并不比仅使用过 MySQL 和 Mongodb 的候选人逊色,因为他所涉及的技术广度更大,可以推断出他有足够能力掌握 Mongodb。
应对背题式面试
首先,背题式面试,说明候选人至少是有做准备的。当然,对于招聘的一方来说,更希望找到有能力而不是仅记忆了知识的候选人。
应对背题式面试,可以通过 “引导-横向发问-深入发问” 的方式,先对候选人关于某个知识点的深度和广度做一个了解,然后出一道实际应用题来考察他是否能灵活使用知识。
比如 Java 线程同步机制,可以出一道题:线程 A 执行了一段代码,然后创建了一个异步任务在线程 B 中执行,线程 A 需要等待线程 B 执行完成后才能继续执行,请问怎么实现?
”理论 + 应用题“的模式。敌知我之变,而不知我变之形。变之形,不计其数。
实用不生僻
考察工作中频繁用到的知识、技能和能力,不考察冷僻的知识。
比如我偏向考察数据结构与算法、并发、设计 这三类。因为这三类非常基础非常核心。
综合串联式发问
知识之间总是相互联系着的,不要单独考察一个知识点。
设计一个初始问题,比如说查找算法,然后从这个初始问题出发,串联起各个知识点。比如:
在每一个技术点上,都可以应用以上发问技巧,导向不同的问题分支。同时考察面试者的深度、广度和应用能力。
创造有个性的面试题库
每个技术面试官都会有一个面试题库。持续积累面试题库,日常中突然想到的问题,就随手记录下来。
解决问题能力考察
仅仅只是技术基础还不够,通常最好结合实际业务,针对他项目里的业务,抽象出技术问题进行考察。
解决思路重在层层递进。这一点对于面试官的要求也比较高,兼具良好的倾听能力、技术深度和业务经验。首先要仔细倾听候选人的阐述,找到适当的技术切入点,然后进行发问。如果进不去,那就容易考察失败。
常见问题:
- 性能方面,qps, tps 多少?采用了什么优化措施,达成了什么效果?
- 如果有大数据量,如何处理?如何保证稳定性?
- 你觉得这个功能/模块/系统的关键点在哪里?有什么解决方案?
- 为什么使用 XXX 而不是 YYY ?
- 长字段如何做索引?
- 还有哪些方案或思路?各自的利弊?
- 第三方对接,如何应对外部接口的不稳定性?
- 第三方对接,对接大量外部系统,代码可维护性?
- 资损场景?严重故障场景?
- 线上出现了 CPU 飙高,如何处理? OOM 如何处理? IO 读写尖刺,如何排查?
- 线上运行过程中,出现过哪些问题?如何解决的?
- 多个子系统之间的数据一致性问题?
- 如果需要新增一个 XXX 需求,如何扩展?
- 重来一遍,你觉得可以在哪些方面改进?
系统可问的关联问题:
- 绝大多数系统都有性能相关问题。如果没有性能问题,则说明是小系统,小系统就不值得考察了;
- 中大型系统通常有技术选型问题;
- 绝大多数系统都有改进空间;
- 大多数业务系统都涉及可扩展性问题和可维护性问题;
- 大多数重要业务系统都经历过比较惨重的线上教训;
- 大数据量系统必定有稳定性问题;
- 消费系统必定有时延和堆积问题;
- 第三方系统对接必定涉及可靠性问题;
- 分布式系统必定涉及可用性问题;
- 多个子系统协同必定涉及数据一致性问题;
- 交易系统有资损和故障场景;
设计问题
- 比如多个机器间共享大量业务对象,这些业务对象之间有些联合字段是重复的,如何去重? 如果字段比较长,怎么处理?
- 如果瞬时有大量请求涌入,如何保证服务器的稳定性?
- 组件级别:设计一个本地缓存? 设计一个分布式缓存?
- 模块级别:设计一个任务调度模块?需要考虑什么因素?
- 系统级别:设计一个内部系统,从各个部门获取销售数据然后统计出报表。复杂性体现在哪里?关键质量属性是哪些?模块划分,模块之间的关联关系?技术选型?
