美团优选一面面经，回馈论坛～（已offer）

面试体验很好，纯八股很少，都是深挖过往的经历，探讨的氛围很强

3.22一面：

1、自我介绍

2、闲聊，面试官自我介绍

实习一

3、实习拷打，原来实习参加了微服务网关升级更新的项目，问为什么要选新的网关架构，技术选型的原因，优劣势？介绍背景，总结场景的需求总结新技术的优劣势（说实话这个我没回答的很清晰，但是结合场景和需求来谈就绕开了对技术的拷打）

4、一致性哈希算法，追问了服务上线下线怎么重新平衡流量，基本上就是虚拟节点，虚拟槽相关

5、高峰期如何使用一致性哈希算法保证负载均衡（这里给我问懵了，我的理解中一致性哈希就是保证负载均衡的，确认过问题后，是问的高峰期服务挂掉后怎么重新连接，回答的是没有遇到服务挂掉的情况，但是用令牌桶限制峰值流量）

6、限流是服务级还是接口级？没回答上来

7、动态调整服务上线下线怎么做的？动态扩容缩容怎么做的？不知道

8、微服务网关升级过程中最关键的部分在哪里？流量转发，安全性，日志

9、升级过程中，如何做到平滑升级的？没回答上来，确实没让我参与上线的部分，估计是想问灰度上线相关的部分

10、微前端了解过吗？没有，只是做过一点点前端开发，依葫芦画瓢的那种

11、mysql binlog为什么采用轮询的方式去更新到前端页面呢？结合服务版本信息上线下线，即时性，业务场景回答

实习二

12、LLM聊天机器人，调用ChatGPT的借口，数据是直接发给ChatGPT吗？这样做数据安全吗？数据切片，embedding，向量数据库，prompt engineering完成

13、向量数据库用的哪一家的？不清楚，面试官说了一个数据库的名字，但是没听清

14、数据分析流程（原来实习的时候做过一段时间数据分析）？回答分析目的，指标的来源，分析方法（聚类算法，神经网络的流程回答下来）

15、归因分析过程中，寻找因子有什么好的办法？客户提供行业insight，回归算法，correlation算法

16、不同因子中，如何找出贡献度最高的因子？主成分分析PCA，回归算法的系数大小，对两个重点对比的因子可用AB测试来对比

17、商品销售热力图如何实现的？讲实现过程

18、微服务的拆分的原则？单一职责，升级迭代互不影响

19、实时的看板和报表，是如何在拆分的比较细致的微服务系统中实现的？（算是场景设计题？）读取数据的日志，设立切面截取数据

项目一

20、如何用redis实现注册中心？

21、负载均衡在哪里做的？客户端

22、服务下线如何感知？心跳，主动下线

23、服务已经下线，但是redis上还有已经下线的服务的信息，如何解决？没回答上来

24、提示了也许可以通过错误重试的机制解决？回答也许能根据返回的错误信息重新找到新的服务

25、rpc中用了什么通信协议？自己设计了一套，简单介绍了一下

项目二

26、雪花算法讲一讲？

27、优惠券核销如何实现的？优惠券结算的实现介绍了一下

28、批量领取优惠券上锁是怎么实现的？

29、优惠券总量超发如何避免？redis单线程，剩余券数量较低的时候，令牌桶防止同时领取

30、优惠券下线为什么用延时队列？说了下实现逻辑

31、用户在优惠券下线的前一秒使用优惠券，但是因为网络原因请求到服务端的时候，券已经下线，不可用了，怎么处理？请求加上时间戳，核销过程中检查逻辑可以多一层判定，极端情况下用不了也就用不了吧，用户应该有预期

八股

32、jvm的核心组件？堆栈寄存器元空间吟唱

33、java内存模型讲一下？JMM相关内容背诵

34、如何保证内存可见性？volatile，synchronized

算法题

124. 二叉树中的最大路径和

hard题中比较简单的，前缀和+dp，做过所以手撕了

总结

感觉技术问题回答的其实很一般，很多问题都没回答上来，但是积极的和面试官保持交流和问题确认很重要，然后结合实际的场景来回答技术问题感觉很加分。最后算法题做出来应该捞了一手成功进二面，毕竟还是手撕hard。

最后祝各位offer多多