说在前面，面试时最好不要虚报工资。本来字节跳动是很想去的，几轮面试也通过了，最后没offer，自己只想到几个原因：1、虚报工资，比实际高30%；2、有更好的人选，这个可能性不大，我看还在招聘。我是面试Android开发的，3年经验，下面是面试流程：
一面
1.插件化。启动activity的hook方式。taskAffity。 2.okhttp支持HTTP2？http2的功能有哪些？tcp方面拥塞控制？tsl的握手和具体的非对称加密算法。非对称名称 3.handler的post(Runnable)如何实现的。callback，runnable，msg的执行优先级。 4.阻塞是怎么实现的？为什么不会阻塞主线程？ 5.求二叉树中两个节点之间的最大距离。 6.206含义，未修改资源是哪个，302含义，301含义 7.多进程通信问题。binder优势。aidl生成的java类细节。多进程遇到哪些问题？ 8.动态代理传入的参数都有哪些？非接口的类能实现动态代理吗？ASM的原理 9.Application和Activity在Context的继承树上有何区别？二者使用上有何不同？ 10.任意一颗二叉树，求最大节点距离
二面
1.设计一个日志系统。 2.内存泄露的分类。怎么查看内存泄露的问题 3.touch事件源码问题。 4.组件化的问题。module和app之间的区别。moduler通信是如何实现的。 5.native奔溃的日志采集，怎么处理？ 6.注解实现一个提示功能：如果int的值大于了3需要提示。
三面
1.介绍下flutter的启动流程 2.介绍下flutter与weex的区别 3.组件化介绍一下 4.webview中与js通信的手段有哪些？ 5.介绍下flutter_boost的原理
四面
1.适配器和装饰模式各自特点和使用场景 2.视频编解码是怎么做的 3.三色球排序
HR面
1.询问了除字节跳动以外，还在看其他工作机会么？分别是什么 2.字节、XXX公司、XXX公司，你的优先级是什么，为什么？ 3.之前薪资待遇是多少？你期望的薪资是多少？ 4.平时有什么爱好？ 5.了解职位需求吗？ 6.有没有想问的？
这是我在某论坛看到的故事，我知道我们很多程序员都有一个大厂梦，但如何针对大厂进行面试准备，如何和 HR 聊天，比如谈钱等等，很多程序员就显得手足无措了。本文就根据自己一些见解谈谈这些问题。
什么是合适的候选者
在介绍如何面试之前，这里先从公司的角度来分析：”到底什么样的候选者是公司所需要的技术人才？“就我在现在这家公司的一些面试官经验来说，一个具有如下特征的Android程序员是我们所需要的：
- 具有本科及以上学历（名校更好）
- 具有2年及以上的工作经验（名企更好）
- 技术扎实，有技术追求和工作激情
- 良好的沟通和协作
在上面的四条中，其中第3条是最为重要的，即技术，技术是决定能否通过面试的最重要最直接的原因。一般来说，越是大公司，其对技术的要求就越高，尽管部分岗位并不需要那么好的技术，但是为了对候选者做出区分，其面试过程仍然会面试一些稍微深入的话题，相信大家都有所体会。
除了技术以外，良好的沟通和协作能力也是比较重要的。也许很多人觉得这个比较抽象，心里会想：”你怎么知道我有没有良好的沟通和协作能力呢“？其实这个问题并不难，面试过程就是一次沟通过程，如果不能和面试官很好地沟通，这就说明候选者的沟通有问题。如何很好地和面试官沟通呢？给如下几点建议：
- 礼貌和尊重。
- 听懂面试官的问题并直接回答。
- 谦虚谨慎、态度友好。
下面对学历和工作经验做一些说明，学历并不是一个硬性要求，即使候选者学校不怎么好也是有可能通过面试的，这就要求候选者技术非常扎实。而工作经验，之所以是2年以上，这是因为社会招聘的对象一般都是有一定工作经验的，而1年工作经验略短了点，拿百度来说，社招的最低级别一般为T4，差不多刚好就是2年经验左右。
这里做下总结，理想的候选者应该是这样的：
- 扎实的技术功底，有技术追求（必须）
- 态度、沟通和为人都很好（必须）
- 2年左右工作经验（基本必须）
- 名校、名企、高学历（非必须，加分项）
基本来说，满足1和2就能通过面试，3和4都是次要条件，但是一般来说不满足3就很难满足1，不要说特例，木有参考意义。
由此可见，技术是面试结果的决定因素。那么到底技术掌握到什么程度才能比较轻松地通过面试呢？说了那么多，好像和Android没有一点关系，下面就开始以Android为例来分析下面试过程所需的技术。
技术知识梳理目录
