字节推荐架构一二面凉经

3.04投递，3.06通过简历评估，3.10一面一面：请做个自我介绍。针对我介绍的内容进行项目拷打，面试官着重往多线程，数据和网络方向询问。（我是一个游戏项目，技能系统与数值链路。对技能效果的并发执行，数据驱动模块的设计，以及如何转网络等方面进行浅显追问）你说你现在主要方向是C++，可我看你游戏项目都是C#C++学了哪些内容（我跟面试官说最近开始接触C++,但已经较为系统的过了一遍，包含内存结构，常见STL，编译等基础部分）介绍一下C++程序的内存结构你刚刚提到.bss区，那么在C++中static都有哪些作用你刚刚提到C的管理方式你刚刚提到内存泄漏，C++中怎么避免内存泄漏，哪些问题可能导致内存泄漏异常抛出怎么导致内存泄漏讲解下C#的GC讲解下C++的智能指针网络部分：讲解下网络七层协议（我按照五层协议讲解）传输层常见协议有哪些TCP和UDP的区别TCP如何进行拥塞控制（我答得比较浅显，回答了TCP头中有对应字段，相互通讯的时候可以通过字段来控制。以及传输网络中路由器也能进行节点提醒和调控）做过网络相关项目吗你说网络应用层中需要对数据体进行约定？你说的约定是什么？为什么要约定？（我这方面了解不是很深，这个“约定”是我总结出来的，对应知识点应该没这个东西，不然面试官不会这样问。我回答我说的约定是指，如果使用TCP方式进行传输，那么传输层接收端收到的仅仅是一串字节流，没有对应的意义，这个时候需要按照人为的约定的数据体或者结构体将对应字节流转换为对应实例等）多线程部分：当时还没深入了解，面试官看我不是很熟没有追问太深切换线程的负担主要来自哪里？你说你在项目中使用了数据驱动的模式，这个技能数据的大小一般是多少？你是怎么读取数据的？放在什么位置，什么时间进行读取？如果数据量很大，你会怎么处理？（这里一直在把我往异步读取数据的方向引，但是我项目数据量很小，没做异步，这里也只能硬着头皮说我是用异步设计的了）你是怎么设计的？介绍一下协程（我当时只接触了unity协程，这玩意和正常协程压根不是一个东西，它是单线程，本质是在一个线程中将代码换个位置执行，估计不是面试官想要的）协程和进程，线程的差别在哪手撕。二叉树最大层宽。这里我把层宽概念理解错了，我以为一层的节点数量代表层宽，面试官说层宽指该层第一个节点到最后一个中间的距离，哪怕中间有空位也算进去。反问环节。4天后收到电话告诉我一面通过二面：自我介绍项目拷打（主体方向与一面相同，追问比较少）手撕：假设有一个计算机集群，设计一个函数返回ip，给你一个对应ip表和其权重，要求输出的ip比符合权重比。当初我没了解集群算法，mapreduce，以为是常规算法题，然后之前刚刚好回答过操作系统对应的调度算法，我就跟面试官说按照CFS的调度思路来做，巴拉巴拉说一堆。其实我最开始想的是随机数，但我觉得这样可能会导致访问数量较小时ip比与权重比相差可能会很大。开始写的时候面试官告诉我思路错了，然后又搞了半天。反正最后也是没想到是集群算法，直到半小时后面试官才告诉我这算法要在所有机子上运行而不是单一机子上运行。然后我才理解压根就不是算法题而是情景题，也没有那么严格的输出要求，最后就说用随机数+前缀和返回值。LRU用了哪些数据结构（感觉面试官最开始想让我设计对应算法的，但是前面耽误太久了就让我讲一下。）我当初看第一题卡了太久，有点紧张脑子一抽给LRU忘了，只记得是一个缓存策略。然后回答完第三题后面试官一步步引导我把对应数据结构答出来了第三题是一个简单的图算法，课程表问题的变种，面试官让我讲了下思路就过了。简单八股：介绍下智能指针还有一些忘了，反正挺简单的问题反问四天后收到HR消息告诉我过了。二面面完感觉要挂了，当时觉得腾讯一面面挺好什么问题都回答出来了，肯定能过，结果腾讯那边挂了字节过了。。。。。。我项目全是游戏项目，结果游戏岗没过。。。。。。HR面自我介绍我看你项目全是游戏项目，为什么投字节推荐算法架构还有哪些流程在进行都是什么岗位为什么不投这些公司的非游戏岗讲一下你对推荐系统的了解如果其他流程都过了，你会偏向哪个？能尽快接受offer吗一周能实习几天能实习几个月然后HR给我介绍了下我的mentor和对应的业务（这里意识到应该是稳了）反问环节当天下午2点HR面，15分钟面完（HR小姐姐好漂亮），晚上5点收到电话告知我通过终面，能否接受offer，然后说offer还在流程处理，过几天才能收到。两天后收到offer

