腾讯云 后台开发 一面

3.9更新 挂!

面试官贼好 没考虑全面的问题以及有些说错的点都会纠正
感觉对比牛客上一些面腾讯的兄弟 我的运气真的很好 遇到的都是神仙面试官
面试官上来夸了一下简历 然后开始做算法题 给定非递减数组 先求每个数平方 返回平方后的数组,这个数组也要非递减
接下来问了项目里的一些点
1. session里存啥 session和cookie区别
2. redis和mysql双写一致性为什么删缓存而不是更新缓存
3. 布隆过滤器会不会比较耗内存,添加数据怎么办,删除数据怎么办
4. 解决缓存穿透其他方法
5. 缓存击穿解决方案,抛开分布式的话如何解决
6. 为什么要分布式事务
7. 给消息队列发消息失败了怎么办
8. 自研网关需要考虑哪些因素(高可用、轻量级、性能)
9. 限流是针对什么进行限流
10. 限流如何配置
然后突然开始问八股了(很多没答上来,问了一堆云原生、go相关的东西)
1. docker实现原理
2. docker的虚拟网络如何实现
3. xss攻击
4. sql注入
5. 如何防止sql注入
6. mysql的prepare 其实就是jdbc里那个prepare statement 一下子没反应过来
7. mysql唯一索引和主键索引区别 唯一索引可以空吗 主键索引可以空吗
8. redis的pipeline
9. 读接口并发量高怎么优化(限流,缓存,数据库查询优化)
10. 写接口并发量高怎么优化(异步+批量)
两点半到三点半 说好的40分钟结果拷打了一个小时 后二十分钟的八股太折磨了
全部评论
我也是面的腾讯云,问答环节基本没有问题,反问环节我问面试官对我的评价如何,我觉得我基础很扎实。2天后G。😅
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发布于 2024-03-09 09:29 美国
腾讯✌️
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发布于 2024-03-09 09:40 四川
老哥是面完多久挂的啊
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发布于 2024-03-11 19:07 广东
需要的话,友友可以看看我首页内推码,米哈游有大量岗位,扫码可直接投递
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发布于 2024-03-31 16:02 上海
我周四晚上面,腾讯云 后台开发,和xd一样,感谢xd面经。
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发布于 2024-03-12 21:52 陕西
mark
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发布于 2024-03-12 21:47 陕西
java技术栈还问go吗我去
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发布于 2024-03-11 10:26 上海
佬,可以看看简历吗
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发布于 2024-03-10 00:49 四川
佬,没考算法吗
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发布于 2024-03-08 17:49 山东
阿里云的暑期实习有兴趣吗
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发布于 2024-03-08 16:48 北京
佬是实习基地嘛
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发布于 2024-03-08 16:24 湖北

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02-05 20:44
已编辑
快手_MLOps(实习员工)
接上篇 https://www.nowcoder.com/discuss/847995166416703488?sourceSSR=users还缺少了平台和中间件的部分没有和大家交流,这一篇补充一下平台&&中间件和 AI 相关的平台主要就是 Maas 平台和机器学习平台,Maas 平台,大家最熟悉的就是阿里云百炼,用于模型部署,模型微调,并且整合知识库,Agent平台的综合平台AI 中间件主要包括 AgentRuntime,AI 网关 等等资料推荐:首先是平台侧,对于大模型的工程化平台,开源的,我是最推荐 langfuse 的https://github.com/langfuse/langfuselangfuse 是 langsmith 的开源平替,包含可观测,评估,提示词管理,数据集管理等主流功能机器学习平台就比较复杂了,这个主要是各个公司的内部平台,用于算法同学快速迭代的,所以开源的资料比较有限,但我也找到合适的可以学习的https://github.com/kubeflow/kubeflow目前最主流的 MLops 工程包,很多机器学习平台的核心功能都是通过这个的组件编排实现的,通过学习这个,就可以逐步理解机器学习平台的核心功能此外还需要补充,k8s 和云原生相关的技术栈,用于优化模型的部署和调度。此外还要学习 Ray 这个不可或缺的分布式框架https://github.com/ray-project/ray然后是中间件这边AgentRuntime智能体沙箱,用于安全,快速,高效的运行智能体应用,并且和 k8s ,serverless 等相关技术结合,实现毫秒启动和动态扩缩容开源可以看看火山的子项目https://github.com/volcano-sh/agentcubeAI 网关只推荐阿里的开源 AI 网关 HIgresshttps://github.com/alibaba/higressAI网关除了一般网关的功能之外,还要支持,mcp托管,http无缝转mcp,模型路由等等,higress通过一个巧妙的插件系统接入了这些,并且还保留了大流量网关需要的核心功能(这个项目的语义化检索mcp插件是我写的,感兴趣的牛友可以看看)上面的这些,基本就把我认知中设计 AI 的开发岗位都讲的差不多了,其他评测平台和数据 pipline 搭建的,基本都是比较常规的技术栈,不太需要单独讲,比较喜欢鸡架的同学可以冲这些岗位。后面的系列规划:1. 从 0 - 1 实现一个 Agent 框架(教程 + 源码)可以写到简历上面的2. 一些有意思的项目推荐,目前已经想好了两个,后面发一下3. 自己的一些踩坑记录(比如后面暑期继续找垂直实习踩的坑)
推荐一个值得做的AI项目
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