据官方非常可靠信源：BIGO在8.18号就要启动第一场笔试啦，14号前投递还有机会赶上哦。大家准备好简历就尽快投递呀~ 【说在前面的话】 Hello，开门见山的来讲，我就是BIGO在华南理工大学的校园大使 这里是我为招揽业务而开启的BIGO的校招答疑贴 没想到叭233333 欢迎大家在评论区交流有关BIGO的一切校招讯息 这个帖子提供的服务有： 推荐简历（私戳或点击下面的干货链接）、帮查进度、问题答疑、寻找校友组织（加群请私戳）、共同探讨笔试面试问题 你想要的干货都帮你整理好啦，戳这里去看吧： https://shimo.im/docs/xTHyGXgPW6VY3rDX/ 本人作为BIGO的官方校园大使有幸接触了一大波青年才俊，也因此知悉了他们有关BIGO秋招的系列问题 “BIGO笔试什么时候开始哇？” - 8月18日就第一批了哦，投递要赶紧啦 “第一波投递的同学会不会变成‘实验田’、‘炮灰’啊” - 在想啥吶，BIGO为什么要拿宝贵候选人做实验哇，趁着HC还富裕赶紧下手吧~~~ ...... 欢迎在本帖评论区提问、欢迎小窗私戳，虽然没在牛客买房不能时时刻刻回复，但是一看到我就会尽快反馈哒~（问问题前先看下图，若还有问题，欢迎私戳） BIGO 2021秋招常见问题汇总 最后，附上BIGO的公司简介一份，帮助大家更多地了解BIGO 【关于BIGO】 BIGO，于2014年在新加坡成立，是一家高速发展的科技公司。 致力于连接美好世界、传递快乐生活， BIGO基于强大的音视频处理技术、全球音视频实时传输技术、人工智能技术、CDN技术，推出了一系列音视频类社交及内容产品，包括Bigo Live、Likee、imo、Hello语音等。 目前，BIGO在全球已拥有近4亿月活跃用户，产品及服务已覆盖超过150个国家和地区。 为了让用户更积极、自在、安全地感受世界的精彩，BIGO一直不懈地探索人工智能领域，提升自身研发水平，现已在全球建立5个研发中心及20余个本地办公室。 【热招岗位方向】 算法类、开发类、产品类、设计类、运营类、市场类、职能类 【招聘安排】 工作地点：广州、北京、上海、新加坡、佛山 面试形式：远程（为主）/线下面试 时间安排：简历投递（7-9月）→在线笔试（8-9月）→面试评估（8-10月）-发放offer（8-11月） 【在BIGO，我们为你提供】 有竞争力的薪酬起点； 舒适的办公环境，大咖牛人云集； 广阔的事业舞台，海外交流学习机会； 丰富的员工福利：住房补贴、餐饮保障、年度旅游津贴、补充医疗保险、年底双薪、年终奖、下午茶、宵夜、公司体检

说下本人基本情况，我本科NJU化学专业，目前在北美加州某校读CS的水硕，在美国找实习半年，一次面试都没拿到，可以说是很菜了，于是产生了回国实习的想法，最后拿到了头条的AI lab的cv实习和百度的视频推荐的机器学习实习。 很多AI大佬都比我厉害，我本人转专业还不满一年，肯定水平比较差，不过在这几个月里这里的一些帖子给了我很多经验，真的很感谢，所以也还是献丑写一下面经，希望为后人遮阴了。 （因为我人在北美，所以都是远程视频面试） 【百度】 在线笔试，选择题目不太记得了，考得很全，各种不会orz。印象里问答题考了一道贝叶斯定理相关，编程题也只记得一道了orz，用了一个fate的场景，大意就是一个矩阵代表一张地图，每个元素的数值代表这个地方的高度，从某地方出发，要求走一条经历的每个点高度都只升不降的路径，问能到的最高高度，dfs/bfs即可。 然后一面、二面接三面 百度是我转CS以来面的第一家公司，面试官总的给我的感觉很好。 一面： 先聊了项目，然后问了我关于python多线程的问题，我答出了GIL，然后面试官问我什么情况下python多线程可以提高程序效率，这个我就不会了orz。又问了我C++网络模型的问题，完全不知道。然后问我用过GPU做计算吗，我说我只在pytorch里用过，但底层编程没做过。然后做了一道很简单的字符串中的字符统计，我一开始准备用map，还好马上反应出来可以用数组就OK，也算没有踩坑^_^，然后面试官和我说一面我通过了，让我几分钟后二面。时长约40分钟 二面： 依然先聊了会项目，然后问了我一道字符串匹配的变体题目，大概就是模式串中有”?”