【面经合集】当 deepseek 遇上华为的面试|软开|01
🌟【友情提示】本篇面经来自粉丝投稿+智能润色,点击进入 -> 🔗互联网面经大全 围观25届校招修罗场!!每个技术细节都经过脱敏处理,请勿对号入座~
🌈 面试官:
先做个简单的自我介绍吧
💬小基:
面试官好,我是XX大学计算机专业的小基。虽然暂时没有企业实习经历,但在校期间主导过《智能医疗数据分析系统》的科研项目,负责后端架构设计和数据库优化。这个项目让我掌握了MySQL索引优化、分布式锁应用等实战技能,也培养了我快速定位系统瓶颈的能力。最近正在深入学习高并发场景下的系统设计,对今天的面试非常期待~
🌈 面试官:
说说你项目中最重要的三个关键点
💬小基:
第一是需求锚定。我们前期通过20+次医患访谈,明确要解决CT影像传输延迟的核心痛点;第二是技术选型,对比Flink和Spark最终选用轻量级流处理框架;第三是容灾设计,通过双机房热备使系统可用性达到99.95%。就像搭积木一样,这三块基石撑起了整个项目架构。
🌈 面试官:
秒杀场景出现超卖怎么处理?
💬小基:
我们采用"预扣库存+异步落库"的组合拳:
- 前端通过令牌桶控制流量洪峰
- Redis原子操作预扣库存(
DECR
命令) - 消息队列缓冲订单创建压力
- 定时任务补偿异常订单
这套方案在模拟10万QPS压力测试时,商品库存误差控制在0.3%以内。
🌈 面试官:
如果MySQL遇到高并发访问瓶颈?
💬小基:
分三步走优化:
短期:启用连接池+热点数据缓存,就像给数据库加个"速效救心丸"
中期:主从分离配合垂直分库,像整理衣柜一样拆分业务模块
长期:采用ShardingSphere进行水平分片,类似把大表切分成多个小抽屉
🌈 面试官:
用户反馈页面卡死怎么排查?
💬小基:
我会像侦探查案一样层层推进:
- 浏览器F12看是否有大文件阻塞(比如未压缩的DICOM影像)
- 抓包分析接口响应时间,重点关注>2s的API
- Arthas诊断后端服务线程状态,排查死锁/慢SQL
- 最后检查CDN节点状态,有一次就发现某边缘节点磁盘写满导致静态资源加载失败
🌈 面试官:
用单例模式实现数据库连接池管理类
💬小基:
这里要注意双重校验锁的优雅实现:
class ConnectionPool:
_instance = None
_lock = threading.Lock()
def __new__(cls):
if not cls._instance:
with cls._lock:
if not cls._instance:
cls._instance = super().__new__(cls)
cls._init_pool()
return cls._instance
@classmethod
def _init_pool(cls):
# 初始化10个数据库连接
cls.connections = [create_connection() for _ in range(10)]
这样既保证线程安全,又避免每次访问都加锁的性能损耗。
🌈 面试官:
最后写个矩阵路径最大和的代码
💬小基:
用动态规划从右下角逆推,像玩迷宫游戏找最优路径:
def max_path_sum(matrix):
if not matrix:
return 0
n, m = len(matrix), len(matrix[0])
dp = [[0]*m for _ in range(n)]
# 初始化终点
dp[-1][-1] = matrix[-1][-1]
# 逆向填充DP表
for i in reversed(range(n)):
for j in reversed(range(m)):
if i == n-1 and j == m-1:
continue
down = dp[i+1][j] if i+1 < n else -float('inf')
right = dp[i][j+1] if j+1 < m else -float('inf')
dp[i][j] = matrix[i][j] + max(down, right)
return dp[0][0]
# 时间复杂度O(nm),空间复杂度O(nm)可通过滚动数组优化
📖 面试总结
整场面试就像参加了一场技术交响乐,每个问题都是不同乐章的考验。最大的收获是意识到:技术深度需要场景化表达。比如在解释MySQL优化时,用"速效救心丸→整理衣柜→分抽屉"的比喻,明显看到面试官眼神亮了起来。建议准备项目难点时,多思考"这个设计解决了什么现实问题",比单纯罗列技术栈更有说服力。最后的手撕代码环节,先口述解题思路再动笔的策略,成功避免了思路卡壳的尴尬。期待能有机会和这样专业的团队共事!
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