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马上11月，不少同学开始关注自己手里拿到的offer公司如何、值不值得去之类，作为一枚老腊肉（不是），也想从自己的切身经历出发简单给各位即将选择offer的同学，客观聊聊深信服的工作环境、技术发展、项目及人才培养等情况，供求职参考。一、工作与团队氛围团队整体偏年轻化，交流风格比较直接，属于结果导向的工作模式，需要员工有较强的执行力和拼搏意识。不同部门管理特点有差异，团建活动比较多，能感受到团队活力。每周五是公司活动日，花样比较多，最近这半年搞了泡咖啡、手作香薰、推拿体验、音乐会啥的。二、技术氛围与成长可能研发部门技术交流的氛围比较浓厚，内部有知识库、技术分享会等资源，新人有机会接触到技术核心内...

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✅一面：HR小姐姐面试HR小姐姐面试就是问一些基本情况整体聊天氛围还是很轻松。主要围绕着三个点：①自身情况。（包括从聊天中了解性格，成长，经历以及自己遇事的处理方法）②浅挖简历。基本上都是按照简历一项一项问，但不会很刁钻，都是浅问一下，没有专业性的问题。但一定要对自己的简历非常的熟悉。③可能其他方面就是简单聊聊，不需要太紧张，放平心态就行。✅二面：试业务总监面试业务总监的话就显得严肃很多，但聊着聊着感觉整体氛围也是比较轻松的。问了很多问题，主要都是深挖简历去问。①首先是两分钟的自我介绍。②询问我在校的学习情况以及习惯（因为我的成绩在校比较优秀，主要是考察我的自学能力，面试官业务观很重视这一块可以强调自己的自学能力）③你觉得对于这个岗位你有什么优势和劣势？（优势和劣势就结合自己的简历自由发挥啦～）④为什么会选择深圳而不是广州？⑤对于亚马逊运营有什么看法？（这个需要宝贝们自己去网页搜索一下相关的标准回答～）⑥为什么会选择亚马逊这个平台？你对他的了解有多少？（主要还是考察对电商这一块自己的理解）内推码：DZJFXUJ内推链接：https://lanhevip.jobs.feishu.cn/s/iPt9WagU

腾讯后台开发面经-暑期实习基本情况面试全程拷打了1.5个小时，基本网络、数据库、缓存、消息队列、算法都问到了。问题范围广，整体难度算适中，重点考察的是基础知识和实际问题的解决能力。* 网络：HTTPS原理、TCP粘包/拆包。* 编程语言：Golang协程、Context实现原理。* 消息队列：Kafka消息重复消费、消费者组管理。* 数据库：MySQL底层数据结构、慢查询优化、吞吐量提升。* 缓存：Redis vs 本地缓存、缓存一致性、本地缓存固定实例访问。* 项目经验：Job调度优化、导出性能优化。* 算法：回文链表。问题记录1. 自我介绍* 简洁明了，突出技术栈和项目经验。2. HTTPS的原理* HTTPS = HTTP + SSL/TLS，通过非对称加密交换对称密钥，后续通信使用对称加密。* 面试官可能会追问：为什么需要非对称加密？（因为对称加密的密钥传输不安全balabala）3. TCP的粘包、拆包* 粘包：TCP是字节流协议，消息边界不清晰，多个消息可能粘在一起。* 拆包：一个消息可能被拆成多个包传输。* 解决方法：固定长度、分隔符、消息头声明长度等等。4. Golang协程* 协程优势：轻量级、上下文切换快、由用户态调度。* 对比线程：协程更高效，适合高并发场景。5. Context实现原理* Context用于控制Goroutine的生命周期，传递请求范围的值。* 实现原理：通过树形结构管理Goroutine的取消信号和超时控制。6. Kafka消息重复消费* 原因：消费者提交offset失败、分区重平衡、消费者重启。* 解决方法：幂等消费、事务消息、去重表。7. 消费者组管理* 多个消费者在一个消费组中，Kafka会将分区分配给消费者。* 避免重复消费：确保每个分区只被一个消费者消费。8. 延迟调用API* 使用消息队列（如RabbitMQ的延迟队列）或定时任务（如Cron）实现。9. MySQL底层数据结构* InnoDB：B+树索引，支持事务、行级锁、外键。* 优势：查询效率高，支持高并发。10. 慢查询优化* 方法：加索引、优化SQL、分库分表、缓存热点数据。11. Redis vs 本地缓存* Redis：分布式缓存，数据共享，适合大规模系统。* 本地缓存：速度快，但数据不共享，适合单机场景。12. 本地缓存固定实例访问* 使用一致性哈希或固定路由策略，确保请求总是访问同一个实例。13. 缓存和数据库一致性* 方法：先更新数据库，再删除缓存（Cache Aside Pattern）或延迟双删，能分析出各自的优缺点更好。14. MySQL提升吞吐量* 方法：读写分离、分库分表、优化索引、使用连接池。15. Job调度优化* 通过调整调度策略（如优先级调度、批量处理）提升系统性能，和操作系统很相关。16. 导出性能优化，如何从30分钟优化到3分钟* 并行处理。* 减少数据库查询次数。* 使用缓存* 流式导出等等。17. 流式导出什么意思* 边查询边导出，减少内存占用，提升响应速度。18. 算法题：回文链表* 思路：力扣原题，快慢指针找到中点，反转后半部分，比较前后两部分是否相同。* 实现：手写代码，注意下边界条件。内推链接：https://join.qq.com/resume.html?k=ANQI6RfQ3rhPS2dpyIkeSw评论区可以留下姓名缩写加岗位，方便后台查看是否内推成功

