1、项目什么时候会触发失败，人为介入；2、sql如何分页展示    在sql中，可以使用limit和offset子句或者row_number()窗口参数来实现分页展示数据； limit number_of_rows表示每页展示的行数，offset offset_value表示跳过前面的行数。例如，对于第一页，offset是0，以此类推；3、http包含了哪些内容    请求方式（get、post、delete、put）、状态码（1XX表示请求已被服务器接收，继续处理、2XX表示请求已成功被服务器接收、理解、并接受、3XX表示需要客户端采取进一步的操作才能完成请求、4XX表示客户端请求有语法错误或无法完成请求、5XX表示服务器在处理请求的过程中发生了错误）4、TCP的状态    三次握手、四次挥手5、如果在建立连接的时候，ack后，开始发送数据，但是ack数据包丢失，这个情况下服务器如何处理这个数据包    首先关于服务器状态的改变，在正常情况下，服务器收到客户端的ACK报文之后，连接就进入了ESTABLISHED（已建立）状态，但是ACK数据包丢失，服务器在发送SYN-ACK报文之后，会等待客户端ACK的确认，此时服务器的状态会一直保持在SYN-RCVD（同步已接受）状态。    服务器的重传机制，在一定时间内，没有收到客户端的ACK报文，服务器会重新发送SYN-ACK报文。    在等待ACK的过程中，服务器会为这个半连接分配一定资源。6、操作系统的进程调度方式，win使用哪些进程调度方式，linux是使用哪些进程调度方式操作系统的进程调度方式主要有以下几种：先来先服务调度算法（FCFS）原理 ：按照进程进入就绪队列的先后顺序进行调度，先到达的进程先得到处理。特点 ：简单易懂，但可能导致后到达的短进程等待过长。短进程优先调度算法（SJF）原理 ：优先调度估计运行时间短的进程。特点 ：能有效减少进程的平均等待时间，但难以准确预估进程的运行时间。时间片轮转调度算法（RR）原理 ：将 CPU 时间划分为一个个时间片，按就绪队列顺序分配时间片给进程运行，若时间片用完而进程未完成，则进入队列等待下一轮调度。特点 ：适合多用户分时系统，保证了每个进程都能获得一定的 CPU 时间，但时间片大小的选择较关键。优先级调度算法原理 ：为每个进程设置优先级，优先级高的进程先调度，优先级相同则按先来先服务调度。特点 ：灵活但易导致低优先级进程饥饿。多级反馈队列调度算法原理 ：设置多个就绪队列，每个队列对应一个优先级和时间片大小，进程根据运行时间和抢占情况在不同队列间移动，优先级高的队列中的进程先调度，同一队列中的进程采用时间片轮转调度。特点 ：兼顾多个方面，是较复杂的调度算法，能有效处理各种类型的进程。Windows 的进程调度方式：多优先级反馈调度算法 ：Windows 将进程分为多个优先级，优先级高的进程优先调度。系统会根据进程的行为动态调整优先级，如交互式进程的优先级会提高，CPU 密集型进程的优先级会降低。实时进程调度 ：对于实时进程，Windows 使用先来先服务和轮转算法，确保实时任务及时得到处理。Linux 的进程调度方式：完全公平调度器（CFS） ：基于红黑树数据结构管理进程，通过计算进程的虚拟运行时间来确定调度顺序，优先调度虚拟运行时间少的进程，兼顾进程的公平性和吞吐量。实时进程调度 ：包括先来先服务（SCHED_FIFO）和轮转（SCHED_RR）两种策略，确保实时进程及时得到 CPU 资源。过时的 O（1）调度算法 ：早期 Linux 使用，基于就绪队列和过期队列，优先调度优先级高的进程。pv操作PV 操作是操作系统中进程同步与互斥的一种重要机制，主要用于处理进程之间的资源竞争和同步问题。PV 操作通过信号量（semaphore）来实现，它包含两种操作：P 操作和 V 操作。PV 操作的定义P 操作（wait 操作） ：用于测试信号量的值。若信号量的值大于等于 1，则信号量减 1，进程继续执行；若信号量的值小于 0，则进程进入等待队列等待。P 操作的格式如下：V 操作（signal 操作） ：用于将信号量的值加 1。若信号量的值大于等于 0，则直接加 1；若信号量的值小于 0，表示有进程在等待该信号量，此时唤醒一个等待的进程，并将信号量的值加 1。V 操作的格式如下：

