技术

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...

技术面：公司规模和团队规模多大；该岗位对应的项目可以讲一下吗；项目使用的技术栈有什么；项目是单体还是微服务的；项目主要难点在哪些方面；项目的数据量多大；进去会有人带吗，有没有培养计划、学习资料等等；HR面：公司的规模和研发团队规模多大（看看和技术说的是否差不多）；咱们公司是否会提供培训或学习资源；岗位的晋升路线；研发团队氛围怎么样；能否使用几个关键词描述一下公司的企业文化；薪资结构，绩效占比（如果被问到薪资要求可以先问）；绩效审核标准；试用期多久、是否优秀可以提前转正；什么时候会给面试结果；HR面（面试通过）：薪资结构，绩效占比；上班时间，包括日常上班时间、中午休息、是否双休、节假日；试用期多...

❤拼多多集团-PDD | 2025届春招「技术专场」启动啦！📍报名自即日起至6月30日📚面向毕业时间在2024年9月-2025年8月期间的同学🔗招聘详情：https://mp.weixin.qq.com/s/XGMacoa_0f9xVMt304TYgQ-⭐6大岗位，内推简历优先筛选：服务端研发工程师 / 算法工程师 /  Web前端研发工程师客户端研发工程师 / 安全工程师 / 数据分析师⭐工作地点：上海⭐️特别说明：2025届秋招各批次的应聘结果，不影响此次春招的简历投递，放心大胆投！-📝内推链接：https://careers.pddglobalhr.com/campus/grad?t=hJylQmlVCG📝内推码：hJylQmlVCG（通过内推链接/内推码投递计入内推，内推简历优先筛选~）👉完成内推的同学，也可登录校招官网查看应聘状态~实习也可内推哦，参考以下实习内推链接:【拼多多集团-PDD实习生招聘】内推链接：https://careers.pddglobalhr.com/campus/intern?t=8OGKFZHAnL，内推码：8OGKFZHAnL。期待你的加入！我们一起，无拼不青春！（通过此链接投递计入内推，内推简历优先筛选~）期待你的加入！我们一起，无拼不青春！备注：25年投递过再次投递无效哦！！！@

✅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

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

主要围绕 Java 核心知识点和项目经历整体难度不算高，但每个问题都会被面试官深挖细节有部分细碎的知识点当场想不起来主要问到的技术问题包括：Java 多线程编程的相关解释，以及是否在实际场景中应用过、要求结合具体例子说明；Java 内存管理的核心机制；垃圾回收机制的工作原理；private、public、protected 这三种访问修饰符的作用范围区别；MySQL 最左匹配原则失效的情况，同样需要举例佐证；死锁的产生条件是什么，还要现场举例一个具体的死锁情景。​除了基础技术点还对过往项目进行了深度挖掘针对项目中的技术选型、遇到的问题及解决方案等细节展开了追问。

赴日IT:新人可培养🌈大手企业正社员岗位 接受转行为解决应往届生就业难问题，ZF推出赴日IT人才项目，ZF下属保障项目，无需派遣、修士和语校的过渡，直签大手企业或日本本土企业(正社员，根据个人情况分配不同的企业)，一步到位上岸🎈最近听到已赴日的朋友反应，各类派遣鱼龙混杂，水深易踩雷，很容易出现待机情况。而一些人选择读修士或语校过渡，不仅投入也是很大的一笔，风险成本相对高很多，读完待机回来的人也不在少数。赴日最后的目的还是要落实到就业上，最怕不仅投入不少，最后还是一无所有，所以不如直接上岸稳！1.日本IT行业现状🎈:由于日本IT行业的特殊性，以及人口老龄化少子化的现状，缺口比我们要大不少，总体就业环境也比我们这友好。而且，在日本工作生涯稳定性强，终身雇佣制传统至今依然还保留，大手企业双休和福利补贴都有保障。可以拿永驻资格，也可以当作跳板再回来。2.项目背景🎈:针对应届生、往届生就业难问题，定向输送人才。ZF全程保障，结果导向，经定向培养以及日企面试后与日企直签，以人文技术签证赴日。欢迎线上或线下实地参观考察。3.待遇：新人年薪300—420万日元/年。4.定向培养🎈🎈:需在上海线下统一集训IT、日语、商务礼仪等，周期2—3个月左右。5.条件🎈:本科及以上学历，应往届生25周岁及以下(条件优秀可放宽至28岁，26届明年再dd)专业要求:计算机类或日语专业相关专业优先(日语n2水平及以上或IT基础好不限专业)日本工作   计算机专业  日语  n1  应届生  赴日IT     毕业生出路     毕业生就业  出国工作 待业 高度人才永驻  求职招聘  海归求职 日语N1 日企面试  转码  计算机专业就业  日专生  失业

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

（干货版）操作系统为什么需要虚拟内存？进程使用虚拟内存有哪些好处？虚拟内存和物理内存之间是如何建立映射关系的？Linux 中的内存水线（Watermark）是什么？它有什么作用？什么是僵尸进程（Zombie Process）？请列举并简述几种常见的进程间通信（IPC）方式。计算机网络在浏览器中输入一个 URL 后，背后会发生哪些网络通信？涉及到哪些协议和报文？为什么 TCP 连接的建立需要三次握手（Three-Way Handshake），而关闭需要四次挥手（Four-Way Handshake）？数据结构与算法为什么需要使用平衡二叉树？它是如何实现 “平衡” 的？这种 “平衡” 为什么能保证...

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