腾讯 软件开发 面经9月06日  网申9月07日  测评9月13日  一面自我介绍项目介绍零拷贝DMA缓存分配回收策略分级缓存池 扩容机制 分级策略RBACJWT加密算法es 倒排索引实现一个分词器分词算法结果集排序规则怎么判断结果和用户的相关性怎么计算相关性 频率、密度、权重限流和熔断如何实现一个限流机制场景题 QQ音乐推荐策略怎么计算用户的音乐偏好怎么计算用户和音乐的匹配度怎么设计推荐算法怎么过滤掉用户已经听过/推荐过的音乐 怎么压缩听歌记录说一下布隆过滤器怎么解决哈希冲突k8snetstat、jstat命令Docker资源隔离原理HTTPS握手过程C++虚函数手撕（easy）反问全程70...

是谁一直觉得没准备好，直到现在还不敢投，（话说现在才投是不是太晚了点）

在大数据处理的浪潮中，Apache Flink 无疑是当前最炙手可热的流式处理框架之一。它以低延迟、高吞吐量以及强大的容错能力，成为无数企业构建实时数据处理管道的首选工具。不管是实时日志分析、用户行为监控，还是金融交易的风控系统，Flink 都能游刃有余地应对海量数据的持续流入。然而，开发和维护一个高效的 Flink 程序绝非易事，尤其是在面对复杂的业务逻辑和动态变化的数据流时，调试和查看中间结果就显得尤为关键。想象一下，你辛辛苦苦写好了一套 Flink 程序，部署到集群上后却发现输出的结果和预期完全不符。数据丢失了？还是计算逻辑有偏差？又或者是某些算子在处理时遇到了瓶颈？这个时候，如果没有有...