1.mysqlb➕索引，字符怎么查找，支持顺序查找吗1.5 JAVA python线程模型2.java异步怎么做。fastapi底层异步怎么做。3.线程池策略，参数3.5线程数怎么设置。io密集型，假如最大设置为10，第11个来了怎么办。一般八核，线程数设为多大。像windows里面有很多线程，也是io密集，你觉得为啥没有崩溃之类的4.poll epoll了解吗5..java map结构一系列;线程安全，cas6.文件上传从8s优化到2s。哪个部分耗时，向量化还是上传，带宽跑满了吗，是什么限制了7.文件发到网卡，文件加载cpu到内存，用户态内核态怎么切换的，细致说下8.分片上传，是单线程的限制吗9.向量纬度768 1024区别，为啥这么选10.knn，ann时间复杂度11.PPT生成为啥不用文生图做。讲下完整流向rag结合prompt，填到限制槽位，结合固定样式生成12.多智能体改的架构，怎么上下文管理，传递消息，共享记忆13.agent记忆怎么做的14讲下渐进式披露，那永久记忆你觉得怎么查询，怎么操作，讲你的想法就行15.已经摘要了很多次，这个时候渐进式披露怎么做分层16.claude code 的harness跟其他agent区别17llm运行原理，transformer架构原理18.有微调过小模型吗clip blip，效果不好19.有用过Claude code做过大的或小的项目吗，用什么模型论文自动检索，自动视频生成，codex联合前后端并发编程检索最新ai动态20题目两个线程交替打印字母，数字结合面试官回答反问阿帕奇开源项目，技术相关对ai态度，开发或者学习永久记忆是否可以蒸馏一个个体是否觉得机器人ai参数高到某个量级，也具有意识，或者意识这个词。

面试时间：4.22下午3点 时长1h道心破碎了，对项目进行非常深度的拷问，还考了性能监测这一部分，以及一个音乐播放的场景题，全程基本无八股无手撕，最没有悬念的一次面试，g的不能再g，基本上考的都是我没有了解的知识，反问我直接问前面的答案了，还是太菜了，录音还忘记录了，算了反正也不敢听1. 自我介绍2. 虚拟列表怎么实现的3. 一道性能指标采集代码找错误，力竭了，根本找不出来，根本没了解过这部分知识4. 文件上传是怎么实现的5. 大文件分片上传时，计算 5MB 分片 MD5 大概要多久6. 如果文件很大，计算完整文件 MD5 很耗时，有什么性能优化方案7. Web Worker 在大文件 MD5 计算里能怎么用8. 服务端保存所有分片索引和分片文件，会不会导致碎片文件越来越多9. 分片合并完成后，服务端临时分片目录应该怎么清理10. 如果清理了分片，下次上传同一个文件还能不能做分片级别的秒传11. 秒传应该基于完整文件 hash 还是分片 hash12. 服务端怎么设计分片管理，才能避免既存完整文件又存所有分片造成空间浪费13. 如果两个文件部分分片相同、整体文件不同，怎么判断和复用分片14. 歌曲列表页点击歌曲后，如何打开一个独立播放页15. 如果播放页已经存在，列表页怎么通知已有播放页切换歌曲16. 怎么判断播放页是否已经存在或是否被关闭17. 如何用 LocalStorage 实现跨页面通信18. 如何用 LocalStorage 实现页面间心跳检测19. LocalStorage 轮询方案有什么性能问题20. 除了 LocalStorage，跨页面通信还有哪些更好的方案21. postMessage 和 Service Worker 怎么用于跨页面通信22. 歌曲列表中大量图片加载时，如何先展示占位图23. 图片加载成功后怎么切换为真实图片24. 图片加载失败后怎么展示失败图25. 如何通过图片的 load 和 error 事件判断加载状态26. 你接触过 React Native 或 Flutter 这类跨端技术吗27. Vite 相比 Webpack，为什么开发阶段启动更快28. Webpack 能不能也配置成使用 ES Module29. Vite 的热更新 HMR 是怎么实现的30. WebSocket 和 SSE 有什么区别31. 反问

感觉面完人都通透了，还是太菜了，下去沉淀一下1、xgboost用在了哪个环节，特征是实时更新的吗?2、介绍qwen的视觉编码器(siglip)，siglip相较于clip的改进3、clip的架构，有没有试过裁剪视觉编码器做消融4、dpo、ppo、grpo的原理以及缺陷5、lightgbm和xgboost模型的原理手撕:单词拆分