通配符,因为数据量很小我先直接用枚举解决了，kmp算法我没有想清楚，就直接和面试官说我一开始想用kmp但觉得有点问题，面试官提示之下我做出来了kmp算法，然后分析了复杂度。然后又出了一道算法题，就是最大子矩阵和问题，不过我挫，面试官提示了一点我才想到dp做法。时长约40分钟。面试官说几分钟后可能会有三面。 三面： 三面面试官是个大姐姐，开头就和我说前面聊了很多技术了换点别的聊，于是三面就聊了会人生和职业规划，氛围还是很轻松的，总共半小时，然后三面全部over。 然后5.5收到了hr的邮件要了我的微信给了口头offer，5.9给了正式offer，工作是富媒体业务部做视频推荐的。 【今日头条】 今日头条我是三月底直接海投的简历，当时也没抱太大希望就没找内推，然后4.10收到了hr联系要了我一些信息，然后4.18收到邮件说4.23参加AI lab的计算机视觉实习生的远程面试（2场技术面） 一面： 照常先聊了项目然后问了一道算法题，先出了简单情况： 有三种砖块，长度分别为1，2，3，砖块高度都为1，现在要你砌一面M*N的墙，不考虑把砖块竖着放的情况，问有多少种砌法。（DP可解） 然后接着问：如果要求这面墙除了两边外，中间任何一个位置砖的边缘都不能构成一条从墙顶到地面的直线，那么有多少种砌法？（DP+容斥原理） 我顺利做出来了，一面over，几分钟后二面。 二面： 聊了会项目，然后问了我比较新的深度网络你知道哪些，然后问了我好多faster-RCNN的细节，之后问我fasterRCNN做了region pooling后，图片大小不能整除导致中间的特征不好感知到怎么办，我一开始说加padding，面试官不满意，我就说我不知道了，面试官告诉我可以用插值补全图片。 然后考了一道关于CNN感受野的计算，很简单，不过我当时状态不好，没做对，问了面试官，面试官给了个答案，但我觉得也有点问题，就和他争了一会，然后就结束了，当时就感觉药丸了。 几天后hr通知我5.2号三面，简直是柳暗花明又一村啊！ 三面： 三面面试官迟到了，是个大叔。应该是某个组的leader，就让我介绍了一下项目，然后问了我CNN和RNN，让我介绍了一下LSTM，然后大叔就说我这边结束了，以后再联系。我很惊讶还问了一句：“不考算法题吗？”大叔说不考不考。估计大叔还有事吧。 hr面： 头条效率很高，三面结束一天后，5.3就进行了hr面，聊了十分钟人生规划和性格就结束了，hr小姐姐和我说一周出结果。 5.10号我问了hr姐姐，hr姐姐说我通过了，offer报批中，yeah！然后一天后发了邮件正式offer。 总结：我本人很渣，在北美找了半年一场面试没有，就已经开始怀疑人生。微软中国的笔试我也挂了。实习僧海投了一些，结果不是拒就是no news。腾讯我过了笔试，可是岗位投错了orz，所以岗位不match没人发起面试。 好在最后运气还可以，还是有了两家的面试，然后两家都给了offer，而且在面试中面试官也让我学到了很多技术知识。百度和头条两家的面试过程都很让人舒服，没什么压迫感。另外头条的hr反馈非常及时，简直好顶赞呀！

Hello～近期在找新的机会吗？ 这个岗位考虑一下不？ 【工作职责】 1、负责线下推广活动，挖掘潜在客户，拓展用户群体； 2、各自片区内定期开展常规市场活动，并针对企业品牌及产品进行宣传 3、根据区域工作计划，完成线上和线下引流获客的工作任务； 4、完成区域负责人交待的其他工作 【任职要求】 1、大专及以上在校学生； 2、周一至周五出勤3-5天，周六周日全天出勤；工作时间：上海10:00-18:00； 3、具有较好的沟通表达能力； 职位关键词：线下推广地推 工作地点：天津

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1.等面试官提问完，过1-2秒再回答，避免因为网络不好出现卡顿抢话的情况 2.确保网络通畅，wifi不稳定请及时换4g 3.眼睛不要盯着屏幕，而是平视摄像头，这样对面的面试官看到的你才是直视的 4.注意室内光线！如果太昏暗提前补光！不要正脸对着太阳，会过曝反光

