#实习内推##春招##内推##腾讯内推码##腾讯内推##后台开发##面经#基本情况投递岗位:后台开发投递部门:腾讯qq招聘类型:暑期实习Base地点:深圳时间:2.23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。19. 反问部门业务面试表现内推链接:https://join.qq.com/resume.html?k=ANQI6RfQ3rhPS2dpyIkeSw