本人21届渣硕，也算国互联网大部分都面过了，答应群友发一下面经，非互联网和小厂就不发了，有些面完就发到博客了所以会详细一点，有些面完没记录可能存在遗漏，大家酌情参考。

答案和经验后面都为大家整理成文档，但我不建议大家直接去看，大家可以先看前面的真题，自己看完在脑海里做一做看自己能达到一个什么水平！完整版的面试题+经验+视频都为大家整理好的，有需要的朋友关注公众号：前程有光自取！

腾讯（后端）

一面（30分钟）

• TCP三次握手四次挥手 及状态转移过程

• Http和Https的区别 主要S的过程

• 算法题：求最大质因数

• redis的数据结构和具体实现方法

• i++语句 系统实现过程

• ACID和隔离级别

• 算法题：链表判断环及求环的位置

二面（40分钟）

• 聊项目

• redis分布式实现原理 三种分布式 以及哨兵模式 一致性hash

• 分布式锁的实现

• redis ziplist的条件

• c语言相关的（好像是字符串复制函数（忘了））

• 大量数据小内存求中位数

• 算法题：手写快排

百度（数据研发）

一面（50分钟）

• 聊项目

• spark 常用算子介绍

• spark shuffle流程

• 数据倾斜及解决方案

• map join

• 广播变量

• 智力题：3个人 3个帽子 红红蓝 红红红 蓝蓝红

• 第一次大家都不知道,第二次有个人知道了

• 必定的分配情况 红红蓝

• sql：求7日留存

• 算法题：有序矩阵求目标数值（leetcode 240题）

• XGB和GDBT区别

• XGB做了哪些改良

• XGB对缺失值的处理

美团（大数据）

一面（70分钟）

• 聊项目

• 各个排序算法和复杂度（让列出10个）

• Http和Https的区别

• Spark和Hadoop的区别

• 聊项目

• 每个语言（c go python java）的循环控制语句

• 存储介质由慢到快

• 反问

二面（50分钟）

• 为啥没有实习，对数据开发的看法

• 秋招为啥没有offer

• 介绍hashmap，为什么要数组加链表 为什么要转红黑树，为什么要是2的n次方

• 还是hashmap 为什么不能直接equal要先hashcode

• 为什么要重写equal

• b+树和b树的区别

• ACID

• Mysql如何实现可重复读

• 聚集索引和非聚集缩影

• 什么语句能用到索引，索引如何优化

• 问项目，为啥这么架构

• Spark shuffle流程

• 做题：有序链表交叉重构，常数空间。

• 反问

字节（大数据）

一面（50分钟）

• 做题：求数组波峰

• 优化为二分查找

• 做题：二进制相加

• 做出来让优化 （然后没想出来，应该是异或和与的操作，力扣有原题）

• 聊项目

• 2道困难SQL（没做出来）

• XGB的原理

• Kmeans的原理

• Kmeans和KNN的区别

• 无监督和有监督学习的各自优缺点

• 反问

滴滴（大数据）

一面（50分钟）

• 聊项目

• TCP和UDP 三次握手 TCP状态转移

• HTTP和HTTPS 区别和S多的流程

• Tcp和http的关联与不同

• Kafka 和 RocketMQ的区别

• Spark rdd介绍， shuffle 过程介绍，血缘依赖 rdd和dataset的区别

• redis的各个数据结构和实现方法

• redis分布式的实现方法

• 做题：忘了，应该是个中等题

• 反问

二面（60分钟）

• 聊项目

• 大量数据（存在重复），小内存，统计重复个数

• 说思路然后在面试官提示下优化

• 聊kafka 分配原理 分区存储和broke相关

• 聊分布式相关 key的hash原则，一致性hash等（有些忘了）

• 做题：大数相加

• 情景题：

• 如何用DBSACN确定司机的划分区域

• 滴滴业务介绍。

• 反问

三面（35分钟）

• 对数据开发的看法

• 各个排序算法

• 程序内存空间如何分配

• http和https

• 情景题：合并单号 并用算法实现 然后优化

• 反问

四面（加面40分钟）

