米哈游游戏测试

核心本地商业-业务研发平台4月9日1：面试官自我介绍+自我介绍2：Spring源码讲一下3：Spring源码学完什么收获4：spring的事务了解吗？，mysql的事务呢？5：spring的事务和mysql的事务有什么联系？6：项目jdk什么版本？7：默认垃圾回收器是什么？8：介绍一下ZGC和G1？9：项目性能调优怎么做的？垃圾回收器参数，jvm参数，10：Seata分布式事务？11：其他分布式事务了解吗？（模模糊糊说了MQ）12：AT和TCC说一下？13：看过12306官方的实现吗？14：既然你看过一些实现，那么你想怎么优化呢？（答了锁粒度方案，和redis方案）15：redis方案的一致性怎么解决？（答了cannal，MQ）16：redis网络波动，用于以为下单失败，但是其实redis收到消息怎么办？（当时说的MQ，但是面试官想说的不是这个，后面复盘应该是本地消息表+定时任务）17： 项目数据库方面有什么优化？（联合索引，explan，慢查询日志，skywalking）18：加完索引，前端需要注意什么？19：数据库的什么字段适合加索引 ，什么字段不适合？ 20：Hashmap源码看过吗21：Hashmap多个线程put有什么问题？（值覆盖，极端情况下数组越界）22：值覆盖举个例子？23：极端情况下数组越界什么意思？24：还有其他的情况吗？（最后答了链表和红黑树可能会空指针异常）25：多线程用什么替代?（concurentHashmap）26：concurentHashmap1.7和1.8区别？27：concurentHashmap1.7为什么用了CAS？28：concurentHashmap1.8怎么实现？（乐观和悲观两种情况）29：1.8里的volatile是什么？30：volatile能解决线程安全问题吗？（不能）31：那能解决什么问题？32：SQL题，单表topk，审错题意了，写了快20分钟用子查询才写出来，然后面试官说有没有其他方法，又写了10分钟33：大模型相关问题，agent，Transfomer34：反问全称1小时40分钟，汗流浃背，后面写SQL的时候脑子已经不转了。二面4月15日1：深挖项目（20分钟）2：Redission怎么实现的？3：为什么不用redis的setnx？4：数据库分库分表，分库分表会有什么问题？（说了一下怎么分库分表，有什么问题没打上来）5：某个服务器cpu飙高怎么排查（top，htop，ps， jstake， dump文件，visualVM）6：优化sql？（skywalking，慢查询日志，索引，elplain的字段）7：深度分页优化?（业务上不允许深度分页，子查询，索引查询，游标分页）反问#牛客AI配图神器#二面完，感觉g了，面试官说项目没选好，mysql没有分库，不太像分布式项目。

2026届转正实习生（暑期）一面挂 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------0417 一面 又被美团捞了1.自我介绍2.在校主要研究方向？为什么不去研究所？你为什么要转行？3.项目来源是什么？在学校主要学习的开发语言？4.你什么时候开始学Java的？学习路线是什么？5.项目相关问题：项目设计方案？具体实现流程？（20min）6.Redis为什么可以用来做分布式锁？7.Redis常见的数据结...

1.项目拷打： ACM模式和核心代码模式的区别（项目相关）​i. 如果一万个测试用例你的项目怎么实现，优化​ii. 鉴权模型是怎么选择的​iii. 部署的问题1.Java中的 集合的思维导图。讲知道的所有的 集合相关的东西，讲了很久,,有什么接口，什么实现类.....2.使用池化技术后，多线程中，某个报错线程报错怎么处理，-》线程 Exception相关的3.使用多线程要注意什么呢？4.Java实现多线程有哪几种方式，区别是什么？5.Java线程池： 怎么去监控一个java线程池，如何评估它的性能好坏（怎么怎么样设置参数后），原话：“你看网上说的这么多不同的参数设置方式，你怎么判断这样设置的性能的好坏？”MySQL:1.索引有哪些类型？2.主键索引和非主键索引的底层实现有什么不同？题目：给定一个纯数字字符串，求可能的ip地址组合，例如10234166：10.2.34.166， 102.3.4.166.........总结发现并不难，确实多线程那一块深入思考的太少，停留在八股文（甚至都不太熟练）题主还是太菜，迷茫啊。。。。。。

目前有两个大模型offer，纠结要选哪个1、美团-业务研发平台-keetabase北京，有商家供给侧、用户理解和广告三个方向可做，其中商家供给侧这个方向目前都用大模型实现，业务场景有供给理解，选品，素材生成优化，智能化应用等等，进去之后应该选这个方向，技术包括但不限于微调、agent、其他两个方向llm含量不一定高。2、腾讯-csig-腾讯地图base深圳，业务场景有ai对话助手（智能问答客服，做旅游路线规划啥的）、还有信息位置服务（商家店铺选址），to c的业务是内容运营（根据用户轨迹做本地服务的个性化推荐），也是用大模型去实现，hr说往年转正率至少五六十业务场景个人会偏向美团点，因为大概率...