腾讯TEG云架平后端

#面试问题记录#
起手是自我介绍

然后是他自我介绍,说是云架平云存储部的。

然后还有提工作地点有什么想法(可能一开始还对我抱有期望)

然后后面就是讲项目,通过项目来考察基础知识(他在开头就说这个部门对于基础代码能力要求很高)。然后笨人的项目其实都是课程项目水一水的,不出所料支支吾吾难以答出来。

他提到的其实都还是根据项目提问的,考察了数据结构、数据库、计网的一些问题。然而我的表现只能说一坨答辩。

最后就是现场编程了,是一个抢红包问题(感觉可能已经对我不抱什么希望了),就是给出金额和人数求一下每个人拿多少钱吧。感觉很简单,但是作为深度ai依赖,磕磕绊绊写了不少时间(中间还是面试官提醒了好几次debug)

最后是问我对于他们的业务有什么想问的,我脑子一抽问了一个你们的云存储是类似HDFS的中心化还是去中心化的架构。然后我感觉他好像倒吸一口凉气(可能是对我完全死心了),和我解释说腾讯的业务量太多太大了,不可能使用中心化,不然早暴了。

总结,就当是涨经验了,之前听说手撕算法比较多,我前面一直在看动态规划,回溯,贪心之类的。总而言之,言而总之,下次注意吧orz
全部评论
我是女面试官,面了两个多小时,聊的还行,算法两道撕不出来挂了
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发布于 07-24 23:14 北京
是不是汪面试官,我是早上11点-下午2:30那一场的,问一个我一个不知道,没问项目全是八股从浏览器输入网址开始深挖我是啥也不知道。最后关头问了我个逻辑题,全程四十分钟反手挂了
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发布于 07-18 20:10 澳大利亚
后面是不是有线下面试呀
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发布于 07-18 12:11 广东
这样秋招的面评会不会很差呀
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发布于 07-18 09:58 北京
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发布于 07-17 22:02 上海
鹅现在还在面?暑期还是校招啊
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发布于 07-17 21:12 浙江
我也面了,感觉基架面试确实有点恶心
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发布于 07-17 02:17 上海
不出意外刚刚面试完就火速挂了
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发布于 07-16 20:09 上海

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头像
08-01 13:10
已编辑
武汉大学 Java
面试官非常普通的进入了面试,对于楼主直球表达的对一面面评的疑惑表示,太底层的东西我们都不问的(???)。1. 自我介绍2. tinykv有没有做出突出的优化点(没有)3. tinykv底层用的什么存储,badgerDB,好那你来说一下lsm tree的八股。4. lsm tree胡言乱语几min,楼主也是好久没系统介绍过lsm tree,基本想到啥说啥(读放大、写放大、kv分离、memtable),哪哪都不深入。5. b-tree和b+tree区别,使用场景,继续复读面经(但在复读至跳表时惨遭打断)6. lsm tree相较于b+tree的优势(最传统的ssd优势已经全忘了,吟诵的是方便调参以及更合适云存储场景使用)7. hash冲突怎么解决(参考java,红黑树,还有其他方法,但楼主没复习早忘了)8. hashmap怎么提高并发性能(参考java,分段锁),分几段比较好(不知道,楼主回答跑benchmark一测便知)9. 持久化的hashmap怎么在持久化的时候提供服务(楼主回答了双buffer设计,但只记得这个名字,细节早忘了),不用双buffer怎么做(那更是一窍不通)10. 面试官表示hashmap都是用mmap的,并且会自动写入磁盘(不懂什么意思,面试官说大家都知道,反正楼主不知道),并且持久化的时候会改一堆的链表,那么假如一个线程在改的过程中寄了导致链表只改了一部分,怎么办?(怎么办,凉拌,毫无思路,说像数据库事务一样整个redolog,楼主自己都觉得性能差)11. 编程题:写一个hashmap。楼主写了1h,不是因为难,只是因为菜。12. 有什么可以优化点?(楼主绞尽脑汁说了两点,vector预先申请大块空间、链表连续)13. 反问:做啥的:非关系型数据库作息:弹性,10点钟下班太晚了(不愧是藤子,至少楼主面的快手/百度/滴滴都表示这个点下班稀松平常)真的不care楼主对高性能存储什么都不懂吗:暧昧的眼神流程几面:3+1面后面聊了些数据库现状,面试官表示时序与对象数据库需求增大,存储行业仍有前景。很普通的二面,虽然很寄,就是很普通的深入到某个点就什么也不会了而已,楼主就这么菜,这点楼主早就知道了。成则称teg深入底层,越老越吃香,可顺利度过35岁危机;败则称teg钱少事多,绩效在集团垫底,就是因为根本没有发财的机会才会越老越吃香。楼主对db没有执念了,不会就是不会,没相关实习就是没相关实习,db不需要楼主这样浅尝辄止的人并非楼主的过错。不许愿三面了,早点挂了投ieg或者wxg去也不失为另一条康庄大道。———————————————挂了,投个sre提前批试试。tx无限复活就是好,每个岗位的面试都能体验一遍。
下一个更好呗:鸡架还是能跑路就跑,特别是数据库中的关系型数据库,2027年要全部国产化,现在基本上都成熟了,ob这些早就霸占市场了,其他db研发团队需求没那么大。
面试问题记录
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