腾讯qq部门还有hc吗

前言：面试官说不方便开摄像头，而且有很大杂音，感觉应该是没在会议室设备不好之类的。不知道是不是KPI面面试总时长1个小时，没有录音，以下是回忆：1. 先在聊天里给了一个代码（主要与可变参数函数和越界访问段错误有关），让我判断编译能不能通过，运行会不会崩溃（这块是print函数输出，平时本菜狗很少用，连%d输出的是整数还是浮点都忘记了，尬死我了，但最后回答应该是没错的）2. 现在我在一个客户端向服务端发送数据，什么情况下会导致发送阻塞，底层原因是什么？（这里从socket发送缓冲区和TCP滑动窗口机制回答的）3. 直接开始项目，问了我的第一个项目，提了一嘴很少看到有人写这个，让我讲述一下动机，从前期技术选型到中期代码实现到后期优化测试都讲了一遍，然后问了项目中io_uring和eventfd实现、Reactor和Proactor模型区别，有栈协程和无栈协程，ucontext与其他协程上下文实现有做过对比（没做过）4. 问第二个项目，主要问了Raft算法，引申出一个分布式场景题：一个分布式集群，每个节点存储的数据量很大，其中一个节点宕机，为了恢复服务需要新加入一个节点，那么就要将其他节点的备份数据复制到新节点，问因为数据量很大，复制导致带宽占用很大，影响了其他节点的正常服务，你会如何解决？（答了在低峰期复制，在高峰期使用转发机制）5. 写项目的时候有没有用到AI，是如何用的？6. 如果让你借助AI从0实现一个Raft算法，你会如何与AI交流？7. 写给AI看的文档和写给人看的文档有什么区别？（内心OS：这是什么问题？）8. 反问：部门业务，实习时间要求，下一面时间（这里面试官说“在我这没问题”，是不是过了）

蚂蚁国际 WorldFirst 暑期实习一面bg:27本科 一小厂实习 项目点评+rpc1. lalb负载均衡 和其他负载均衡算法有什么优缺点2. Lalb 双缓冲了解吗3. 真正变成生成环境有哪些瓶颈和改进的地方4. 服务发现 机器下线了怎么办5. 跨机房怎么路由6. 排行榜Topn 为什么要zset7. 热key 大key问题8. 分片情况下求topn 的时间复杂度9. zest底层原理10. 为什么要用lua脚本11. 手写秒杀流程12. mq消息丢失怎么办13. 系统用户量突然增大怎么处理 (redis mysql)14. 10个线程每个线程生成一个数字然后累加15. 线程直接的内存关系16. 父子线程直接是怎么共享和隔离的17. 线程池的哪些参数英语问答环节1. ThreadLocal是什么 怎么使用 为什么要用2. 你日常生活怎么用ai反问1. 需要加强什么 答 项目怎么由玩具变成生产环境高性能高可用2. 组内业务 答 巴拉巴拉一堆总结一小时 面试官很和蔼 无自己介绍 上来就是项目 + 场景  无算法 手撕了项目里面的秒杀流程 很看重项目怎么优化成生产环境

1. 自我介绍2. 实习3. 有没有做过类似team的多agent，比如autogen各种职责的agent写代码那种4. 有没有沉淀vibe coding的方法论和skills5. 介绍一下springboot6. 两个线程如何共享变量7. completablefuture的底层实现，实习选型为什么是这个·8. 滑动窗口限流用lua脚本怎么实现，哪些redis命令9. 窗口限流是基于接口的还是基于业务的10. 责任链模式有什么缺点，还有哪些设计模式11. mybatis的缓存12. 设计一个数据库表会从哪方面考虑（业务，冗余字段，范式，索引，数据量，分库分表）13. 场景题，分库分表如何防止一条数据同时插入两个表14. 设计一个客服agent，你会从哪方面考虑（ReAct范式、mcp或者skills的编写，RAG做平台文档的检索增强，高可用优化，容灾措施，prompt的安全性）15. ThreadLocal的缺点16. 如何避免大模型将工具调用得到的用户业务数据透传给用户，加密怎么做（我说我实习的时候了解过一种全同态加密，但在这里太复杂了；此外还有就是prompt做限制和最后做校验）17. 分布式事务的使用场景手撕：拼接两个字符串数组然后看是不是相同的字符串，有点kpi了

1. 自我介绍，讲自己觉得有价值的信息2. 项目中遇到的难点3. 如果让你设计一个QQ，要求多端同步，你如何设计？4. 上面这个设计题，你如何与AI沟通5. Agent的理解，其中相关概念理解6. MCP和skill的区别，为什么需要skill？（面了这几场面试，AI Agent永远逃不开，反而基本0八股，花了那么久时间准备的八股全部没用上）7. 反问（直接把面试结果套出来了，让我下周等HR面，嘻嘻）