这是19年写的面经，感谢超级简历邀请来分享我的经历，祝大家可以早日拿到心仪的offer！ 概况 入职管理咨询公司，任职商业数据分析师。 2019.09.08__2019.10.21：回国参加秋招。 2019.06.15__2019.09.08:加勒比实习，英国伦敦和欧洲辗转。 错过了互联网秋招的黄金准备期。 阿里是我投的第一家，岗位是集团管理线-商业职能部-数据分析师。最初我通过内推端口，投递了淘系技术部的数据分析师。在加勒比实习期间，主要关注大厂的商分数分岗位(校招和社招都有尝试)。 在LinkedIn上看到阿里商业智能部--数据分析师的校招信息，初步了解后对BI的数据分析师更感兴趣；把简历发给HR后，她们提议将我的简历信息从淘系技术部抽调出来，重新走商业智能部的内推流程。后来抽调简历折腾了一段时间，经多次沟通淘系技术部也同意放人，8月29日才正式开始BI数据分析师的内推申请流程。 时间轴:2019年8月29日：从淘系技术部抽调简历，启动商业智能部的内推流程。 2019年9月5日：收到一面时间预约电话。 2019年9月6日：一面。(感觉隔了很长时间，国内中秋假期，中间有联系HR，反馈说已到二面阶段，也在约面试官的时间中。所以等待的过程不必过于焦急，招聘团队有决议后，还需要约定所分配面试官的时间，如果分配到的面试官刚好有时间，面试进程就会快些。如果相对较忙，可能需要等候更长时间。) 2019年9月20日：二面。 个人背景： 本科985211，英国LSE硕士，硕士之前有一年华为全职工作经历，一段加勒比海地区暑期实习；基本择向为商业数据分析，战略管理，咨询。拿过国家奖学金，经历和实力都很平凡。 阅读提醒： 这是一篇凉经。我最后也走上了和硕士专业更契合的方向。想记录下来，是因为这篇凉经刚好串起了几个不同的阶段，这些阶段很难忘，但这段面试是充满遗憾，感觉是一物换一物，回想起来也是颇有玩味和张力。另一方面也是为了整理一下数分商分的面试和准备，为后来者排排雷吧。后面如果同学们还感兴趣，我也可以补上其他互联网公司和咨询公司的面经。 面试流程 第一轮电面，时长67分钟26秒 前期准备：2019年9月5日，人在法国南部，收到面试官约谈电话，面试时间为北京时间9月6日晚7点。因为我没有国内电话号码，所以加了“钉钉”联系方式，以及前期有留英国的电话号码。9月5日当天结束法国行程，飞回英国伦敦。面试过程： 1.面试官交待背景，提到面试时长大约为45分钟（可最后我们还是谈了一个多小时才结束）。 2.自我介绍：时间逆序概述工作和学习经历，以及它们的内部联系。加勒比海地区商业分析实习⬅英国留学经历⬅华为全职工作经历⬅本科学习经历；当时讲得有点长，也不够清晰。 3.面试官就介绍中的加勒比海地区项目提问，主要工作内容，独立完成还是团队成员，过程中遇到的挑战/困难，如何克服，是否有用到课程中的知识，项目的落地和对实际业务的优化等等。 因为刚写完这个项目的报告，而且前期也有准备如困难的克服和方法等问题，所以还算熟悉。项目内容主要是帮企业做资产组合优化，指标整合、数据收集与分析、建模、迭代和模拟都是独立完成，当时也有提到和各业务部门的接口关系和跨部门合作。讲挑战/困难主要分两个层面，项目推进层面和技术层面。项目推进强调时间管理和流程把控、业务和技术的结合等，技术层面提到一个在模型的最后模拟分析阶段，对参数进行估计和假说检验时，提到参数比较的适用范围延申(参数单独的置信区间<参数作差置信区间<单边WaldTest)。以及整数规划模型的非线性。还有AMPL不同solver的转换，Python的借用，以及@RISKOPTIMIZATION的替代作用。 4.接着项目落地的问题，面试官很敏锐地发现一个机会点，说我项目中有用到一个假说条件（假设企业市场份额保持不变），如果企业把较多资源投放到当前利润率较可观的产品，这些产品的增量是否都能被市场消化，相同market segment下的同类产品需求是否能转化到重点投放的产品上。对于这个问题我们在模型迭代和落地推进的过程中，是有讨论过的，特别是和市场部门分析过市场消化能力及不同产品间消费力的转化等。还是给面试官点个赞，能在很短时间内就抓到其中的一些关键点。 5.因为我有提到课程学习和工作经验对我在加勒比海的实习有很大帮助。面试官就顺势问我硕士课程中有哪些统计相关的课程，具体的知识模块有哪些。还有在华为中的主要工作模块，有没有涉及SQL。 这一部分我没有回答好，没有很系统地把项目和学习课程结合起来。其实我们统计及数据分析的课程都是项目导向的，比如统计学与数据分析 (R语言项目)，大数据分布式计算(PySpark,scalableMachineLearning项目)，运筹学建模(商业模拟项目)。