秋招-字节-飞书-后端-12345面(挂)

一面:项目细节略 实习细节略

  1. 自我介绍
  2. 那个 Redis 跟数据库里面的一致性是怎么保障这种。
  3. 那 Redis 里面除了 zset 还有哪些数据结构?
  4. 像 zset 的话,它底层数据结构是怎么实现的?
  5. 你觉得跳表有什么优点吗?
  6. 那你觉得它有不足吗?刚才说了这么多优点。
  7. 诶,那为什么 b 加树?刚才提到 b 加树的话,为什么听上去?听你的意思应该是更加适合于磁盘IO,对吧嗯?对的,这个原因是什么
  8. 诶,刚才你提到其实他叶子的节点会有一个链表,是吧?这个设计的原因是什么?
  9. 这个向量数据库你觉得跟普通数据库相比的话,它主要是解决什么问题?
  10. RAG是怎么做分段的。
  11. MCP 是有接触过吗?
  12. 诶,你觉得我们发散一点,你觉得 MCP 在你刚才的场景里面,你觉得有什么会能有一些使用场景吗?
  13. 设计模式,我就简单问一下,就是什么是单例模式?
  14. 你觉得他有什么使用场景?
  15. spring 里面这个单例有接触过。
  16. spring 的 bean 它有哪几种类型?
  17. spring 的单例它是怎么实现的?
  18. kafka怎么能保证不会丢?
  19. 这个 ACK 有哪几种模式?
  20. 你觉得它是有哪些设计上面能够保证它的吞吐是比较高的?
  21. 如果说我们线上发现一个 MQ 的话,其实它消费是堆积的,你觉得有哪些思路可以去解决它?
  22. 那卡夫卡的 rebalance 什么时候会发生?
  23. Mysql 有哪些索引。
  24. 那我们就说应用层面的一些索引,比如像唯一索引,比如像那个联合索引,对吧?嗯,那我们说,比如说一个索引我们查询时候失效了,你觉得会有哪些场景。
  25. 而刚才其实你也提到了哈希索引,那为什么你说 MySQL 没有选用哈希索引做它的那个存储引擎,而是只用使用了 b 加树。
  26. 我再问一个 Java 的,就是比如说我们就问一个一个场景的,比如说我发现我的 Java 的程序或者后台的外部服务负 GC 比较频繁,嗯,你觉得这可能是什么原因?或者什么场景下它会触发负GC?

算法:括号生成

二面 全是实习细节 略

算法:链表倒数第K个节点,要求一次遍历

三面:项目、实习细节略

  1. rag介绍一下什么场景
  2. 向量计算相似度怎么计算的
  3. 向量数据库比ES好在哪里
  4. 分表比直接优化索引的好处在哪里
  5. 我看你这里其实也用到比较多的AI,你平时工作中会主动使用 AI 吗?你以及它怎么去使用它
  6. Transformer,为什么就比传统的 NLP 会强这么多?
  7. HashMap put流程
  8. 为什么用红黑树不用平衡二叉树
  9. redis分布式架构
  10. 集群跟哨兵有什么区别
  11. mysql主键自增是什么原因
  12. 实习经历里面 难度最大的 解决的一个问题
  13. 就是你在学习一门新的技术时候,你通常是怎么去学习的?学习方式什么?
  14. 那你最近你可以说一下你最近在看学习什么东西?
  15. 学AI,你是了解它的原理偏多还是应用是偏多。
  16. 比如说你在做一个 AI 应用的时候,它的效果不太理想,然后你怎么去优化它?你能说一下你能想到一些方式吗?
  17. 我最后再问一个问题,就哦现在有这么一个题目,就是比如说你有遇到一个海量的数据,比如上百亿的一数据,它全是数字,那我现在想对它进行一个全排序,你有什么好的办法?

算法:跳跃游戏

四面:(录音转飞书AI脱敏生成的)

面试官的问题主要围绕以下几个方面:

  1. 自我介绍与实习情况
  2. 项目相关问题
  3. 内存溢出排查:如何判断内存溢出以及排查方式,包括dump文件分析工具等。
  4. JVM相关:方法区内存溢出的可能原因,新生代和老年代区分的目的,新生代垃圾回收使用的算法。
  5. 数据库相关:MyBatis中SQL语句的占位符类型及区别。
  6. 设计模式相关:常用的设计模式,策略模式的概念,工厂模式的分类。
  7. 算法:实现一个根据汽车类型生产汽车的工厂模式。

hr面:(录音转飞书AI脱敏生成的)

面试官的提问主要围绕候选人的实习经历、项目挑战、个人特质、职业规划及求职意向等方面展开,具体如下:

  1. 实习选择与规划询问每段实习的选择背景及规划,为何决定不读研,以及当时的考虑。
  2. 项目经历与技术能力 实现背景、技术方案及结果。实现过程及效果(将1-2周开发周期缩短至1-2天)。最近一个月的工作目标、结果及团队协作情况。
  3. 个人特质与评价周围朋友对其的评价。自身缺点及改进措施,并举例说明。兴趣爱好
  4. 求职意向与职业规划
  5. 其他细节
面筋(烤面筋) 文章被收录于专栏

