26.3.12 腾讯QQ游戏中心一面

1.你先简单介绍一下自己。
2.你去年大二的时候就去字节跳动实习了吗？
3.你现在面的是后端岗位，可以接受转别的语言吗？
4.你觉得自己比较熟悉哪一块技术？
实习项目
5.你在字节做的是个什么项目？是客户端相关的吗？
6.你大概介绍一下你做的这个项目。
7.你们是提供一个 SDK 给各个业务接入，对吧？
8.你说一下你们这个业务整体流程和业务价值。
9.你们这套特征处理能力，在业务上到底是怎么用的？
10.这个特征只是用于模型训练，还是用户实时请求时也会使用？
11.你说的这套逻辑，具体发生在客户端、端上算法包，还是后台服务上？
12.你们提取完特征之后，数据放在哪里？本地、云端，还是两边都有？
13.你知道提取出来的数据长什么样子吗？包含哪些字段？
14.你们有哪些特征？这些特征是怎么分类的？
15.如果现在要提取某一个特征，从提取开始到使用结束，完整链路是怎样的？
16.数据上传到云端之后会做什么处理？
17.本地的数据怎么管理？有没有过期机制？怎么淘汰？
18.这个特征的量级有多大？端上的特征规模大概是多少？
19.存了特征之后，是端上的 SDK 自己调，还是会上传到后台 / 中台再调？
20.你们现在到底是哪种模式？
21.在推荐场景里，会不会把这些特征带上？
22.如果一个业务场景只需要一部分特征，它怎么知道应该提哪些特征？
23.哪些特征需要上报到后台？这个是怎么判定的？
24.上报失败了怎么办？
25.你这块性能有测过吗？大概情况怎么样？
26.会不会随着特征数量增加，性能明显下降？
27.你们性能损耗最大的点在哪里？
28.你负责的“设备特征读取性能优化”具体做了哪些事情？
29.你说的缓存特征优化，本质上是在优化什么？
30.你说的高中低频分层缓存，为什么能解决问题？
31.你这个方案优化的是缓存更新机制，还是读取性能，还是两者都有？
32.第一个版本完全没缓存时，耗时情况是怎样的？
33.加了缓存之后，耗时情况怎样？
34.你加缓存之后到底优化了多少？模块级收益是多少？整体收益是多少？
35.这些对比数据是怎么拿到的？是你自己手机上的数据，还是灰度 / 全网数据？
36.你这个埋点埋在哪里？是不是调用开始和调用结束？监控的是耗时指标吗？
37.你这个缓存存多久？
38.缓存怎么淘汰？
39.缓存有没有容量限制？
40.你有没有考虑过缓存被写爆、被异常流量打满的情况？
41.你的方案有没有考虑边界情况和风险，比如新增特征、异常高频访问、缓存失控这些？
42.你们做这个缓存 / 聚合优化时，有没有细粒度指标去验证方案是否真的有效？
43.你们做聚合查询的时候，有没有考虑对调用方耗时的影响？
44.你的优化指标为什么模块收益和整体收益差别这么大？
45.如果以后别人改坏了这套缓存逻辑，你们现在的监控能发现吗？
46.你在字节实习时做的 SQL 签名化和 UNION ALL 合并查询，是在解决什么问题？
47.这个优化的思路是什么？
48.这样做为什么能减少开销？
49.把查询聚合后再在应用层分发，会不会引入新的耗时问题？
八股
50.你们之前做的 SDK 是用 C++ 开发的，对不对？
51.你在学校里主要也是用 C++ 吗？
52.你能接受从 C++ 转到 Go / 后端开发吗？
53.你对 C++ 当前的内存管理机制了解多少？
54.C++ 有垃圾回收器吗？
55.C++ 是怎么做内存分配管理的？
56.当程序不断申请不同大小的内存时，内存管理器怎么尽量满足这些申请？
57.你比较熟悉 MySQL，是吗？
58.你了解 MySQL 的索引吗？
59.MySQL 的索引为什么能加速查询？
60.索引本身存在哪里？
61.读到索引之后，怎么定位到磁盘上的实际数据？
62.TCP 的慢启动和快恢复是为了解决什么问题？
63.TCP 的四次挥手流程是怎么样的？
64.HTTPS 的连接建立过程你了解吗？
65.HTTPS 的密钥是怎么协商出来的？
66.为什么协商阶段和真正传输阶段使用的加密方式不一样？
67.Redis 你用过哪些数据结构？
68.你们去年写这个 C++ SDK 的时候，开发流程里有用 AI 辅助吗？
69.你写的这部分代码里，AI 辅助占多少？
70.你和 AI 在协作过程中怎么分工？
71.单测是你们自己写的，还是 AI 写的？
72.你之前参加过 ACM 吗？
算法题
链表找环的入口

面了一个多小时，问了大半的实习内容。
业务是qq的游戏中心后端，用的golang，面试官比较和蔼，但喜欢追问，整体答得也一般，后端知识没怎么复习（恶补）。
第二天居然约二面了，本来已经做好复活赛的准备了#牛客AI配图神器#