要和Byte一起dance了

（攒人品ing~）💻 核心项目与八股深挖1. 个人博客项目中，应对高并发场景的“布隆过滤器 + 互斥锁 + 逻辑过期”三重缓存防御是怎么工作的？2. 为什么 Redis 可以实现分布式锁？底层原理是什么？3. 如果业务执行时间超过了分布式锁的超时时间怎么办？4. RabbitMQ 项目中如何保证消息 100% 可靠投递和入库？5. 如果消费者业务逻辑一直异常（如代码 Bug），消息无限重试怎么处理？死信队列的作用是什么？6. 限流算法（滑动窗口 vs 令牌桶 vs 漏桶），滑动窗口应对突发流量（如秒杀）有什么特点？7. 随着系统扩容，如何让限流阈值动态平滑地自适应调整？8. 介绍一下你的“航旅排障智能体”项目？架构是怎么设计的？9. 结合今年最新的 AI 发展（如吴恩达提到的 Agentic 概念），你现在会怎么优化这个架构？10. AI 写代码这么厉害了，现在在学校刷算法题还有意义吗？11. 如果你要用 AI 帮你从零设计一个高并发架构或功能（比如番茄钟），你会怎么和它交互？12. 线上系统出现了性能瓶颈，如何利用 AI 帮你发现更多优化点？🔄 反问环节实习生进去主要是做些什么业务？评价一下我今天的表现以及改进点

3.11 一面3.18 二面3.27 三面4.3 hr面更新：4.9已oc

3.29 一面4.1 二面 （面试第一次遇到hard，还好做出来了）4.2 三面4.3 HR 面后面过了清明节offer

先做代码题，再深挖算子优化、图融合和量化这场阿里一面整体给我的感觉是，节奏比较紧，前面先处理了一个在线代码题，后面基本都是顺着项目经历往下深挖。代码题是“队列的最大值”，要求均摊 O(1) 地返回当前队列最大值，我当时用的是普通队列加单调双端队列这套常见思路：一个队列维护正常入队出队，另一个双端队列维护当前可能成为最大值的候选元素。这个题本身不算特别难，但相当于是先热一下身，也看你对基础数据结构是不是熟。后面的主体还是项目追问，而且问得挺细。面试官先从我做过的算子优化、图优化这些经历切进来，重点问的是：你到底怎么判断哪些地方值得优化，哪些算子值得单独提出来做性能优化，哪些链路值得做融合。我当时...