B站二面

三道算法，第一题全过，第二题思路和公众号的算法写的一样，但是很诡异才过了65%，我当时同样的代码连续提交了很多次，第一次过40第二次过60第三次过65（难道说网速和输入输出也很影响时间复杂度？我时间复杂度是ON），第三题想了半天，感觉是DP但是写不出来，放弃了

一面(1小时无手撕)：1.实习经历拷打2.说说你知道的垃圾回收处理器3.G1的回收过程4.G1的筛选回收原理5.说说你认为并发情况下怎么做到不冲突6.说一下HashMap和ArrayList的底层原理7.innodb引擎不同隔离的区别以及怎么加锁的8.MVCC的原理9.redis分布式锁怎么做的，有什么问题10.看门狗机制说一下11.红锁了解吗，有什么问题，怎么解决这些问题12.io有哪些二面(不到半小时)：1.实习经历拷打2.手撕一道sql3.手撕一个类似hot100的节点的最近公共祖先，稍微变了一下

第三题写了三四种一直超时，实在没招了统计一下大家都a了多少，2.2进面希望大吗

攒人品ing~（一天三面我燃尽了）个人背景介绍一、 项目深挖：高并发博客系统架构面试官提问：你的并发控制和API限流是怎么做的？面试官追问：点赞的接口限流具体怎么实现的？面试官追问：数据最终怎么落库？MQ消息丢了怎么办？二、 场景题：使用Redis实现QPS/QPM/QPD限流面试官提问：如果要用Redis限制一个接口在滚动窗口下的QPS、QPM、QPD，怎么做？第一版思路：将时间单位拼接到Redis Key中。面试官指出：这会导致Key数量爆炸式增长。第二版思路：使用Hash结构，记录用户在特定时间窗口内的访问次数。面试官指出：这种方式只能记录自然时间（如自然天、自然秒），无法满足滑动窗口的需求。第三版思路：使用ZSet实现滑动窗口，Score设为时间戳，Value设为唯一标识。每次请求进来先移除时间窗口之前的数据，再使用 `ZCARD` 统计当前元素个数来判断是否限流。面试官指出：在QPD（每天调用量）极大且高频的场景下，ZSet会导致元素过多，产生大Key问题。第四版思路（最终被认可）：针对精度要求没那么高的QPM/QPD，采用“分桶计数”思想。将一天24小时分为1440个分钟桶，使用String存计数值。每次判断时只需将最近时间段内的桶数据相加即可，旧桶设置自动过期销毁。表示该方案可行。三、 项目深挖：缓存三大问题解决方案面试官提问：你在项目中提到的“布隆过滤器 + 互斥锁 + 逻辑过期”是怎么协同工作的？四、 手撕算法题目：LeetCode 124. 二叉树中的最大路径和。五、 反问环节问：入职后实习生的主要工作内容是什么？问：团队内部对于AI写代码的认可度如何？问：对我今天面试表现的评价和建议？