可以讲述的知识线有很多，比如大数定理→标准正态分布→参数估计与置信区间，或者大数定理→标准正态分布→p-value→假说检验与WaldTest，置信区间与WaldTest的联系，这些都在项目实践中有所体现，进一步的有BasicMonteCarloIntegration和参数估计的结合，由此延伸到RandomFourierFeature优化非线SVM和KernelFunctions对于大数据集的应用性。还有stochasticoptimization，ChernoffBound和置信区间的联系，variancereduction，模型训练的几种gradientdescent,模型evaluation的AUC-ROC等基础知识。还有很多内容当时都没有讲透，事后还是很遗憾。然后还提了一下华为的工作模块，主要还是资源的中长期资源规划和需求数据分析及预测，以及一些数字优化项目。提及我工作过程中没有系统用过SQL，但提到当前有利用课余时间在LeetCode和DataCamp等平台上自学。 6.基于我的工作经验和硕士学习，问到我的职业规划。 这部分我也没答好。我有提到经常比对同一职位的校招要求和社招要求，往往社招的岗位要求和工作内容就是应届生的短期进阶目标吧。然后提了下自己对商业分析的兴趣，提到自己职业规划和商业智能部数据分析师的匹配度，比如商业数字分析，异动点排查，机会点挖掘，策略制定及落地等等内容。如果前期有了解阿里BI数据分析师的具体分工，能结合内部的职业进阶路径及与上下游部门的接口关系谈整体的择业规划和未来发展方向，个人觉得会相对好些。 7.MiniCaseInterview。淘宝线上成交额增长率下降，如何通过数据分析定位原因？ 当时在电话里一直听不清(面试官用阿里的电话打长途，不知是否有这方面的影响)，我还理解为是模型出现一些和权威经验不符的观测结果，该如何定位原因。后来反馈听不太清，面试官重新讲述了问题。我当时的回答还是从整体到局部，从整体行业到企业个体的思路来展开。a).可先分析整体电商行业的增长变化趋势，是行业整体性的增长放缓，还是只有淘宝的增长放缓。b).如果聚焦淘宝本身的线上成交额增长放缓，我们可以按不同行业，产品门类，品牌/企业，产品型号等指标细分market segments（其实就是从顾客淘宝线上购物的视角，通过商品类别逐渐索引）；c).然后分析每个market segment下的增长情况，重点关注成交额较大的segments（2-8原则）。然后面试官会追问，还有吗？还有吗？d).通过这个细分思路，我们可知是那种商品门类下哪个品牌/企业的哪几种主要产品的增长率放缓导致整体成交额的增长放缓，如果往下延申，可以按定位到的segment逆向展开，比如X品牌的A类产品增长放缓，那该类产品的成交额可按不同地区不同消费者群体分，可进一步细化问题定位的颗粒度。e).继续追问还有吗？可以将定位到的segment再横向对比，比如和竞争平台的对比(同一个segment)，当时有问面试官数据的可获取性，与线下成交额的对比等。 8.提问题环节。说我有对比了解商业智能部数据分析师社招和校招的任职要求，问BI高级数据分析师的两类来源：直接从社招引进与从内部培养晋升的配比大概如何，有没有一个固定的统筹配额？这两类来源在能力矩阵上的优劣对比。以及高级数据分析师的职业进阶路径。 面试总结： 总体来说，其实就是项目和课程学习两手抓，项目强调攻坚过程自己的思考及贡献率，以及对项目本身对日常业务的优化，落地进度，指标的量化体现等；课程学习强调和统计相关的知识脉络；最好是有提及课程学习或以往的实践经验在项目实习中的体现，以及通过项目实践更新和深化对理论知识的理解，具体体现在哪些模块等。至于mini-case，正常来说应该都可以应付的。如果想更高阶的练习，可以利用一些传统的咨询面经材料，像CaseInPoint新版以及一些线上的资源，也可以和同学一起约练case，如果按照咨询的强度来练，mini-case就完全是降维打击了。当然练case对于逻辑训练和sense的培养也是有一定帮助的，对以后工作也有裨益。 第二轮电面，时长19分钟36秒前期准备： 感觉自己有些矫枉过正了，因为一面下来对自己的表现不太满意，觉得自己项目部分答得还过得去，但知识脉络梳理和职业规划两个模块答得很不好。