什么是全栈呢（转）

背景

自从2013年离开北京后，就没有在固定单位上班了。
期间捣鼓过一些东西，也挣了点小钱，日子也没有到过不下去非要找工作的地步。

只是觉得自身仍有不足，作为技术，还是想再开阔一点，再深刻一点，再专业一点。

也没有去刻意地投递简历，本来老婆怀孕，自己在家，时间比较多，所以就写写博客，所以会有一些来自私信的机会。

既然有机会，那就愉快地去追一下，本篇，就记录一下最近几个月的一些经历。

云XX

这个公司招聘全栈，要求精通编译、操作系统、计算机网络，要精通一门底层语言，比如汇编或者C，要精通一门高级语言，比如C++或者Java，没有.Net方面的要求。

因为不是自己投的，一般看到诸如要求精通的，我就呵呵一下，然后就扫其他的了，但是机缘巧合，可能HR妹妹比较具有亲和力，所以也就答应应试。

约的两周后聊，不过由于老总临时有事，就和CTO哥哥先聊下，主要聊的一些内容是：

1. 操作系统的进/线程区别，Linux Kernel进线程调度的机制，以及操作系统原理概念上的调度算法。
2. 分布式存储的一些问题，比如分布式锁、锁性能、Master-Master多主架构和Master-Slave架构的各自优劣，等等。
3. 作为第2个问题的延续，会聊到CouchBase和HBase的一些实现原理，但并不深入，还会聊到性能上的东西，比如为什么不选择HBase。
4. 自己的一些项目经历，一些比较泛的知识点，看似随意，但应该是在考察知识结构，是否全面。
5. 知道哪些开源软件或者框架，看没看过源码，有没有自己的理解等等。
6. Java多态的实现和体现，接口和抽象类的关系，我从java和vm层面大概做了叙述。

第二天，和老总聊，这个比较有趣，因为老总的技术很厉害，而且也很坚持己见的，这次聊的很久，大概有3个小时，主要还是争论，其实到这一步基本就没打算要这个offer了：

1. 硕士为什么没有毕业。
2. 天文科学家为何要选择Python来处理数据，而不选择其他的语言。我说这是历史原因，然后老总说这个设计方向不是用来处理这个的。这里也有点小争议，略过吧。
3. 为什么要在Python虚拟机上做核间并行，在kernel里做会不会更舒服。
4. 聊到老总面过的一些人，包括985出来的，和BAT出来的一些T，能把编译、装载、链接，说清楚的人不超过5个。我说你们公司要求挺严格的，老总说不是他们要求严格，是行业整体水平太低。很多做WEB开发的，后面的东西一点不懂，但也能做，你说能做好吗。这一点，各自有不同的看法，但分歧到没有大到要争论的地步。
5. 中途我问到了一个问题,为什么选择Erlang作为开发语言。因为这家公司目前主要做云通讯（之前CTO自己的定位），而这个问题也是本次面试最大的争议所在。
   
   老总说你应该自己做做homework，当时我是觉得吧，通过这个点让人家介绍下业务，毕竟没业务聊啥都是比较泛，自己想有点针对性，但被这么当头一棒，觉得自己是在浪费人家的时间，而且“做做homework”如果你听了也会有点火吧，呵呵。
   
   从这里开始，基本各种争论的东西也就出来了，比如，聊到ZooKeeper：
   
   老总：ZooKeeper太重，在它们的架构中是臃肿的或者累赘。
   我：可以不用zk，但一致性和同步也得自己实现吧。
   老总：它们自己基于paxos算法实现了。同时列举了一些行业内的反例，说其实用zk等开源框架拼出来的系统，都存在逻辑上的问题。
   我：提到了twitter。
   老总：如果你有机会可以去twitter看看，我们现在做的是取代它们的老框架。
   我：虽然我没在twitter工作过，不过各种Con，各种Summit，各种SlideShare，还是有看过的。
   
   后来又聊到多主结构，和主从结构：
   
   我：我之前有了解到，类似p2p这种，捕获网络拓补变化的速度会比较慢，随着节点数的上升，可能时间复杂度过高。
   老总：我们从不空谈问题。很多业内观点，认为这种架构不好，但事实上我们有一套老系统性能特别高，目前的通讯也是基于这个，30-40个节点没有什么问题。
   我：那心跳是怎么维护的？
   老总：是由每个节点互相维护心跳。
   我：好的。但好像这样也是将同步和协调机制耦合进去了，我觉得Hadoop和HBase那种Master-Slave的，抽象出NameNode或者MasterNode，然后维护一些metadata在zk上，也是已经被成功证明的一种架构呀？
   老总：我问你，如果状态节点和数据节点之间发生网络割裂怎么办？
   我：发现网络拓补这块不通后，肯定要进行节点间复制，并等待网络恢复，比如阿里那次光纤切断事件。而且，您为什么一定觉得状态节点一定是单个节点呢？
   老总：所以，它们之间并没有解耦。
   我：哦，我说的解耦不是说彻底不协作了，只是从设计上按照独立角色原则分离开来，这样清晰一些。
   老总：那还是耦合的。
   
