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厦门大学
2026
Java
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昨天发了一下美团和腾讯的面经,想着来都来了,要不就再整理一波暑假实习总结吧!下面是个人的经历:一、迷茫我的大一、大二过得比较颓废,当意识到保研无望时,就想着"要不考研吧"。但所谓的考研计划,其实只是为自己继续摆烂找的借口,等到最后关头才匆忙准备。我根本不清楚读研的意义,也不确定自己能否考上。那段时间持续陷入迷茫和焦虑的漩涡,却又固守舒适圈不愿改变,没有目标,终日浑浑噩噩、虚度光阴。二、慢慢看清方向在经历了一段迷茫期后,我渐渐意识到必须做出改变了——无论是就业还是考研,都需要提前规划准备。经过考虑之后,我最终决定all in 就业了。于是那个寒假,我选择多留在学校一两周,开始系统地学习就业所需的技能。命运的转折点出现在大二寒假的一次老乡聚会上。我遇到了一位同专业的学长,他刚刚斩获字节跳动的SP offer。那一刻,我内心充满羡慕与向往,立即主动与他交换了联系方式。从就业前景到具体准备,我迫不及待地向他请教各种问题。至今仍清晰记得,当晚回到宿舍后,我又详细询问了学习路线、推荐网站等实用资源。学长非常热情,为我推荐了许多优质的学习资料和平台。我也就着学习资源慢慢开始学起来了。三、努力学习每个人都是自己的第一责任人,我选择把我的命运紧握在我自己的手中!学习的过程中我逐渐发现,时间紧迫,很多课程太耽误学习就业内容了。我的解决方案是如果我发现某些人教书是混日子的,那我自己找效率更高的办法(嘿嘿,懂的都懂)。这可能是对教育制度的不敬,但却是对职业发展最高效的负责。现在回想起来,我的评价是这是一种极端但是高效的做法吧。学着学着,慢慢地就到了投递暑假实习的日子……四、奋战暑假实习我是从二月份开始投递的,处女面是腾讯的S3线的后端开发,上来先写两道题,没有自我介绍,没有问项目,全程八股盛宴,下午面的,晚上就挂了,严重怀疑是kpi面,连自我介绍都没可还行。。。下面是我的暑假实习面试情况统计:- 腾讯    - 一面挂    - 一面挂    - offer- 字节    - 二面挂    - 一面挂- 京东一面挂- 蚂蚁一面挂- 阿里控股一面挂- 百度三面挂- 美团offer面试的话,从一开始的一面挂,到二面挂,到三面挂,到之后拿下了腾讯和美团的offer,整个过程的话,我发现我真的逐渐变强了,变得不紧张了,不会大脑一片空白想不出解决方案了。这种感觉真的是很有成就感的,会越面越有自信。最后是拒了腾讯的offer,去美团了,面经和timeline可以看我其他动态。五、总结一下上面都是属于个人的流水账,随便记记的,下面来点有意义的总结1. 写在简历上的东西一定要很熟悉。这方面包括技术栈知识点和项目简介吧。知识点的话主要是靠背,靠对比记忆。我这里说一下项目,在面试之前我觉得大家可以针对于项目的每个点进行一些思考,可以用上AI给出一些思考方向,我以我简历上的一点为例,简单说说面试会被问到的问题。    简历描述:    "在高并发购票场景,引入本地缓存 Caffeine 缓解 Redis 压力,并在节目详情页面度,结合 Lua+Redis 实现余票数量的原子更新,有效提高系统可用性和吞吐量。"    可能会被问到的问题:    1. 本地缓存相关:为什么用Caffeine呢,它有什么特性让你选择它?对比其他本地缓存,它有什么优势?涉及到本地缓存,那缓存一致性你是怎么保障的?本地缓存的命中率多少呢?有测过本地缓存占用多少内存吗?    2. 缓存预热:缓存预热是预热了什么东西?都预热吗,还是有进行判断呢?预热会不会占用太多内存呢?    3. 分片策略具体是什么样的?