📍面试公司：顺丰数科🕐面试时间：5.7💻面试岗位：IT研发岗❓面试问题：请先做一个自我介绍。在数字马力实习中，你遇到的最难的技术点是什么？在这个项目里遇到过生产故障吗？缓存与数据库数据不一致怎么办？Java中有哪些线程安全的类？ConcurrentHashMap的底层数据结构？除了ConcurrentHashMap，CAS还在哪里用到？数据库层有CAS吗？如何分析MySQL慢查询？binlog是什么？Canal机制？Spring Boot自动装配原理？Spring AOP的核心原理？Kafka如何保证消息可靠性和顺序性？你在AI应用方面的项目经验？从A账户转账100元到B账户，数据库层面...

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

他说他最怕听到的是mentor跟他说："你挺适合做这行的。"不是批评，不是否定，是这句听起来像夸奖的话。因为每次听到这句，他就会多想：适合是什么意思？是真的觉得我不错，还是在安慰我？我交出去的那个东西，他是真的满意还是凑合用了？实习结束会不会留我？我是不是真的有这个能力？一句话能让他反复想三天。我后来发现，实习生最怕的往往不是被骂，被骂至少知道哪里错了，改就行。最怕的是那种模糊的、善意的、说不清好坏的反馈。让你既不能放心，也不能死心，就悬在那里。实习的时候太想证明自己了，所以对每一句话都过度解读。mentor随口一句"嗯还不错"，能高兴半天。随口一句&q...