在等进一步的消息期间，我从英国飞回国内了，顺便可以和家人过中秋。利用在家的时间，我将在一些关键项目中用到的理论知识又重新推导了一次，把上述提到的一些脉络多次梳理，如大数定理的两个分支应用(参数估计和假说检验WaldTest)，BasicMonteCarloIntegration→样本平均值作为积分的近似值→与参数估计和置信区间建立联系，参数估计和ChernoffBound建立联系等。关于职业规划方面，看了一些关于阿里巴巴战略、行业分析以及商业智能部的帖，写了一些总结。 面试过程： 1.面试官交待背景，提到有了解我的简历内容及一面面试官的反馈。2.还是例行自我介绍。这次我的自我描述相对一面较简略些，基本每一段经历都是一些关键词加一两句话带过，感觉比第一次表现差。3.提及加勒比海的实习项目，我的工作对他们实际业务带来的优化，具体在哪些指标有体现。4.提问我在华为全职工作一年的角色，主要工作内容，参加过哪些数字化项目，有无涉及到统计学知识。5.举其中一个项目作为例子，具体有哪些指标的优化体现。 面试总结：第二轮面试我没有发挥好，没有表达出我想讲的点；面试时长比第一轮短了很多，面完我就感觉凉凉了。第一轮面试我们能感觉到整个语境是立住的，第二轮有一种双方都想快点结束的感觉，没有找到契合的场。 总结 1.实习期间开始看国内的秋招，错过了大厂的黄金准备期。尤其对于留学生而言，需要尽早明确求职方向(国内/国外，技术/非技术)，然后定好时间节点，需要补充的技能，面试/笔试经验积累等。 2.不同岗位的准备思路和方法也不一样，求职过程不仅是结果导向，也是对自己过去经历和技能包的梳理及查漏补缺。数据分析师会分为职能导向(产品、hr、商业分析)和技术导向。职能方向偏向于业务和战略层面的分析(互联网战投，咨询等)，技术导向则是数据科学家、数据工程师的方向深入。如果往商业分析的数分方向走，除了掌握数据分析的基本技能和数理知识外，要多注意商业意识的培养和案例练习的积累，比如字节跳动的数据分析师就是产品导向的，阿里巴巴商业智能部是按业务分工的。如果是往技术向走，像咨询公司里也有专门的数仓团队、大数据和算法组的数据分析师，这就需要对数据收集与处理(爬虫、清洗)、算法、统计模型等都有更系统的理解和掌握。 3.建议意向数分的同学在技能准备的阶段，先从前面所述两个方向的交集入手，因为交集往往是最基础的。SQL、Python(关键掌握的一些modules像numpy、pandas、re)、Tableau基本是必修模块。掌握基础技能之后，就要有意识地按梯度整理自己的心仪公司，然后逐个整理对应公司的数据分析师的JD(JobDescription)，JD里提到最多的能力模块就是刚提到的需要夯实的基础。腾讯的数据分析师需要考算法，编程笔试题也是和算法组的同一套题。阿里巴巴的数据分析师要看部门，比如淘系技术部和商业智能部对数据分析师的要求是差别很大的。字节跳动的数据分析师不是分在技术分支下的，而是在产品分支下，所以能力需求和产品经理很像。拼多多的数据分析师就是专门考SQL。OPPO的数据分析师就考很多SQL，数据库相关的知识等等。如果是咨询公司的数据分析师，则要按商业分析师的JD去准备caseinterview，同时还要把基本的数据分析方法和工具熟练。 4.求职过程也是一个信息整合的过程，不论是新信息的摄取还是旧经历的梳理。因此切忌闭门造车，多上不同的平台去学习参考，还是多有裨益的。 写在最后 找工作的过程和结果都是有多方因素的交织，每个人的价值排序都不一样。这也仅仅是我们生活迭代的又一个新起点而已。 现在在俗称北京CBD后花园的某小区公寓里，敲下这段文字；明天又是周一，又是和一群国贸男女民工不知昼夜的生活。北京骤冷的天气和一以贯之的霾，仿佛借用了一些伦敦的色调，但近处端详起来，又多了几分质朴和光鲜。 依稀又回到了地中海边，再一次对未来充满了期待和不安。尼斯的蓝色海岸机场就在海边，降落时仿佛要掠过海面。那时刚好结束了加勒比海的生活，飞过北大西洋的对角线回到欧洲。不到15分钟的电车就可以从机场穿梭到市中心，沿着散步阳光的海岸线，混杂着各种口音的对话以及耳机里的《拂晓车站》，眼前的画面和回忆一帧一帧地循环。滑铁卢桥上裹得严实，幸亏簇拥的人群消解了部分寒意，零点钟声想起，伦敦眼烟花溅落，‘友谊天长地久’的合唱一如往年，交换着新生活的祝愿...

