Offer二选一

🙌面试感想：暂无后续 1.自我介绍+项目2.（项目）GoZero 微服务框架整体情况 项目微服务是按照什么原则拆分的？MySQL 和 MongoDB 水平扩展机制有什么区别？3.项目里 Kafka 主要用来实现什么功能？除了你即时通讯这种典型生产者消费者场景，服务间什么业务场景适合用消息队列？4.为什么选择 Kafka，而不是 RabbitMQ 等其他消息队列？Kafka 吞吐量高的底层机制是什么？5.Go GMP 调度模型6.Docker 在云服务部署场景主要解决什么问题？Docker 保证环境隔离的底层机制是什么？7.你理解什么是 AI Agent？

暑期实习从2月开始投，面了两个月，流程该挂的都挂完了，腾讯字节一共号称是1.7w个hc，不知道都发给谁了，估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿，没进面。携程：3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面（hr面）4.14 英语测评4.23 offer（已拒）腾讯：2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面（挂）3.11 teg一面3.21 teg二面（取消）3.31 teg一面4.10 teg二面（挂）4.21 wxg一面4.24 wxg二面（挂）字节：1.28 aml约面（取消）3.17 火山一面（挂）4.8 aml一面（挂）4.20 抖音data一面（挂）阿里：3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面（取消）4.15 淘天hr面4.16 淘天offer（已接）4.21 高德一面（取消）4.22 淘宝闪购一面（取消）面试最大的感触是，现在撞上ai转型，一堆老业务急着转向，新业务非常不成熟，研究型的组bar非常高根本进不去，业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活，面试却又要问算法，另外agent的落地也远没有那么广，绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag，其余少部分真的在搭agent的，基本不能在线上服务用什么很智能的模型，现阶段成本太高，进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底，除了业务场景的应用和数据经验以外，技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好，之前判断失误了完全没投，秋招不知道还进不进得去。

25届应届生被裁，社招目前只有一个面试，能帮忙看看 简历的问题吗，还有Agent有什么好的项目跟着做做吗，好绝望啊

雪花算法 主要用于生成全局唯一ID，并且长用来作为数据表主键 雪花算法=符号位+时间戳+机械码+序列号 优点是性能高，不依赖数据库，天然支持分布式 缺点是会有时钟回拨产生重复ID和序列号溢出的风险 时钟回拨问题怎么解决？ 检测并阻塞 当检测到当前时间 < 上一次时间时，直接拒绝或阻塞，等待时间追平。这里的等待时间追平是指系统时间追上一次生成ID的时间 多时钟序列 引入“时钟版本号”（clockId），时间回拨时切换 clockId 保证不同时间段生成的 ID 不冲突（类似逻辑分片） 序列号溢出怎么解决 等待下一毫秒 当序列号用完，阻塞到下一毫秒再继续生成这是默认实现，简单且可靠 扩展序列...