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背景

自從2013年離開北京后，就沒有在固定單位上班了。
期間搗鼓過一些東西，也掙了點小錢，日子也沒有到過不下去非要找工作的地步。

只是覺得自身仍有不足，作為技術，還是想再開闊一點，再深刻一點，再專業一點。

也沒有去刻意地投遞簡歷，本來老婆懷孕，自己在家，時間比較多，所以就寫寫博客，所以會有一些來自私信的機會。

既然有機會，那就愉快地去追一下，本篇，就記錄一下最近幾個月的一些經歷。

云XX

這個公司招聘全棧，要求精通編譯、操作系統、計算機網絡，要精通一門底層語言，比如匯編或者C，要精通一門高級語言，比如C++或者Java，沒有.Net方面的要求。

因為不是自己投的，一般看到諸如要求精通的，我就呵呵一下，然后就掃其他的了，但是機緣巧合，可能HR妹妹比較具有親和力，所以也就答應應試。

約的兩周后聊，不過由于老總臨時有事，就和CTO哥哥先聊下，主要聊的一些內容是：

操作系統的進/線程區別，Linux Kernel進線程調度的機制，以及操作系統原理概念上的調度算法。

分布式存儲的一些問題，比如分布式鎖、鎖性能、Master-Master多主架構和Master-Slave架構的各自優劣，等等。

作為第2個問題的延續，會聊到CouchBase和HBase的一些實現原理，但并不深入，還會聊到性能上的東西，比如為什么不選擇HBase。

自己的一些項目經歷，一些比較泛的知識點，看似隨意，但應該是在考察知識結構，是否全面。

知道哪些開源軟件或者框架，看沒看過源碼，有沒有自己的理解等等。

Java多態的實現和體現，接口和抽象類的關系，我從java和vm層面大概做了敘述。

第二天，和老總聊，這個比較有趣，因為老總的技術很厲害，而且也很堅持己見的，這次聊的很久，大概有3個小時，主要還是爭論，其實到這一步基本就沒打算要這個offer了：

碩士為什么沒有畢業。

天文科學家為何要選擇Python來處理數據，而不選擇其他的語言。我說這是歷史原因，然后老總說這個設計方向不是用來處理這個的。這里也有點小爭議，略過吧。

為什么要在Python虛擬機上做核間并行，在kernel里做會不會更舒服。

聊到老總面過的一些人，包括985出來的，和BAT出來的一些T，能把編譯、裝載、鏈接，說清楚的人不超過5個。我說你們公司要求挺嚴格的，老總說不是他們要求嚴格，是行業整體水平太低。很多做WEB開發的，后面的東西一點不懂，但也能做，你說能做好嗎。這一點，各自有不同的看法，但分歧到沒有大到要爭論的地步。

中途我問到了一個問題,為什么選擇Erlang作為開發語言。因為這家公司目前主要做云通訊（之前CTO自己的定位），而這個問題也是本次面試最大的爭議所在。

老總說你應該自己做做homework，當時我是覺得吧，通過這個點讓人家介紹下業務，畢竟沒業務聊啥都是比較泛，自己想有點針對性，但被這么當頭一棒，覺得自己是在浪費人家的時間，而且“做做homework”如果你聽了也會有點火吧，呵呵。

從這里開始，基本各種爭論的東西也就出來了，比如，聊到ZooKeeper：

老總：ZooKeeper太重，在他們的架構中是臃腫的或者累贅。
我：可以不用zk，但一致性和同步也得自己實現吧。
老總：他們自己基于paxos算法實現了。同時列舉了一些行業內的反例，說其實用zk等開源框架拼出來的系統，都存在邏輯上的問題。
我：提到了twitter。
老總：如果你有機會可以去twitter看看，我們現在做的是取代他們的老框架。
我：雖然我沒在twitter工作過，不過各種Con，各種Summit，各種SlideShare，還是有看過的。

后來又聊到多主結構，和主從結構：

我：我之前有了解到，類似p2p這種，捕獲網絡拓補變化的速度會比較慢，隨著節點數的上升，可能時間復雜度過高。
老總：我們從不空談問題。很多業內觀點，認為這種架構不好，但事實上我們有一套老系統性能特別高，目前的通訊也是基于這個，30-40個節點沒有什么問題。
我：那心跳是怎么維護的？
老總：是由每個節點互相維護心跳。
我：好的。但好像這樣也是將同步和協調機制耦合進去了，我覺得Hadoop和HBase那種Master-Slave的，抽象出NameNode或者MasterNode，然后維護一些metadata在zk上，也是已經被成功證明的一種架構呀？
老總：我問你，如果狀態節點和數據節點之間發生網絡割裂怎么辦？
我：發現網絡拓補這塊不通后，肯定要進行節點間復制，并等待網絡恢復，比如阿里那次光纖切斷事件。而且，您為什么一定覺得狀態節點一定是單個節點呢？
老總：所以，它們之間并沒有解耦。
我：哦，我說的解耦不是說徹底不協作了，只是從設計上按照獨立角色原則分離開來，這樣清晰一些。
老總：那還是耦合的。

