阿里巴巴--测试开发工程师--一面（2021/3/3）

• 做一个简单的自我介绍（介绍的时候有些卡壳）

  • 姓名-学校-公司-工作经验-负责的项目-做什么-平时日常生活

• 你觉得做的有挑战或者是一个完备的项目

  • 我讲的是搭建imobile自动化测试框架，以及对自动化框架的优化，（UiAutomator描述卡壳），opencv优化：做差、腐蚀、膨胀来对图像降噪，最后做了一个二值化
  • 介绍下超图公司，我觉得用几句简单的话来描述超图还是对面试挺重要的。业务上主要分为基础软件、应用软件和云服务，我目前做的就是基础软件这部分业务的工作，地图和 导航里的最优路径分析（最近设施分析），主要还是介绍下 分析和展示上面来

• 你觉得平常工作应该测试的重点是什么（从风险的角度，可能出现问题而引起公司的损失，包括一些公共地图的法律问题），从这块来分析来说明测试的重点，是性能还是某些功能还是什么方面；

  • 我觉得从风险角度来看，就是保证用户不流失，那么怎么来保证用户不会流失呢，我觉得可以从以下方面来测试：
    • 一是最基础的功能，可能用户用某一个软件，虽然软件的功能很多，但是大部分时间内用的功能数量不会增加，我们会针对这些最基础的功能，规划各种场景的测试
    • 基础功能保证正确性后，会对这些功能在规划性能测试
    • 客户想来用的功能一定要保证质量，三维方面我们软件相比于其他产品很有优势，在这块我们也会规划各种的专项测试，联动客户整套的使用逻辑来保证质量

• 从项目跳出来，来看整个产品的测试比较重要的点和测试的难点（我提到了文档，那么在没有文档的情况下怎么做测试，平时在工作上是怎么沟通的，有什么想法来解决）

  • 这个问题，后续我在继续思考思考
  • 第二点，没有文档，这个本来就是一个很大的产品缺陷，他会导致用户无法使用，测试期间没有文档，我会对照着功能列表以及产品的backlog来规划测试用例，并且测试期间遇到的问题会反馈给产品的文档开发工程师，也会给他说一些使用产品上需要注意的东西，来帮助完善文档。文档上也是我们测试需要关注到的

• 每一次迭代会引发产品的变更，那么测试用例的结果有可能发生改变，你是怎么做的

  • 首先每次一个完整的流程测试完，都会有变化，比如数据突然增加，就回去人工核对，查看不通过的原因，当然每一条不通过的原因都会在日志里记录，回去看那些记录，然后来判断是图像对比还是程序崩溃 或者 功能发生错误，会重现那个功能来定位是否是缺陷

• ArrayList和LinkedList的区别

  • ArrayList使用数组的方式存储数据，此数组元素数大于实际存储的数据以便增加和插入元素，他们都允许直接按序号索引元素，但是随机插入和删除元素要涉及到数组元素的移动、拷贝等操作，所以相对比较索引数据快而插入慢。LinkedList使用双向链表来存储数据，如果随机索引的话会使用到Node方法，底层是通过二分来实现的，但是插入顺序的时候只需要记录本条数据的前后即可，所以插入数据较快。对于顺序操作，LinkList不一定比ArrayList慢，对于随机操作的add和remove，ArrayList不一定比LinkList慢（ArrayList底层由于是动态数组，因此并不是每次add和remove的时候都需要创建新数组）

• HashMap和HashTable的区别

  • 1.安全性

    Hashtable是线程安全，HashMap是非线程安全。HashMap的性能会高于Hashtable，我们平时使用时若无特殊需求建议使用HashMap，在多线程环境下若使用HashMap需要使用Collections.synchronizedMap()方法来获取一个线程安全的集合（Collections.synchronizedMap()实现原理是Collections定义了一个SynchronizedMap的内部类，这个类实现了Map接口，在调用方法时使用synchronized来保证线程同步

    2.是否可以使用null作为key

    HashMap可以使用null作为key，不过建议还是尽量避免这样使用。HashMap以null作为key时，总是存储在table数组的第一个节点上。而Hashtable则不允许null作为key

    3.继承了什么，实现了什么

    HashMap继承了AbstractMap，HashTable继承Dictionary抽象类，两者均实现Map接口

    4.默认容量及如何扩容

    HashMap的初始容量为16，Hashtable初始容量为11，两者的填充因子默认都是0.75。HashMap扩容时是当前容量翻倍即:capacity 2，Hashtable扩容时是容量翻倍+1即:capacity (2+1)

    6.底层实现

    HashMap和Hashtable的底层实现都是数组+链表结构实现

    7.计算hash的方法不同

    Hashtable计算hash是直接使用key的hashcode对table数组的长度直接进行取模
    HashMap计算hash对key的hashcode进行了二次hash，以获得更好的散列值，然后对table数组长度取模

• 讲讲HashMap

• 在浏览器中输入URL到页面出现，都经过了什么过程

  • 1.DNS解析
  • 2.TCP连接
  • 3.发送HTTP请求
  • 4.服务器处理请求并返回HTTP报文
  • 5.浏览器解析渲染页面
  • 6.连接结束

  具体可以参考这篇文章

• MySQL和MongoDB的区别

  • 一、关系型数据库-MySQL

    1、在不同的引擎上有不同的存储方式。
    2、查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。
    3、开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额也在持续增长。
    4、缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。

    二、非关系型数据库-MongoDB

    非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性，呈现分层的树状数据结构。数据结构由键值(key=>value)对组成。

    1、存储方式：虚拟内存+持久化。
    2、查询语句：是独特的MongoDB的查询方式。
    3、适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。
    4、架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用。
    5、数据处理：数据是存储在硬盘上的，只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中，将数据存储在物理内存中，从而达到高速读写。
    6、成熟度与广泛度：新兴数据库，成熟度较低，Nosql数据库中最为接近关系型数据库，比较完善的DB之一，适用人群不断在增长。

    三、MongoDB优势与劣势

    优势：
    1、在适量级的内存的MongoDB的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快。
    2、MongoDB的高可用和集群架构拥有十分高的扩展性。
    3、在副本集中，当主库遇到问题，无法继续提供服务的时候，副本集将选举一个新的主库继续提供服务。
    4、MongoDB的Bson和JSon格式的数据十分适合文档格式的存储与查询。
    劣势：
    1、 不支持事务操作。MongoDB本身没有自带事务机制，若需要在MongoDB中实现事务机制，需通过一个额外的表，从逻辑上自行实现事务。
    2、 应用经验少，由于NoSQL兴起时间短，应用经验相比关系型数据库较少。
    3、MongoDB占用空间过大。

• 数据库的索引（MySQL的）