烤面筋~烤面筋~三元一串,五元两串

全部评论
爷青回
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发布于 昨天 20:06 浙江
太强了哥
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发布于 12-13 10:52 山东
你这太不容易了,hr刷下去了,估计横向了
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发布于 昨天 13:52 陕西
五面hr面挂,这也太折磨人了吧
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发布于 12-13 21:56 浙江
hr面挂了吗,这也太夸张了
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发布于 12-13 18:35 陕西
谢谢哥
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发布于 12-12 19:53 天津
写的真全
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发布于 12-12 18:59 北京

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1.项目介绍2.我们先不聊项目了哈,我们聊一个系统设计类的问题,放松一下(无语)3.有没有了解过短链系统,说一下你的理解4. 好,那现在你来设计一个短链系统,你怎么来设计5.你刚刚说就两个功能:一个是长链转短链,一个是短链还原长链并跳转非常好,那你可以拆一下模块都有哪些6.打断一下,你刚提到短链生成那短码生成这块能不能再往里拆一拆7.你刚提了哈希那你这个哈希冲突你准备怎么解决8.短链支持自定义码吗?如果支持怎么处理冲突?自定义短码如果重复了怎么办9.这个系统要支持用户设置有效期吗你打算怎么处理这个字段10如果有人恶意生成链接怎么办11你说到风控,我这里刚想刚好跟你深入聊一下,我觉得这个还蛮有意思的,比如说你在长链转短链里面已经有风控了,那你短链转长链需要风控吗?因为你的数据库里的东西都是安全的,你需要风控么还是说不需要,为什么12.你刚说加黑名单那这个风控是在生成短链的时候做,还是跳转的时候也要做12.短码和长链映射关系存到数据库有什么要注意的点或者是你那个表怎么设计13这边数据库写入时候要注意什么14数据存储当量大了以后怎么操作呢?就比如说量特别大,你一张表存完然后呢15. 那你会怎么做分库分表?按什么规则分?用哈希?那hash怎么做落库映射15你怎么判断这个链接是过期链接你的状态字段怎么用16.如果我之前封禁了一个恶意链接,有个新用户又拿这个原始长链想同的长链进来要来生成短链了,你是怎么处理的17黑名单这块怎么做拦什么、存哪里怎么查18.我继续深再深问一下,你刚才说到用redis来做这个黑名单管理,为什么,为什么不用数据库还是说用了,还有你的redis的key和value怎么设计用什么结构19那你觉得你可以到多少,你觉得这个系统是ok的,因为你每次都要查这个东西,你要查三,四次是吧整体你觉得这个数据量或者整个RT大概会在多少你这个系统是能搞得定的20.无论你这个Redis set里有1万10万甚至100万条,查一次都是毫秒以内,你确定么,你了解Redis set底层么?是这样做的21.那有实测过么比如它在普通网络、单机 Redis大概是怎么样的22.那我如果再大怎么办比如总量不止10几万23手撕:员工公平抽奖:工行有30万个员工,其工卡号码分别是1~30万,在接下来的某天他们将举行年会,需要抽出10万个员工发奖品。我们有一个随机数生成函数rand()能够生成0~65535的整数,请写一个公平的抽奖程序,输出这10万个员工的工卡号码
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秋招没咋投,准备 wxg 转正之后摆烂了。结果不堪字节 HR 的骚扰还是面了一下字节。之前想去字节的时候怎么面都挂。现在想着随便面一下结果三面技术面都意外顺利还有加面。十月中旬字节发了意向,wxg 转正结果无响应。十月底字节拉了保温群,wxg 口头通过,系统显示考核中。十一月初和字节 ld 交流之后得知 base 居然能选海外,甚至能小 wlb 一下,wxg 无响应无人联系。十一月中旬把字节 base 转到了海外,wxg 流程灰了,一问超时忘处理了,过两天又变考核中了。十一月下旬字节换了海外 HR 对接,问了期望薪资,wxg 考核终于显示通过,无 HR 保温,无其他保温。十一月底给字节报了个天价,想吓吓他们,同时告诉微信字节要开了,微信无响应。同样十一月底字节 HR 告诉我确实给不到那么高,但是能拿期权补上,问能不能接受。微信无响应。同样十一月底字节 HR 告知了具体方案,符合预期。 微信无响应。十二月上旬催 wxg 不开我就盲拒了,wxg HR 火急火燎的打电话问情况,问期望。我给了一个不算夸张的总包数字,因为今年市场在涨,过了三天还不联系我,我再催,约时间下午打电话,非得在我给出的数字上压下去几万,微信又不差这点,为什么不能满足我,让我没有拒绝的理由呢?一番纠结抗争,求稳还是追求挑战,最终选择接受迎接新的挑战,因为堂吉诃德永远不会停下脚步!回想起来,在 wxg 谈薪的阶段,我认为并没有给予我一定的重视,即使 HR 表示我在实习期间的表现和之前的面评都很靠前。也没有感觉到想要争取我,虽然我表示拒了 offer 之后要给我加面委定 t6 再涨,但我三个月没面试让我面面委那就是白给,还是算了。有缘再见了我亲爱的 wxg,再见了曾经的梦中情厂,再见亲爱的 mt,再见亲爱的朋友们。也再见,北京的一切。我想润了。秋招结束,卸载牛客,下一个三年,下一个五年,下一个十年后再来看看。
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