一面： 1. 做个简单的自我介绍。2. 详细介绍一下实习中你觉得做得比较好的一个项目，包括整体的业务背景、整体的系统设计以及你在里面做了哪些事。3. 这里提到的事务，比如简单的DB和缓存场景，用事务来做其实也有问题吧？比如先写数据库，假设超时然后事务回滚了，但缓存数据还在，超时事务回滚了也没办法很好地保证这种强一致性，对吗？4. 你提到的写完数据库后删除缓存，在这种场景下还会有什么问题吗？比如极限情况下的更新和查询冲突。5. 针对这个项目，你们平时是怎么排查处理消息队列（卡夫卡）的消息堆积问题的？6. HashMap中解决哈希冲突的链表和红黑树，它们本质的区别在哪儿？为什么要把链表转为红黑树呢？为什么要选择红黑树呢？logN的搜索效率的数据结构不只有红黑树，为什么选择红黑树呢？7. HashMap是线程不安全的，ConcurrentHashMap是如何保证线程安全的？用到了CAS和加锁的话，是怎么样的过程，为什么要那么做呢？8. Redis里面的sds相比于C的字符串有哪些区别？有扩容操作那么还会有缩容操作吗？9. Redis为什么单线程快？怎么处理多个服务？什么是IO多路复用？内部是怎么实现的？10. 实际场景中，怎么用Java实现主线程等待所有子线程处理完后，再汇总结果继续执行的场景？11. 给一个场景，如果是下完订单后半小时内没有付款就取消订单，那么用什么做法来做？12. 手撕中等二面：1. 问实习2. MySQL中索引是怎么实现的？（比如你说的主键索引底层实现）3. 假设单独对A列建了一个二级索引，现在有两个查询语句，哪一句的执行效率比较高？（语句1：select A,B from xx where A=1；语句2：select A from xx where A=1， 对A建立了索引）4. 用数据库进行写操作时，会给数据库加事务，发生错误时事务回滚是怎么做到的呢？5. 你刚才说数据库里有三个重要的log，除了跟回滚相关的log，另外两个是什么呀？6. Redo log是存在什么场景呢？7. 现在有一个场景，抖音个人主页会展示用户发的视频列表，要求列表按视频被点赞数量倒序排列（点赞最多的排在第一个），且抖音用户量大、页面访问量高。如果让你设计这个个人主页，从表结构（以MySQL为例）角度会怎么设计？8. 视频表中会存储视频被点赞的数量，而你之前提到用Redis有序集合缓存用户视频列表并按点赞数排序，这两个数据源（MySQL和Redis）之间是怎么进行更新，以保证数据一致性的呢？9. 你判断抖音个人主页的点赞数量场景，是否可以容忍数据有延迟？10. 如果一个用户发了很多很多视频，按用户维度将所有视频放到Redis有序集合中会导致key过大，每次展示时阻塞时间久，有什么思路解决这个问题吗？11. 手撕中等三面：1、基本都在问项目，而且面试体验很差2、两个各含 50 亿个 URL 的文件（每条URL64个字节），内存仅 4GB，找出共同 URL3、手撕中等秒挂
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