小米在互联网厂里的地位

26应届生 想问一下云架平存储氛围怎么样呀 加班情况呢 本人特想去腾讯 最近提前批开了试了一下已挂 二面问了很多存储相关的小数据量kv怎么实现事务大数据量又怎么实现cpp malloc原理 和操作系统的交互是怎么样java jdbc有什么用 和mybatis区别其他小问题忘记了 反正能很顺畅回答的问题就会立马被打断继续问 有点小刁难存储都是大佬 打扰了

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

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。

1. 最近读了哪些paper2. MoE相关，如何实现减少计算量的3. ControlNet介绍（没用过。。。介绍了DiT）4. Lora计算比例，全量微调和部分微调（不记得了）5. diffusion过程6. 手撕dp撕不动我是菜狗😭四月投的校招挂了，很奇怪昨天从boss捞起来约面了