腾讯面经

AI Coding 的实战核心在于把它当作“协作型工程助手”而不是简单的代码生成器，其最佳使用方式是将任务拆解为边界清晰的小问题并逐步迭代，而不是一次性要求生成完整系统；在实际开发中，应始终先提供充分上下文（技术栈、输入输出、约束条件、已有代码等），再让 AI 参与实现、排错或重构，例如在 Java + Spring Boot 项目中可以先让其生成最小可运行的分层骨架（Controller-Service-DAO），随后逐轮补充参数校验、异常处理与性能优化，同时在每一步都进行验证而非直接复制使用；AI 在代码解释、Bug 定位、重构优化、测试用例生成以及面试准备等场景中尤其高效，例如可以要求其按“输入-处理流程-输出-风险点”解释代码，或基于报错信息给出最小修改方案，或在不改变逻辑前提下拆分方法以降低耦合；高质量提问通常遵循结构化表达，即明确目标、输入输出与限制条件，并要求先给思路再给实现，这会显著提升结果可靠性；需要特别注意的是，AI 生成代码常存在边界遗漏、API 不匹配或逻辑偏差，因此必须通过编译、调试与测试验证，同时避免让其处理过大或缺乏上下文的任务；在进阶使用中，应主动追问设计原因、替代方案及潜在风险，从而将 AI 从“代码代写工具”升级为“技术思维放大器”，最终形成一套高效工作流：先用 AI 拆解需求，再实现最小闭环模块，逐个模块生成与优化，最后进行系统级审查与面试表达提炼，这种方式不仅能显著提升开发效率，还能强化系统设计、并发控制与工程抽象能力。

1.拷打上一段实习2.如果一个材料既有图片又有文字，如何分块3.mcp服务器细节，如何与llm关联的4.mcp安全性如何保证，鉴权具体是怎么做的5.如何防止重放攻击，如何保证前向安全性6.存储在本地key如何防止泄露7.skills是什么，与mcp有什么区别8.闲聊------后续：挂

1.自我介绍2.对工作氛围、工作环境、工作内容有哪些要求？3.工作地点东营是否能接受？3-5年职业规划？4.又问了成绩排名、四六级等个人情况5.项目中负责的工作内容有哪些？6.线程池的核心机制（我说了线程管理、拒绝策略还有具体的工作流程，面试官说这是使用......）7.单例模式代码怎么写大致讲一下8.Mybatis中mapper循环遍历应该怎么写？9.讲一下Java中哪些语句用到了反射，反射的原理？10.讲讲你对事务的理解，项目用到了吗？为什么这里必须用事务，不用会怎样？11.事务失效的场景12.给了一张数据库表，两个查询需求，说一下怎么写查询语句13.用前端写过网页吗？（说是要全栈的......）14.Linux中我想要关掉tomcat服务，怎么写命令？

1. 自我介绍2. 用Hive还是Spark,比较了解哪个3. spark问题定位流程，以及解决方法4. 现在有一个任务跑的很慢，你如何去定位5. 介绍一下广播和Shuffle的区别，以及Shuffle为什么会比广播慢？你这里面之前说到的大部分都是在数据传输上，包括涉涉及到一些网络会导致它传数据量大比较慢嘛。6. Shuffle将各个节点的数据传输到另一个节点之后，会做什么操作呢？7. 小文件导致任务运行缓慢，是在Spark读的环节还是哪个环节？8. 用过二级分区吗？用Spark写Hive二级分区时有没有遇到过什么问题？9. flink的滑动窗口，以滑动窗口为例子啊，就是每5分钟统计过去一小时的那个行为流水，100万一分钟的，然后你5分钟去输做这种滑动窗口所计算的时候，怎么去预估它可能会产生多大的输出，以及计算量。10. flink 的就它发完了，它在重写的时候有个问题，我想问一下。它能基于checkpoint，我们可能说是checkpoint来重启嘛。那我数据从kafka里面消费的时候，我们可以某个精确到某一秒的时间点，能回溯对应的数据吗？11. 那有没有哪里有性能问题？换一种更好的方式写的话，你会怎么写？12. 如何优化你写的这两个sql13. 这两段sql在spark里面是如何运行的