字节后端一面

一面1.介绍实习重点2.jvm运行时内存数据3.jvm垃圾回收判定，附带回收算法、垃圾回收器4.常见oom、栈溢出场景5.redis持久化方式、不同持久化方式优点，适用场景6.redis主从复制原理7.redis主从延迟问题解决8.算法题 hot100(1)删除倒数第k 个节点(2)岛屿数量9.反问二面1.批判使用本地缓存cache场景不合适2.实习难点、重点3.Jvm垃圾回收4.Redis io多路复用5.算法题 多个有序数组，找出topk6.10G 文件，每行代表一个数，内存100M,找出topk方案7.课题方向8.Ai 大模型有过相关的了解吗9.反问

1.拷打上一段实习(被压力了说项目设计不合理😭)2.re-act是什么，plan-excute是什么，他们有什么区别3.讲讲对agent的理解，与传统应用的区别是什么5.上下文管理和记忆怎么做5.go为什么能支持高并发，有什么优势6.操作系统用户态和内核态有什么区别7.如何设计排行榜8.如果排行榜数据数量到达100w不能用Redis了怎么办9.手撕leetcode402移掉K位数字（在不断提示下写了个暴力法，寄😭）------后续：挂

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...

人生第一次主动投递简历，深受打击总共打招呼120，其中67个未读，34个已读不回，主动涌上来的5个字节和3个华为kpi，婉拒。最后11个投递简历，然后6个已读不回，2个询问实习时间后口头承诺约面，3个要了简历逗逗我然后没看。想问问该怎么办这是正常的嘛