tx一面

30分钟 一、自我介绍与技能点深挖自我介绍。UGUI 相关：UGUI 的重建类型及重建逻辑。C# 与 Unity GC 机制：C#（Unity）的 GC 机制。Unity 中 C# 代码导致的内存泄漏定位方法（Profiler 工具使用）及常见泄漏场景。Git 相关：是否了解 Git 子模块，命令行熟练度。通信协议：TCP 粘包解决方案（自定义消息头包含长度），及极端场景（恶意超长长度包头）的处理思路。网络同步：帧同步 / 状态同步中的预测回滚机制（移动预测逻辑、服务器权威数据对比、预测失败处理）。技能释放等复杂行为预测。动画相关：Unity 引擎动画的更新时机（Update 与 LateUpdate 之间），及 Animator 组件的 UpdateMode 参数。Unity Profiler 使用：内存构成及各部分含义。GPU Profiler 重点关注项（Overdraw、渲染批次等）。图形学与数学基础：2D 旋转矩阵推导。2D 平面中判断点在向量左侧 / 右侧的方法（向量叉乘），及叉乘正负与左右手坐标系的关联。

秋招以来，投递了20+家公司，面了也将近37场目前拿到的意向有虾皮、合合信息、蚂蚁、腾讯、字节、携程、百度；面试完泡的有高德、京东和快手这里记录下时间线，并放了点个人面试这段时间的心得体会，希望能帮助到后来者-------------------1 时间线记录腾讯暑期实习转正字节9.10 一面9.17 二面9.22 三面9.29 HR面10.11 技术加面10.15 意向携程9.4 笔试9.11 线下一面+二面9.19 加面三面9.24 HR面10.16 意向高德9.9 一面9.10 笔试9.16 二面9.29 三面10.16 HR面京东8.23 笔试8.27 一面8.29 二面9.12 线下HR面蚂蚁8.28 一面9.4 二面9.15 HR面百度8.19 笔试9.1 一面9.5 二面9.9 三面10.11 意向快手9.2 一面9.8 二面9.16 三面9.23 HR面暂无后续虾皮8.5 一面8.8 二面8.13 HR面9.8 意向合合信息9.10 一面9.15 二面9.17 HR面9.22 意向小米8.27 一面8.28 二面无后续TPLink普联9.6 一面9.8 二面放弃了后续面试科大讯飞8.30 笔试9.10 一面后续放弃了还有一些做了笔试暂无后续的，如华为、滴滴、虎鲸文娱等-------------------2 个人心得体会这段时间的秋招个人感受是：（1）简历非常重要，关注自己的简历都不用太去看面经了（看些通用的就行），应该关注自己的简历会被如何拷打；（2）面试的时候表现的积极点、聪明点，很多时候面试问的问题未必回答的出来，但要表现出有一种愿意主动思考的态度。很多时候一个优秀的面试官是会主动引导的，这里举个自己某次面试时遇到的例子。面试官：端口是哪一层协议的？我：我确实不太清楚，让我思考一下...我猜测可能是网络层或者传输层？面试官：TCP和UDP连接可以用同一个端口吗？这里其实就是暗示了，我知道TCP和UDP可以用同一个端口，这就说明了它们的端口不是一个概念，且已知tcp和udp是传输层的协议，所以端口也应该是传输层的概念。因此在面试的时候遇到不会的问题不必太担忧，大胆说出自己的思考，结合学过的知识去分析一下，其实也是很不错的能力。（3）针对HR面和技术面准备不同的自我介绍。比如我在技术面的时候一般就会说：做了blabla什么项目，最后一带而过自己还参加过暑期支教活动和研究生班长；而HR面则重点介绍暑期支教活动和研究生班长经历，一带而过项目等等。此外还有一些个人的心得体会，如果有需要就后续再分享吧～

线程池的核心参数、工作原理日志记录的traceID，线程池如何传递ThreadLocal原理创建线程的几种方式主线程如何获取子线程的执行结果JVM内存结构什么是OOMmysql如何启动一个事务索引优化的一些技巧如何查看使用了哪些索引explain的filtered字段innodb索引的最大长度缓存击穿和缓存穿透的区别布隆过滤器的误判、是否可以扩容如何保证DB和缓存的数据一致性AOP的核心概念获取目标方法的返回值使用哪种通知KAFKA的broker和消费者之间是推还是拉partition的作用，一个partition可以被多个消费者消费吗不同消费者可以消费同一个消息吗linux查看日志会用到哪些命令temporature、top k是干啥的http请求体如何设置为json，get请求可以设置请求体吗跨域问题如何解决，websocket有跨域问题吗大模型的输出为什么是采用stream而不是websocket手撕：数组的相对排序

好久没写牛客了，最近我想分享一下我关于技术上的某些看法，我的目的是满足分享欲和给大家一些不一样的观点。凡事都有两面性，技术方案也是一样，很少有一劳永逸的最优解决方案。我这里的中庸之道就是折中的意思。我喜欢举例子来说明观点。从前端常谈的性能优化入手。前端在打包文件的时候有一个分包的概念。目的是为了让单个资源不这么大，导致加载耗时过长，影响用户体验。如何看某个界面的性能的收益呢，当然就有一些指标，比如秒开率，但是核心还是用户的付费意愿和营收指标之类的。分包太大加载时间长影响用户体验，太小又会导致资源请求次数过多，增加在网络过程中耗时，那就要折中。如果就是要得到一个比较好的阈值呢，怎么做。微调。事实上很多这类问题的方案就是开不同的实验组，比较最终不同的收益。哪个收益大就用哪个。再比如react的性能优化手段。会有usecallback之类的缓存手段。但是很少有人谈这类缓存的性能开销。无论是什么缓存方式，都要增加一个是否要缓存的比较过程和缓存内容本身的开销。所以是否要缓存也应该是一个要折中的方案。我说的这些是觉得很多问题大家最好不要片面的看。不只是技术问题，生活上的很多问题，用这种方式表达自己的看法和观点。很多问题都有一个比较好的解决方案，也让别人觉得你成熟可靠。