5.9 AutoMQ暑期实习二面

随着我毕业以后进入职场接触正式的开发和对大学知识的实际应用，我最近半年有了一些个人的心得体会，我想和各位牛客的小伙伴一起分享一下。第一点就是我认为进化程序员全栈是一个很重要的发展方向，以后纯后端或者前端的程序员岗位会越来越少。我是这样认为的，现在ai大模型对于辅助编程有很大的帮助，掌握一个新技术需要的时间会大大缩短；而且最近大环境不好，老板们都想画一分钱招一个能干两个人活的程序员；而且据我观察很多ai新贵公司，比如月之暗面，deepseek等公司除了算法开发他们也招业务开发程序员，但他们都招全栈，在这种新锐公司的影响下我认为未来几年全栈一定会是个重要的改变。我个人本身是Java后端得方向，现在也在学习vue相关的内容，我认为不管是vue还是react，后端程序员至少手上也要有个前端的活。第二点就是关于微服务我的看法发生了改变，就拿我个人来说吧，我之前认为springcloud框架是springboot的升级版，但我现在明白了微服务是在业务量很大，团队规模很大的情况下把业务做到拆分，方便团队责任的划分和沟通。我在真实的企业进行开发的时候发现其实市场上大多数公司其实根本用不到微服务，第一是开发团队没那么大，第二是QPS也没那么大，根本用不到微服务熔断降流的那一套，很多时候加个Redis做缓存就不错了。所以说我目前认为微服务只是单体服务的一种版本，而不是升级版。我目前的技术库里面重点要求自己能吃透springboot，MySQL，Redis，kafka，es这五大技术，学的简单一些，大道至简。微服务那一套我打算稍微放一下，而且就算学习微服务也不能只看表面，微服务常见的场景问题，比如Redis的缓存雪崩，消息队列的延迟支付，部署的CICD问题也要重点掌握，就是学微服务不能只学微服务，也要看清这个技术真实的实际价值和优化的问题。第三点就是关于ai方面吧，现在程序员all in AI是个大趋势，不过也不要被网上的答案所迷惑，说什么现在AI可以完全取代程序员都是完全骗那些不懂编程的人说的话，如果我对编程完全不会，那我如何用专业术语给AI写提示词都不会，而且很多时候我用AI辅助编程都不敢完全信任，很多时候AI都是一本正经的胡说八道，很多时候我都是百度加至少两个AI，这个得到的答案才比较正确。而且很多时候AI只能回答简单的问题，说白了就是顺风强，但打不了逆风仗。一遇到很多意想不到不过的时候AI就知道说一些片汤话，而问百度就能在你意向不到的地方指出问题。在正式开发的情况下，没报错比有报错还难定位bug，有个AI只能说比查百度快，控制台有报错把日志一输入就很容易给出答案，但距离完全取代程序员还有距离。只能说AI降低了程序员的标准，让一个六十分的程序员也能达到八十分，或者是高级程序员配上AI就不需要初级程序员了，但并不意味可以完全取代程序员。第四点就是很多小伙伴进入新的公司被导师安排一个任务，里面有的技术可能之前没有接触过，到了截止日期没有完成，最后被导师批评或者被辞退。我今天就坦白说一下实话吧。要聊这个问题之前我想给大家明确一个概念，工作中的任务分为硬仗和虐菜。就比如说前端有个技术叫echart，这个技术你的导师天天在用，公司的业务也可能只用其中的某几个模块，那么对于你的导师来说这就是虐菜，因为孰能生巧，使用这个技术并结合公司的代码对于他来说就跟吃饭一样。但你以前没有接触过这个技术，就算开资料勉强快速掌握了也不一定就能结合公司的代码很好的用出来，那对于你来说就是硬仗。所以你看看，一样的任务，对于不同的人就是天壤之别的难度，所以也就算没搞出来被导师批评或者被辞退都不要怀疑自己不是当程序员的料子，只能说这个导师的不适合带新人或者公司的培养体系不健全。我们面对这种情况要做的就是提高快速学习能力和借助开源项目的能力，而且很多时候可以跳过你的导师，和你的+1领导去谈这个需求任务，从源头了解为什么有这个需求，为什么用这个技术，从源头理顺思路其实更有效率。就比如说我的第一份实习，我的导师当我完成一个基于Redis缓存token的登录系统的demo，然后我在网上找到了jwt这个token生成的中间件，然后我跟导师讨论一下，他居然说我找到的jwt这个东西是敷衍他，网上随便找个玩意骗他的，然后就把我辞退了；很多时候其实你的导师技术能力和学习新东西的能力很可能还不如你，只不过他手头的技术栈是能每天给公司产出而已，其实现在想想我当年的第一个实习导师技术简直差的令人发指，都2023年居然不知道jwt这个小技术，别人提出这个技术他居然还当场觉得下不了台就把我辞退了。以上四点就是我想跟大家分享的一些内容，如果大家有其他想法可以评论区发一下，以前讨论讨论。

📍面试公司：虾皮🕐面试时间：6.30 一面 7.4 二面 7.8感谢信💻面试岗位：大数据开发❓面试问题：主要是实习拷打数仓数据流向，具体业务介绍，业务接口跟数据的用户讲一个具体的业务，体现所用的技术栈从问题2深入，涉及到并发场景不可重复读怎么解决大数据技术栈，Spark，怎么用的，讲了怎么优化实际任务（数据倾斜/Shuffle优化）数据倾斜这里让描述下快排当前业务有没有写错数据的情况，如果当前数仓写到Kafa写错了，该怎么重新写入？比如HDFS这就错了，但写到kafa->业务表已经出问题了，怎么解决回答主要考虑一致性和重写时候服务是否可用如果让你从具体Kafka topic消费到入...

25届的还在找工作听说在牛客发面经能通过面试刚刚面的，虾皮复试自我介绍太紧张了，因为实在很想去，越是看重越紧张，和面试官说能不能看着简历说。面试官温和地说“可以”为什么要限流？答可能会被子系统流量压垮。压测过吗？答只是设计，并没有做压测。熔断和降级的区别？没答出来。微服务的优势和缺点？优点巴拉巴拉一堆，缺点不知道。接触过go吗 我说没有。（当时该说鼠鼠可以很快学的）你的优势是什么？ 鼠鼠说自己善用AI学习，借助AI看源码了解项目特别快。最后问鼠鼠还有什么问题。鼠鼠简单问了一下业务。面试官人很好，鼠鼠真的很想去，但是太紧张了，也没能表达我想去的欲望。啊啊啊后悔死了。希望能过🙏🙏🙏求求了，我什么都会做的😭

前言时隔两年再次更新了，本文主要给大家带来一些我面试的经历和经验，希望对正在求职大厂前端岗位的同学有所帮助。我先大致说下面试之前的个人情况：2021年毕业去了一家500人左右的小公司，react和vue项目经验都有，两年半后拿礼包去了一家中厂，后来在这家公司待了一年左右最近面试京东拿到了P6的offer，差不多四年的工作经验终于拿到了大厂的入场券。我写的篇幅可能比较长，这里讲一下为什么会有七轮面试，刚开始社区找人内推的北京团队，后来三面老板面因为工作地点的原因挂掉了(本人毕业后一直在上海工作)，由于前面技术轮评价比较好，又找了上海的团队内推重新面了四轮才成功拿下。好了，接下来就大概讲讲我的多轮...