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中国联通 问了为什么选择通信这个行业，对这个行业有多少了解； 问了曾经做过的项目，遇到过的难题的应对办法，有什么感受； 问了光纤通信的集中常见方案有什么； 问了大学里给你印象最深的一个人，评价一下； 问了是什么大学毕业的，专业课主要学了什么； 问了对中国联通的了解有多少； 问了生源地，能不能适应出差，对于薪资的要求等； 中国电信 问了在参加工作的时间里有哪些知识积累，请举个例子； 问了什么是CDMA， 2G与3G的区别； 问了如果一个同事犯了错，公司有损失，只有你知道，你会怎么办； 问了大学期间学的最好的功课是什么，为什么； 问了是怎么看待这份工作的； 问了上一份工作，日常工作中，最多的操作行为是什么； 问了突出的优点和缺点分别是什么； 陕西天元 问了曾经的项目经历，遇到的困难的应对办法，从中得到过什么感悟； 问了如果对分配的工作没有兴趣怎么办； 问了有什么特长，在校期间参加过什么社团、担当什么职务； 问了我为什么要参加这个招聘，对自己应聘的岗位有什么特别的看法，认为自己有什么优点和缺点； 问了我对公司有什么额外的看法； 问了有什么职业规划，期待的薪资待遇； 问了是否愿意长期出差；

听hr说这周会有结果 我累了 希望赶快oc！！一切顺利！！

终于，在12月初，自己的秋招告了一段落。写一下秋招总结和面经，和大家一起分享。 全文共8693字，预计阅读时间23分钟。 个人情况 简历背景：top2 某理科专业本+一份QQ音乐产品实习（其它的实习经历和互联网不相关 也没有在简历中写 也不怎么在面试中提） 秋招共投递50个岗位 放弃8家（因时间或者后期拿到了更心仪公司offer等原因） 简历挂12家 笔试挂2家 群面挂2家 一面挂8家 二面挂4家 终面挂1家 通过13家（这个漏斗模型真的很奇怪...） 秋招offer：BAT 爱奇艺产培 新浪产培 bilibili 大疆 猿辅导 bigo 携程 360 一加 iHandy （好害怕被各公司HR定位） 我在求职产品过程中的准备 接触产品经理这个岗位是在18年暑假，在国外暑期学校时了解到的；19年年初，开始思考要不要尝试这个岗位的工作，并开始自己尝试做项目，并且用这个垃圾的半成品项目和看过的一些入门书籍（上瘾，启示录，结网，人人都是产品经理等等）成功拿到了QQ音乐的暑期offer。复盘起来，运气这么好的原因大概就是产品笔试以行测为主，而行测题目往往是小学奥数题（我又碰巧小学学过几年奥数），所以笔试往往分数不错；自己的性格以及一直以来体验产品培养的眼界确实在群面中比较占优；再加上学校背景不会拉后腿，动机也比较单纯，在高管面试和HR面时往往也能通过，所以唯一差的一点大概就是业务面中的业务能力了，但是碰巧自己对于音乐产品还算比较了解，算是前耳机发烧友+各音乐产品的重度用户，因此险险通过。（业务能力和经验不太强这个问题在秋招的数据中也有展现，一面挂的很多...） 暑期实习期间主要的准备是一方面投简历（大概6月底刚实习入职就开始投递了），一方面继续看书提升自己的产品sense，一方面和实习的朋友们沟通交流、模拟群面，一方面各种加班争取多产出（也是见过三点钟工位的人了），一方面各种躲着同事去面试。 秋季主要就是一边面试，一边读书，一边在提前批拿到offer的某公司实习。 对21届及之后同学的建议 实习很重要。一个原因是提高自己的能力，产品不是一个硬技能的岗位，不像开发和算法同学只要水平高，没有实习也可以在面试中通过做题展示自己；如果你没有产品实习，面试官往往不知道跟你从何聊起，只能问一些开放题，通过的可能性就很小。第二个原因是，相关的实习经历也表明了你的意向程度，你相关实习越多，说明你的职业规划就越可能倾向产品岗位。 多交流很重要。一方面，产品是个范畴很广的领域，用户产品、B端产品、商业产品、策略产品等等，再划分还可以分的更细，不同的产品岗位类型的工作简直不是一个世界，找到一群志同道合的小伙伴多多交流，多学习其他人的看法，才能对产品经理这个领域有更全面的了解；另一方面很多的实习机会、秋招机会（部门单招等等）或者一些部门的情况都需要自己通过自己的社交关系网去获取，多获取信息，就可以在秋招的过程中多份机会。