美团实习 推荐算法 一面分享

1. 自我介绍1.5 面试官特意提了一嘴一面面试官给我的面评，不知道何意味？2. 项目相关（有些记不清了，下面这些应该不全）2.1 总体介绍项目2.2 io_uring和epoll的对比，为什么选用io_uring，讲讲心路历程2.3 协程与线程的区别2.4 Raft共识算法与Paxos的对比2.5 Raft如何保持数据一致性2.6 Raft为什么在高并发情况下性能下降3. 设计题：（面试官让共享屏幕直接使用agent作答，估计是想看看我平时是怎么使用agent的）3.1 使用agent设计一个社交平台的用户好友关系、关注信息的系统3.2 假如一个几千万粉丝的大V发动态了，怎么让关注了他的用户接收到他的更新（涉及什么推拉结合）3.3 根据agent给出的系统架构（Redis+DB），如果Redis整个集群挂了，所有用户请求直接打到数据库中，会导致数据库崩溃，设计限流机制。4. 反问：4.1 部门用Go吗？（问这个问题是为了向面试官表示我正在主动积极学Go，刷个印象分）4.2 agent对行业的冲击，同事之间会讨论吗，你们对agent代替程序员的看法？4.3 目前实际生产中agent的参与程度4.4 后续流程（这里面试官直接说后面等HR面嘻嘻）无手撕，很惊喜，因为一面手撕没撕出来以为二面还会狠狠拷打算法注：最后的设计题我答得稀烂，业务层面的设计、Redis和数据库我都不怎么了解，虽然我在看Java面经的时候经常看到这些业务设计题，但没有意识去刻意了解。后来跟面试官坦白说因为学的C++，没怎么关注业务层面，面试官人很好，表示理解。感谢面试官（还有面试官长得像桑杰，我一看他就想笑），还是要补补后端业务层面的知识！冲冲冲！！！后续：二面面完两小时秒过，约HR面