基本情况 面试全程拷打了1.5个小时，基本网络、数据库、缓存、消息队列、算法都问到了。问题范围广，整体难度算适中，重点考察的是基础知识和实际问题的解决能力。* 网络：HTTPS原理、TCP粘包/拆包。* 编程语言：Golang协程、Context实现原理。* 消息队列：Kafka消息重复消费、消费者组管理。* 数据库：MySQL底层数据结构、慢查询优化、吞吐量提升。* 缓存：Redis vs 本地缓存、缓存一致性、本地缓存固定实例访问。* 项目经验：Job调度优化、导出性能优化。* 算法：回文链表。问题记录1. 自我介绍* 简洁明了，突出技术栈和项目经验。2. HTTPS的原理* HTTPS = HTTP + SSL/TLS，通过非对称加密交换对称密钥，后续通信使用对称加密。* 面试官可能会追问：为什么需要非对称加密？（因为对称加密的密钥传输不安全balabala）3. TCP的粘包、拆包* 粘包：TCP是字节流协议，消息边界不清晰，多个消息可能粘在一起。* 拆包：一个消息可能被拆成多个包传输。* 解决方法：固定长度、分隔符、消息头声明长度等等。4. Golang协程* 协程优势：轻量级、上下文切换快、由用户态调度。* 对比线程：协程更高效，适合高并发场景。5. Context实现原理* Context用于控制Goroutine的生命周期，传递请求范围的值。* 实现原理：通过树形结构管理Goroutine的取消信号和超时控制。6. Kafka消息重复消费* 原因：消费者提交offset失败、分区重平衡、消费者重启。* 解决方法：幂等消费、事务消息、去重表。7. 消费者组管理* 多个消费者在一个消费组中，Kafka会将分区分配给消费者。* 避免重复消费：确保每个分区只被一个消费者消费。8. 延迟调用API* 使用消息队列（如RabbitMQ的延迟队列）或定时任务（如Cron）实现。9. MySQL底层数据结构* InnoDB：B+树索引，支持事务、行级锁、外键。* 优势：查询效率高，支持高并发。10. 慢查询优化* 方法：加索引、优化SQL、分库分表、缓存热点数据。11. Redis vs 本地缓存* Redis：分布式缓存，数据共享，适合大规模系统。* 本地缓存：速度快，但数据不共享，适合单机场景。12. 本地缓存固定实例访问* 使用一致性哈希或固定路由策略，确保请求总是访问同一个实例。13. 缓存和数据库一致性* 方法：先更新数据库，再删除缓存（Cache Aside Pattern）或延迟双删，能分析出各自的优缺点更好。14. MySQL提升吞吐量* 方法：读写分离、分库分表、优化索引、使用连接池。15. Job调度优化* 通过调整调度策略（如优先级调度、批量处理）提升系统性能，和操作系统很相关。16. 导出性能优化，如何从30分钟优化到3分钟* 并行处理。* 减少数据库查询次数。* 使用缓存* 流式导出等等。17. 流式导出什么意思* 边查询边导出，减少内存占用，提升响应速度。18. 算法题：回文链表* 思路：力扣原题，快慢指针找到中点，反转后半部分，比较前后两部分是否相同。* 实现：手写代码，注意下边界条件。内推链接：https://join.qq.com/resume.html?k=ANQI6RfQ3rhPS2dpyIkeSw评论区可以留下姓名缩写加岗位，方便后台查看是否内推成功

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前前后后被不同部门捞了 6 次，每次 HR 联系我的时候我都以为 “这次总该有戏了吧”，结果每次一面聊完就石沉大海...第一次面的时候紧张得要命，提前三天刷面经、背业务题，结果全程和面试官聊的很好，手撕全AK了🙂，但是就是没有任何后续emmm，按理来说如果我答的不好就脏面评啊...但是反而却一遍一遍的被捞🤨现在看到字节的面试邀请都有心理阴影了，这哪是面试啊，6 次一面全挂，我都快怀疑自己是不是被字节拉进什么黑名单了，之后有字节的面试就拒❌了，实在是不理解...