   期间，老总还觉得Java不是一门比较好的语言，当然，这一点我也有同感，但我觉得生态可能更重要一些。
   
   最后，还是回到了那个Homework问题：
   
   我：X总，您应该是一直受西化文化的影响，所以觉得问这个问题会没有什么价值？因为您的homework回答，让我感觉有点过于直接和难以接受。
   老总：公司需要以效率为重。
   我：其实，我个人听HR说您的技术很厉害，我也搜过一些新闻和对您的采访，我觉得我个人是作为一个follower来取经的，不过这么干脆的拒绝，的确我是第一次见。
   老总：讲了很多公司开会的方式，比如先做好准备再开会，否则要一直给某个不懂的人讲，会算白开了。
   我：这个我同意，但我是面试，所以不清楚你们公司的业务，只是想听听作为创始人，对这个技术选型的看法，而且很多大牛，如果你邮件给他，他也会很谦虚，很详实地回答你的问题。
   
   期间又聊到StackOverflow，我提到，记得以前有个人对于回答问题的人，表示了感谢，站务觉得这是废话，后来有很高reputation的人站出来发声：至少在我们的国度，如果有人帮了你，说声谢谢，是有教养的体现。如果觉得表示感谢这样的话，过于社交向，那不如去掉reputation和回答者的个人链接好了。
   
   后面的很多问答，其实也是在互相表达团队沟通的一些原则，我只是觉得，公司不是招聘机器人，大家都是专家独当一面，开会高效，无可厚非，但人与人之间普遍存在差距，一个好的leader，如果这么冷面，那团队氛围会利于激发创新么？
   
   的确，老总说的很多都是有道理的，比如美团，就有要么牛逼，要么滚蛋之类的宣言，但我个人觉得任何事，得3-7开，不能那么绝对。

极客XX

教育类公司，职位好像是大数据布道师，就是研发管理大数据方向的课程。

这个是从猎聘上来的机会。

HR要了简历后，觉得太简单了，我又大概补充了下，3天后，跟数据中心负责研发的leader聊，主要内容是：

1. 算法课程，在大学和在培训机构的课程，有什么不同。
   对方leader表示算法虽然没什么用，学起来没有干货的感觉，但是可以帮助一些学员就业，比如一些公司会考算法。
2. Hadoop和Spark。
3. 项目经历。
4. 上班时间，课程开发的一些过程，等等。

本来觉得聊得还行，结果HR后来说，可能此方面直接项目经验少了些，那就不会有下文了。

民XX商

这个机会，接触了来回有2个多月的感觉，对方的总监是个很好的人，上海交大的硕士，素质很高。

因为接触的时间挺长，所以对我的一些擅长和不足都有较深的了解，去上海时，和总监聊的少一些。

去上海终面，先和负责数据中心研发的leader聊，人非常不错，平易近人，聊的内容也挺广泛。

1. 项目经历.
2. Hadoop.
3. HBase是否适合作为行为分析的后端storage。
4. 淘宝dubbo.
5. Phoenix.
6. Storm的混合拓补问题，比如同时支持最少一次和仅一次的数据处理语义。
7. SOA，异步，原子服务。
8. Spark.
9. 流式处理。
10. 实时系统构建，主要问下有没有一个完整的设计和想法。
11. Kafka，全局序的一些限制和问题。
12. 目前数据中心的研发状态和产品。

这个leader哥，人真的很好，哈哈，中午请我吃了一餐。

下午和CIO聊，主要是听人家的看法，因为他之前以为我是应聘数据科学家，后来发现是想聘基础平台的搭建，倾向于工程师，所以数据挖掘和数据仓库没有问太多。

1. 大概介绍了互联网金融行业内的一些生态，对数据仓库和ODS的异同表达了一些见解。
2. 对数据中心期待的数据仓库，有什么，应该是什么，做了一些设计上的表述，让我更明白一些已经实现的，和没有实现的，从整体上有个把握。
3. 数据挖掘的一些东西，比如分类、聚类、关联规则、有监督和无监督学习等等。
4. 音频和视频数据的处理和知识发现。
5. 结构化数据和非结构化数据，在生产环境的一些强制要求。
6. 北京、成都、上海，各个研发中心的一些情况，看更倾向于在哪里，从事何种工作，大数据方向的还是在上海。
7. 敏捷，自我驱动，等等内容。
8. 基础平台的重要性，以及领域专家发现知识的价值，等等关系。
9. 工程师文化。

CIO感觉深不可测哈，因为他之前在国外一些挺著名的搞DW的公司做，所以经验很丰富，理论素养也很高，因为聊得东西很广泛，所以我更多是在听，表达的比较少一点。

结语

仅作流水记录，感谢每个给机会的人和公司，呵呵。

http://www.cnblogs.com/foreach-break/p/interviews_in_last_3_months.html