字节——国际化广告——一面面经

一面

一来介绍了一下面试流程,然后开始基于项目进行提问

1.接口请求策略,网络请求+离线计算双模式,代码逻辑是什么样的?

2.追问,既然能本地算,为什么要走网络请求?

3.追问,如果网络请求拿不到,走本地计算会有什么后果吗?

4.简单介绍一下这个项目的背景吧?给谁用的?用来干什么?

5.第二个项目是给谁用的?

6.如果不小心在考试过程中刷新了页面,你是怎么保证倒计时不重置,以及考试状态不丢失?

7.答存本地,刷新之后在重新获取。面试官追问,要是把缓存清掉不就没了?再答,那应该是存在后端会比较好

8.SSE和WebSocket的本质区别是啥?

9.追问,那你为什么在对接deepseek的时候选择了SSE?实时聊天的时候选择了WebSocket?

10.追问,我还是有点奇怪,用WebSocket去处理聊天,会不会造成很大的浪费?如果长时间不发信息。

11.回答也许可以在长时间没有发送信息的时候,进行一个断开,重新发送信息的时候再连接。面试官追问,当时做这个立项的时候就没有考虑短连接么?这里有没有什么调研,或者参考吗?

12.你这里提到WebSocket实现心跳保活和指数退避指南机制,那什么叫做指数退避呢?

13.为什么要使用指数退避,而不是固定时间呢?

接下来聊前端基础的问题

14.一个css的问题,直接口述一下表现就行

15.答child2向下偏移200px,其他两个不变,追问为什么不会改变?

16.追问,这三个元素没有样式是怎么表现?

17.js的null和undefined来介绍一下

18.Null==undefined为什么是相等的?

19.接下来让我把这六个输出写一下

20.再给了一个微任务和宏任务的题,写输出顺序

21.Promise有几种状态

22.微任务和宏任务是为了解决什么问题?

23.常见的跨域有哪些方式?

24.CORS是什么意思?

25.如果要在代码里面使用CORS,正常操作要怎么写?

26.有没有用过Canvas?知道是用来干什么的吗?

27.你介绍一下对虚拟DOM的看法?

28.听你刚刚说虚拟DOM是性能比较好,那除了性能比较好,还有别的优势吗?

29.虚拟DOM在什么场景不适用?

30.Diff算法有了解吗?

31.追问,是怎么去diff的?

32.你说的方法是vue的还是react的?有看过它的源码吗?

33.写一个算法题

34.平时写代码写的多吗?

35.你知道map吗?我其实挺好奇为啥你这没有先想到用map?(已哭)

36.再写了一个算法

37.你这个解题方法是什么?

反问面试表现

面试官先问了我之前面试过什么公司,怎么之前没想过直接投大厂,再额外问了一个问题,平时用不用ai?又额外问了vibe coding和spa ccoding的区别

面试官给了一些建议,可以培养ai能力,再回答了我的问题。觉得基础还不错,但深度可能还不够,可以后面再累积,有一些点可以提升的,一个是在过去的项目里面,要理解整体项目的架构,想清楚项目的细节,面试给他的感觉是写js代码没有那么熟练,整体来说基础是比较好的,但是可能一开始没想到往这个方向去走,所以给他的感觉应该是学习比较优秀的一个人。

再问了一下,前端基础这些是在哪学的?是自己学,还是学校课堂上讲的?

