10、11月找日常实习失败经历及timeline

主包想尝试一下蚂蚁的日常实习，这个有转正机会不

2026年03月24日 虾皮二面-数据平台全程50分钟。上来先聊了几分钟个人情况，为什么做后端，有没有学过大数据课程什么的。中间主要问问实习项目做的情况。做了什么，怎么做的，遇到的难题及解决，项目规模，所在部门。最后给个题，（提供了一段日志处理代码题）请计算字符串例子里面 HTTP 状态码是 200 的百分比。也不难。简单反问。春招第6面，就结束了。这次可能参考价值一般，没有八股，项目也没有问比较深入的问题，手撕的话也就纯字符串切片统计的模拟。这个面试官比较和蔼，没有什么拷打。部门具体名称不记得了，只知道是做什么集团内部数据平台的。更新：已挂。意料之中吧，问题不大。一面能过就很奇怪，本来在一面...

给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习1.介绍实习2.怎么对多场景 / 多 context 的 agent 进行拆分的？3.你刚才说到虽然对用户来说是在一个对话窗口内，但在你们看来前后诉求其实是不同业务，所以你们拆了多agent。那如果还是一个 agent、上下文和知识库也保持一个 agent，它是会记不住吗？还是为什么一定要拆？4.你们怎么判断该调哪一个 agent？代码具体是怎么实现的？5.你们这个 LLM 是有多个可以选的吗？还是统一用某家公司的模型，或者自己搭建的？6.同样的问题、同样的用例去测试过不同LLM模型吗？7.你用了 Redis 做缓存，这个具体是用在什么地方？是在知识库 / tool 之类的场景吗？8.假如没有这个热点数据缓存，那这些数据会去哪里取？9.但按我理解，这种链路里哪怕数据库慢一点，比如 100ms 和 10ms 或 1ms 的区别，好像也未必特别大，你怎么看？10.你自己当时有过这种疑问吗？就是这套方案里到底需不需要上缓存？11.假如没有缓存，或者缓存失效时还是要查数据库；而数据库又特别慢的话，你会想到哪些优化措施？如果数据量真的特别大。12.如果做分库分表，通常只能按一个维度分，比如用户 ID。那假如我还要支持一些低频、但会按其他字段组合查询的场景，你会怎么设计？13.我举个例子，比如订单表按订单 ID 分表，但后台页面可能要按创建时间、订单状态、店铺 ID 去查，这种低频但多条件查询的场景，你会怎么做？手撕：三数之和

发面经攒人品没问太深，而且问的时间不到半小时，无手撕代码，感觉有点像kpi面。自我介绍啥时候能来实习实习干的什么，实习了多久，讲讲实习具体的工作redis大key问题是什么，怎么优化比如有个hash的大key，某个版本拆开后删掉了，那么怎么保证数据的一致性如果有很多商品，redis内存不足了，怎么办？你选择哪种淘汰策略？你选了最近最少使用，那么一个刚刚被淘汰的又被查询了，会发生什么？讲一讲项目中分布式锁的使用场景和实施方案Threadlocal内存泄露讲一下，怎么避免如果业务逻辑抛出异常了，会不会导致最后的remove没有执行？你怎么确保一定remove了？你做的这个agent项目是基于开源项...