机械工程师英语面试

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1、机械工程师英语面试　　应届生在面试的时候，大公司偶尔也会遇到一些系统设计题，而这些题目往往只是考一下你的知识面，或者对系统架构方面的了解，不会涉及编码。很多人感觉难以应对这样的题目，也不知道从何说起，在本文中，总结了回答这类题目需要哪些基础知识，以及怎样使用这些知识回答这些问题。　　在正式介绍基础知识之前，先罗列几个常见的系统设计相关的笔试面试题：　　(1)(百度)要求设计一个DNS的Cache结构，要求能够满足每秒5000以上的查询，满足IP数据的快速插入，查询的速度要快。(题目还给出了一系列的数据，比如：站点数总共为5000万，IP地址有1000万，等等

2、)　　解决方案：DNS服务器实现域名到IP地址的转换。　　每个域名的平均长度为25个字节(在域名的命名标准中，对于域名长度是有明显限制的。其中，中国国家域名不得超过20个字符，国际通用域名不得超过26个字符)，每个IP为4个字节，所以Cache的每个条目需要大概30个字节。　　总共50M个条目，所以需要个字节的空间。可以放置在内存中。(考虑到每秒5000次操作的限制，也只能放在内存中。)　　可以考虑的数据结构包括hash_map，字典树，红黑树等等。　　我觉得比较好的解决方法是，将每一个URL字符串转化为MD5值，作为key，建立最大或最小堆，这样插入和查找

3、的效率都是O(log(n))。　　MD5是128bit的大整数也就是16byte，比直接存放URL要节省的多。　　具体可应用方法：每秒5000的查询不算高啊，最土的方法使用MySQL+Memcached架构应该都能满足吧?　　数据结构建议以域名的md5值为主键来存储，值可以只存储目标IP就行。Memcached用户支撑前端查询，MySQL用户存储数据，还要看总数量会有多大，如果不是特别大，直接使用MyISAM引擎来存储就行，更新插入都非常快，如果超千万，可以使用InnoDB来存储，每次有新数据插入时直接使用replaceintotable就行，Memcach

4、ed数据的更新直接使用set。　　Memcached随便用得好些，每秒上万次的get是容易达到的，MySQL你别小看，在有的测试里，以主键查询的测试，一台普通的服务器上，MySQL/InnoDB服务器上获得了750000+QPS的成绩。　　总结：关于高并发系统设计。主要有以下几个关键技术点：缓存，索引，数据分片，锁粒度尽可能小。。　　(2)有N台机器，M个文件，文件可以以任意方式存放到任意机器上，文件可任意分割成若干块。假设这N台机器的宕机率小于1/3，想在宕机时可以从其他未宕机的机器中完整导出这M个文件，求最好的存放与分割策略。　　解决方案：涉及到现在通用

5、的分布式文件系统的副本存放策略。一般是将大文件切分成小的block(如64MB)后，以block为单位存放三份到不同的节点上，这三份数据的位置需根据网络拓扑结构配置，一般而言，如果不考虑跨数据中心，可以这样存放：两个副本存放在同一个机架的不同节点上，而另外一个副本存放在另一个机架上，这样从效率和可靠性上，都是最优的(这个google公布的文档中有专门的证明，有兴趣的可参阅一下。)。如果考虑跨数据中心，可将两份存在一个数据中心的不同机架上，另一份放到另一个数据中心。　　(3)假设有三十台服务器，每个上面都存有上百亿条数据(有可能重复)，如何找出这三十台机器中，

6、根据某关键字，重复出现次数最多的前100条?要求用Hadoop来做。　　方案：针对每一台机器有100亿，类似100万时的处理方法，对数据进行切片，可以都切为100万的记录，对100万、取最前100，不同在于这前100也存入hash，如果key相同则合并value，显然100亿的数据分割完后的处理结果也要再进行类似的处理，hash表不能过长，原理其实也就是map和reduce。然后合并这30台机器的结果。　　(4)设计一个系统，要求写速度尽可能高，说明设计原理。　　解决方案：涉及到BigTable的模型。主要思想是将随机写转化为顺序写，进而大大提高写速度。具体

7、是：由于磁盘物理结构的独特设计，其并发的随机写(主要是因为磁盘寻道时间长)非常慢，考虑到这一点，在BigTable模型中，首先会将并发写的大批数据放到一个内存表(称为“memtable”)中，当该表大到一定程度后，会顺序写到一个磁盘表(称为“SSTable”)中，这种写是顺序写，效率极高。说到这，可能有读者问，随机读可不可以这样优化?答案是：看情况。通常而言，如果读并发度不高，则不可以这么做，因为如果将多个读重新排列组合后再执行，系统的响应时间太慢，用户可能接受不了，而如果读并发度极高，也许可以采用类似机制。　　(5)设计一个高并发系统，说明架构和关键技术要

8、点。　　方案：分布式系统中的核心的服务器的实现。可以