腾讯音乐 测开 一面4.16

#腾讯音乐26届实习# 流程：3-31 投递    4-10 一面一面面经1.自我介绍2.介绍我的项目3.让我对着简历上面写的难点一条一条讲4.为什么做这个项目5.热点数据缓存，热门数据怎么判断的6.getUserInfo缓存没有命中要查库吗（这是前面讲项目的时候讲到的）7.冗余字段的一致性考量（cap和base）8.哪里用的es，es有做调优吗？9.es数据和MySQL数据的一致性，如果在写es的时候失败，只写了MySQL怎么办？10.TCP和UDP有什么区别11.HTPP和HTTP1.0的区别12.熔断是怎么做13.高可用除了服务熔断还有什么处理14.服务降级怎么处理15.面试官跟我说提示你一个多点部署+负载均衡，你想想还有没有别的16.高并发的调优的实际例子，怎么发现问题，怎么定位，怎么优化17.问我具体怎么定位出来的？18.有没有通过工具排查的经验19.问我的实验室项目

Base：深圳前海腾讯数码大厦北塔 入职landing指南： mentor会让你选电脑（mac是笔记本，win是台式）->报道前认真阅读邮件，会有一些协议以及阳光守则考试等需要即使完成->前往邮件前往指定报道地点，我是腾讯数码大厦->根据报道前一天/当天早上的入职短信，用里面的验证码去前台大厅的机子取一次性通行凭证->刷凭证后通过低层电梯前往8楼T站->携带身份证办理入职领取卡和入职大礼包（电脑直接在工位上）->和mentor联系找地方汇合前往工位->组装电脑安装软件->看mac os标准化联网指引配置内网->开始耕地 作息 我是早10...

#腾讯音乐26届实习# 一面4月2日70min1. 自我介绍2. kafka主要用来解决什么问题？如何进行容灾？保证数据成功投递？如何解决消息拥塞问题?各式各样的消息队列都用过哪些3. 实习拷打，包括阐述平台架构、工作流程、分布式锁应用、容器构建与运行方式，以及如何解决脚本版本问题等。分布式训练容器之间如何进行通信4. 对于大模型和Agent的理解、MCP了解吗5. 大模型训练和推理的过程了解吗6. IOC和AOP7. JVM内存模型、调优有哪些参数8. DNS解析的流程，从输入ＵＲＬ到显示的过程9. 数据库，索引覆盖、索引下推。Redis持久化，RDB、AOF和重写机制10. 手撕：LC1143最长公共子序列（优化空间复杂度）、LC146 LRU缓存11. 反问：团队业务、团队规模、团队规划、职业发展建议明显感觉到面试官的技术能力很强，对新技术有很深的了解，面试官建议程序员随着AI时代的发展，积极拥抱大模型，向着全栈去发展，AI+后端+前端#牛客AI配图神器#

腾讯 软件开发 面经9月06日  网申9月07日  测评9月13日  一面自我介绍项目介绍零拷贝DMA缓存分配回收策略分级缓存池 扩容机制 分级策略RBACJWT加密算法es 倒排索引实现一个分词器分词算法结果集排序规则怎么判断结果和用户的相关性怎么计算相关性 频率、密度、权重限流和熔断如何实现一个限流机制场景题 QQ音乐推荐策略怎么计算用户的音乐偏好怎么计算用户和音乐的匹配度怎么设计推荐算法怎么过滤掉用户已经听过/推荐过的音乐 怎么压缩听歌记录说一下布隆过滤器怎么解决哈希冲突k8snetstat、jstat命令Docker资源隔离原理HTTPS握手过程C++虚函数手撕（easy）反问全程70...