腾讯视频后端开发校招一面面经

先自我介绍，然后开始聊项目。深挖AI项目：项目为什么用的是JSON-grpc？它是怎么设计的？和标准的rpc有什么区别？对mcp工具调用时的不同错误类型，你的设计有什么区别？怎么封装的rpc超时重试机制？客户端发起一个请求的时候，服务端怎么找到对应的工具？（mcp工具调用的全流程）假设客户端请求的QPS很高，高并发环境下怎么去优化性能？讲一下SSE通信模式，他和websocket有什么区别？怎么通过RAG对mcp工具的选择进行优化的？工具调用时token消耗过高，是在什么时候呢？（远程调用大模型的时候）RAG向量化的内容是什么？怎么把用户的问题，prompt去向量化的呢？有对比过引入RAG向量化后的效果吗？mcp服务端在Linux平台上运行时，CPU突然占满了，如何排查？怎么判断运行时出现了死锁？如果是进程或者I/O引起的CPU100%，怎么判断进程卡在内核里、锁里还是I/O等待里？讲一下僵尸进程和孤儿进程的区别。算法题：带过期时间的LRU缓存，淘汰策略是random。反问：Q：您那边负责的主要业务是什么呢？A：我这边是字节主端侧，AI基础设施。Q：贵公司对在校生和实习生，更看重哪些方面的能力？A：基础知识、和岗位方向的匹配度、还有学习能力。总结：一个多小时，项目拷打基本抗住了，而且幸好面试前专门研究了大模型token和RAG，和面试官有得聊。算法题只写了个大概，用哈希表+双向链表，但双向链表的特点给忘了没回答好。

最近 Claude Code 很火，但用过的同学都知道一个痛点：新开对话啥都不记得，上次说好的代码风格、踩过的坑、定好的方案——重新来过。而且在目前的面试中，面试官已经不仅仅询问你Skills，MCP，他们更看重你对于实际工程中的痛点有没有深刻的认识。最近的一场面试中，面试官就深入的与我讨论了记忆机制的落地场景，在什么时候应该用什么，然后我忽然发现，mem0并不是最好的解法，至少它绝不是唯一的解法。考虑到这儿，索性就自己写了一个开源项目，既是增强简历的竞争力，也是希望在ai浪潮中做出自己的贡献。项目是什么CapsuleMemory —— 给 AI 系统加「胶囊式记忆」的 Python 框架。G...

早上睁眼：刷牛客，看有没有新开的上午：投简历，填各种网申系统下午：刷邮箱，等笔试通知晚上：刷招聘公众号，看有没有漏掉的睡前：许愿明天有面试有没有人一样的？这日子啥时候是个头啊……

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花一、分布式事务的定义与核心问题1.1 定义分布式事务是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统节点上，跨多个独立数据库或服务的事务操作，核心要求是所有参与方要么全部成功提交，要么全部失败回滚，以保证数据的一致性。简单来说，当一个业务操作需要同时调用多个分布式服务（如电商下单需调用订单、库存、支付、积分4个服务），且要求这些操作的结果统一（要么都成功，要么都失败）时，就需要通过分布式事务来保障。1.2 与本地事务的区别本地事务（单机事务...