b站笔试

做了这周的美团笔试加 ai 面，笔试大概 6 道大模型训练方面问题，4 道后端常规题，题型和上周差不多。算法 a 了两道，第一题看着吓人实则签到送分，第二题也是比较经典的括号相关问题，第三题一看做都不想做直接交卷走人了。据说美团几乎不怎么看笔试。ai 面试方面总体体验还不错， ai 面试官笑呵呵的一直点头，一直瞎说也点头，整体很轻松😂。最开始用 edge 浏览器进不去不知道为什么，后来换个夸克就好了。结合别人的面经来看，整体题型也比较固定，上来先选语言（java，c++，go），然后讲下自我介绍和 ai 使用情况，然后会再追问一下 具体怎么用 ai 的。之后就是出三四道八股题，第一题是计网（udptcpipv4ipv6httphttps 这些），第二题是根据选择的语言出，三四题差不多是中间件比如 mysql，redis，mq 这些。每到题回答之后基本都会追问两到三个问题，这里的追问是根据你的回答来的，所以说回答的时候自己不熟悉的词一定要少说，尽量多强调自己会的知识点。然后第五题是系统设计题，会让你设计一个具体的系统，然后讲讲整体对象间的关系，数据库表设计，api 设计等等，我遇到的是一个邀请系统，我看还有好多项目管理系统的。第六题是场景题，我遇到的是后端如何统计 token 以及一系列数据，最后做整合报表。这道题可以换题。然后五六题会追问三到四个问题左右，也是尽量答自己熟悉的知识点。第七题应该是个人经历相关，让我讲一个具体怎么顶住压力克服困难的经历。

TEG网络研发部。半小时多结束，感觉是kpi。后台开发岗位纯靠回忆，有些问题和细节忘了。自我介绍介绍之前实习内容（之前做的数据库），没深问技术细节，除了实习工作，就问了下对公司产品的场景，架构理解。了不了解消息解耦，比如多个终端产生海量数据存入数据库的问题，答的用消息队列集群的控制节点怎么确定的，raft协议了解吗，说说流程。（很久之前看的了，答了选主，多数派原则，心跳。忘记答关键的WAL日志了）了解什么消息队列（RabbitMQ），与其它产品（如kafka）对比。mysql MVCC实现原理mysql 三个日志介绍。redolog和binlog区别。redis分布式锁redis缓存雪崩，穿透...

无手撕，被面试官暴打一小时，第一次被拷打 go 相关的内容，被拷打得我想找个地缝钻进去，😭我是菜🐶，我的腾讯面试之旅结束了 qwq。1. go routine 是啥怎么调度的。2. 如果 gmp 中 p 的分配是怎么分配的(go语言 runtime系统进行内存管理，调度器还有系统调度封装)3.向一个 nil channel发送读取消息会怎么样？4.向一个close的channel接发消息会有什么结果？5.slice是引用还是还是拷贝(我最开始很干脆地说是引用，结果面试官一副匪夷所思的语气：你确定？我就跟他说是拷贝，被戏耍麻了😭，只能怪自己基础不牢)6.内存逃逸是什么，简单介绍一下。7.接口的底层实现，接口的类型。8.闭包求输出：funcs := []func(){}for i := 0; i < 3; i++ {funcs = append(funcs, func() {fmt.Println(i)})}for _, f := range funcs {f()}其实这个答案根据 go 的不同版本，输出结果不同。在 1.22 之前，输出是三个 3, 因为循环内的 i 实际上地址是指向同一处的。但是在 1.22 及之后，结果是 0, 1, 2, 如果这个时候你打印一些 i 的地址，你会发现地址是不相同的。因为 go 在 1.22 更新了 for 循环（包括 range）的方式，循环内的临时变量 i 和 range 中取出的数据都是完全独立的一份拷贝,而且指向的地址不相同!9.Go GC 机制讲解一下，什么是写屏障，如果没有写屏障，可能会有什么情况？10.让我们来聊聊你的项目吧，来看看你的项目，啊哈！～达人探店项目，高并发店铺点评博客项目"，介绍一下你的项目，你如何实现异步秒杀的？如何防止超卖，如何实现一人一单，如何使用分布式锁，lua 脚本是怎么写的？怎么实现消息不丢失的？压测怎么做的？有没有使用过阿波罗普罗米修斯宙斯哈迪斯盖亚（已晕qwq）等压测工具，有没有压测过你的各个缓节的时间，你的性能瓶颈在哪里？Redis 如果 set 数据量较大的情况下如何进行大 key 值拆分，你的 Redis 是单机还是主从？你的 kafka 有几个节点，划分了几个 partition？有几个消费者节点，你的项目有几个服务？11. 有什么经常用的 AI coding 的工具？有 Agent 开发相关的经历吗？哦？你还了解过 Agent 开发？ MCP、RAG#@$*^~你能展开讲讲吗？12. 反问：请教之前空接口，受教了。给了本菜🐕一点建议：go 的基础太不牢了，作为主要的开发语言来说是不够格的。期间面试官一直没开视频，但我隐隐听到他在偷笑

做技术面试官这些年，经历过线下面试的严谨，也适应了线上面试的便捷。自从公司全面转为线上面试，虽然视频沟通少了些面对面的直观感，但对算法题作答来说，不管是候选人提交代码，还是我们校验结果，都比以前方便了不少。但是去年开始，我被一个新问题困扰——越来越多的候选人在面试中使用AI辅助。这事儿最让人纠结的地方在于，大多时候都只是“嫌疑”，没有实锤。你说直接判定为作弊吧，怕冤枉了品行端正的候选人；可要是在面试过程中直接点破，又容易引发投诉和舆情。更麻烦的是，由于这几位作弊的候选人，我们整个面试团队都会变得格外警惕。之后面试每一个人，都会下意识地寻找作弊的蛛丝马迹，眼神、语速、回答的流畅度，甚至是镜头外的...