项目经历
项目经历考察不宜超过两个。因为要深入考察一个项目的详情,所占用的时间还是比较大的。
一般来说,会让候选人挑选一个他或她觉得最有收获的/最有挑战的/印象最深刻的/自己觉得特有意思/感受到挫折的项目。然后围绕这个项目进行发问。通常是从项目背景出发,考察项目的技术栈、项目模块及交互的整体理解、项目中遇到的有挑战性的技术问题及解决方案、排查和解决问题、代码可维护性问题、工程质量保障、重来一遍可以改进哪些等。
面试过程
预先准备
面试官也需要做一些准备。比如熟悉候选者的技能优势、工作经历等,做一个面试设计。
在面试将要开始时,做好面试准备。此外,面试官也需要对公司的一些基本情况有所了解,尤其是公司所使用技术栈、业务全景及方向、工作内容、晋升制度等,这一点技术型候选人问得比较多。
面试启动
一般以候选人自我介绍启动,不过候选人往往会谈得比较散,因此,我会直接提问:谈谈你有哪些优势以及自己觉得可以改进的地方?
然后以一个相对简单的基础题作为技术提问的开始:你熟悉哪些查找算法?大多数人是能答上顺序查找、二分查找、哈希查找的。
问题设计
提前阅读候选人简历,从简历中筛选出关键词,根据这些关键词进行有针对性地问题设计。
比如候选人简历里提到 MVVM ,可以问 MVVM 与 MVC 的区别; 提到了观察者模式,可以谈谈观察者模式,顺便问问他还熟悉哪些设计模式。
可遵循“优势-标准-随机”原则:
- 首先,问他对哪方面技术感兴趣、投入较多(优势部分),根据其优势部分,阐述原理及实战应用;
- 其次,问若干标准化的问题,看看他的原理理解、实战应用如何;
- 最后,随机选一个问题,看看他的原理理解、实战应用如何;
对于项目同样可以如此:
- 首先,问他最有成就感的项目,技术栈、模块及关联、技术选型、设计关键问题、解决方案、实现细节、改进空间;
- 其次,问他有挫折感的项目,问题在哪里、做过什么努力、如何改进;
宽松氛围
即使问的问题比较多比较难,也要注意保持宽松氛围。
在面试前,根据候选人基本信息适当调侃一下,比如一位候选人叫汪奎,那我就说:之前我们团队有位叫袁奎,我们都喊他奎爷。
在面试过程中,适当提示,或者给出少量自己的看法,也能缓解候选人的紧张情绪。
学会倾听
多问少说,让候选者多表现。根据候选者的回答适当地引导或递进或横向移动。
引导候选人表现他最优势的一面,让他或她感觉好一些:毕竟一场面试双方都付出了时间和精力,不应该是面试官 Diss 候选人的场合,而应该让彼此有更好的交流。很大可能,你也能从候选人那里学到不少东西。
面试这件事,只不过双方的角色和立场有所不同,但并不代表面试官的水平就一定高于候选人。
记录重点
认真客观地记录候选人的回答,尽可能避免任何主观评价,亦不作任何加工(比如自己给总结一下,总结能力也是候选人的一个特质)。
多练习
模拟面试。
作出判断
面试过程是一种铺垫,关键的是作出判断。
作出判断最容易陷入误区的是:贪深求全。总希望候选人技术又深入又全面。实际上,这是一种奢望。如果候选人的技术能力又深入又全面,很可能也会面临两种情况:1. 候选人有更好的选择; 2. 候选人在其它方面可能存在不足,比如团队协作方面。
一个比较合适的尺度是:1. 他或她的技术水平能否胜任当前工作; 2. 他或她的技术水平与同组团队成员水平如何; 3. 他或她的技术水平是否与年限相对匹配,是否有潜力胜任更复杂的任务。
不同年龄看重的东西不一样
对于三年以下的工程师,应当更看重其技术基础,因为这代表着他的未来潜能;同时也考察下他在实际开发中的体现,比如团队协作、业务经验、抗压能力、主动学习的热情和能力等。
对于三年以上的工程师,应当更看重其业务经验、解决问题能力,看看他或她是如何分析具体问题,在业务范畴内考察其技术基础的深度和广度。
如何判断一个候选人的真实技术水平及是否适合所需,这方面,我也在学习中。
面试初上路
- 提前准备好摄像头和音频,可以用耳机测试下。
- 提前阅读候选人简历,从中筛选关键字,准备几个基本问题。
- 多问技术基础题,培养下面试感觉。
- 适当深入问下原理和实现。
- 如果候选人简历有突出的地方,就先问那个部分;如果没有,就让候选人介绍项目背景,根据项目背景及经验来提问。
- 小量练习“连问”技巧,直到能够熟悉使用。
- 着重考察分析和解决问题的能力,必要的话,可以出个编程题。
- 留出时间给对方问:你有什么想问的?并告知对方三个工作日内回复面试结果。
高效考察
当作为技术面试官有一定熟悉度时,就需要提升面试效率。即:在更少的时间内有效考察候选人的技术深度和技术广度。可以准备一些常见的问题,作为标准化测试。
比如我喜欢考察内存管理及算法、数据库索引、缓存、并发、系统设计、问题分析和思考能力等子主题。
- 熟悉哪些用于查找的数据结构和算法? 请任选一种阐述其思想以及你认为有意思的地方。
- 如果运行到一个 Java 方法,里面创建了一个对象列表,内存是如何分配的?什么时候可能导致栈溢出?什么时候可能导致 OOM ? 导致 OOM 的原因有哪些?如何避免? 线上是否有遇到过 OOM ,怎么解决的?