下面的所有技术知识点详细内容都整理在了开源项目添加小助理vx：MAYAZBSP
1.JAVA多线程并发
- JAVA并发知识库
- JAVA线程实现/创建方式
- 4种线程池
- 线程生命周期(状态)
- 终止线程4种方式
- sleep与wait 区别
- start与run区别
- JAVA后台线程
- JAVA锁
- 线程基本方法4.1.11. 线程上下文切换
- 同步锁与死锁
- 线程池原理
- JAVA阻塞队列原理
- CyclicBarrier、CountDownLatch、Semaphore的用法
- volatile关键字的作用（变量可见性、禁止重排序）
- 如何在两个线程之间共享数据
2.微服务
- 服务注册发现
- API 网关
- 配置中心
- 事件调度（kafka）
- 服务跟踪（starter-sleuth）
- 服务熔断（Hystrix）
- Hystrix断路器机制
- API管理
3.分布式缓存
- 缓存雪崩
- 缓存穿透
- 缓存预热
- 缓存更新
- 缓存降级
4.Spring 原理
- Spring 特点
- Spring 核心组件
- Spring 常用模块
- Spring 主要包
- Spring 常用注解
- Spring第三方结合
- Spring IOC原理
- Spring APO原理
- Spring MVC原理
- Spring Boot原理
- JPA原理
- Mybatis缓存
- Tomcat架构
5.JVM
- 线程
- JVM内存区域
- JVM运行时内存
- 垃圾回收与算法
- JAVA 四中引用类型
- GC分代收集算法 VS 分区收集算法
- GC垃圾收集器
- JAVA IO/NIO
- JVM 类加载机制
6.JAVA基础
- JAVA异常分类及处理
- JAVA反射
- JAVA注解
- JAVA内部类
- JAVA泛型
- JAVA序列化(创建可复用的Java对象)
- JAVA复制
7.JAVA集合
- 接口继承关系和实现
- List
- ArrayList（数组）
- Vector（数组实现、线程同步）
- LinkList（链表）
- Set
- HashSet（Hash表）
- TreeSet（二叉树）
8.Netty 与RPC
- Netty 原理
- Netty 高性能
- Netty RPC实现
- 关键技术
- 核心流程
- 消息编解码
- 通讯过程
- RMI实现方式
9.日志
- Slf4j
- Log4j
- LogBack
- Logback优点
- ELK
10.Zookeeper
- Zookeeper概念
- Zookeeper角色
- Zookeeper工作原理（原子广播）
- Znode有四种形式的目录节点
11.Kafka
- Kafka概念
- Kafka数据存储设计
- partition的数据文件（offset，MessageSize，data）
- 数据文件分段segment（顺序读写、分段命令、二分查找）
- 数据文件索引（分段索引、稀疏存储）
- 生产者设计
- 负载均衡（partition会均衡分布到不同broker上）
- 批量发送
- 压缩（GZIP或Snappy）
- 消费者设计
12.Hbase
- Hbase概念
- 列式存储
- Hbase核心概念
- Hbase核心架构
- Hbase的写逻辑
- HBase vs Cassandra
- MongoDB
- MongoDB概念
- MongoDB特点
13.Cassandra
- Cassandra概念
- 数据模型
- Cassandra一致Hash和虚拟节点
- Gossip协议
- 数据复制
- 数据写请求和协调者
- 数据读请求和后台修复
- 数据存储（CommitLog、MemTable、SSTable）
- 二级索引（对要索引的value摘要，生成RowKey）
- 数据读写
14.RabbitMQ
- RabbitMQ概念
- RabbitMQ架构
- Exchange 类型
15.设计模式
- 设计原则
- 工厂方法模式
- 抽象工厂模式
- 单例模式
- 建造者模式
- 原型模式
- 适配器模式
- 装饰器模式
- 代理模式
- 外观模式
- 桥接模式
- 组合模式
- 享元模式
- 策略模式
- 模板方法模式
- 观察者模式
- 迭代子模式
- 责任链模式
- 命令模式
- 备忘录模式
16.负载均衡
- 四层负载均衡 vs 七层负载均衡
