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#前端##技术##面经##后台开发##实习内推##腾讯#

面经11.28投递12.17一面 1h疯狂拷打项目45分钟非常简单的八股结构体和类的区别其他忘了两道非常简单的手撕字符串和迭代器相关的12.20二面 1h大部分在聊天，为什么选客户端开发啊之类的问了几个C#八股字典底层 值类型和引用类型之类的 虽然比较常见但是都很深入探究了，展开内容很有广度和深度，这就是鹅么问完八股才回归项目，同时项目展开问了一些问题，比如骨骼啥的12.23hr面 20min都是常见问题，hr小姐姐人美声甜12.27oc非常幸运的一次经历，给大家吸吸欧气，祝牛友们像我一样碰到好的面试官腾讯2025实习基地专项启动啦！📍报名自即日起至2月25日📚面向毕业时间在202...

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作者：byebyeneu链接：https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/e27819c6f45a42a2beeda9483de4f582来源：牛客网1、自我介绍2、MySQL用自增id的原因有什么？我觉得MySQL用自增id主要有两方面，一是给数据库中的每一行数据加一个唯一标识，这样在查询的时候就可以快速的找到目标数据。即使我们不使用自增id，MySQL也会在底层给数据库表中的每一行内置一个唯一id，用来当作唯一标识。自增id一般都用来做主键，可以给它加一个索引，这样根据id查询的时候效率更高，MySQL使用B+树做索引，它的查询时间复杂度是O(log...