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按赛道技术岗以技术方向细分；非技术岗按「结构化 / 半结构化 / 无领导 / HR / 职能」细分

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困难AI算法
GEMM（矩阵乘法）优化
结论：GEMM优化核心在提升缓存命中与并行度，常用分块、向量化、多线程。核心要点：1)分块（tiling）将矩阵分小块适配L1/L2缓存，减少访存；2)循环重排与向量化（SIMD）利用CPU向量指令；3)多线程（Open…
🎤 百度
困难AI算法
GPU算子优化方法
结论：GPU算子优化核心在于隐藏延迟、提高并行度和带宽利用率。关键方法：1. 内存优化：用共享内存缓存频繁数据，合并全局内存访问（连续线程访问连续地址）减少事务；2. 计算优化：循环展开、向量化指令或Tensor Cor…
🎤 百度
困难AI算法
DPO 和 PPO 的原理与异同？
结论：PPO是基于强化学习的策略优化算法，需奖励模型；DPO是直接偏好优化，绕过奖励模型直接用偏好数据训练。原理与异同：1.PPO：在RLHF中，训练奖励模型拟合人类偏好，Actor生成回答，Critic评估，用clip…
🎤 京东
困难C++
菱形继承的内存模型，虚拟继承后会怎么样
结论：菱形继承（如B、C继承A，D继承B和C）导致A子对象在D中有两份，引发二义性和空间浪费；虚拟继承使A成为虚基类，D中仅一份A实例。要点：1）非虚拟内存：D对象含B子对象（含A）和C子对象（含A），A成员重复；2）虚…
🎤 网易
困难C++
内存对齐相关面试题，DPDK无锁队列为例阐述，内存对齐的作用？
结论：内存对齐指变量地址按其对齐系数（如4/8/64字节）存放；DPDK无锁队列中通过对齐缓存行消除伪共享，提升多核性能。作用：1. 硬件约束：部分架构访问未对齐地址触发异常；2. 性能：对齐后单次总线读取，避免拆分成两…
🎤 美团
困难C++
手撕shared_ptr
结论：shared_ptr通过引用计数实现共享所有权智能指针。核心要点：1)类内含T* ptr和int* cnt（或atomic<int>*）；2)构造时cnt=new int(1)；3)拷贝构造复制ptr和cnt并(*…
🎤 字节跳动
困难C++
STL 空间配置器实现原理，malloc中维护了一个内存池，为什么需要基于内存池的空间配置器？
结论：STL空间配置器分两级，一级直接malloc，二级对<128B小块用内存池+自由链表。原理：malloc虽内部有池，但通用分配带元数据开销（如size头、对齐碎片），频繁小分配易碎且慢；二级配置器将小块按8倍数划1…
🎤 拼多多
困难Go
golang gc 三色标记法
结论：三色标记法是Go并发GC的核心，用黑灰白三色追踪对象可达性。核心要点：1.初始对象全白，根对象（栈、全局）置灰；2.标记过程：取灰对象，其引用子对象变灰，自身变黑，直至无灰；剩余白对象不可达被回收；3.并发标记需写…
🎤 百度
困难Java
ConcurrentHashMap 源码分析
结论：JDK1.8 ConcurrentHashMap采用数组+链表+红黑树，以CAS+synchronized实现线程安全，取代1.7分段锁。要点：1.结构：table数组，冲突链表转红黑树（阈值8/64）。2.put…
🎤 阿里巴巴
困难Java
JNI 效率优化怎么做？
结论：JNI效率优化核心在于减少跨语言调用开销、降低数据拷贝、缓存元数据。要点：1) 批量传递数据，合并多次小调用为数组/结构体单次调用；2) 缓存jclass、jfieldID、jmethodID，避免每次JNI调用查…
🎤 阿里巴巴
困难其他
Bank Conflict优化
结论：Bank Conflict指GPU共享内存多个线程同时访问同一bank导致串行化，降低带宽。优化：1.调整数据布局，如结构体数组转数组结构体；2.添加Padding：在数组行间插无用元素使相邻线程访问不同bank；…
🎤 百度
困难后端
抖音消息推送架构设计讨论
结论：消息推送架构需支持海量用户实时分发，核心为长连接网关+消息队列解耦。设计要点：1.客户端与接入层维持TCP/WebSocket长连接，心跳保活；2.业务侧产生消息写入Kafka，按用户ID哈希分片；3.推送服务消费…
🎤 百度
困难后端
介绍一下raft协议
结论：Raft是分布式共识算法，用于多节点间复制日志并保持一致，角色分Leader、Follower、Candidate。原理：1)选举：节点随机超时变为候选者，获多数票成Leader，任期term递增；2)日志复制：L…
🎤 百度
困难后端
开放性问题，设计微信的海量数据存储系统
结论：微信海量数据存储需分层设计，核心包括消息、关系链、朋友圈、用户资料等，采用分布式存储与缓存结合。 要点： - 消息存储：按用户ID哈希分库分表，采用KV存储（如HBase）或自研，冷热分离； - 关系链：图数据库或…
🎤 腾讯
困难后端
手撕多线程 Reactor
结论：Reactor模式采用事件驱动，主线程监听新连接并分发给多线程工作池；核心包括EventLoop、Channel、Poller(如epoll)。原理：基于I/O多路复用，主Reactor用epoll_wait获取连…
🎤 腾讯
困难大数据
4 亿行数据怎么去重？
结论：分治+排序/哈希，或借助分布式框架。核心要点：若内存小，按去重键哈希分片到多个文件，每文件加载进内存用Set去重；或外部排序（多路归并）使相同键相邻后去重；分布式用Spark SQL SELECT DISTINCT…
🎤 阿里巴巴
困难大数据
如果让你从0到1设计一个数仓全栈，你会怎么设计？
结论：数仓全栈需分层建模、离实时一体与数据治理。思路：1.数据源：业务库Binlog、前端埋点；2.采集：DataX/Sqoop离线，Flink CDC实时；3.存储：HDFS+Hive数仓，Kafka缓冲流；4.计算：…
🎤 阿里巴巴
困难数据库
跳表怎么做并发的？以RocksDB为例阐述
结论：跳表并发多采用无锁或细粒度锁，RocksDB跳表读无锁、写用原子操作+内存屏障，允许并发读和单写或有限并发写。原理：RocksDB MemTable跳表实现中，查询完全无锁遍历；插入时，从底向上插入，使用std::…
🎤 腾讯
困难数据库
Redis 和 MySQL 如何保证一致性？
常用Cache Aside Pattern（旁路缓存）保证最终一致：读先缓存未命中读库回写；写先更新MySQL再删Redis缓存（而非更新缓存，避免脏数据）。问题：删缓存失败或并发读写不一致。解决：1.延迟双删（更新库-…
🎤 腾讯
题目整理自公开面经，答案由校招宝自研生成，仅供参考