- 负载均衡算法/策略
- LVS
- Keepalive
- Nginx反向代理负载均衡
- HAProxy
17.数据库
- 存储引擎
- 索引
- 数据库三范式
- 数据库是事务
- 存储过程(特定功能的SQL 语句集)
- 触发器(一段能自动执行的程序)
- 数据库并发策略
- 数据库锁
- 基于Redis分布式锁
- 分区分表
- 两阶段提交协议
- 三阶段提交协议
- 柔性事务
- CAP
18.JAVA算法
- 二分查找
- 冒泡排序算法
- 插入排序算法
- 快速排序算法
- 希尔排序算法
- 归并排序算法
- 桶排序算法
- 基数排序算法
- 剪枝算法
- 回溯算法
- 最短路径算法
- 最大子数组算法
- 最长公共子序算法
- 最小生成树算法
19.数据结构
- 栈（stack）
- 队列（queue）
- 链表（Link）
- 散列表（Hash Table）
- 排序二叉树
- 红黑树
- B-TREE
- 位图
20.一致性算法
- Paxos
- Zab
- Raft
- NWR
- Gossip
- 一致性Hash
- 一致性Hash特性
- 一致性Hash原理
21.Spark
- Spark概念
- 核心架构
- 核心组件
- SPARK编程模型
- SPARK计算模型
- SPARK运行流程
- SPARK RDD流程
- SPARK RDD
22.Storm
- Storm概念
- 集群架构
- Nimbus（master-代码分发给Supervisor）
- Supervisor（slave-管理Worker进程的启动和终止）
- Worker（具体处理组件逻辑的进程）
- Task
- ZooKeeper
- 编程模型（spout->tuple->bolt）
- opology运行
- Storm Streaming Grouping
- ResourceManager
- NodeManager
- ApplicationMaster
- YARN运行流程
23.云计算
- SaaS
- PaaS
- IaaS
- Docker
- Openstack
- Namespaces
- 进程(CLONE_NEWPID 实现的进程隔离)
- Libnetwork与网络隔离
- 资源隔离与CGroups
- 镜像与UnionFS
- 存储驱动
24.Hadoop
- Hadoop概念
- HDFS
- Client
- NameNode
- Secondary NameNode
- DataNode
- MapReduce
- JobTracker
- TaskTracker
- Task
- Reduce Task 执行过程
- Hadoop MapReduce 作业的生命周期
- 作业提交与初始化
- 任务调度与监控。
- 任务运行环境准备
- 任务执行
- 作业完成
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如何和 HR 聊天，比如谈钱等等
首先你面到 HR 了，说明你基本已经成为备选人之一了。这时候 HR 会和你聊很多问题，这些问题都是为了了解你的一些个人情况的。比如说性格啦、反应能力、情商等等。另外大部分公司的 HR 并没有一票否决权，面试没有成功多半是有更好的备选人而不是因为 HR 把你卡掉了。
然后说到谈钱的一个问题。首先以最少的工资招到需要的人肯定是 HR 的考核之一，所以压价是很正常的一个事情。并且上家公司的薪资也是一个很重要的参考，一般来说涨薪幅度在 30% 以上是很牛逼的事情了，通常都在 20% 左右。
你的开价一般就是 offer 的上限了，考虑到压价的情况，你可以在原本期望薪水上上浮 1K 左右，然后可以根据面试的情况来有选择性的开价。
- 面的不错，本来想要 16K 的，那么就多要个 1-2K 没啥问题
- 面的一般，那就报 16 K 吧
- 面的一般或者不大好，但是又很想进这家公司，可以酌情下降 1-2K，这个主要还是看自己
- 不怎么想去这家公司，随意开价
结语
如果你想去一家不错的公司，但是目前的硬实力又不到，我觉得还是有必要去努力一下的，技术能力的高低能决定你走多远，平台的高低，能决定你的高度。
如果你通过努力成功进入到了心仪的公司，一定不要懈怠放松，职场成长和新技术学习一样，不进则退。
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