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一开始总觉得有份实习，就能为找好工作多添一份筹码，结果才发现，企业要的是完美垂直的实习经历，是能说清道明的项目背景、核心难点，还有实打实的解决思路。费心费力包装简历，最后却被横向对比里更合眼缘的候选人比下去，连面试的门都没摸到。起初还会抱着十二分的认真准备每一场面试，直到遇到太多敷衍的面试官——摄像头不开，问题不走心，全程像在刷KPI。面试本是双向选择，何来单方面的敷衍？慢慢的也磨成了“老油条”，面试开始随性应对，结果却出乎意料：那些觉得根本没戏的面试，反倒顺顺利利通过；那些想都不敢想的薪资，居然也能成功谈下。真的服了，这难道就是张无忌那般的无招胜有招吗？从最初的眼里有光、满心期待，到后来的身心疲惫、满心挫败，不过是因为身边同学纷纷手握多个大包offer，而我还在求职的路上孤军奋战。每次和他们说自己又要去面试，心里都五味杂陈，落差感翻涌。但始终相信，前途终是光明的，美好总会如期而至。求职本就是一场持久战，实力是底气，运气是加持，走到后期，更懂几分天时地利的重要。所以不必慌、不必急，要始终保持自信，要守得住天生我材必有用的魄力，要扛得住孤军奋战的孤独，要等得来属于自己的曙光。

实习生工资没有统一标准，核心看城市、行业和岗位，分享些常见范围供参考，帮大家心里有底。互联网技术岗是第一梯队，一线城市大厂后端实习生，月薪普遍在 4k-8k，我之前实习的大厂，Java后端月薪6k，包三餐还能申请住房补贴，折算下来性价比不低。二线城市或中小厂技术岗，薪资会低些，大概 3k-5k，部分不包餐但会有交通补贴，非技术岗如运营、行政、销售整体偏低，一线城市 2k-4k，二线 1.5k-3k 居多。比起绝对数字，更建议关注成长空间和是否带薪。能接触核心业务、有带教指导，哪怕薪资能低，也比单纯混日子的高薪实习更有价值。

谁说小厂中厂大厂难度依次递增的？主包被狠狠拷打了还是太菜了太久没有面试了。挖个坑有空出面经。

一、 个人背景与综合意向- 自我介绍：请进行简单的自我介绍。- 业务背景：该规则引擎主要应用于唯品会的哪些具体业务场景？- 团队情况：你所在组的整体开发团队规模是多少？纯后端开发人员有多少？- 实习时间：如果入职，什么时候可以开始实习？打算实习多长时间？二、 Java 基础（重点考察 HashMap）- 数据结构：请介绍一下 HashMap 内部的数据结构。- 设计原理：为什么 HashMap 要引入红黑树？这样设计的根本目的和好处是什么？- 底层支撑：为什么底层要基于数组加链表的形式来实现哈希表？数组的作用是什么？- 哈希计算：JDK 1.8 中，哈希函数是如何计算哈希值并确定元素在桶中位置的？（扰动函数的作用）- 并发安全：HashMap 是如何保证线程安全的？具体到 JDK 1.8，它是如何利用 CAS 和 synchronized 实现的？- 不安全场景：在多线程环境下使用普通的 HashMap 会出现哪些具体的并发安全问题？（例如：值覆盖、扩容死循环等）三、 Spring 框架- 核心机制：请解释一下 Spring 的循环依赖问题以及它是如何通过三级缓存解决的？- 缓存细节：每一级缓存分别存的是什么？为什么非要引入“三级缓存”而不能只用二级缓存？（涉及 Bean 生命周期与 AOP 适配）四、 项目深度挖掘（规则引擎）- 项目核心：请详细介绍一下你负责的规则引擎项目，包括你的角色和核心产出。- 难点与挑战：在该项目中，让你印象最深刻的技术难点或业务难点是什么？- 稳定性治理：你是如何实现规则的多版本快照和回滚功能的？- 数据库设计：为了兼容旧表并实现多版本功能，你在表结构上做了哪些具体修改？- 业务逻辑：当规则出现问题时，业务人员如何通过后台系统排查过去的执行情况？- **回调机制**：业务回调功能是如何设计的？为什么要做异步优化？- 可靠性考量：如果系统在回调过程中重启，线程池阻塞队列里的任务丢失了怎么办？如何保证数据一致性？- 性能优化：你是如何发现规则执行链路存在耗时问题的？具体的优化手段（核心与非核心链路拆分）是什么？- 系统指标：该系统的平均耗时（RT）和峰值 QPS 大约是多少？五、 工程能力与运维排查- 监控手段：你们是如何对线上规则的执行时间进行监控的？- 线上排查：如果线上出现问题，你的排查流程是什么？- 容器化知识：线上系统是容器化部署吗？你对 Docker 或 K8S 有多少了解？- 日志定位：在容器环境下，你如何查找和定位历史日志文件？