一面 3.271.自我介绍2.聊聊实习的agent体系3.聊聊搭建agent遇见的难点4.多智能体协作，遇见了哪些问题，怎么解决的（聊了谷歌skill5大法则，应该蛮加分）5.你对rag怎么看?rag的问题在哪里?rag适合的场景（项目用了派聪明）6.实习技术栈，实习遇见的难点八股部分：1.聊聊g1垃圾回收器，什么场景适合用呢2.mysql分库分表，水平分表会存在什么问题?（引导我，得到最后的答案）3.索引问题，怎么样避免慢查询4.关系型数据库和非关系型数据的区别，适用场景5.聊聊dns，作用，工作流程。位于哪个层6.对分布式事务的了解软知识（跟我说，更深的技术等二面）1.遇见最大的挑战，怎么解决的2.怎么样获得mt，同事的信任3.实习遇见的难题，解决了吗手撕：明问我，是不是很久没有写了，给我最简单的：合并两个有序数（想用双指针，宕机了，居然没有写出来! 多次提醒我，最后让我直接用暴力，数组排序方法。让我最近抓紧练下笔试）反问节：1.核心业务内容2.业务当前难点，有没有agent体系/agent这块怎么做的二面 3.301.自我介绍2.聊聊腾讯的实习3.介绍下你做的agent体系4.讲讲为什么这样，全体流程是怎么样5.闲聊（有鹅选鹅，为什么要面其他的）6.询问腾讯的ai氛围，感慨腾讯太有💰7.共享屏幕，看了我的ai coding。我明确询问，是否是想了解下我的提示词（我讲述了思路和流程，讲了讲coding项目的想法）八股1.分布式cap理论，谈谈你的理解2.分布式事务，为什么要这样，你怎么思考3.mysql的存储引擎，区别4.mysql的高可用，数据一致性有哪些策略5.nacos这些，原理是什么6.buffer pool了解吗，原理呢7.学生真的有必要做分布式，微服务吗?三道题1.sql （联表查询）2.leetcode 股票买卖2的改编 （说我做这么快，那得再来一个了……）3.多线程实现死锁闲聊，反问1.分享了他的职业经历2.讲述当前太卷，学生不容易，要了解好多内容3.介绍团队业务，当前难点4.（你的面试表现挺不错，人也很自信，但是现在是千军万马过独木桥）告知会横向，望理解5.询问为何想去这个base地，介绍了base地实际生活感受4.3 进入人才库，邮件咨询后收到感谢信。全程无任何邮件回复和沟通，最差的一集

感谢沉默王二，星球的八股和项目帮助我顺利拿下offer!向牛牛们安利，性价比无敌。面经分享：五面腾讯，实习提前批1.15 pcg一面 非常抽象，全程共享屏幕看我的项目代码，现场进行增加功能，最后idea手写2个线程池，进行通信1.20 pcg二面 也非常抽象，中间共享屏幕，画kafka集群架构，边画边讲解，各个环节出问题怎么应对。 共享屏幕去github看mysql源码，让我讲。聊了特别多人生观，价值观，学习方式等等 最后让我写了一个比较简单的算法题，全程100分钟。提前批1.27一面 同事1.聊聊spring cloud体系2.spring mvc的流程3.分布式锁的实现方式，还有什么其他的实现方式4.直接写过原生lua脚本吗5.秒杀系统，怎么实现的?流量怎么控制的6.kafka兜底这一块怎么实现7.幂等表具体怎么实现的8.kafka发送数据写任务表，是发送前写还是发送后写9.怎么保证消息一定发送成功10.哪里用到了分布式事务11.java线程池，线程池参数12.你项目中哪里用了?怎么设置参数的，依据是什么13.聊聊threadlocal（我结合项目，顺便聊到了inheritablethreadlocal，transmittablethreadlocal）14.threadlocal存在的问题，原因15.spring事务，失效的情况，事务传播16.