快手后端实习一面

1. 自我介绍与经历相关介绍一下项目背景、使用到的技术点、遇到的挑战吗？2. 技术细节与原理乐观锁和悲观锁的核心思想、适用场景是什么？项目中为什么要设计双表结构？你们项目中乐观锁的具体实现方式？ABA问题的含义及解决方法？MVCC（多版本并发控制）的原理？快照读和当前读的区别？不同隔离级别（读未提交、读已提交、可重复读、串行化）的特点与区别？幻读的产生原因与解决方法？高并发支付场景下如何选择锁（乐观锁、悲观锁、MVCC）？3. 消息队列与延迟消息你们用的是什么消息组件？RocketMQ 延迟消息的实现机制？Kafka 延迟消息如何实现？消息重复、消息丢失、消息未发送的处理方法？如何保证延迟消息一定能执行到位？4. 分布式锁与一致性分布式锁是怎么实现的？开门狗机制的原理？使用分布式锁可能遇到的问题？RedLock 算法的基本原理？Spring 事务（注解式、编程式）如何保证原子性？spring如何实现的，如何进行恢复5. 数据库与索引数据库索引有哪些最左匹配原则的含义与失效场景？6. Java 基础与进阶泛型的作用与应用场景？BIO、NIO、AIO 的区别？分布式缓存与本地缓存的区别与适用场景？LFU/LRU 缓存淘汰机制的实现思路？7. 其他删除链表重复节点（算法题）实习有哪些收获？你有哪些优势？

挂的有点莫名其妙，聊的好好的，算法也写出来了聊实习（50min）：主要是聊在美团做的一些业务引出一些场景题（问了许多代码设计，如何供给通用能力）有一个场景题印象深刻：如何设计评论和点赞？考虑一个评论有多条回复，需要考虑根据最上层的评论进行精选，点赞需要能够抗住高并发的请求。如何设计表结构、存储结构、接口等等。八股只问了kafka：kafka为什么会快？kafka如何保证消息不丢失？kafka为什么topic增多之后性能显著下滑？算法：归并排序

1. 自我介绍与实习经历2. 技术问题（结合项目经历）（1）支付与一致性相关在你提到的场景下，如何理解数据一致性？在多次尝试交易时，如何保证订单状态的一致性？乐观锁是怎么实现的？具体用的是什么机制？如果交易过程中存在竞争，如何避免状态错误或重复支付？在数据库事务隔离级别下（读未提交、读已提交等），哪种适合保证一致性？（2）分布式锁 & Redis（八股只问了redis）你们的分布式锁是如何实现的？为什么用 Redis？Redis 的 setNX + 过期时间操作如何保证原子性？Redis 是单线程的，为什么吞吐量还能很高？redis哪里用了多线程在分布式系统中如何保证数据一致性？3. 场景题如果redis集群中代理路由层出现慢查询导致全局故障，你会如何优化架构？4. 算法反转链表

自我介绍 实习经历这么多介绍一个你觉得你表现的最好的实习经历？ 最难的需求点是什么？你说你解决了这么多缺陷最难的缺陷是什么？ 说了最近的小米暑期实习，最难的需求点说了个语音识别。 怎么做的虚拟列表？为什么react-vituaized 不行？ 确实可以用，当时没想到 说一下跨域Jsonp,后端如何实现？ ✅ TCP/IP四次握手 ✅   为什么客户端需要握手三次而不是两次 ✅ 挥手的时候服务器端为什么要两次？✅ 除了ack ,seq还会携带其他信息吗？ ❌   HTTPS 和 HTTP的区别 ✅   为什么用最后使用同态加密而不是非对称加密? ✅ 非对称加密是怎么进行加密的？✅   讲一下浏览...