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鼠鼠第一次投大厂面试,写面经攒人品:1. 个人介绍(2min)2. 挖项目(我跟后端相关的项目似乎只有抖音商城(字节跳动青训营),他一直挖我这个项目)3. 服务是怎么被发现的?(微服务)4. 假如你这个服务要更新,要更平滑,不让用户感到延迟,你会怎么做?- 维护两套环境(蓝:当前生产环境;绿:新版本环境)。- 新版本在绿环境测试通过后,切换流量到绿环境,蓝环境作为回滚备用。- 优点:零停机,用户无感知切换。5. 你输入一个url的处理过程6. 然后就开始写题了,面试官直接口述,输入一个数字,输出下一个最小的比这个数大的数字(重新排列)leetcode类似的题目是:[556. 下一个更大元素 III](******************************************************)这道题手撕还是相当紧张的,给我撕出来了7. 数据库事务是什么8. mvcc是什么,怎么实现的?9. 场景题,给你一个番茄小说的书,有十万订阅,如何快而准确的通知到所有订阅的人更新了(这里要求你去用具体的实现)我这里寄了,后面复盘的时候,应该是使用feed流,这个是用ai写的答案:- 推模式 (Fanout-On-Write/Writes):- **操作时机:** 当关键事件(如新章节发布)发生时**立即**执行。- **目标用户:** **核心活跃粉丝(数量相对较小)**。- **动作:** 将事件**直接写入**这些目标粉丝的个人 **收件箱(Inbox Feed)**(一个按时间排序的数据存储)。用户访问自己的 Feed 流时,直接从这个收件箱拉取即可,延迟极低。- 拉模式 (Fanout-On-Read):- **操作时机:** 当用户主动请求访问 Feed 流时执行。- **目标用户:** **非核心粉丝(长尾粉丝,数量大)** 或 触发推模式的粉丝,在访问 Feed 时可能需要拉取更长时间范围内的数据。- **动作:** 后端服务在用户请求时,**实时聚合**用户所关注对象(收藏的书籍)的 **发件箱(Outbox Feed)** 数据(包含所有发布事件),按时间排序后返回给用户。这需要访问多个发件箱(每个收藏的书一本)并聚合。- **「推拉结合」的关键:** **合理区分「核心粉丝」与「长尾粉丝」**,只对核心粉丝进行实时写入。**关键组件与流程详解:**1. **事件源 (Event Source):**- **新章节发布:** 最核心的事件源。携带 `bookId`, `chapterId`, `publishTimestamp`。- **粉丝关系变更:** 用户收藏 (`favor`) 或取消收藏 (`unfavor`) 一本书。携带 `userId`, `bookId`, `action`, `timestamp`。2. **事件总线 (Event Bus):**- 使用高吞吐、可靠的消息队列如 Kafka/Pulsar。接收上述事件并进行持久化,供下游消费者订阅。后面是就是针对十万用户的进行**精准界定“核心活跃粉丝” (`HotFanCache`):**,查询优化,**高性能存储与分片:**10. 反问,问了业务是什么,技术栈是什么,然后和面试官聊的蛮开心的,面试官夸了基础好,知道稳了10min之后,hr通知2面.1面成功.
番茄小说二面3人在聊
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📍面试公司:五一视界💻面试岗位:前端实习❓面试问题:1.LLM大模型项目拷打(1)与后端API对接采用的什么网络请求方式?websocket、SSE具体用在哪里答:websocket(2)拿到AI给你返回的数据以后,数据格式是什么样的?二进制数据/json对象/字符串(3)介绍markdown渲染  (将解析后的文字什么的传给markdown组件,中间做了什么处理转为markdown形式)(4)场景题:大模型推出卡片等自定义样式,怎么实现(5)CI/CD流水线2.智能家居项目拷打(1)vue2父子组件传值,兄弟组件传值(2)jwt安全令牌怎么实现,(3)移动端控制硬件的方案,具体操作流程(4)uniapp用的哪些组件库 uView -UI(5)已登录的用户访问功能,时返回401什么问题,服务器本身代码报错状态码是多少(6)uniapp和微信开发者小程序(7)虚拟滚动3.八股(1)多端技术选型  webpack和vite的区别(2)vue2和vue3区别(3)多个组件复用同一套js,vue3怎么实现(两个组件有一个逻辑共性,请求同一个api,渲染dom页面,销毁请求相同api)hook(4)js和ts区别(5)命名习惯,举例说明(6)通过选择器选择到父元素下的第一个子元素  排除某个元素(7)搭建websocket流程,客户端向服务端发送请求/监听用的什么websocket方法(8)讲一讲vuex4.开放性问题(1)AI与前端,AI能解决什么需求,怎么用AI(2)最近用了哪些AI(3)大模型底层逻辑(4)5.反问(1)面试里的问题:1.LLM大模型项目技术栈混乱  2.具体工作细化 3.(2)具体功能(3)关注面试者什么方面:垂直匹配度 前端知识扎实 AI提示词 工作流的搭建🙌面试感想:感觉答的稀烂,竟然过了
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不同人在执行力上面的差距还是很大的 有些同学我感觉真的是很用功了 即使学历不好也能靠自己的努力或者说是对前端的兴趣卷进大厂 网上总是有很多自己没见过就大肆开喷说各种不可能 就我觉得像这种类型的估计也是有点应激大方向是对的前提下 其实学习时长这块就是一个很重要的占比 很多92的同学跟我说 代码能力很弱 怎么办 这个其实是应试教育的问题 靠大学课程 不靠自学不可能凭空获得代码和项目上的工程能力的 所以可以很明确的说 只要不太懒 然后bg够用 其实都可以放心学 前端不会有啥太难的东西 特别实际工作中90%都是特别简单的活 也就是面试要造造火箭罢了其实辅导的有几位真正top学历的同学的思维确实比较灵活 客观上结合bg和应试准备和沟通能力就能很轻松的进到一线大厂从211本or硕到中末9这一层的同学 基本上是需要尽量早准备早规划 提前一年开始准备可能就是白菜跟ssp收割机的差别一本和学院本能进大厂的 其实双非一本进前端大厂实习的数量应该还是比较多的 校招的话需要强相关的大厂实习和优秀的沟通能力已经扎实的前端基础和深入且有广度的前端技术(丰富的项目实习经历)or 一个不错的运气我辅导的同学里面学院本去大厂实习的还是有好几个 但是校招目前好像还没有 但是我的一些朋友确实有进的 抽样调查无一不是那种多段大厂实习 然后应该是拥有对技术的热爱 或者是特别想通过进大厂去证明自己 or 对💰特别有执念的 可能就是比较希望通过在互联网赚一笔能够给他们的家人过上更幸福的生活本人有点自愧不如 其实我是那种对代码和前端技术没兴趣 (只能说之前做acm梦的时候写题还是很有精神)然后自从去大厂实习过就祛魅了的那种 只想干两年躺平但不幸碰见抽象ld的摆烂人 但是其实也没有说家里非要我赚这个💰不行 我也没物欲 不想呆一线 也算是非典型互联网牛马标准人设了 我都很不想上班啊 每次说退休设想就会被那种实习都找不到的人喷 还是纯分享前端好了但是🐮子的这方面还是比🍠好 没那么多嘴臭的
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