再提了一个建议的点,在聊过往经历和项目的时候,有时候我没get到面试官在问什么,在说自己知道的,要好好想一下问的是什么

#面经##字节##发面经攒人品#
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点评被问穿了,项目用点评的可以看,最近一直看Agent了,点评都忘了,回答很烂,但是面试官人很好,一直在教我怎么思考,怎么做技术选型,面试都不白面啊1.先讲一下你的项目的架构,怎么组织的,为什么这样组织2.多级缓存怎么做的,考虑了哪些缓存一致性问题,多个服务器本地缓存、redis缓存、DB之间数据一致性怎么解决3.旁路缓存太low了,而且你是高并发,并不能很好的解决这个问题,面试官举例了很多数据一致性实现方案4.秒杀问题,redis做预扣减,问题在哪里5.宕机了你怎么解决,容灾处理之后,还是有一部分数据丢失了你该怎么办6.对账补偿之后还是有一部请求的数据丢失了,这时候怎么办?7.redis一直宕机起不来,甚至你的容灾策略都出问题了,你该怎么办8.为什么采用kafka?9.你说的这些点RocketMQ也能做,RabbitMQ也能做,甚至redis stream也能做,为什么不用这些?10.你选kafka,kafka有什么缺点?11.共同关注计算,5000量级耗时多少,10万,100万呢?12.对于两个个亿万粉丝的大V,共同关注计算该怎么优化,用什么技术选型13.除了分页还有别的吗,在底层做优化?14.商户搜索是怎么做的,都包含哪些模式?15.这些模式的搜索用的什么技术,怎么优化搜索的方案能保证快,稳,准?16.布隆过滤器的缺点是什么?17.怎么优化,你是怎么重建的,存的数据量级有多大?18.布隆过滤器你用的哈希是几种,都是什么,为什么用这几种?
发面经攒人品
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05-22 14:06
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门头沟学院 Java
来鹅厂一个月啦!闲来无事,浅浅记录一下这个月的工作与生活。鹅厂不愧互联网国企,我们组作息1085/1095,中午2小时吃饭+关灯午休,晚上1.5小时吃饭+运动,周五6点前走,周末和节假日完全属于自己。每天吃完晚饭就和mentor还有其他同事去公园遛弯聊天,对程序员群体有了进一步的了解()鹅没有免费的午餐,但可以在早餐和晚餐狠狠吃回来(鼠鼠日常早餐20+,午餐30+,可以参评部门良子了😋)。鹅的班车也挺不错的,比公交站还多,就是深圳的早高峰是真堵😖工作上,我们组是做平台的,流量挺大,一不小心就上亿次请求过来了(害得我数了半天零)。听其他老哥说我们这边的后端技术积累还是很深厚的,是新人学习的好地方。入职以来先是landing,写demo熟悉流程,接了两个简单任务后,就开始搭内部提效Agent。让我感触最深的,是最近半年AI对于整个软件行业的冲击:大家全部All in AI,不管是不是传统后端,都要去做Agent提效和AI coding提效。AI应用似乎已经成了后端程序员必会的技能,大量后端老哥投入到后端应用层的大基建中。传统后端当然也要会,但是只会传统后端就落伍了。其实,作为互联网新人,我对于AI并没有太悲观:一方面AI确实对新人的学习起到了促进作用,landing轻松多了,同时让语言不再成为障碍(不需要古法手搓了,而大部分语言基本不学都能看懂),人们可以把时间投入到更高的架构/需求/知识沉淀等方面。同时,作为AI时代的native,个人认为目前的Agent/AI应用本质上就是后端:Agent不是知道几个名词和技术框架就好了,真正的难点在工程实现中。很多理论上看起来不错的设计,实际一跑就会发现大问题。而解决问题的方法,都可以在传统后端身上找到灵感。当然,实习也看到了很多大佬,他们更多地在AI infra,算法,LLM,量化方向,后端的待遇比起这些就是小巫见大巫了。这一度让我焦虑,也让我产生了后悔的念头:毕竟一直摆到今年过完年才开始认真准备实习,要是早一点知道这些信息,早一点开始准备(哪怕大三上开始实习也行啊),现在也许有更好的去处。作为反面教材,我的后悔也揭露了现在大学生的一大困境:不知道要干什么,没有自己的想法,一切随大流。想想大二大三除了考试前背背书,其他时间全浪费了。虽然我们学校保研率超过一半,但读研对很多人来说并没有太大价值,无非是来还本科欠下的债罢了。但回归现实,秋招都快开始了,现在显然只能继续走后端方向,当然往AI应用方向靠靠也行。眼下先把后端基础打牢,然后保持学习先进技术特别是AI方面,接下来的路以后再说吧。。。
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