能不能再进一步细分?    4. 为什么要用Lua+Redis,为什么不直接用分布式锁?脚本执行失败了怎么办,会有兜底吗?    5. 优化之后QPS提高了多少呢?有什么进一步的优化策略?        综合上述问题,其实面试官是大概能够考察出一个候选人的思考深度和技术选型细节相关方面的掌握程度的,所以大家务必要认真思考,然后基于面试及时复盘总结。2. 把面试当作是一场推销。面试的目标就是在短时间内能够让面试官明白你的方案,并认可你思考设计的合理性。因此核心问题就是你要想明白你的业务为什么要这么设计,怎么去优化接口响应速度和用户体验的呢。然后要怎么表述给面试官听,使得他能快速理解你的方案呢,如果他不满意,你要怎么去改进呢。3. 面试看实力,也看运气。运气真的也很重要,有时候聊的快红温了,却还是过了。反倒自己觉得一点问题没有的还挂了。运气成分也是面试的一部分吧。但是我们都不知道幸运之神什么时候会眷顾我们,所以能努力的只有多面试,多碰碰运气,如果运气好+内容不错的话,会拿到offer的!4. 算法一定要熟练。其实面试考的大部分算法都不太难,除非是强组。建议是把hot100和codetop好好过一下,codetop得看一下评论,注意一下变式。算法算是基本要求了,要是算法没a的话,会有点悬的。5. 相信自己,会赢的!每个熬夜刷题的夜晚,每个反复调试的case,都在为最终的offer铺路。面试不仅考验技术,更是心态的较量。相信自己的付出,保持稳定的发挥,属于你的机会终会到来。记住,成功往往就在再坚持一下之后!----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------“我们这一辈子的终极目标,活着是为了什么?”“为了待会儿去码头整点薯条”#实习##腾讯##美团#
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一面(1h):一面忘记录了,随便记了一点。感觉沟通不畅,不过还是过了。早上面试,晚上通知二面1. 自我介绍2. 项目的应用场景介绍3. Spring Boot 和 Spring Cloud用在哪些地方4. 为什么要用 Lua + Redis 判断是否需要图形验证码5. 对哪些库表进行分库分表6. 为什么要用基因法改造7. 为什么要用Es8. 分片策略是什么9. Redisson封装多种分布式锁,怎么做的,用在哪里    1. 我这边创建了ServiceLocker的接口,然后用具体的实现类去实现这个接口。然后把对应的key和锁类型放到map的结构里,通过ManageLocker提供对外的服务,然后具体的锁里面是有redisson客户端的,通过这个客户端对传入的key进行获取。10. 分布锁用在哪里    1. 可重入锁:在防止缓存穿透的时候会用到,使用了双重检测的方式防止请求达到数据库。    2. 读锁:对应票档的数据、座位数据存在redis如果不加锁,又有其他线程进行写入会有脏读。11. 限流算法有哪些12. 为什么要用令牌桶13. 说说JUC14. 说说JVM15. 算法:翻转链表16. 算法:股票(最基础的那题)17. 反问:美团直播18. base:北京,上海二面:我的评价就是神,这leader我简直爱死,很真诚地在和我聊业务、技术栈的选择,还有以后的职业规划。1. 算法:二叉树的最大路径和2. 进程、线程、协程3. 总结一下并发相关的和锁4. B+树和跳表5. SpringBoot和SpringCloud作用6. IOC和AOP7. SpringAOP和传统AOP有什么区别8. 开始安利美团,聊人生9. 反问业务二面是晚上面的,第二天下午oc。然后下周一腾讯发offer了,周二我让leader帮我跟进一下,半小时后offer,太爱了!
