腾讯游戏后端日常实习面经

1、自我介绍2、介绍实习3、实习的最难的地方============30mins聊实习内容=================4、面试官给一个建表语句，找出问题，给一个查询语句，走不走索引，走哪个索引，如何优化 （考察，联合索引、回表、索引优化，以及同时有主键索引和联合索引，mysql优化器会走哪个索引）5、面试官给一套线程池参数，提问业务处理时间为15ms，第0s15个请求，两秒后1个请求，问线程池此时还有几个请求没处理（线程池的核心参数考察）6、线程池阻塞队列大小的设置，结合业务场景 （考察阻塞队列作为缓存池在各个业务场景下的大小设置）7、JVM内存模型以及如何优化或者配置能够提高性能 （考...

一面： 1.自我介绍2.聊经历，看着简历说对应经历，讲一下对大模型底层实现的理解3.Java的HashMap4.垃圾回收算法，有哪些常见的垃圾回收器分别用的什么算法5.Spring的AOP介绍一下，底层实现原理6.两种动态代理有什么区别7.事务隔离级别有哪些，分别解决了什么问题8.Redis的数据类型，常见应用场景9.Redis分布式锁的作用10，说一下实习和项目相关的设计11.手撕：返回最长回文子串（我用的中心扩散，问还有什么方法：可以用动态规划）2个小时后约二面二面：上来双方互相自我介绍手撕：局部峰值：让我考虑数组只有三个元素：开始全IF太麻烦了，后面嫌我写的太复杂问题反问40分钟结束，多半是凉

1. 介绍一下你项目中遇到的最复杂的技术问题，如何解决的？参考答案：我在做电商系统时，遇到过一个分布式环境下的数据一致性问题。场景是用户下单时，需要同时操作订单服务、库存服务、积分服务三个服务，如果其中一个失败，其他服务需要回滚。最初我使用了Seata的AT模式实现分布式事务，但在压测时发现性能很差，TPS只有200左右。通过分析发现，Seata的全局锁机制导致了严重的性能瓶颈，特别是在高并发场景下，大量请求在等待全局锁。我重新设计了方案，采用基于消息队列的最终一致性。下单时先创建订单，发送消息到Kafka，库存服务和积分服务监听消息异步处理。为了保证可靠性，实现了以下机制：消息可靠性方面，生...

约面的挺突然。。狠下心接了1.自我介绍2.讲讲JAVA的反射3.可以继续讲讲AOP，动态代理[ 因为讲反射不小心吟唱到了例如AOP的动态代理，但是这块记忆的非常不熟，结果磕磕绊绊 ]4.项目我看你写了AOP和注解，具体怎么实现滑动窗口限流的[ 梦到什么说什么，吟唱八股发散千万不要散到自己不熟悉的区域 ]5.也讲讲为什么另一个项目选择令牌桶，具体流程6. OK，讲讲 Redis 的数据类型？还有吗？就了解这五种嘛[ 把5个的基础类型从应用对比到历届底层全都吟唱了一遍。一句还有吗直接没力气了，简历就写了理解5种，别的我是真一点没看TT ]7.讲讲Redission分布式锁实现8.这个指数退避怎么实现的9.在这里有考虑去保障幂等性嘛10.这里为什么使用指数退避呢? 什么时候用均匀重传[已经晕过去了说不了解，刚说了后就意识到，估计应该说指数退避能缓解压力防止下游服务器雪崩之类的]11.ok，那讲讲JMM12.讲讲RocketMQ如何保证的不丢消息13.讲讲RocketMQ延迟消息原理14.讲讲项目Redis实现会话记忆这一块15.如果ai调用function calling出现幻觉，有考虑怎么解决吗？[ 不了解，面试官说什么接口幂等化，高危操作人工防护，没在听，感觉人已经飞升了TT ]16.mcp了解嘛？和function calling有什么区别[ 依旧不了解，只能说了个前者规范架构抽象解耦，后者耦合高只能算个工具调用]17.AI生成代码的代码质量怎么保障，那平时如何review的呢18.算法。lc215  数组中最大第k个元素19.打算考研还是本科就业20.反问1️⃣有哪里不足，有哪些需要提高的部分。[主要说知识广度不够，多刷算法，让我别太紧张]2️⃣部门业务会做什么人生第二次面试。感觉大厂面试官的气场压力很大应该凉了不过这次面试非常锻炼心态，多面试，多面试。