• 聊项目 并详细问各个技术的使用情况和为什么使用

• 问抗压能力

• 闲聊

小米（算法平台）

一面（15分钟）

• 做题：二叉树的左视图

• 然后问如何优化写的算法。

• 聊项目

• 聊常用哪些算法（然后直接结束了）

二面（40分钟）

• 聊项目

• 做题：反转链表

• XGB和GDBT区别

• ROC，AUC，准确率，召回率计算公式

• 树模型调优方法

好未来（大数据）

一面（50分钟）

• 聊项目

• hive：内部表，外部表 ，数据倾斜及解决，锁表

• spark：reducebykey和groupbykey的区别

• flink：如何保证一致性

• 说了一下check和barrier

• sql的索引及区别

• 说了一下聚集和非聚集

• innodb和myism简单说了一下

• 做题：左上到右下的消耗最小

• sql：求七日连续登录的人

• 反问：业务内容和评价

二面

• 操作系统如何工作（懵比）

• 然后问如何进行内存管理和文件管理，进程管理

• 讲一下hadoop这些分布式如何实现

• 讲了一下主从复制和选举（谷歌三大论文里面的一些知识）

• 讲一下RDD如何实现分布式的

• 做题：数组的第二大数

• Kafka如何实现分布式

• 讲了一下broke和partiton 感觉面试官不太满意

• 让手写网络编程 实现服务 对redis的各种数据结构调度

• 反问哪些方向需要提高

携程（数据开发）

一面（30分钟）

• 聊项目

• 问算法，逻辑回归、和svm的计算流程

• xgb的特征重要性计算原理

• 项目其他的算法问题

• 数据库索引：聚集索引和非聚集索引

• 做题：两个数组求交集

顺丰（大数据）

一面（40分钟）

• java 多态概念，抽象接口和抽象类

• java hashmap及底层原理

• java sleep和wait 哪个会释放资源

• 做题：二叉树左视图

• 一个无序堆，变成大根堆时间复杂度

• Spark RDD和dataframe，数据倾斜及解决办法。

• Spark 内存模型

• 减少并行的task数量能否减少内存压力

我的面试经验分享（超详细）

首先基础这一块是绝对不能落下的，所谓万丈高楼平地起就是这个道理，包括mybatis，springboot，springmvc，甚至springcloud这些都是需要基本掌握的，我的话是选择视频的方式学习和复习，大家如果也有这一方面的需求的话，我这里视频也可以分享给大家！

数据结构与算法

然后就是刷算法题，算法刷题我认为在面试比例中还是占据很大一部分模块的的，我刷算法一般是先看视频，看完之后再自己去刷，这样印象和理解都效果比较好！

刷八股文

这个东西相信不用我说大家也知道他在面试中的占比了，几乎不管你去哪一家面试都会问到，怎么积累经验呢？我的回答还是刷题，自己刷+看视频讲解，坚持几个月相信你都会惊讶自己的改变！

刷面试题

这个我一般都是选择在面试的前几天去牛客上面去看，上面还是有很多大佬总结的非常透彻的，当然，你要是比较偷懒的话我这边整理了一套2021头部互联网公司的面试题，都是视频的形式讲解，算是比较好理解的了！

看书

这是最原始也是相对来说比较高效的学习方法了。看什么书，这是针对自身情况来的，自己需要补充什么相信你绝对比我清楚！当然如上所述，你要想偷懒的话，我这里也有一套150集阿里巴巴开发手册最新版（嵩山版）视频详解，不管你是萌新还是大佬都可以选择看看，有需要的自取！

自己总结的面试题

这么多年面试了这么多家公司，自己平时又有喜欢做笔记写博客的习惯，我这里已经积累了大量的一线大厂面试题，都是我自己记下来然后标注自己的理解和回答，完整版我已经整理成PDF文件了，有需要的朋友关注公众号：前程有光，自取！，包括以上所有视频和资料都请自取！

最后

分享一点心得吧，不管你是跳槽，还是找工作，又或者是实习，你可以永远把你这一次面试当做最后一次面试去对待，不要想着自己这里还有退路，那里还可以再面，这样只会影响你的发挥，认真对待每一次面试，是对自己负责也是对自己面试的公司负责。最后，祝愿在找工作的你面试成功拿到满意的offer，不需要找工作的你工作顺利，事业有成！！!觉得文章对你有帮助记得点个赞！