- Java 分代垃圾回收算法是怎样的? 项目里选用的垃圾回收器是怎样的?为什么选择这个回收器而不是那个?
- Java 并发工具有哪些?不同工具适合于什么场景?
Atomic
原子类的实现原理 ?ConcurrentHashMap
的实现原理?- 如何实现一个可重入锁?
- 举个项目中的例子,哪些字段使用了索引?为什么是这些字段?你觉得还有什么优化空间?如何建一个好的索引?
- 缓存的可设置的参数有哪些?分别的影响是什么?
- Redis 过期策略有哪些? 如何选择 redis 过期策略?
- 如何实现病毒文件检测任务去重?
- 熟悉哪些设计模式和设计原则?
- 从 0 到 1 搭建一个模块/完整系统?你如何着手?
如果候选人答不上,可以问:如果你来设计这样一个 XXX, 你会怎么做?
时间占比大概为:技术基础(25-30 分钟) + 项目(20-25 分钟) + 候选人提问(5-10 分钟)
给候选人的话
为什么候选人需要关注技术基础
一个常见的疑惑是:开发业务系统的大多数时候,基本不涉及数据结构与算法的设计与实现,为什么要考察 HashMap
的实现原理?为什么要学好数据结构与算法、操作系统、网络通信这些基础课程?
现在我可以给出一个答案了:
- 正如上面所述,绝大多数的业务问题,实际上最终都会映射到基础技术问题上:数据结构与算法的实现、内存管理、并发控制、网络通信等;这些是理解现代互联网大规模程序以及解决程序疑难问题的基石,—— 除非能祝福自己永远都不会遇到疑难问题,永远都只满足于编写 CRUD;
- 这些技术基础正是程序世界里最有趣最激动人心的地方。如果对这些不感兴趣,就很难在这个领域里深入进去,不如及早转行从事其它职业,非技术的世界一直都很精彩广阔(有时我也想多出去走走,不想局限于技术世界);
- 技术基础是程序员的内功,而具体技术则是招式。徒有招式而内功不深,遇到高手(优秀同行从业者的竞争及疑难杂症)容易不堪一击;
- 具备扎实的专业技术基础,能达到的上限更高,未来更有可能胜任复杂的技术问题求解,或者在同样的问题上能够做到更好的方案;
- 人们喜欢跟与自己相似的人合作,牛人倾向于与牛人合作能得到更好的效果;如果一个团队大部分人技术基础比较好,那么进来一个技术基础比较薄弱的人,协作成本会变高;如果你想和牛人一起合作拿到更好的结果,那就要让自己至少在技术基础上能够与牛人搭配的上;
- 在 CRUD 的基础上拓展其它才能也不失为一种好的选择,但这不会是一个真正的程序员的姿态,顶多是有技术基础的产品经理、项目经理、HR、运营、客满等其它岗位人才。这是职业选择的问题,已经超出了考察程序员的范畴。
不要在意某个问题回答不上来
如果面试官问你很多问题,而有些没有回答上来,不要在意。面试官很可能只是在测试你的技术深度和广度,然后判断你是否达到某个水位线。
重点是:有些问题你答得很有深度,也体现了你的深度思考能力。
这一点是我当了技术面试官才领会到的。当然,并不是每位技术面试官都是这么想的,但我觉得这应该是个更合适的方式。