目前已有去字节（包括Tiktok国际化），腾讯，小红书，小米，快手，美团，科大讯飞，莉莉丝，绿盟 的铁子了26或者27，28都欢迎，可以进来聊聊学习路线或者面试经验等等，不定期也有q友做技术分享，不乱狗叫😡活动：1. 大厂HR直推，会和HC较多部门的HR联系，简历直发HR2. 内推机会多多，平时有日常实习的组内直推3. 年后会邀请在职2-3年的正职技术岗、4年经验技术转产品的前辈做经验分享4. 不定时的技术交流分享，可以天南海北唠嗑，也能琢磨新兴技术5. 寒假逆袭打卡计划

🔵 我是怎么来到字节的？回想起四年前的这个时候，我正在为校招做准备。我的背景是计算机本硕，求职方向是后端开发。💻当时 3 月开始找实习，来到字节实习后也是顺利拿到了转正 offer。但 7~9 月也同步在面试各家互联网公司 (BAT/TMD/猿辅导/快手/微软/小米/拼多多等)，全部都拿到了 offer。✅ （具体可以看我之前的文章/面经)最终我选择留在了字节，原因是这里的工作内容不是枯燥的 CRUD，而是高并发的线上系统，不仅要求深入了解业务和架构，还要有良好的编码能力和工程能力，对个人提升非常大。在校招面试过程中，我的感受是：不同公司对于校招生的考察点都大同小异，评价标准也比较相似。而...

基本情况 面试全程拷打了1.5个小时，基本网络、数据库、缓存、消息队列、算法都问到了。问题范围广，整体难度算适中，重点考察的是基础知识和实际问题的解决能力。* 网络：HTTPS原理、TCP粘包/拆包。* 编程语言：Golang协程、Context实现原理。* 消息队列：Kafka消息重复消费、消费者组管理。* 数据库：MySQL底层数据结构、慢查询优化、吞吐量提升。* 缓存：Redis vs 本地缓存、缓存一致性、本地缓存固定实例访问。* 项目经验：Job调度优化、导出性能优化。* 算法：回文链表。问题记录1. 自我介绍* 简洁明了，突出技术栈和项目经验。2. HTTPS的原理* HTTPS = HTTP + SSL/TLS，通过非对称加密交换对称密钥，后续通信使用对称加密。* 面试官可能会追问：为什么需要非对称加密？（因为对称加密的密钥传输不安全balabala）3. TCP的粘包、拆包* 粘包：TCP是字节流协议，消息边界不清晰，多个消息可能粘在一起。* 拆包：一个消息可能被拆成多个包传输。* 解决方法：固定长度、分隔符、消息头声明长度等等。4. Golang协程* 协程优势：轻量级、上下文切换快、由用户态调度。* 对比线程：协程更高效，适合高并发场景。5. Context实现原理* Context用于控制Goroutine的生命周期，传递请求范围的值。* 实现原理：通过树形结构管理Goroutine的取消信号和超时控制。6. Kafka消息重复消费* 原因：消费者提交offset失败、分区重平衡、消费者重启。* 解决方法：幂等消费、事务消息、去重表。7. 消费者组管理* 多个消费者在一个消费组中，Kafka会将分区分配给消费者。* 避免重复消费：确保每个分区只被一个消费者消费。8. 延迟调用API* 使用消息队列（如RabbitMQ的延迟队列）或定时任务（如Cron）实现。9. MySQL底层数据结构* InnoDB：B+树索引，支持事务、行级锁、外键。* 优势：查询效率高，支持高并发。10. 慢查询优化* 方法：加索引、优化SQL、分库分表、缓存热点数据。11. Redis vs 本地缓存* Redis：分布式缓存，数据共享，适合大规模系统。* 本地缓存：速度快，但数据不共享，适合单机场景。12. 本地缓存固定实例访问* 使用一致性哈希或固定路由策略，确保请求总是访问同一个实例。13. 缓存和数据库一致性* 方法：先更新数据库，再删除缓存（Cache Aside Pattern）或延迟双删，能分析出各自的优缺点更好。14. MySQL提升吞吐量* 方法：读写分离、分库分表、优化索引、使用连接池。15. Job调度优化* 通过调整调度策略（如优先级调度、批量处理）提升系统性能，和操作系统很相关。16. 导出性能优化，如何从30分钟优化到3分钟* 并行处理。* 减少数据库查询次数。* 使用缓存* 流式导出等等。17. 流式导出什么意思* 边查询边导出，减少内存占用，提升响应速度。18. 算法题：回文链表* 思路：力扣原题，快慢指针找到中点，反转后半部分，比较前后两部分是否相同。* 实现：手写代码，注意下边界条件。内推链接：https://join.qq.com/resume.html?k=ANQI6RfQ3rhPS2dpyIkeSw评论区可以留下姓名缩写加岗位，方便后台查看是否内推成功