2023腾讯天美日常实习面经（OC）

两段手机厂实习经历，其中有一段是浏览器部门，非常垂直，无手撕，八股全答上来了，然后一面挂😤😩🤬

1. 拷打项目2. 多台服务器的切换、容灾怎么做3. 进程、线程、协程的区别，浏览器多标签页使用什么、视频转码使用什么4. SQL语句分析，如何建索引5. 为什么不建议对所有的字段都建索引？6. TCP四次挥手7. 为什么要四次挥手？8. 挥手过程中，客户端和服务端分别处于什么状态？9. 为什么需要等待2MSL的时间？10. 如果出现大量TIME_WAIT状态，可能是什么原因，怎么解决？11. 缓存击穿、穿透、雪崩，解决方案12. 布隆过滤器有什么限制和缺点13. Redis集群扩容后，出现大量的数据库慢查询，怎么排查和避免这种情况14. 算法：快排15. 快排是稳定的吗，有什么办法可以优化，让其稳定16. 在团队中使用国外的大模型写代码时，如何保证安全性面完一小时内就挂了

一、自我介绍 / 岗位匹配 / 方向选择1.请做一下自我介绍。2.你之前主要投的是后台岗位，为什么后来转向客户端？3.你说自己和后台岗位匹配度不高，主要差在哪些方面？4.你对移动客户端开发岗位是怎么理解的？5.你为什么会考虑客户端 / SDK / AI 应用这些方向？二、实习项目整体理解：端侧特征平台做什么6.你在字节这段实习主要做了什么？7.你们这个 SDK 的定位是什么？是跨端的吗？8.你们这套东西更像 APM、数据采集，还是特征处理平台？9.你对这套业务在线上产品里的完整流程理解到什么程度？10.原始事件是怎么转成特征，并最终被业务方使用的？三、本地数据库 / SQL / 特征查询链路11.你们端上的数据是怎么存的？为什么用本地数据库？12.这个数据库用的是什么？它是普通数据库，还是有针对性能做特殊设计？13.你看到过哪些查询 / SQL 优化相关的内容？14.你做的 SQL 复用优化，本质上是在优化什么问题？四、设备特征缓存优化：设计、指标、并发问题15.你讲一下设备特征缓存优化这个需求的背景和方案。16.为什么会想到做 2s / 10s / 90s 这样的分层缓存？这些数值是怎么定的？17.你这个缓存是怎么检查过期、怎么更新的？18.这套缓存是你们第一次上线的吗？19.最终的优化收益是怎么测出来的？30%、Android 4.8%、iOS 2.5% 分别代表什么？20.你这里用到的智能指针和 concurrent hash map，线程安全和内存安全是怎么理解的？21.如果缓存瞬间失效，又来了很多并发请求，会不会出现类似缓存击穿的问题？你怎么处理？22.如果让你继续优化这套缓存，你觉得还能怎么做？五、特征 SQL 结果缓存 / 事件驱动失效 / TTL23.你说的特征 SQL 复用具体是怎么做的？24.所谓 SQL 签名化是什么意思，为什么要这么做？25.这个查询结果缓存的 key 和 value 分别是什么？26.查询结果缓存怎么判断是否还能复用？27.事件驱动失效机制具体是什么？为什么事件变了缓存就会失效？28.你这里有两个 TTL：设备特征缓存 TTL 和特征查询缓存 TTL，它们分别是怎么设计的？29.后期你提到不是直接删缓存，而是把最新结果插入缓存，这个思路具体是什么？30.这里有没有用队列或者别的方式维护事件变更？六、实习中的挑战 / 自动化测试 / MCP & Agent 生成用例31.这段实习里你遇到过最大的挑战是什么？32.这个需求是你一个人做的吗，还是 mentor 带着推进的？33.你提到自动化测试用例，这块具体做了什么？34.这些测试用例属于什么级别，是接口测试、单元测试，还是别的？35.你做的 MCP / Agent 自动补全测试用例，大致思路是什么？36.如果测试失败了，你们后续有没有自动分析、自动修复，还是主要人工处理？七、AI Coding：工具使用、代码占比、主要问题37.你现在 AI 用得多吗？平时会付费用哪些工具？38.你在项目里手写代码和 AI 生成代码的比例大概是多少？39.你主要用什么 AI coding 工具？40.你觉得 AI 写代码最大的优点和最大的问题分别是什么？41.如果 AI 生成的代码不符合你的预期，你一般怎么改进？八、多 Agent 项目：设计、评估、稳定性42.你这个 AI 投资分析系统整体是怎么设计的？43.多 Agent 的分工和整体执行流程是什么？44.你是一步步确认它生成的内容，还是一次性让它完成？45.你怎么判断一个 Agent 是否满足你的预期？46.Agent 和 Agent 之间通信的数据格式是谁定义的？47.多次运行的时候，Agent 之间输出的格式和结果能保持一致吗？48.如果模型不按你定义的格式输出，你会怎么优化？49.你这里 prompt、rule、skill 分别用在什么地方？九、上下文窗口 / 滑动窗口 / 记忆管理50.你高并发 AI 聊天系统里提到的“滑动窗口”具体是怎么做的？51.为什么要做这个滑动窗口？它解决了什么问题？52.这个窗口的 size、起点和终点是怎么定的？53.你怎么判断哪些上下文该保留，哪些该裁掉？54.你这个设计是不是严格来说不算真正的滑动窗口？55.如果让你重新设计这块上下文管理，你会怎么优化？十、C++ / 网络库 / 并发框架56.你这个高并发 AI 聊天系统里的网络库，是自己写的还是现成的？57.你给我讲一下这个网络框架的整体设计。58.epoll 在这里起到了什么作用？59.你的线程池是怎么设计的，为什么要动态扩容 / 缩容？60.你的网络库里，最核心的几个组件和职责分别是什么？十一、弱网排查 / 网络链路 / 协议优化61.如果用户反馈“很卡”，你怎么判断到底是不是弱网问题？62.如果线上只能看到网络日志，你会重点看哪些指标来排查？63.从输入网址到页面加载完成，整个网络链路里会经过哪些步骤？64.DNS、TCP 建连、资源下载这些环节分别可能出什么问题？65.如果 DNS 慢或者查不到，有什么优化思路？66.如果服务端响应慢或者 TCP 层有问题，你会怎么排查？67.对于弱网场景，有没有一些客户端侧的兜底优化手段？68.你了解哪些协议层面的优化，比如多路复用、QUIC 之类的吗？算法题：滑动窗口最大值面了一个半小时，面试官整体比较和蔼，不追问。转面客户端整体强度还是小了很多，不管了，现在能赚几年钱赚几年，有了AI以后哪个方向都是危机了，还是争取拿个好背书吧

