国内各个工厂的面试官。我是21届的渣渣，面试过中国大部分的互联网。我答应群友发采访。非互联网和小厂不会发帖。一些采访会发在博客上，我再详细说一下，有些采访可能有遗漏没有记录下来，请大家酌情参考。后面会把答案和经验整理成文档给大家看，但是不建议大家直接看。大家可以先看看之前的真题，自己在脑子里做一下，看看自己能达到什么水平！完整版面试题+心得+视频都整理给大家了，有需要的朋友关注公众号：好好照顾自己，未来可期！腾讯（后端）端（30分钟）TCP三次握手四次握手及状态转换过程Http和Https的区别S算法的主要过程题目：求最大素数redis数据结构及具体实现方法i++语句系统实现过程ACID和隔离级别算法题：链表判断环和环的位置二面（40分钟）说说项目redis分布式实现原理三种分布式和sentinel模式一致性hash分布式锁实现redisziplist条件c语言相关（好像是字符串复制函数（忘记了））数据量大内存小求中位数算法题：手写快速排序百度（资料研发）方（50分钟）聊天项目spark常用算子介绍sparkshuffle过程数据倾斜及解决方案程序图加入广播变量谜题：3人3顶帽子红蓝红红红蓝红大家第一次不知道，但是有人知道一定第二次分布情况。算法题：有序矩阵求目标值（leetcode240题）XGB和GDBT有什么区别？List10)Http和Https的区别Spark和Hadoop的区别说说各语言的循环控制语句(cgopythonjava)存储介质从慢到快问第二面（50分钟）为什么没有实践，数据开发观点为什么没有offer引入hashmap，为什么数组加链表，为什么转红黑树，为什么2的n次方还是hashmap，为什么不能先直接等于hashcode，为什么要重写equalb+树和b树区分ACIDMysql如何实现可重复读聚集索引和非聚集索引的缩影什么语句可以使用索引，如何优化索引请教项目，为什么Sparkshuffle过程是这样构造的问题：cross重构有序链表，常量空间。逆向问字节（大数据）端（50分钟）做题：找数组的峰值，做二分查找优化做题：做二分加法做优化（然后没想到，它应该是XOR和AND的运算，有链接。原题）说说项目2难点SQL（没发）XGB原理Kmeans原理Kmeans和KNN区别无监督学习和有监督学习优缺点问滴滴（大数据）一side（50分钟）聊天项目TCP与UDP的三次握手，TCP状态传递，HTTP和HTTPS的区别和S-many进程，Tcp和http的关系，Kafka和RocketMQ的区别，Sparkrdd介绍，介绍shuffle过程，rdd和dataset的亲属依赖区别，redis的各种数据结构和实现方法Redis分布式实现方法做题：忘了，应该是中题逆向题（60分钟）讲项目数据量大（有重复），内存小，统计重复次数，说说思路，然后在面试官的提示下优化聊天kafka分配原理分区存储和断链相关的分布式相关键的哈希原理，一致性哈希等.（有些忘了）做题：大数加法场景题：如何使用DBSACN确定司机的划分区域滴滴业务介绍。三面逆向题（35分钟）对数据开发的看法如何为每个排序算法程序http和https分配内存空间场景题：合并单数并使用算法实现再优化四面（加40分钟）说说项目，详细问每项技术的使用情况，为什么使用问抗压能力，和小米聊天（算法平台）一侧（15分钟）做题：二叉树的左视图，然后请问如何优化写的算法。聊聊项目中常用的算法有哪些（然后直接结束）双面（40分钟）聊聊项目做题：反向链表XGB和GDBT区别ROC、AUC、准确率、召回率rate计算公式树模型调优方法好未来（大数据）一侧（50分钟）聊项目hive：内表、外表、数据倾斜及解决方案、锁表spark：reducebykey和groupbykey的区别flink：如何保证一致性，说说check和barriersql聚合和非聚合的索引和区别innodb和myism简单说说问题：从左上到右下的最小消耗sql：问连续登录7天的人问：业务内容及评价双面操作系统如何工作（迷惑）然后问如何进行内存管理，文件管理，进程管理。说说Hadoop的分布式是如何实现的。说说主从复制和选举（谷歌三大论文中的一些知识）。说说RDD是如何实现分布式的。问题：第二大数组我讲了Kafka是怎么分布的，讲了broken和partiton。感觉面试官对手写网络编程实现服务不太满意。调度redis的各种数据结构，问需要改进的方向。携程（数据开发）方（30分钟）聊天项目算法、逻辑回归、svm计算过程xgb特征重要性计算原理项目其他算法题数据库索引：聚簇索引和非聚簇索引做题：两个数组求SF（大数据）侧交集（40分钟）java多态概念、抽象接口和抽象类javahashmap及底层原理javasleepandwait会释放资源做题：二叉树左视图是一个无序堆，这就成为大根堆时间复杂度SparkRDD和dataframe，dataskew的解决方案。Spark内存模型能否通过减少并行任务数来降低内存压力我的面试经验分享（超级详细）首先，基础一定不能落下。所谓高楼林立就是这个道理，包括mybatis，springboot，springmvc，甚至springcloud这些都是基本需要掌握的东西。就我而言，我选择通过视频来学习和复习。如果你也有这个需求，我也可以把视频分享给你！数据结构和算法后面是算法题。我觉得算法题还是占据了很大一部分面试比例。我刷算法一般都是先看视频，看完再自己动手。这样可以提高印象和理解效果更好！我不需要告诉你写千篇一律的文章。大家都知道他占面试的比重。几乎不管去哪家公司面试，都会被问到。你如何积累经验？我的答案是刷题，自己动手+看视频讲解，坚持几个月，相信你的变化会让你惊喜！我一般会选择在面试前几天看牛客上的面试题。还是有很多大佬总结的很透彻。当然，如果你偷懒的话，我这里整理了一套2021的头像。一些互联网公司的面试题都是用视频的形式讲解的，比较通俗易懂！阅读是最原始、也是相对高效的学习方式。看什么书，这个要根据自己的情况，需要补充什么，相信你比我清楚！当然，如上所说，如果你想偷懒，我还有一套最新版的阿里巴巴开发手册（嵩山版）150集，有详细的视频讲解。无论你是新人还是大佬，都可以选择观看，需要的可以收藏。！我总结的面试题这么多年面试了那么多公司，平时喜欢记笔记写博客。一线大厂的面试题我积累了大量，写下来标记自己的理解。并回答，我已经把完整版整理成PDF文件了，有需要的朋友注意公众号：前途光明，自己拿！，包括以上所有视频资料，请自行收藏！最后，分享一点经验。无论你是换工作、找工作还是实习，你都可以把这次面试当作最后一次面试。不要以为你还有退路，在那里还能重逢。这只会影响你的表现。认真对待每一次面试，对自己负责，对面试的公司负责。最后，祝求职的你面试成功，拿到满意的offer，不需要找工作的，祝你工作顺利，事业成功！！！如果您觉得文章对您有帮助，记得点个赞哦！
