有谁面过平安科技的ai测评线上的面试吗？是怎么个情况？

一面个人介绍Redis解决什么问题->Redis的缓存ConcurrentHashMap怎么保证线程安全的？操作系统：设计并发的时候，多进程和多线程两种完成并发，如何选择这两种方式虚拟内存->如果没有虚拟内存，我们现在写的程序会有什么问题计算机网络：Spring服务基于Http，Http协议吗的Method有哪些在RESTful里面Post和Put的区别？Post和Get的区别->Post为什么比Get安全TCP四次挥手过程？服务器能不能发起？为什么握手是三次，挥手是四次？MySQL：MySQL 使用like %ABC 这种查询效率高还是低？MySQL的索引的数据结构是什么？...

项目里的分块上传，文件名解析数据库，只会建表查询sendfile进程线程同异链表数组，队列和栈，栈的应用多态：编译时多态和运行时多态，虚表怎么找虚函数tcpudp区别手撕：字符串转数字已经佛了😇😇，主打一个为各位面试官贡献kpi，建议我转go

从三月中下旬开始投实习，到现在六月了，前前后后差不多两个月，结果是 0 offer，全挂，是真的一个都没有拿到。我知道这可能只是个“过程”，但当你真的一个个扛下来，从期待，到忐忑，再到每次被拒的落空感叠加在一起，很难不崩溃。❌ 一些面试经历：腾讯（含云智）：两次一面挂，一次二面挂字节跳动：三个部门的面试，一面挂理想汽车：一面挂美团：被两次捞起，都是二面挂拼多多：熬过一面，二面挂贝壳：熬过一面，二面挂腾讯音乐 / 携程：一面挂海康威视：正在等通知除此之外，还有不少公司做完笔试直接进了“长期泡池子”。或者初筛就凉..🧠 我的状态变化：刚开始是信心满满的，准备得很认真，每次面完都复盘，每天都刷题、整理八股、调整简历。但当“全挂”成为常态以后，就越来越影响状态了。现在的我，面试前反而开始自我否定，面试中也难以发挥，已经不是不够努力的问题，而是心态彻底被击穿了。更难的是，这种低谷状态已经开始影响我日常做任何事情的情绪了。会焦虑、会怀疑、会觉得“是不是我根本就不行”。🚧 但我还是想说：我没有想放弃，但确实很累很沮丧。我相信看这篇帖子的你，可能也正在经历相似的事我们不是不够努力，我们只是刚好在一个机会极度集中、竞争极度卷的环境里，没有被幸运选中。但我们走过的这段路、整理的项目、刷过的题、面过的公司，它们都算数。🌱 后续打算：说实话，现在没什么“鸡血式的计划”了。我可能会先缓一缓，慢下来，不为面试而活，做点能让自己喘口气的事。当然也不会彻底停下来，有合适的机会我还是会去试试。只是希望，下一次的自己能不再那么焦虑、不再那么在意输赢，而是真的把它当作一个过程。

1、平常使用什么JDK比较多，jdk新特性目前使用较多的 JDK 版本有 JDK8、JDK11、JDK17 和 JDK21 等。其中，JDK8 是一个重要的长期支持版本，引入了 Lambda 表达式、新日期 API、Optional 类等新特性，为开发带来了诸多便利；JDK11 作为长期支持版本，移除了 Java EE 和 CORBA 模块，引入了 ZGC 垃圾收集器等，性能和稳定性都有一定提升；JDK17 和 JDK21 也逐渐受到关注，它们在性能优化、新 API 和工具支持等方面都有新的进步2、垃圾回收机制3、mysql的事务隔离级别4、redis的数据结构，用过zset嘛Zset 的使用 ：在实际应用中，Zset 常用于需要对数据进行排序和范围查询的场景。例如，在一个游戏应用中，可使用 Zset 来存储玩家的分数排名，玩家的分数作为有序集合的分数，玩家的 ID 或名称作为成员，通过 Zset 的操作可快速获取排名靠前的玩家、某个玩家的排名范围内的其他玩家等信息。5、redis如何保证数据和数据库一致性两阶段提交 ：在事务提交时分为两个阶段，准备阶段和提交阶段。在准备阶段，Redis 将事务信息写入 AOF 文件或通过其他方式记录事务状态；在提交阶段，根据准备阶段的结果决定是否提交事务，若提交成功则更新 Redis 数据，同时通知数据库进行相应的更新操作，若提交失败则进行回滚，以保证数据的一致性。数据库事务和 Redis 事务配合使用 ：在应用中同时开启数据库事务和 Redis 事务，在进行数据更新时，先在数据库事务中进行更新操作，然后再在 Redis 事务中进行相应的更新操作，最后一起提交或回滚事务，以此来保证两者数据的一致性，但这种方式需要在代码中仔细控制事务的提交和回滚逻辑。6、消息队列，mafka与kafka的区别Mafka ：在 Kafka 的基础上进行了一系列优化和增强，如增加了多租户支持，可满足美团内部多个业务部门的隔离需求；优化了参数配置，使默认配置更贴近业务场景；增加了 Exactly-Once-Semantic（EOS）默认支持，保证消息的精准一次性语义；提供了更好的监控和运维支持，如增加监控指标、提供运维工具等；增强了安全机制，支持 SASL_SSL 验证和按 topic 授权等。Kafka ：具有高吞吐量、低延迟、可扩展性等优点，支持发布 - 订阅模式和消息持久化，可满足大规模数据传输和处理的需求，社区活跃，拥有丰富的生态和插件，可与多种工具和框架集成，如 Storm、Spark 等，用于构建实时数据管道和流式处理应用。