投的太晚了，9.10开始投递，基本简历全挂面试很少，全是一些中小厂，目前都没有offer每天崩溃中...大厂还有机会吗😭😭😭另外虾皮多模态（北京）岗还有hc嘛，停在一面流程一直不动，非常想去啊，有没有人能捞捞~

7.06 简历投递 线下提前批见面会内推定向投递7.20 简历筛选通过7.24 一面7.31 二面8.08 三面 泡池子一面全八股（着重问JVM、线程池、GC）二面一小部分八股 + 实习（八股跟一面一样，只问上面三个，其他的问的很少 聊实习做的东西）三面聊实习聊产出聊天 无八股无算法 （需要足够清楚自己实习期间做的东西 聊方案 否掉的 落地的 未来规划的 为什么做 收益如何，总面试时长1h 实习聊了45分钟 15分钟聊职业规划及业务介绍 校招生的培养）百度面试流程及体验挺不错的算法都在hot100里面，个人理解：有时候算法题的难易程度跟你前面面试表现相关 表现的不错的算法出的都很简单 甚至ea...

手撕： 问了下比较熟的编程语言(java)连续子数组最大和多少知道虾皮是干嘛的吗SQL  求销量表，每个类别下售量TOP10的商品id排名连续怎么做衣服这一品类数据量特别多，导致数据倾斜怎么处理，只针对这一场景处理(二次聚合)给谁加随机值，怎么加，举例还有别的方法吗，只针对这个情景你知道spark有做这件事吗(压缩)自己工作中会开这个配置吗spark和flink哪个比较熟，或者其他组件哪个学的好，可以自己挑个熟悉的来讲，还是随便挑个问1.flink状态后端知道哪些2.讲一下checkpoint是在干嘛3.如果状态后端是Rocksdb，checkpoint是怎么存的4.一个算子是怎么知道自己该做checkpoint5.从checkpoint恢复的时候，怎么做的6.一个算子，怎么知道恢复时应该读哪份文件7.看过checkpoint文件里面的结构吗8.有遇到过从checkpoint恢复时失败，是由于算子找不到从哪恢复的问题吗spark方面的问题1.executor, 他的内存分成几部分?堆内堆外内存区别？为什么会有堆内堆外内存2.在shuffule的过程中，这几部分是否/如何参与其中3.节点0OM，我有哪些方法或者配置，去优化?

2min 自我介绍20min 实习工作讨论15min Q: Redis分布式锁的原理Set key val NX EX time, 加锁成功返回OK，锁被其他节点持有返回nil。以及过期时间，续期策略，看门狗等。Q: 介绍一下mysql数据表 -> 数据页(避免从磁盘读取全部数据) -> 根据页号和索引字段建立B+树索引、热点数据页自适应哈希索引 -> buffer pool 缓存数据页，减少读磁盘次数 -> 执行器(执行计划) -> 优化器(生成执行计划) -> 分析器(拆解语句) -> 连接管理Q: 联合索引原理 a_b_c联合索引，先a排序，a相...