这个hr应该是拿着技术人员给的资料，过来拷打我八股，不过八股我也准备了，什么ThreadLocal内存泄露，redis八股，mysql八股，jvm八股，spring的Bean声明周期八股，hashMap底层原理，ConcurentHashMap是怎么实现线程安全，syncutenize锁原理以及锁升级，这些我统统准备了结果那个hr上来一问：“举一个例子说明java类和对象的关系”、“什么是多态”。wc这些都没准备过给我干蒙了，讲的一坨然后还说，你会用画图软件画类图之类的吗，你会用前端vue吗，vue2和vue3有什么区别，说说你用过的前端框架，会编写测试用例吗，wc她看到我的秒杀系统用到rab...

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。

AI作弊真的挺明显的😅 昨晚面试了一个实习生，带着眼镜都反光，我都看到滚动的字幕了😅 要作弊先把自己的眼镜摘下来行吗.... 问项目也得看AI怎么回答的，项目真的是自己的吗？

抢券库的分片为什么用用户id? 热点倾斜导致某一个分片数据挂了怎么处置? 用BitMap设计用户全年签到方案为什么空间占用是不到50字节？ Agent的架构设计？工作流最复杂的一条链路有多长？ 语义缓存本地向量化用的什么模型？怎么计算两个向量的相似度？什么是ReAct模式？怎么跳出这个思考循环的？如何评估一个大模型？有没有自定义测评集？日常使用哪些AI工具?平时有多少代码是AI写的？有没有用过什么云产品？客户的Redis集群宕机后，为何跟客户沟通？