День 2600. #ВопросыНаСобеседовании
Марк Прайс предложил свой набор из 60 вопросов (как технических, так и на софт-скилы), которые могут задать на собеседовании.

26. Навыки решения проблем
«Опишите какую-нибудь сложную техническую проблему, с которой вы столкнулись в вашей практике и как вы подошли к её решению? Какие инструменты и стратегии вы использовали, и каков был результат?»

Хороший ответ
В недавнем проекте на .NET я столкнулся с проблемой производительности, когда время ответа веб-API резко возросло при высокой нагрузке. API отвечал за получение сложных данных из БД и преобразование их в определённый формат для использования на стороне клиента.

Я применил следующий подход.
1. Выявление проблемы
Используя логи, я отследил, что узкое место возникает во время получения и обработки данных.

2. Выдвижение гипотез о решениях
Я предположил, что проблема может быть связана с неэффективными запросами к базе и неоптимальной обработкой данных в API.

3. Реализация и тестирование решений
Сначала я оптимизировал SQL-запросы с помощью анализа планов выполнения и обнаружил несколько отсутствующих индексов и некоторые запросы, которые можно переписать для повышения эффективности.
Затем я провёл рефакторинг кода .NET, чтобы использовать асинхронные шаблоны программирования. Я изменил уровень доступа к данным, чтобы использовать async и await, гарантируя, что операции с БД не блокируют потоки без необходимости.

4. Проверка и итерация
После внедрения изменений я повторно провёл нагрузочное тестирование и заметил значительное улучшение времени отклика. Изменения также были рассмотрены на код-ревью, чтобы убедиться в их соответствии передовым практикам.

5. Развёртывание и мониторинг
После развёртывания я продолжил мониторинг производительности приложения и подтвердил, что проблема решена.

6. Результат
Производительность API значительно улучшилась, приложение справляется с более высокими нагрузками с лучшим временем отклика, а решение также улучшило общую масштабируемость приложения.

Этот опыт подчеркнул важность систематической отладки, тщательного тестирования и использования надёжных инструментов для мониторинга и оптимизации ПО.

Часто встречающийся плохой ответ
«Какой-то конкретный случай выделить сложно. Когда я нахожу проблему, я просто пробую разные варианты, обычно что-то срабатывает. Часто я спрашиваю ИИ, обычно он предлагает хорошие решения».

Почему это неправильно:
- Отсутствие систематического подхода: полагаться исключительно на метод проб и ошибок может быть неэффективно, долго и не обязательно приведёт к пониманию первопричины проблемы.

- Неэффективность и риск: случайные попытки решения различных задач без стратегического плана или понимания могут привести к появлению новых ошибок, потенциально вызвать новые проблемы и потратить ценное время на разработку.

- Упущенная возможность обучения: такой подход не позволяет в полной мере использовать возможности обучения, предоставляемые сложными задачами. Понимание того, почему то или иное решение работает, так же важно, как и решение самой проблемы, чтобы предотвратить будущие проблемы и улучшить свои навыки.

Эта ошибка часто возникает из-за недостатка опыта или непонимания эффективных методов решения проблем в разработке ПО.

PS: неспособность привести конкретный пример из вашей практики также не добавит вам плюсов на собеседовании, поэтому заранее продумайте, как бы вы ответили на такой вопрос.

Источник: https://github.com/markjprice/tools-skills-net8/blob/main/docs/interview-qa/readme.md