腾讯云智后台开发实习面试全纪录(已offer)

本文记录了作者温文艾尔在腾讯云智的Java开发面试经历,包括一面、二面和三面的详细问题及解答,涉及项目难点、权限控制、Redis数据一致性、流量控制算法、负载均衡、HashMap等技术点,以及面试后的反思和业务讨论。面试深入探讨了并发、JVM、操作系统、MySQL、Linux等多个领域,展现了全面的技术功底。

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  • 🍅文章发布日期:2022.05.025
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腾讯云智面试全纪录

一面5.13(35min)

腾讯云智Java开发一面(腾讯会议部门)

1.项目(让项目和竞赛里面选一个,我选的是项目,讲项目的难点)

2.提问项目权限控制问题

3.提问项目遭遇攻击的解决办法

4.redis的数据一致性问题(说了很长时间先删除后更新和先更新后删除)

5.知道哪些流量控制算法

6.负载均衡算法

7.hashmap的hash冲突问题怎么解决

8.hashmap红黑树性质

9.hashmap为什么要用红黑树(我从泊松分布方面开始讲的)

10.jdk1.8里面interface增加了static和default方法,为什么要这么做,有什么意义

其他的问题有几个忘记了

反问:

  • 您觉得本次面试我存在的问题是什么(问题回答的还行,项目有问题没回答好,可能是因为目前项目处于初级阶段,可以继续改进)
  • 面试时间(3个工作日之内回应)

业务(开发腾讯会议相关组件,目前腾讯会议有新的技术方向(没听懂))

二面5.18(52min)

腾讯云智后台开发二面(腾讯会议部门 base武汉)

1.项目(深挖,基本上是面试官提出场景,然后让我解决,问题很犀利也很有价值)30min+

2.高并发环境下如何保证程序数据保存到Redis的线程安全问题

3.讲一下sychronized(从jvm指令层面开始讲,然后又讲了hotspot团队在jdk中对sychronized的优化,继续讲了偏向锁,轻量级锁,重量级锁以及偏向锁升级到轻量级锁,从轻量级锁升级到重量级锁的详细过程,后续讲了自旋锁,自适应自旋锁和锁粗化,锁消除)

4.sychornized为什么是重量级锁,从操作系统层面讲

5.从轻量级锁到重量级锁中,底层是如何判断抢夺锁的线程变多的

6.sychronized的作用,然后在聊天框出了七八道场景题(幸亏很简单)

7.volatile关键字

8.手撕设计模式(是简单地单例模式,双重检验锁模式,面试官没有难为人)

9.这个单例模式会有什么问题(答:会被序列化和反射破坏)

10.反射如何破坏,如何防止

11.volatile在单例模式的作用以及作用在哪里

12.对象是如何生成的(5个步骤,期间讲了分配内存的指针碰撞和空闲列表)

13.对象的内存布局

14.volatile具体影响的是对象生成的过程中的哪个步骤,防止指令重排序对单例模式的影响,哪个步骤

…其他的记不太清了,想起来再说吧

反问:

  • 具体业务(腾讯会议,也有可能是新做的腾讯日历)
  • 技术面有几面(总监有时间的话会有三面,抽不出时间就二面)

(面试官说看过我的博客
所以问的问题很多都和博客相关
比如手撕那个和sychronized)

三面5.20(1h30min)

提问了

1.jvm

2.计算机网络(https)

3.操作系统

4.mysql

5.linux(top指令中字段的含义,里面的iowait过高是什么原因?怎么处理?给我整蒙了)

6.分布式(没写也提问了)

7.十几道题目(3道逻辑题,剩下的都是程序运行题,多线程题,基础知识题)

8.手撕(旋转数组)

9.什么时候来实习,实习多长时间

里面很多题目时间太久了,记不太清了,总体感觉问的非常细,简历上的所有问题都问到了,而且问的很底层

无反问

hr面5.30(30min)

1.介绍部门

2.对前几面面试官有什么感受

3.在大学做过的最有成就感的事情

4.在学习生活中遇到的最大的挫折

5.自己学习的方式

6.自己的职业规划

7.父母信息

8.出生地

9.投递的公司很多,都投递了哪些公司

10.手里面还有没有其他offer

11.什么时候来,实习多长时间

12.介绍薪资待遇

hr面完30分钟offer过来了,效率很高

### 关于西安腾讯云智运维开发职位 #### 职位描述 该职位主要涉及腾讯云平台上的智能化运维系统的研发与维护工作。具体职责包括但不限于设计并实现高效的监控系统、自动化的故障处理机制以及优化现有运维流程,提高整体服务稳定性与效率。此外,还将参与构建和完善面向未来的智能运维体系结构,探索AIOPS领域的新技术和新方法。 #### 任职要求 1. 计算机相关专业本科及以上学历; 2. 掌握至少一种编程语言如Python/Go/C++等,并具备良好的算法基础和数据结构理解力; 3. 对分布式计算环境有一定认识,熟悉Linux操作系统命令行操作; 4. 精通网络协议栈原理及其实际应用场景分析; 5. 拥有较强的逻辑思维能力和解决问题的能力,在面对复杂问题时能够快速定位原因并给出解决方案; 对于拥有特定技能或者经验者会优先考虑: - 曾经从事过大型网站后台支持工作的候选人将被特别关注。 - 如果申请人在机器学习方面有所涉猎,则更有利于其适应未来可能涉及到的人工智能辅助决策场景下的工作任务[^1]。 #### 相关项目 1. **智能告警压缩**:通过引入自然语言处理技术来减少重复性的报警信息干扰,帮助运维人员更加专注于真正重要的事件上。 ```python def compress_alerts(alert_list): compressed = [] seen_patterns = set() for alert in alert_list: pattern = extract_pattern_from_message(alert['message']) if pattern not in seen_patterns: compressed.append(alert) seen_patterns.add(pattern) return compressed ``` 2. **预测性维护模型训练**:利用历史日志数据分析设备健康状态变化规律,提前预警潜在风险点,从而降低意外停机概率。 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier data = pd.read_csv('historical_logs.csv') X, y = data.drop(columns=['failure']), data[['failure']] train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X, y, random_state=42) model = RandomForestClassifier().fit(train_X, train_y.values.ravel()) ```
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