字节-番茄小说-日常实习-后端一面

这个是二面的，5min后收到通知三面，三面八股都回答上来了，手撕第一道没撕出来，换了一道做出来了，结果还是寄。

在刚进入嵌入式行业时，不少人对“实习”有种复杂的情绪。网上的声音众说纷纭：“嵌入式实习就是打杂。”“老师傅叫你焊板子、拉网线、下楼拿快递。”“根本不给你写代码的机会。”于是，“嵌入式实习=打杂工”的印象逐渐在人群中传播开来。可现实真的如此吗？一、打杂≠没价值先说结论：“打杂”并不是浪费时间，而是嵌入式学习的必经阶段之一。比如，帮忙调试电路板、焊接、下载程序、跑脚本、查资料，这些表面上看是“打杂”，但却能帮助你：熟悉硬件结构，了解硬件问题的常见表现；观察产品测试流程，学习标准化的调试方法；提前接触真实项目用到的工具链和开发环境；与“老师傅”近距离接触，听他们如何定位问题。这些是学校学不到的东西，...

鼠鼠第一次投大厂面试,写面经攒人品:1. 个人介绍(2min)2. 挖项目(我跟后端相关的项目似乎只有抖音商城(字节跳动青训营),他一直挖我这个项目)3. 服务是怎么被发现的?(微服务)4. 假如你这个服务要更新,要更平滑,不让用户感到延迟,你会怎么做?- 维护两套环境（蓝：当前生产环境；绿：新版本环境）。- 新版本在绿环境测试通过后，切换流量到绿环境，蓝环境作为回滚备用。- 优点：零停机，用户无感知切换。5. 你输入一个url的处理过程6. 然后就开始写题了,面试官直接口述,输入一个数字,输出下一个最小的比这个数大的数字(重新排列)leetcode类似的题目是:[556. 下一个更大元素 III](******************************************************)这道题手撕还是相当紧张的,给我撕出来了7. 数据库事务是什么8. mvcc是什么,怎么实现的?9. 场景题,给你一个番茄小说的书,有十万订阅,如何快而准确的通知到所有订阅的人更新了(这里要求你去用具体的实现)我这里寄了,后面复盘的时候,应该是使用feed流,这个是用ai写的答案:- 推模式 (Fanout-On-Write/Writes)：- **操作时机：** 当关键事件（如新章节发布）发生时**立即**执行。- **目标用户：** **核心活跃粉丝（数量相对较小）**。- **动作：** 将事件**直接写入**这些目标粉丝的个人 **收件箱（Inbox Feed）**（一个按时间排序的数据存储）。用户访问自己的 Feed 流时，直接从这个收件箱拉取即可，延迟极低。- 拉模式 (Fanout-On-Read)：- **操作时机：** 当用户主动请求访问 Feed 流时执行。- **目标用户：** **非核心粉丝（长尾粉丝，数量大）** 或 触发推模式的粉丝，在访问 Feed 时可能需要拉取更长时间范围内的数据。- **动作：** 后端服务在用户请求时，**实时聚合**用户所关注对象（收藏的书籍）的 **发件箱（Outbox Feed）** 数据（包含所有发布事件），按时间排序后返回给用户。这需要访问多个发件箱（每个收藏的书一本）并聚合。- **「推拉结合」的关键：** **合理区分「核心粉丝」与「长尾粉丝」**，只对核心粉丝进行实时写入。**关键组件与流程详解：**1. **事件源 (Event Source)：**- **新章节发布：** 最核心的事件源。携带 `bookId`, `chapterId`, `publishTimestamp`。- **粉丝关系变更：** 用户收藏 (`favor`) 或取消收藏 (`unfavor`) 一本书。携带 `userId`, `bookId`, `action`, `timestamp`。2. **事件总线 (Event Bus)：**- 使用高吞吐、可靠的消息队列如 Kafka/Pulsar。接收上述事件并进行持久化，供下游消费者订阅。后面是就是针对十万用户的进行**精准界定“核心活跃粉丝” (`HotFanCache`)：**,查询优化,**高性能存储与分片：**10. 反问,问了业务是什么,技术栈是什么,然后和面试官聊的蛮开心的,面试官夸了基础好,知道稳了10min之后,hr通知2面.1面成功.

40min 介绍项目+讨论库表设计 10min用的什么http服务框架（没懂？）比较Hashtable和concurrenthashmap比较concurrenthashmap和synchronized线程池参数和工作流程，追问细节线程池的线程安全吗消息队列的功能不同消费者的消费互不影响，怎么实现的不同的消费者怎么知道自己消费到哪了手撕 判断回文链表