5月12日 字节一面（后端开发-财经业务）-——50分钟左右

技术岗面试紧张是常态，核心解法是用“充分准备”替代“临场焦虑”，通过针对性动作把不确定感降到最低，技术面的提问逻辑很固定，提前准备能直接缓解80%的紧张：- 技术问题：梳理简历上的项目/技能，用“STAR法则”（场景-任务-行动-结果）准备2-3个核心项目，尤其说清“你遇到的技术难点”和“用什么方案解决的”，避免只说“我参与了XX”。- 代码考核：面试前3天，每天刷2-3道目标岗位的高频算法题（如Java岗刷集合、多线程，前端岗刷DOM操作、框架原理），保持手感，避免因“手生”加剧紧张。- 压力题：提前准备“你没接触过这个技术，怎么学习？”“项目失败了怎么办？”这类问题，用“先承认不足+再给具体行动方案”的逻辑回应（比如“我目前没深入过XX，但会先看官方文档+跟着demo练，1周内输出一个小案例”）。

八股盛宴 1.自我介绍2.讲一下 JVM 内存区域3.哪些是线程共享的，哪些是私有的4.做过 JVM 调优吗，有哪些参数5.一个实时聊天系统，一个文件上传系统，这两个系统JVM参数怎么设置6.SpringBoot自动配置的原理7.你用过 spring cloud哪些组件8.Kafka 为什么快9.Kafka 怎么实现死信队列10.死信队列有什么用11.消息丢失，消息重复消费怎么解决12.MySQL 事务怎么实现的，从三个 log 说13.误删数据恢复用哪个log14.讲一下 MVCC15.事物的特性有哪些，redo log保证了什么性16.一个表，有 id 为 1~10 的十个数据，select * from tb where id between 5 and 10 for update，会加什么锁？会加哪些锁？锁是怎么退化的？17.zset 底层数据结构18.为什么是跳表而不用树19.Java异常的继承结构，最上面一个是什么无手撕

1.面试官上来先介绍业务:内部效率部门，主要为公司内部开发效率软件。2.微软实习埋点怎么实现的?异步如果出错了该怎么办?如果网络不好，埋点上报不上去该怎么办?3.阿里云实习MQ怎么用的?解耦 +削峰4.RocketMQ事务消息内部怎么实现的?两阶段提交:半消息->全消息。5.RocketMQ内部存储和 Kafka 区别。Segment和 CommitLog。为什么要这样设计?6.事务消息在 RocketMQ里面是怎么存储的?半消息只写到commitLog，不写到Queue里。为什么这样设计?7.有10个topic，9个普通消息，1个事务消息，他们应该都是写在一个CommitLog里对吧，然后在写进Queue的时候，如果遇到了还没 commit的事务消息是怎么做?等肯定不可能，那后面还需要回查这个消息吗?如果后面有遇到另一个已commit的事务消息该怎么办?回答的不好hhh，应该是commit的时候直接写进 Queue里。8.Kafka如何顺序消费?写到一个partition里面。都写到一个partition里面就保证顺序消费了吗?说了消费者需要单线程。9.redis热key问题。只答了读写分离加分片和改 key放到不同分片上。其实还有复制几份key这个方法。10.mysql深分页问题11.算法:不用hashmap，set的两数之和。参照三数之和做法。12.反问环节

好久没写牛客了，最近我想分享一下我关于技术上的某些看法，我的目的是满足分享欲和给大家一些不一样的观点。凡事都有两面性，技术方案也是一样，很少有一劳永逸的最优解决方案。我这里的中庸之道就是折中的意思。我喜欢举例子来说明观点。从前端常谈的性能优化入手。前端在打包文件的时候有一个分包的概念。目的是为了让单个资源不这么大，导致加载耗时过长，影响用户体验。如何看某个界面的性能的收益呢，当然就有一些指标，比如秒开率，但是核心还是用户的付费意愿和营收指标之类的。分包太大加载时间长影响用户体验，太小又会导致资源请求次数过多，增加在网络过程中耗时，那就要折中。如果就是要得到一个比较好的阈值呢，怎么做。微调。事实上很多这类问题的方案就是开不同的实验组，比较最终不同的收益。哪个收益大就用哪个。再比如react的性能优化手段。会有usecallback之类的缓存手段。但是很少有人谈这类缓存的性能开销。无论是什么缓存方式，都要增加一个是否要缓存的比较过程和缓存内容本身的开销。所以是否要缓存也应该是一个要折中的方案。我说的这些是觉得很多问题大家最好不要片面的看。不只是技术问题，生活上的很多问题，用这种方式表达自己的看法和观点。很多问题都有一个比较好的解决方案，也让别人觉得你成熟可靠。