本人一直追求WLB，对大小周深恶痛疾，刷到小红书说取消大小周大喜，看来跳槽的选择又多一个了

小厂面经，也是我的处女面（30min）1.自我介绍2.spring boot的自动装配原理（好多类和接口的单词都忘了全称是啥了，就说了记得的单词，流程应该说对了吧）3.有用过redis吗？主要是用在实现什么功能（说了技术派用redis的zset来实现排行榜）5.有了解过Redisson吗？讲一下对于分布式锁的了解以及在什么场景下应用（说了秒杀场景）6.对mysql有了解吗？包括它的索引优化和创建（把想起来的全说了）7.了解设计模式吗？比如单例模式，为什么要使用单例模式，它的优点是什么（昨天刚看的设计模式）8.工厂模式有了解吗？主要的使用场景是？（也是昨天刚看的）9.场景题：有7个服务器，需要在早上十点定时的向数据库中的用户表中的用户发短信，如果做到发送的消息不重复，且如果发送失败了需要知道是到哪个用户失败了，这样下次就直接从这个用户开始（我答了用spring task来实现定时，用分布式锁来保证只有一份服务器可以发送消息，用消息队列来存储消息，然后用消息确认机制来保证错误信息的记录，以及在数据库或者业务层面完成消息消费的幂等性）10.场景题：如果在系统启动的时间就将数据库的所有用户相关的信息都读到一个hashmap中（这个没啥思路，没答好）27届的投了一个星期终于有一个面试了，大部分公司都只招26的

牛客最出名的公司给我打招呼啦

蔚来汽车AS一面面经7/5面试普通二本，老师推荐给的机会给蔚来投的简历，因此直接进入面试流程帖主有2个基本项目:1.selenium爬虫做招聘词条分析的简单项目2.美赛F奖的一个传统算法与机器学习相结合的音乐流派分析项目。1面:1.常规自我介绍2.介绍一下自己的第2个项目，然后我给面试官讲了为什么构建人际网络我不选择机器学习而是并查集，以及相似度类比用到的余弦相似度与k-means聚类，然后面试官问了一下k-means的原理与底层实现注意的细节，k-means的k值你是怎么定的呢？调参效果如何？余弦相似度介绍下为什么选择，他有什么优势吗？3.看了一下ACM经历，介绍下自己竞赛经历给你带来了什么...