1.自我介绍2.第一部分：项目深挖3.问题 1：请简单介绍一下你用 C++ 实现 RAG 系统的流程，分块、向量化、存储、检索这几个环节分别是怎么做的？是自己手写还是调用第三方库？4.问题 2：项目依赖的第三方库是如何管理的？5.问题 3：依赖库有更新时，你是如何维护的？6.问题 4：项目中遇到了哪些性能瓶颈或现实问题？7.问题 5：性能优化前后的数据对比是怎样的？精度是如何衡量的？8.问题 6：SQLite 的写操作可以是多线程的吗？如果需要并发写入怎么处理？9.第二部分：C++ 语言基础10.问题 7：C++ 中的 inline 关键字有什么作用？有什么缺点？是否可以用于虚函数11.问题 8：在头文件里定义一个全局静态变量，它存在进程地址空间的哪里？如果被多个源文件包含会怎样？12.第三部分：数据结构与数据库13.问题 9：常用的数据结构有哪些？在你的项目中用到了哪些？14.问题 10：数据库索引一般用什么数据结构？B 树和 B 加树有什么区别？15.第四部分：网络与安全16.问题 11：HTTPS 相比 HTTP 多了什么？它是如何确保连接安全的？17.反问。面试官在问第一个问题的时候，看起来表情都不是很耐烦，我就知道肯定挂了，不过不管怎么样，也算积累面试经验了。