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🔥滴滴一二三面 技术面 面经后端最近结束了滴滴的面试，三轮技术面问得超细致❗️整理了完整面经和思路分享给大家👇——————🧩一面 60min•RocketMQ vs Kafka 区别（设计理念/吞吐/延迟）•Redis性能核心：内存+I/O多路复用原理•Redis数据结构选型场景实战•MySQL与Redis一致性方案（旁路缓存策略）•协程原理剖析：Goroutine底层调度模型•Lua脚本实现原子库存扣减•MySQL索引优化与B+树优势•防超卖方案：分布式锁+库存校验•算法：搜索旋转排序数组（二分变形）——————🧩二面 60min•List遍历删除的坑（迭代器失效问题）•MySQL索...

难受死了短信发了才20分钟

作为二本计算机毕业生，我本可选择去比亚迪工作或报考公务员，却因代码能力不足而仓促转读法硕。如今在秋招市场上，当别人还在纠结薪资时，我却连被选择的机会都寥寥无几。直到亲身经历求职挫败，才明白当初师兄建议我转回计算机的深意。现在的我每天在后悔转行与强撑考公间挣扎，深感前途渺茫。这段经历让我痛悟：人生关键节点的选择往往比努力更重要。当时的我只看到写代码的挫折，却忽略了IT行业仍有适合我的岗位。如今带着不伦不类的背景，我在两个行业的夹缝中进退维谷。

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...