（比如我的淘宝和高德都是找的朋友内推，感觉阿里几乎不看网申的简历池的...） 体验产品很重要。多去体验一些新鲜产品，可以给到你更多的思考空间，同时也是一个学习和借鉴的方式。 多阅读很重要。无论是阅读书籍，还是阅读行业分析报告、新媒体文章，都是在提高你对于产品或者业务或者互联网行业的认知，在面试中能够不知不觉地展现出来。推荐书籍：【金字塔原理】（不管什么行业或者科研工作，必看！）【简约至上】，【幕后产品】，【硅谷产品】（这本书只看各种小标题和章末总结即可），【计算广告】（商业化产品经理必看），【上瘾】，【启示录】（虽然很早的书，但是很经典），如果不懂设计也可以看看【about face 4】。不推荐：【结网】【腾讯产品法】【产品游戏化】。 不推荐各类职业培训公众号的培训方案和所谓的训练营，曾经因为好奇咨询过一次，价格奇高，保的offer方案还特别差，自己努力完全可以拿到更好的（从结果看，我现在拿到的是他们压根不敢想象的），同时他们提供的项目往往在面试官眼里价值不高，如果你面试中没有体现出自己的思考，面试官会感觉你是付费买了个实习证明/项目证明，同时他们的公众号内容请只看实习/校招信息，不要看任何软文，全都是在贩卖焦虑，如果连着看个十几篇，多乐观的人都会焦虑的（x 春秋招的建议 关于简历撰写，可以去最底部去关注我的公众号，内容太多就不搬运了... 做好【公司管理】，可以用notion做一个表格（可以顺带体验一下这个超好用的产品hhhh——关于notion的介绍也可以去看我的公众号），记录当前状态，还可以链接一下官网、面经，同时可以用来提醒面试，之后经常去check进度，也可以记录宣讲会的时间地点等等。 多去通过交流等方式交换内推、单招、补招等信息，也可以通过牛客和一些第三方职业培训公众号的免费信息，不要放过任何一个机会。 可以去脉脉勾搭对应公司的员工，了解公司情况，但是不建议看职言区，容易自闭。 如果时间不够充裕，不要海投，浪费公司和自己双方的时间和精力。 通过邮件方式投递时，请在邮件正文用正确的格式稍微写一下自己的相关经历，表达一下自己的意向，有礼貌一些会很受喜欢。 能现场面试尽量不选远程面试；能内推尽量不选网申。 面试没通过不要完全不找自己的问题，也不要完全归因于自己；一切因素（包括星座在内）都可能是面试官选择候选人的考虑因素，同时HC这种东西说没就没，面试官也没办法。 做好面试复盘，尽量把面试录音下来，思考面试官问问题的背后原因，整理自己的回答，对回答不好的问题类型多做准备，同时通过听录音作为旁听者评价自己的面试表现。 面试问题汇总 由于自己面试经历太多，面经虽然有整理，但是太长估计大家也不会看，因此在这里整理了一波常见的面试问题和自己的参考答案，与大家分享： 0. 关于群面 群面题常见题型是排序题和设计题。排序题就是在某某某12个功能中删除/新增三个；设计题就是根据背景设计产品从零开始的方案或者是优化方案。具体题目太多就不详细分析了，关于群面技巧我的看法是： 0.1 不要固化角色，觉得要有leader timer reporter之类的，并且在开头上来就说“我来做xxxx"，因为你不知道你的队友是什么水平，比如你如果跳了leader后面因为对于该领域的了解或者领导力不够，或者是你的思路和大多数人不同导致被其它人架空（大家也不一定是故意的），你的位置就很尴尬。关于角色我的建议是根据自己的特点和其他同学的表现（比如表情）去暗跳，比如大家都很羞涩，你觉得你可以带领全场，你就可以先开口搭起框架；你觉得你气场很强，就可以做timer去控制全场节奏。 0.2 不要挖牛角尖。如果大家达成一致，你与其它人的思路不同，即使你觉得他们的是错误的，你也可以表示理解，并且接受他们的意见。因为面试官会借此考察你的团队性。 在一加面试时，一面时面试官就问我，在群面时感觉我在大家讲到某点时紧皱眉头，是觉得不好吗？我在一面时讲出了我的看法，并且得到了面试官的认可，这种反而是加分项。 0.3 做团队最需要的那个人。当你的团队迟迟没人开口时（比如看题5分钟了，确定所有人都看完题了），你可以给大家破冰，顺带搭起讨论的框架（这个要看你对自己的思考是否自信）；如果大家在既定框架的路上偏移了，比如时间过长，或者讨论的方向错了，你需要站出来指出并且把节奏拉回来；如果有同学与大部分人的意见不同，又比较自我，喜欢表达，你需要好言相劝，表明他的思路很好，但是时间原因不适合继续讨论；等等。