项目中ai这一块怎么实现的17.ai驱动项目，ai干活18.git这一块，了解吗，常见命令19.tcp和udp20.tcp握手可以是两次吗，四次吗？21.数据库底层结构22.sql比较慢，怎么处理?算法： 最小覆盖子串1.28二面 +11.数据一致性这一块，你怎么处理的?2.缓存失效，有哪些失效策略?3.频繁应用的数据，怎么处理4.分布式事务的实现方式5.多线程的任务，怎么实现线程间的通信？6.分布式锁，技术选型7.Redisson可重入基层怎么实现的?8.分布式锁过程中宕机了怎么办?9.没有超过过期时间，中间CPU没有运行，怎么样提高效率？10.那这个线程恢复后，还能重入吗？11.分享一下你另外一个项目12.ai助手使用了什么框架?算法 实现内存级缓存，要求可以根据时间自动过期后续就是聊性格，生活还有考研等等2.3三面 +2主要是围绕我的动机和实习时长来挖坑，看我怎么应对和对于实习的态度。询问了项目是商业化还是练手项目技术方面：1.ai现在这么火，你怎么去应对的?了解多少2.尝试过ai编程吗，具体怎么做的3.利用ai的时候，团队协作，编码有固定的格式，该怎么办?4.rag召回，有哪些算法?5.脑筋急转弯，3l水 5l水问题6.秒杀逻辑，防止超卖的核心逻辑7.核心业务失败，怎么办?8.加锁了，并发性能怎么保证呢9.商品库存信息，怎么存放的10.支付失败的话，直接更新缓存吗？高并发情况下，会有什么问题呢11.如果是淘宝这种量级，库存出现数据不一致怎么办，怎么恢复数据12.单线程保证线程安全，有哪些方式?13.为什么要用双重检查模式14.为什么学java15.现在ai这么火，但是你的ai经验比较弱，这是为什么?为什么没有主动去补一下2.4hr 电话面hr小姐姐，态度很好，介绍业务，薪资，跟我说拉我进群。电话结束就加了微信，说offer2到3个工作日发下来#校招阿里云消息团队。团队目前负责阿里云上多款云产品，包括MQ云服务（RocketMQ/RabbitMQ/MNS）、物联网消息平台(MQTT)、事件流平台(Kafka、Confluent、SQL流计算)、数据集成（EventBridge）和分析平台（EventHouse）的研发。目前产品线已服务十万级客户规模，十亿级市场规模，是国内乃至全球规模最大的云消息、事件流服务之一。除此以外，阿里云消息团队也是Apache RocketMQ的创始团队，2016年将消息技术内核RocketMQ捐赠给Apache基金会，持续在社区主导Apache RocketMQ的技术架构演进和日常运营。目前Apache RocketMQ已经成为消息领域的事实标准，有十多家云厂商提供RocketMQ商业化服务，在行业也屡获殊荣。团队在消息领域积累了数十篇专利，3篇国际顶会论文，多次深度参与信通院消息标准的编写和制定。目前AI时代已来，我们正在引领新一代AI MQ技术，为AI Agent提供事件驱动架构基础设施和实时AI Context服务，覆盖AI原生应用架构和一站式Agentic数据分析的场景，欢迎师弟师妹们加入。云产品由团队开源的 RocketMQ内推码：X9KKK1

人生第一次面试，懵懵懂懂。初面1.15 全程共享屏幕，打开项目代码，根据项目代码交流。其中在一个部分现场加分布式锁，最后手写两个线程池实现线程池顺序执行。1.18通知二面1.20复试 全程100分钟，共享屏幕花kafka图，聊kafka架构，可靠性等等以及各种问题的解决方案。打开git查看mysql源码，查看对源码的理解和看源码的方式，伴随很多人生观，价值观，学习方式等问题，最后写了一道较为简单的题目。流程中一直显示还在复试中，随后第三天一早收到评价邀请，流程显示结束。聪明的牛牛们，这是横向挂了么，影响后续腾讯招聘吗？ 感觉好可惜，好难受