期間，老總還覺得Java不是一門比較好的語言，當然，這一點我也有同感，但我覺得生態可能更重要一些。

最后，還是回到了那個Homework問題：

我：X總，您應該是一直受西化文化的影響，所以覺得問這個問題會沒有什么價值？因為您的homework回答，讓我感覺有點過于直接和難以接受。
老總：公司需要以效率為重。
我：其實，我個人聽HR說您的技術很厲害，我也搜過一些新聞和對您的采訪，我覺得我個人是作為一個follower來取經的，不過這么干脆的拒絕，的確我是第一次見。
老總：講了很多公司開會的方式，比如先做好準備再開會，否則要一直給某個不懂的人講，會算白開了。
我：這個我同意，但我是面試，所以不清楚你們公司的業務，只是想聽聽作為創始人，對這個技術選型的看法，而且很多大牛，如果你郵件給他，他也會很謙虛，很詳實地回答你的問題。

期間又聊到StackOverflow，我提到，記得以前有個人對于回答問題的人，表示了感謝，站務覺得這是廢話，后來有很高reputation的人站出來發聲：至少在我們的國度，如果有人幫了你，說聲謝謝，是有教養的體現。如果覺得表示感謝這樣的話，過于社交向，那不如去掉reputation和回答者的個人鏈接好了。

后面的很多問答，其實也是在互相表達團隊溝通的一些原則，我只是覺得，公司不是招聘機器人，大家都是專家獨當一面，開會高效，無可厚非，但人與人之間普遍存在差距，一個好的leader，如果這么冷面，那團隊氛圍會利于激發創新么？

的確，老總說的很多都是有道理的，比如美團，就有要么牛逼，要么滾蛋之類的宣言，但我個人覺得任何事，得3-7開，不能那么絕對。

覺得像云XX這樣的公司，走Geek路線，全招的是專家或者有潛力成為專家的全棧牛，而且對智能硬件、云通訊、實時系統有自己的一套理念和實現，還是很有前途的，祝福一下吧。

極客XX

教育類公司，職位好像是大數據就業班主管布道師，就是研發管理大數據方向的課程。

這個是從獵聘上來的機會。

HR要了簡歷后，覺得太簡單了，我又大概補充了下，3天后，跟數據中心負責研發的leader聊，主要內容是：

算法課程，在大學和在培訓機構的課程，有什么不同。
對方leader表示算法雖然沒什么用，學起來沒有干貨的感覺，但是可以幫助一些學員就業，比如一些公司會考算法。

Hadoop和Spark。

項目經歷。

上班時間，課程開發的一些過程，等等。

有個槽點就是，對方leader把C#念作"C井"，我當時有點慌，如果糾正說C-Sharp，會不會留下不好的印象，如果說C井，好像又很別扭. : ]

本來覺得聊得還行，結果HR后來說，可能此方面直接項目經驗少了些。

民XXX

這個機會，接觸了來回有2個多月的感覺，對方的總監是個很好的人，上海交大的碩士，素質很高。

因為接觸的時間挺長，所以對我的一些擅長和不足都有較深的了解，去上海時，和總監聊的少一些。

去上海終面，先和負責數據中心研發的leader聊，人非常不錯，平易近人，聊的內容也挺廣泛。

項目經歷.

Hadoop.

HBase是否適合作為行為分析的后端storage，二級索引等。

淘寶dubbo.

Phoenix.

Storm的混合拓補問題，比如同時支持最少一次和僅一次的數據處理語義。

SOA，異步，原子服務。

Spark.

流式處理。

實時系統構建，主要問下有沒有一個完整的設計和想法。

Kafka，全局序的一些限制和問題。

目前數據中心的研發狀態和產品。

這個leader哥，人真的很好，哈哈，中午請我吃了一餐。

下午和CIO聊，主要是聽人家的看法，因為他之前以為我是應聘數據科學家，后來發現是想聘基礎平臺的搭建，傾向于工程師，所以數據挖掘和數據倉庫沒有問太多。

大概介紹了互聯網金融行業內的一些生態，對數據倉庫和ODS的異同表達了一些見解。

對數據中心期待的數據倉庫，有什么，應該是什么，做了一些設計上的表述，讓我更明白一些已經實現的，和沒有實現的，從整體上有個把握。

數據挖掘的一些東西，比如分類、聚類、關聯規則、有監督和無監督學習等等。

音頻和視頻數據的處理和知識發現。

結構化數據和非結構化數據，在生產環境的一些強制要求。

北京、成都、上海，各個研發中心的一些情況，看更傾向于在哪里，從事何種工作，大數據方向的還是在上海。

敏捷，自我驅動，等等內容。

基礎平臺的重要性，以及領域專家發現知識的價值，等等關系。

工程師文化。

CIO感覺深不可測哈，因為他之前在國外一些挺著名的搞DW的公司做，所以經驗很豐富，理論素養也很高，因為聊得東西很廣泛，所以我更多是在聽，表達的比較少一點。

結語

僅作流水記錄，感謝每個給機會的人和公司，呵呵。

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總結

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