2.27 腾讯qq二面 1h

问题
1. 自我介绍
2. 为什么不去算法呀？参加过哪些计算机竞赛？
3. 描述你最具成就感的项目经历
4. 如何处理直播场景的QPS陡增问题？
5. 讲一下直播项目里面， 怎么最终解决QPS不平等用户体验的问题？
6. 直播安全怎么做？鉴黄、涉政内容识别？
7. 消息队列可靠性怎么做到的？主从怎么同步？
8. 消息有序性怎么保证？
9. 如何保证分布式系统数据一致性？
10. 设计高并发论坛系统发布怎么实现？
11. 如果某一个贴子突然热度很高， 怎么提高吞吐量、性能，不至于开销太多
12. 怎么保证刷库的有序性？
13. 发消息的话，如果某一个贴吧很多， 怎么做到该贴吧慢慢发布， 但是不影响其他贴吧。
14. 一个论坛系统， deepseek能用在哪些地方？
15. 自身的优势
16. 自身的缺点
回答：

1. 教育背景\在校经历， 专业技能， 实习， 项目
2. 本科有过算法经历，但是喜欢工程。 参加过， 一些一些但是没获奖
3. 实现上是电商项目、 设计上是直播项目
4. 消息队列缓冲：使用Kafka实现削峰填谷；动态延迟策略：根据负载自动调整处理延迟（2-4秒）
5. a. 主播有延迟， 变相增加了qps， b. 下游提需求， 走原片不转码，提高速率
6. 视频文件流数据上传在云端是以不连续的文件存储， 安全就需要有两个方向： 图片和音频，每个文件存储的时候可以抽帧的， 而且很快， 抽帧识别可以交给审核图片的平台。 但是音频需要完全获取， 转文字识别敏感词。
7. 消息队列分区多分辅助、部署在不同broker上， 同时主从， 主从同步， 挂了从顶上，同时具备以segment的形式持久化。同步用zookeeper协同， 后续改成raft算法
8. offset本来就是有序的？ 可以a. 都发在一个分区 b. topic地下只有一个分区
9. 答错了很多次， 应该回答分布式事务， 回答了很多分布式锁了， 跟面试官好好交流了，：通过RocketMQ半消息机制实现分布式事务， 后续努力学这块
  a. 补偿机制：失败操作进入重试队列
  b. 版本控制：基于日志的版本回滚
10. 回答了AQS, 先写库->改成缓存告诉前端实现了—>后台异步调用实际的发布情况。
11. 面试官说主要是网络、带宽和其他开销， 业务内部开销不会很大，主要是图片、资源的后台开销，要怎么优化？ 我说的后端给redis 热点帖子存资源
12. 那就只能用消息队列发消息了， 以前端点击或者后端时间为主？
13. 当时回答了很多想法， 比如Topic、分区，但是都被面试官指出不符合不会影响其他贴吧的发布速度。 最后回答是快慢队列， 首先尝试慢队列发消息， 同时维护一个拥挤贴吧的列表。 如果慢队列消息超过阈值， 不在拥挤贴吧队列的消息开始往快队列发送， 拥挤贴吧的消息继续发送在慢队列解决这个问题
14.  a、 帖子总结 b、个性化搜索 c、最关键， 对于帖子的问题或者引导 deepseek能给出一个回答。 优势在于 参与人去责任化， 也定下了贴子互动引导的标杆， 保证帖子热度高的同时， 不至于引导跑偏， 而且开发人员、用户都不会担心需要为此负责（因为是ai说的， 作为参考就很好， 不代表任何人的态度）， 因为deepseek可以说是机器的回答， 更可以说代表所有人的大众意志， 因为数据都是有用户填入的