3.16  一面     两个小时后约二面3.20 二面    等了一周约的三面，手撕hot100没写出来，可能是看一面面评还可以才给过的3.30 三面   一个小时后oc  晚上offer要求4.8到岗，没法调整时间。已经接了offer了后续会补一下具体的面经三面一、开场与基础信息先请你简单做个自我介绍吧。咱们这个岗位偏数据库、基建方向，和你之前偏业务的经历不同，对这块领域你有什么了解吗？数据库及数据库中间件方向，你大概知道日常需要做哪些工作、需要了解哪些知识吗？有什么自己的理解？二、分库分表相关你用过 ShardingSphere 吗？自己在项目中有用过分库分表吗？当时为什么要去做分表？做了分库分表以后，除了解决数据量过大的问题，对你的使用带来了什么影响？分库分表场景下主键唯一性的问题，有什么解决办法？仍然使用数据库自身主键的情况下，分库分表场景下可能会有什么问题？你有做过分库分表扩容吗？扩容的时候分表数量有变化过吗？假设让你实现分库分表的扩容逻辑，你觉得方案大概是怎样的？数据在不同表之间搬迁的时候，主键有没有可能冲突？三、分布式事务相关项目中遇到过分库分表带来的分布式事务问题吗？你是怎么解决的？分布式事务解决方案里你哪些比较了解，可以深入展开？实际项目当中你用的是哪一种分布式事务方案？两阶段事务提交的 TC 是业务侧自己的服务吗？在京东实习的时候遇到过分布式事务相关问题吗？四、GC 问题与线上排查你之前遇到过频繁 Full GC 的问题，当时是怎么排查的？这个 SQL 一开始就写错了，测试阶段没验证出来吗？一个查询返回 1000 多条数据，应该不至于造成频繁 Full GC 吧？当时只看了服务应用的监控，能看到数据库的监控吗？平时开发当中会看数据库的监控吗？数据库有哪些比较关键的监控指标？结合你这个 GC 案例，如果看数据库监控，哪些指标可能会异常？当时有看过这条 SQL 确实很慢吗？除了慢日志，还能想到什么其他异常指标？应用机器的系统指标（CPU、内存、网络带宽）当时会看吗？当时网络带宽有变化吗？五、编程语言与技术栈你主要用 Java，也提到用过 Go，其他语言比如 Python、前端有接触过吗？项目开发中你会去写前端的东西吗？你自己的练手项目有前端部分吗？六、AI 辅助开发相关开发过程中你一般会怎么使用 AI（Web Coding）？有具体用 AI 辅助完成项目的案例吗？AI 写的代码不符合预期、有 bug 时，你怎么跟 AI 交互修正？有用 AI 做过问题定位的工作吗？现在再遇到当时 Full GC 宕机的问题，想借助 AI 排查的话会怎么做？非公式化的特定场景问题，AI 怎么帮助定位问题？人怎么去干预、配合 AI 完成问题定位？

作为HR，你能分辨出面试者（候选人）是不是“有毒”人格？这里先说下什么是有毒人格，统指为性格具有重大缺陷的人格类型，一旦招进来这种人，基本上就是公司的灾难....轻则损失成本，重则打散团队.....作为HR我们应该如何去分辨面试者是不是有毒，说实话靠面试很难100%的过滤掉，我通常选择在线测评来辅助，最常用的：艾森克人格测试，有时候不得不动用mmpi量表.....好吧，下面我说说我的一些经验，因为本文主要是说面试，我就以面试的情境去分析。在线人才测评系统、人才测评工具，小猫测试网 www，xmcs，cn1. 甩锅型人格凡是面试人说前公司全是垃圾、领导傻、同事坑、客户奇葩，自己永远没错，离职全是...

几乎都没什么很冷门的八股拷打，都是结合实际业务，体验真的很棒，也意识到自己很多不足，面试官真的给了很棒的建议。1. MySQL索引，如何利用索引优化查询的（利用索引优化深分页，索引覆盖避免回表），索引的底层实现（B+ 树，聚簇索引和非聚簇索引，B+ 树上进行二分确定查询边界，然后在叶子节点类似双向链表的结构实现范围查询。）2. 如何实现异步秒杀的，如何防止超买，如何实现一人一单。（点评项目烂完了）3.用过哪些 AI 工具，是如何使用 Agent 辅助开发的，有哪些 Agent 相关的尝试。4.Redis 单机能够抗住多少 QPS 的简单查询，如 get 和 set 。（十万）5.对项目进行过压测吗，如何测出来的，大概的数值是多少？（Apifox 还有 go Test）6. gin 框架以及如何优化 gin 框架。7. WebSocket 通信是如何建立的，以及 WebSocket 通信的优势（首先建立 http 协议然后发起 upgrade 请求即可建立 websocket 连接。websocket 是基于有状态的全双工通信，避免了 http 每次通信时需要重新握手和挥手的开销，websocket 的 header 相比 http 请求要小得多）8.无手撕。反问：1. 感觉凉了，问自己还有哪方面需要提高的，面试官提了非常多有用的建议，使用微服务进行拆分，k8s 做一些集群节点管理，熔断还有限流测试，鼓励我不要放弃自己的优势（第一个在我反问阶段肯定过我的面试官）。2. 然后为了赚点经验，旁敲侧击问面试官目前我应该继续深入学习微服务还是赶紧润 Agent，面试官很真诚的建议我继续精进微服务，说目前微服务岗位还是很多的。3. 腾讯会议在 Archlinux 上好像有 bug ，最后问面试官能不能看到我的视频（因为我这边什么都看不到），然后跟面试官说我这个系统的腾讯会议显示可能无法进行代码能力测试，能不能随便拉个题目给我看看我这边能不能试试。结果还是什么都看不到，Linux 系统的腾讯会议最好还是拉个 Windows 虚拟机。

面试官问："用户 token 应该存在哪？"很多人脱口而出：localStorage。这个回答不能说错，但远称不上好答案。一个好答案，至少要说清三件事：有哪些常见存储方式，它们的优缺点是什么为什么大部分团队会从 localStorage 迁移到 HttpOnly Cookie实际项目里怎么落地、怎么权衡「安全 vs 成本」这篇文章就从这三点展开，顺便帮你把这道高频面试题吃透。三种存储方式，一张图看懂差异前端存 token，主流就三种：localStorage能不会不推荐存敏感数据普通 Cookie能会不推荐HttpOnly Cookie不能会推荐localStorage：用...