字节跳动数据仓库实习面经

美团一面1.点评 介绍下项目，架构，表的设计2.项目是怎么部署的？服务端和客户端是一个单体服务？3.表结构都有哪些?4.使用了redis缓存，redis缓存有哪些使用场景？5.基于Redis保存用户登录token并设计双重拦截器以实现会话保持功能是怎么实现的？6.会话有多少请求量？多少QPS？有哪些redis优化方式去支持大量的会话请求？（100wQPS）除了集群部署还有其他方式吗？基于默认的配置，数据结构，缓存清理？7.Redis服务挂了，会话会不会收到什么影响？应急方案去减少这种影响？主从复制是一种容灾方式，持久化的策略，备份，负载均衡？8.AOF跟RDB相对来说各自的优点和缺点？其他角度，性能，操作的方便性？RDB数据量比较大，生成快照有什么风险？9.超卖怎么实现？乐观锁是怎么实现的?没有用到版本号？锁的用户？10.分布式锁实现一人一单怎么实现的？你锁的是什么？人的维度还是券的维度？11.实现上面这两种方式遇到什么困难？想听解决问题的思路？12.那你了解Redission的实现吗？比原生有哪些优势？13.第二个项目比第一项目亮点在哪？14.消息队列应用在哪些场景？15.RocktMQ有哪些优势？特点？问的是RocktMQ这里面的基础知识？16.高并发使用消息队列会有哪些问题？-》消息积压17.消息积压从其他角度？消费者角度优化逻辑，异步逻辑，增加资源分配18.线程池用在哪里地方？19.线程池使用的逻辑？20.怎么去设置？你的线程池的设计方案？21.线程池核心数可不可以设为0？22.为什么CPU核心数要设置核心数+1，+2？IO密集型要设置核心数*2？23.你提到无界队列，他在使用会有什么问题？24.你有没有JVM参数调优的经验？25.JVM常见垃圾回收算法？26.说说ZGC？27.你的项目用的哪个垃圾收集器？你用的JDK哪个版本？第二次面试被拷打烂了，面试官很好一直引导着说

一面问八股和挖项目经历怎么实现分布式锁？消息队列对分布式问题的解决方案？对账出问题怎么解决？大流量下怎么保证高并发？跟第三方支付接口对接具体细节？如果数据结构不一致怎么处理？数据库底层？事务隔离级别？事务是不是越多越好？事务传递？Spring 注解了解吗？然后问了几个注解问题然后手写了一个业务场景题，简单实现对账系统，考察业务思维和遍历对账数据的算法，主包最开始对客户数据和实际数据直接遍历两次，面试官说有没有遍历一次能解决问题的，最后搞定了二面问的内容其实差不多，只是深度和广度的区别，也是围项目和技术栈，八股比较少了，挖业务更多一点三面线下面就是正常终面问题，挑战成就 讲一个技术难题怎么解决的之类的   

时间线：🔴0328投递🔴0407收到测评 当天完成测评🔴0408收到面试邀请邮件 有0409两个时间段的选择以及时间不合适三个选项🔴0409一面面试流程：面试官先自我介绍，然后call流程：一共三十分钟，开始的五分钟由面试者自我介绍，最后的两分钟由面试者反问面试官，中间的二十几分钟由面试者介绍自己的项目经历，面试官在这时随时打断深挖。Ｑ１：我先做了自我介绍，211本在读大三，面试官问后续发展如何规划（包含本科就业规划以及就业城市意向）。Ｑ２：我有两段数分实习，面试官让自由选择一段实习中的一个项目展开介绍，并且提出要求希望是特别一点的项目，最好不要选择普通的异动分析等展开来讲。Ｑ３：介绍项目背景前面试官打断问我所在的部门的职责。Ｑ４：介绍到拆解指标的阶段，面试官打断询问拆解出这么多指标的结论是什么。Ｑ５：根据Ｑ４的回答我提到了一个方面，xx垂类目前数据表现较好，可以作为业绩增长点。面试官再提问为什么给出这样的答复，用户群体没有增长和变化的情况下出现这种现象背后的原因是什么。Ｑ６：下拆到一个分为五层的维度，面试官提问这个维度是怎样分层的，以及各层标签所占比例。Ｑ７：回到分析结论部分，面试官提问除了提到的xx垂类还有没有其他垂类表现比较好。Ｑ８：提到产品迭代，同一页面中A板块扩大导致B资源被侵占，B数据下滑，面试官提问我怎样看待这件事情，怎样看待两个部门之间的关系。Ｑ９：面试官提问我认为我现在做的产品的竞品是什么。Ｑ１０：面试官提问我在这段实习中做得好的方面和做得不好的方面有哪些。反问环节我一共问了三个问题：Ｑ１：基于我在本场面试中的表现，您认为我有哪些方面可以提升。Ｑ２：您认为对于数据分析师来说最重要的是什么。Ｑ３：您认为对于能够通过这场转正实习面试的同学应该达到什么标准。  

无手撕  面试官迟到三分钟（这应该不算迟到）以为会问八股，结果全是项目引申的，麻了 有的面试官不问我这玩具项目呜呜+在日常实习就没看，自己介绍都没讲清楚1. 线程通信方式  oom  线程安全 死锁2. 分布式事务 如果c超时没反应， 咋处理。直接通知回滚的话，可能有c先处理回滚的命令，后面又执行了本地事务（c查看本地事务的状态 执行中就不回滚 还是咋处理）3. 协调者挂了 咋办  项目: 库存变化流程 redis回滚库存为啥会超卖 mq重投db会不会超卖 （幂等判断和回滚在一个事务中）4. 分库和分表的区别（分库一般是多个实例解决高并发，分表是单表数据量比较大  分库和分表很像，都是按分片键路由）基于买家id分表分库的话，卖家想查询怎么办（binlog 卖家id分片）自己说话要坚定，不能弱弱怂怂的 晚上一看，挂了感觉是除了分布式事务那两问题基本都能回答个大概，可能"大概"这种程度不行吧，太久没看了，自己的项目都不熟了，分布式事务确实就学了一点   看见我的项目都想吐，重复看的东西。。呜呜呜呜，好菜，本科学历不太行感觉银行国企也不太稳麻了3. 我搜的是1.TCC  2.本地消息表  3.多节点选举机制（如Raft协议）实现高可用，避免单点故障     三阶段提交只是缓解了单点故障问题      （TCC和本地消息表根本就没有协调者所以没有单点故障   没有往这上面想 一直在绕三阶段提交）2. #### 1. 参与者C超时无响应**解决方案：**- **事务状态查询机制**：协调者先发起事务状态查询（3PC中的CanCommit阶段）- **异步补偿机制**：记录操作日志，超时后通过定时任务重试事务查询- **最终一致性兜底**：若长时间无响应，记录异常事务日志人工介入- **示例流程**：  1. 协调者发送prepare请求  2. 参与者C超时未响应  3. 协调者发起事务状态查询请求  4. 若C本地事务已提交 -> 继续提交其他参与者  5. 若C未提交/回滚 -> 发起全局回滚（我前面讲的RMQ的事务消息 也是反查本地事务状态 这没回答出来）4. ### 二、分库分表核心区别|          | 分库                          | 分表                  ||----------|-----------------------------|---------------------|| 拆分维度  | 数据库实例级别                   | 单表结构级别           || 核心目标  | 降低单点压力，提升并发处理能力        | 解决单表数据量过大问题   || 典型场景  | 电商系统买家库、订单库分离           | 用户表按月分表          || 实施难度  | 需要处理分布式事务、跨库join        | 主要处理SQL路由        |