关于秋招

1. 自我介绍2. RocketMQ 里顺序消息、普通消息、事务消息分别适合什么场景，为什么不能混着用普通消息适合最终一致、无严格顺序约束的场景，比如日志分发、画像更新、通知投递。顺序消息适合同一业务键必须按时间线推进状态的链路，比如同一工单、同一订单、同一会话的状态演进，但顺序消息的吞吐和容错设计会受到队列粒度限制。事务消息适合本地事务与异步投递之间要建立“发送承诺”的场景，比如主库先落事实，再由 MQ 推动旁路索引或下游补偿。三者不能混着用，是因为它们解决的问题不同，消费模型、失败恢复方式和成本模型也完全不同。3. 如果 RocketMQ 出现消息积压，你会怎样定位，不要只说“扩容消费者”...

2026.4.20晚上19：00，面试官迟到，没开摄像头，并且打断我的自我介绍，让我直接说实习，实习问我外呼为什么不做知识库，我说外呼实时性很高，知识库检索很慢，业务背景信息都在system prompt，然后面试官直接说类似技术水平低、业务方向不对口，直接到反问环节，我还以为是没有hc，我说没有hc就算了，不面了，然后面试官明确说有，只是我单纯技术不行之类的话，整个面试时长5min部门：中国交易与广告（抖音电商商家）继上次字节HR面挂后再一次逆天操作，这就是字节吗真侮辱人，怀疑我技术问题没问题，这也太逆天了，望广大牛友避雷这个部门

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

上周五，我隔壁组的前端同事被优化了。不是因为能力不行，是因为他的岗位被AI工具替代了。老板的原话是："现在用AI工具，一个人能干原来三个人的活。"说实话，那一刻我后背有点凉。因为我也是前端。当天晚上我失眠了，反复在想一个问题：前端真的会慢慢被AI取代吗？想了很久，我的结论是：会取代一部分，但不会全部。AI能取代的，是那些重复性的、模板化的工作。比如写个登录页、调个CSS动画、根据UI稿输出静态页面——这些AI已经能做得很好了，而且效率比人高太多。但AI取代不了的，是业务理解力和复杂系统设计能力。比如，一个电商大促活动页，前端要和技术、产品、设计、运营多方协作，理解业务目标，...