被导师派到移动实习干活，3k租一个七八平米的小屋，也没有认识的人，企业mentor交流的也不多，呆了一段时间感觉声带都快退化了。。。二环也不适合生活，可怜的北漂~

时间：14:00-16:00科目：职业能力（行测）、英语、信科知识每个科目按顺序单独计时1.职业能力【60min】☆☆☆☆分六个模块，共70道题，难点在题量大，根本做不完QAQ。题型就是行测的题型，有一个版块专考时政和银行特色知识。2.英语【20min】☆☆☆选词填空*10：（三类题中博主觉得最难的）主要考察对单词和短语的积累，还有虚拟语气、时态等语法题完形填空*10（12选10）挺简单的，考了一个关于planting的文章，词都比较简单：suitable，aggressively，fertile，removed，receive，distribute，阅读理解*5（文章关于2024zg黄金市场...

下午 4 点左右面完一面只有立马电话约二面，问我今天合不合适二面，我说行，于是二面就定在了晚上八点。二面整体上还是挺轻松的，几乎没有什么八股。上来先来个自我介绍，然后面试官问我平时使用 AI 做什么，我说编程和写注释。接着还问了学校对使用 AI 是什么态度。之后跟面试官说最近在学习 python，学习计划是一天一个脚本，然后面试官就对此很感兴趣，追问了我很多问题：比如这个学习计划是怎样制定出来的？能不能让我看一下学习计划？还给面试官看了看我编写的脚本（将jpg、jpeg图像转成ASCII码艺术图）？这个脚本还有什么可以优化的地方？（我说每一行可以加更多的字符让ASCII码艺术图变得更加还原，面试官补充说可以扩大我的字符集，从原先的10个字符的字符集扩大为50个，这样图片会表示的更清晰）。。。面试过程中还问了很多 AI 相关的问题，我答的还挺好的。面试官对我如何使用 AI 好像很感兴趣的，最后说笔试题也不写了，他向看看我是如何使用 AI 以及其他工具完成每天一个的 python 脚本的。最后也是网上搜索搜索、使用 AI 倒腾倒腾写出来了（是写一个即时的计时器）之后立马微信约 HR 面，约了明天明天。加油，奥力给！！！冲

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#