1. 自我介绍2. RocketMQ 里顺序消息、普通消息、事务消息分别适合什么场景，为什么不能混着用普通消息适合最终一致、无严格顺序约束的场景，比如日志分发、画像更新、通知投递。顺序消息适合同一业务键必须按时间线推进状态的链路，比如同一工单、同一订单、同一会话的状态演进，但顺序消息的吞吐和容错设计会受到队列粒度限制。事务消息适合本地事务与异步投递之间要建立“发送承诺”的场景，比如主库先落事实，再由 MQ 推动旁路索引或下游补偿。三者不能混着用，是因为它们解决的问题不同，消费模型、失败恢复方式和成本模型也完全不同。3. 如果 RocketMQ 出现消息积压，你会怎样定位，不要只说“扩容消费者”...

今天早上刷到刚开的职位 立刻投了 晚上一看岗位关闭了 这是直接招到了吗 😱

差点把线上搞崩那次，到现在想起来手心还会出汗。实习第六周，我改了一个配置参数。自测过了，跑了几个case没问题，心想这么小的改动走什么灰度啊，直接上呗。提交MR的时候mentor拦住了我，说走灰度。我当时内心是翻白眼的——至于吗？灰度放了1%的量，五分钟之后监控开始报警。我改的那个阈值，影响了下游一个缓存服务的淘汰策略。我看着监控面板上那条飞起来的红线，感觉自己的血也凉了。mentor倒是很淡定，一键回滚，然后跟我说：这个接口日调用量几千万。如果刚才全量上了，你今天就可以体验什么叫P0事故复盘了。那一刻我是真的怕了。不是怕被骂，是怕影响真实的用户。之前在小厂实习，出了bug重启一下就好了，DAU才几千，没人在意。但大厂不一样，你敲的每一行代码背后都是真实的人在用。从那以后我再也没有跳过任何一个流程。你说大厂的流程烦不烦？烦。但被流程保护过一次之后，你会真心感激这份烦。感谢我师，就我🐶命

更像项目深聊，没有八股和编程题这场阿里云 AI Infra 三面，整体感觉和前两面不太一样。前面几轮多少还有一些“项目追问”的紧张感，这一轮更像是一次围绕经历、学习路径和工程实践展开的深聊。面试官上来没有直接问技术细节，而是先从我导师现在在做什么、我为什么会从偏深度学习慢慢转到 AI Infra 这个方向聊起，也问了我本科阶段做的东西、现在在做的东西，和导师那边的研究之间到底有什么关联。我这里主要是把自己的路线讲清楚：不是突然转方向，而是从做模型、做工程、做性能相关的事情慢慢往更底层走，最后发现自己确实更喜欢算子优化、系统性能和工程实现这类工作。整体上，这一段更像是在看你的路径是不是自洽。后面...