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自我介绍实习拷打，实习期间做了什么优化，讲解新绑卡接口优化数据准备环境预热优化缓存的维度线程池参数线程池任务执行流程ConcurrentHashMap 实现原理？ArrayList存储一个对象，对象的属性有年龄和性别，lambda过滤年龄范围在 10~20 对象。反问环节#发面经攒人品#

1.实习经历追问，数仓建设流程，为什么要设计各个层2.spark的任务调度流程，spark的数据量级3.spark的性能优化经验?4.如何定位任务失败?有哪些原因?分别应该怎么处理5.对于数据治理的理解，在元数据管理的治理中不同的元数据分别有什么作用?你是怎么使用的?6.数据倾斜的情况在具体的什么业务中出现，举例，并给出你的优化方案7.如何去保障数据的质量?数据标准你是如何制定的?8.为什么源数据存在mongoDB?9.了解agent么?大致讲-下agent的工作原理，mcp和functioncalls的区别是什么?10.是否参与过模型的微调?agent的数据具体如何处理?数据增强那一块是怎么做的?手撕:拓扑排序，leetcode hot100课程表的变拊俺侄 medium难度

鹅厂转正失败，9 月份开始准备秋招，完全没想到字节竟然是秋招第一个给面试的公司……timeline: 9.26一面  9.28二面  10.9三面(9.30有事推了)  10.13hr面  11.5意向感谢节子

1.锁升级 2.线程池原理及拒绝策略3.spring cloud组件4.ribbon负载均衡有哪些&怎么实现的5.IO上下文切换 零拷贝6.jvm内存模型 元空间7.http长短链接&长连接中断会怎么样8.内核线程与用户线程9.类加载过程以及怎么加载本地类（双亲委派模型）10.垃圾回收算法11.redis怎么从成本或者使用上优化12.synchronized锁原理感觉被问蒙了，继续加油学习吧~