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近期我看到很多同学私信我要TEG面经,一个个发比较麻烦,我比较懒,就统一发出来吧,哈哈。问的很多问题是和我简历上写的东西,所以具体问的内容还是得看简历,每个人可能都不太一样,简历上的东西大家一定要过熟。一面(1h):1. 自我介绍2. ThreadLocal底层原理3. ThreadLocal什么时候会发生内存泄漏4. ThreadLocal怎么清理5. 用过ThreadLocal吗,什么场景6. 上下文可以传递的ThreadLocal怎么设计的7. 设计有参考一些类似的开源的框架吗8. Java内存泄漏怎么排查9. 看到了数据区大小之后进一步要怎么做10. 哪些情况容易造成内存泄漏11. 缓存没有及时的清理,比如使用一个Map进行本地缓存,然后对于过期对象没有及时清理,我在项目中使用的Caffeine其中一个主要目的就是它能够自动清理过期的数据12. 资源或者连接没有及时关闭13. 使用集合装对象的时候,对象没有重写hashCode和equals导致无法移除对象14. 数据库事务隔离级别15. 各种隔离级别的特点16. MySQL如何进行数据同步17. binlog存了什么东西18. JVM判断对象是垃圾的方法19. JVM内存模型20. 为什么要用Dubbo21. Dubbo和Http的调用底层区别    1. Dubbo支持长连接复用    2. Dubbo的数据格式更加紧凑    3. Dubbo的数据序列化方式更加高效22. Dubbo怎么基于Netty实现同步和异步连接的转化?    1. 把Netty的NIO事件驱动模型和业务线程池解耦    2. 通过CompleteableFuture进行接口回调管理异步结果23. 有没有测试Dubbo和Feign进行性能测试    1. 本地测试差了大概十倍24. 分库分表怎么做的25. 分表数量和原因26. 怎么用用户id查订单不发生全路由27. 如果想通过商品查订单要怎么查28. 多表情况怎么保证一致性29. Redis的持久化机制30. 预热缓存是什么31. 余票信息是保存在哪里的32. 如何保证票不超卖33. 限流是用的什么方案34. 能实习什么时候到35. 算法:LRU36. 反问业务37. 反问实习生品质二面(两个面试官,混合双打1h):1. 自我介绍2. 基因法是做什么的3. 如何根据时间去查询订单4. 布隆过滤器相关    - 与位图的区别    - 长度和hash函数的设置方法5. Elasticsearch相关    - 存储的信息内容    - 深分页问题    - 延时可能的原因6. 缓存使用    - 缓存使用方式    - 本地缓存和Redis的一致性    - 误判如何处理    - 本地缓存内存占用值7. Redisson相关    - 选择原因    - 看门狗自动续期失败情况    - 看门狗时间设置不合理的影响8. 消息队列    - 异步生成订单的使用    - 消息消费失败的解决方案9. 限流实现    - 限流算法实现方式    - 区分正常请求和恶意请求10. 并发问题验证情况11. 大模型相关    - 了解大模型的影响    - 大模型的技术12. 学生会经历    - 参加收获    - 分工不明确的处理方式13. 代码评审14. 后端其他框架了解15. 对大模型发展的看法和焦虑16. 场景题:设计微博信息流三面(30min,又问微博,不知道是巧合还是故意的):1. 自我介绍2. 负载均衡的策略3. 哈希路由(优化)4. 一致性协议5. 文件拷贝技术6. 项目中的技术难点7. TCP和UDP的区别8. 应用层要怎么对UDP进行优化9. 场景题:基于UDP的语音通话,丢包怎么兜底10. 场景题:设计微博Feed流11. RPC框架的高性能实现12. 最近比较感兴趣的点是什么13. 写代码的时候少出bug或者是性能保证14. 学习新技术的方式HR面(20min):1. 升学规划2. 介绍有比较挑战性的任务3. 自己给项目打分4. 还有值得哪些改进的地方5. 你对于本部门要做的东西了解吗6. 过往的项目对于实习有什么帮助7. 过往有没有挑战性的目标8. 介绍:围绕code进行开发、八月底/九月初进行答辩9. 其他公司的面试情况10. 反问:技术栈c++、java
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