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腾讯微信前端面试面经：技术与沟通的双重考验一、面试初体验这次腾讯微信前端的面试，整体节奏张弛有度。开场长达20 - 30分钟的项目交流，让我感受到面试官对实际项目经验的重视，后续的技术问答和算法考察也极具针对性，尽管最终未能通过，但整个过程收获满满。二、项目细节深度探讨1. 大模型相关技术交流面试一开始，面试官便聚焦于我在实习中涉及的大模型调用相关项目，围绕前后端交互、数据结构化处理、流式传输等技术点展开提问。当谈及流式传输时，我提到工作中接触过的Server-Sent Events（SSE）和Backend For Frontend（BFF）架构，解释了SSE如何实现服务端到客户端的单向实时通信，以及BFF层如何针对前端需求定制数据接口，减少冗余请求。在聊到JSON流式解析时，面试官追问“为什么选择自己手写解析？”，我坦言最初是出于学习目的，参考了开源项目的实现逻辑，希望深入理解数据逐块处理的原理，但这个回答可能未能展现出足够的实际应用价值。2. 智能自驾数据可视化项目我介绍了负责的智能自驾数据可视化项目，主要通过React Hook获取数据，再利用表格组件进行展示。由于项目逻辑相对基础，缺乏性能优化层面的实践，面对面试官对性能优化的潜在期待，我未能给出亮眼的回答，意识到这是自己项目经验中的一大短板。三、算法与技术实操考察1. 算法题：有序链表合并第一道算法题是合并多个有序链表，这是经典的归并问题。我采用分治思想，先两两合并链表，逐步减少链表数量，最终得到合并后的有序链表。通过代码实现和思路讲解，基本完成了题目的要求。2. 技术题：防抖与节流第二道题考察**防抖（Debounce）和节流（Throttle）**函数的实现。在实现节流函数时，我使用记录上一次执行时间的方式，控制函数在指定时间间隔内只能执行一次。但当面试官追问“如何优化防抖函数，避免重复创建定时器”时，我没能及时想到通过保存定时器ID（timeoutId），在新触发时清除旧定时器的方案。面试官略带遗憾的一句“这不应该呀”，让我意识到这个关键知识点的疏漏可能影响了整体评价。四、轻松闲聊与最终结果算法环节结束后，氛围变得轻松起来。得知面试官也是成都人，我们自然地聊起家乡美食、生活日常，还调侃了一下恋爱话题，整个交流十分融洽。面试官最后表示最迟次日给答复，虽然最终收到未通过的消息，但我明白或许是有更契合岗位需求的候选人，这次经历也让我清晰认识到自身技术短板与改进方向。

是做java的一个组，从来没想到能面过一面- 手撕：子集，最长公共字串- 撕出个贼弱智的bug，修好了后面都没咋问了二面- 讲下实习项目- 讲下SQL优化思路- 讲下TCP拥塞控制- 进程线程协程区别- 进程通信用过那些，线程通信有啥- 讲下Kafka为什么选这个- 还知道其他的消息队列吗- Java GC咋做的- Raft机制- 直接扔了三道题跑了……- 基础计算器- 30w员工公平选出10w- 逆序对面委会- 全程深度八股+SD非常硬核- 说一说url到相应的得过程，从客户端到服务端每个都详细讲一讲- TLS如何保证数据加密的- TLS服务端做了什么- 如何验证的身份- 如果设计个web server你会怎么设计(先讲了下 springmvc如何去处理的)- tcp你如何处理呢(说了一下多路复用)- 多路复用你如何来做，不是原理(讲了下java NIO模型)，讲一下java selector 返回什么东西- TCP粘包你如何处理(这段应该想问c++ webserver，但是我不会c++啊，xjb讲)- TCP优化你能想到什么，除了多路复用(tcp_reuse + syn cookie)- 讲一下如果让你设计一个jvm，如何管理内存的申请和释放，不要那么复杂的结构(这段是真拷打麻了，说了空闲列表，但是讲的不完美)- 申请，释放过程是怎样的，用的什么数据结构，复杂度是多少，有没有更简单的结构(这段感觉越说越烂)- 不是OS内存是进程里面如何设计- 如果一个大对象如何分配内存- raft如何保证一致性的- 你要如何设计kv数据库(没设计过，先从CAP再到内存磁盘选型)- 集群如何保证一致性- 内存和磁盘的优势- 内存里数据结构是啥，磁盘里数据结构是啥(只会说redis)- 客户端如何与节点进行交互的，节点与节点之间如何同步(这里redis和raft都说了下)- 现在有一篇文章，我有很多关键词，如何判断这些文章里有没有这些关键词(分词+hashset)- 分词算法有那些，复杂度是多少（真不会）- 那现在不让你分词，你有什么办法(字典树，感觉说的也不行)- 生产者消费者模型你怎么实现，用什么数据结构- 如果用数组是不是很浪费(动态扩缩容)- 如果这个消息包非常大，你如何处理- 事务的特性与MySQL如何实现- 1h，无反问