海尔智家 机械工程师（结构）

1.自我介绍2.手撕 lru（多了一个x秒自动过期）3.刚刚的代码哪些部分在并发环境下会线程不安全，如何解决4.拷打项目5.有没有大模型微调相关经验6.Redis为什么比其他数据库快，为什么加载到内存会比硬盘快7.刚刚提到了上下文切换，什么是上下文切换，具体是干什么的8.Redis除了分布式锁还能做什么9.Redission看门狗机制10.如何使用ai coding的11.如何学习新技术12.反问lru写的太慢了没完全写完，面试官让讲了一下思路就给过了。但是线程不安全这一块回答的有点磕绊。当天晚上约二面。

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

为啥约不到面试啊😭😭😭是我的简历问题，还是打招呼有问题大佬们，能帮忙看看简历吗？

背景由于所在的外企撤出中国，我再次开始了面试之旅。这次我没有选择大厂和小公司，而是主要聚焦在外企和中厂。经过一段时间的面试，我发现 2026 年的前端面试已经发生了显著的变化，特别是 AI 相关的内容占比大幅提升。面试内容分布根据我的面试经历，2026 年前端面试的内容分布大致如下（本人接近十年工作经验，仅供参考）：coding 20% （LeetCode 算法题和手写代码各一半吧）八股文：20%（主要是 React Fiber 等核心原理）项目经历：30%系统设计：10%（如设计一个支付页面）AI相关问题：20%（这是 2026 年的新重点）可以看到，相比几年前，AI 相关的内容已经成为面试...