字节的面评和抖音快手这些通用的吗

📍面试公司：字节🕐面试时间：9.29💻面试岗位：Java后端1.你认为你项目中的一些难点以及学到东西？2.OS里面的堆和栈的区别和联系（忘了）3.JVM里面的堆和栈介绍一下4.常见的设计模式和应用场景5.介绍一下select/poll/epoll的区别6.HTTP无状态，那么如何保存用户登录状态？7.如果是集群的话，如何保存用户登录状态？8.分布式锁如何实现？9.MySQL如何分布式锁？Redis如何实现？10.Redis如何保证自己的锁自己释放？11.HTTPS的加密过程介绍一下？12.MVCC介绍一下？解决什么问题？13.数据库的索引的机制？索引的作用？如何合理设置索引？手撕：1.单例模式2.Leetcode.165-比较版本号反问：1.简历上的项目有哪些比较有吸引力的地方2.如何学习提升3.需要几面面试官人很好，手撕部分比较版本号整体逻辑实现了，但是边界没改好，导致有两个测试用例过不去，最后没写出来。估计就是这里挂的。第二天早上感谢信

面试官很和善自我介绍问了一下简历中的项目，问了一下实习，数据库设计，数据库语法遇到过什么困难，怎么解决的？python：深拷贝和浅拷贝计算机网络：进程中的死锁http协议输入网址回车以后会发生什么情景题：假如现在要做一支圆珠笔，要怎么进行测试手撕：冒泡排序给定一个数字n，给一个数组，求数组中数字组成的小于数字n的最大的数

大家好，秋招开始了。这一次我作为秋招版求职机器人，开始定时更新面经。10.9 下午16：00 一面，面试官面无表情跟我一样像一个机器人，只不过他是一个问题机器人，我是一个回答机器人1. 栈和队列的区别，场景应用2. 满二叉树，中序遍历怎么实现（递归），中序后序不用递归怎么实现，写代码说思路3. C++虚函数概念，工程化应用4. 重载是什么5. C++深拷贝和浅拷贝，什么时候用6. 什么是虚函数表，有什么用7. 实习讨论，未来看法，职业规划............反问：1. 有后续的话有几面？4面/3技术+1hr2. base地哪里，上海/北京3. 为什么没算法题？第二个就是算法总得来说这是我离职阿b之后的第一个面试，八股答的一般般，还得沉淀沉淀

作为一名大数据工程专业的研究生，收到华为的实习面试邀请后，我既兴奋又有点紧张。华为在大数据、云计算和AI方面的项目一直颇具规模，我在实验室也经常用到华为云的分布式存储和计算工具，所以这次机会对我来说既是挑战，也是检验自己能力的时刻。面试当天是线上视频面试，HR提前一天发来了会议链接，还贴心地提醒我准备好稳定的网络和耳麦。面试开始，首先是自我介绍环节，我简单交代了自己的学业背景、参与过的项目，以及在实验室做的两个与数据仓库建设相关的课题。技术面提问部分面试官是一位资深的大数据架构师，第一句就直奔主题：“你在项目中具体承担了哪些角色？有没有数据模型设计的经验？”我提到了在校期间参与的一个基于Kimball维度建模的销售分析系统项目，并详细描述了如何在需求分析阶段识别业务过程和度量，以及如何根据不同的数据主题域设计星型模型与雪花模型。我还补充说明了在ETL流程中，如何处理缓慢变化维（SCD），尤其是Type 2类型的实现方法，包括在Hive中通过分区与有效期字段来管理历史数据。他听完后很感兴趣，追问：“如果我们有一个订单事实表，需要支持多维度分析，比如时间、客户、产品，但不同维度的数据规模和更新频率差异很大，你会怎样设计？”我答道：时间维度：预先生成完整的日期维并缓存在DW中，保持稳定不变；客户维度：考虑缓慢变化维，保证历史分析的准确性；产品维度：用码表+关联，保持高查询性能。并说明了在分布式环境（如Spark SQL）下，为避免join带来的性能瓶颈，可以使用广播join或分桶策略。场景题与解决思路接下来，他给了一个具体问题：“如果每天有上亿条设备日志进入系统，需要在分钟级完成故障模式检测，你会怎样设计架构？”我回答：数据采集：采用Flume/Kafka作为实时数据入口，将日志按主题与分区进行路由；实时计算：使用Flink进行流处理，通过窗口函数实现分钟级聚合；特征提取与模式匹配：在流计算过程中调用预先训练好的模型（可能是基于TensorFlow或PyTorch），完成在线推理；数据落地与分析：实时结果入ClickHouse或HBase，历史数据入Hive供离线分析；监控与告警：接入Prometheus+Grafana实现实时监控，并结合规则引擎触发告警。面试官点头认可，但提醒我在实际生产中需要考虑容错和数据延迟问题，比如Kafka的副本机制、Flink的checkpoint与状态恢复等。综合能力考察除了技术问题，他还考察了我的沟通能力与学习能力。他问：“如果你负责的某个数据模块上线后用户反馈查询慢，你会怎样定位问题？”我回答说会先定位问题范围：是前端展示慢还是后端查询慢；如果是后端，先看sql执行计划，分析是否由于join、group by等操作导致大量shuffle；再检查数据倾斜情况，必要时用加盐、按范围拆分等方式优化；同时关注底层存储的索引与分桶方式。思维延展与职业规划最后，他关心我的职业规划。我表示自己未来希望在数据架构与数据治理方向深耕，不仅掌握数据采集、处理、存储的全链路技术，还能从业务视角建立完善的维度模型和指标体系，提高企业数据资产价值。这与华为在智慧城市、通信网络、云平台等领域的需求非常契合。面试在轻松的氛围中结束，面试官说技术能力还不错，但建议我在模型设计中更多考虑跨域数据整合的复杂性，以及如何在超大规模数据环境下保持模型的易维护性。HR最后告知后续会有二面，可能会有更深层的系统设计题与现场编码题。面试感受与经验总结这次一面让我体会到几个关键点：准备要针对岗位需求 —— 华为的大数据实习不只是写代码，还要理解业务流、模型设计、性能优化，尤其是Kimball建模在企业级场景的落地方式。案例要具体 —— 面试时举的例子最好能体现规模、挑战与解决方案，比如数据量级、延迟要求、架构选型等细节。思维要全面 —— 技术方案不仅要能跑通，还要考虑高可用、可扩展性、运维成本等。表达要清晰 —— 把复杂的设计讲清楚，有时候比技术本身更重要。总之，这次面试虽然是虚拟的情景，但过程很真实，如果你未来准备大数据方向的华为面试，可以借鉴这种“技术细节+业务场景+性能优化”的答题方式，即使遇到陌生问题也能从架构思路入手，让面试官看到你的系统性思考能力