这样做，你会成为隐形的leader，把握全场节奏。 0.4 多夸奖他人。在接上其它人的看法表达自己的想法时，可以接上一句“我觉得xx的想法很棒，但是/而且...”没有人会对夸自己的人抱有恶意，即使他是在反驳自己。 0.5 多记录，最好从自我介绍就开始记录，并且用思维导图等方式更好的展现。一是表示对他人的尊重，二是自我介绍在某些时候可以带来有效信息（比如某位同学在题目相关的领域有实习经验，就可以请他先讲讲，体现自己的尊重，同时也能为大家带来帮助），三则可以趁机记住名字，后续面试最好叫名字，或者号码名字一起叫；此外，面试最后，面试官会收回你的记录纸，通过记录纸，面试官可以看出每个人的工作习惯和思考习惯。 0.6 当面试者们都很aggressive时，即使他们的回答你认为问题很大，也不要强行去带队。（腾讯产培的惨痛教训）因为他们一旦不会倾听，就变成了“整个晋西北都乱成一锅粥了”，这种情况下，建议多思考少发言，提高发言的质量，在大家的撕逼中做一股清流（x）。 此外，多看36Kr等媒体，多体验产品，对于群面中问题很有帮助，你会有更开阔的思路和想法。 1. 个人情况相关 1.1 自我介绍（必考点） 在面试时我们其实要有“用户”视角，要去想如果你是面试官你关心什么，你会希望得到一个什么样的自我介绍。 如果你经常参加面试或者在实习期间仔细观察，你会发现，其实面试官面试前根本没有时间去看你的简历，因为工作真的是太太太太太忙了，甚至迟到也很正常，所以自我介绍不用太多内容，不然面试官一边听你讲一边看简历，压力很大，而且也记不住重点。特别是电话面试时，因为面试官对你没有任何印象（看不到你），你输出一大通，最后的结果必然是面试官什么都没记住。 我做自我介绍时，我觉得一般会讲一下自己的基本情况：姓名学校学历，在哪实习过（在这里不需要讲实习内容），已经足够了。如果可以，可以再讲一点自己的亮点或者其它人不一定会讲的点吸引他的注意力，比如我之后会讲自己择业的原因。原因是因为自己确实很喜欢这个岗位，把这点讲清楚，逻辑清晰的话是能够给面试官感知到一个亮点的，很有可能会跟着追问你这个问题。（给面试官挖一个坑，让他对这个亮点感兴趣，追问你相关的问题，并对这些问题提前做好准备，这样不知不觉你就掌握了面试的主动权）。 1.2 为什么不读研？为什么想做产品经理？etc 这个问题主要考察你的动机，面试官想要的是一个有强烈意愿（意味着稳定，只需要和同行业公司竞争你，不会因为你最后选择其它行业导致失去你）+能力和潜力足够强的人。比如我本科毕业，加上学校背景不错，实习经历也不是很丰富，很多面试官就会问我确定不读研吗之类的，其实是为了考察你是否是同时做了很多选择（准备保研出国之类的），这时候我可以根据自己在自我介绍所埋下的种子引出来，表明自己对岗位的强烈意向。 1.3 学的专业对于做产品经理有什么帮助？你觉得你做产品经理有什么优势？你的缺点是什么？用三个标签来描述自己？遇到过哪些挫折？你将来的目标是什么？ 主要是考察你对自己的认知，建议提前思考自己的亮点，并且拿出有说服力的事例去证实。不要讲“我对于产品有好奇心”，然后面试官就追问你最近用过哪些产品，或者直接问你你用过绿洲（或者其它新产品）嘛？你说没有，或者被再细节的问题challenge，发现你没能证明自己的话，就很尴尬。会在面试中很减分。同样缺点也一样，可以提出一个缺点，但是最后强调自己正在努力提升（要讲清楚自己的提升方案和操作实践）。 1.4 怎么选择base地？怎么考虑薪资？你有哪些offer？是怎么比较offer的？ 这些是考察你对于公司的意愿，常出现于HR面，但是偶尔业务面也会提及，建议大家考虑一下自己的意向，如果目前还在考虑这家公司，就可以顺着面试官的心意讲，比如如果是一家小公司，我就会讲自己更在意base地，或者如果是一家以往薪资水平较高的公司，就可以讲自己看重薪资；如果不考虑这个公司，只是锻炼自己的面试技巧，那就实话实说吧，尽量为公司减少点招聘成本，给其他同学一些机会，权当是为自己的秋招日行一善了。 其实面试到最后你会发现，如果你的回答都是衷心的，没有任何的虚假，你对面试官问题的回答可以连成一个故事——你的成长故事，很多问题的答案是可以相互印证的，比如自我介绍我提到自己对于岗位的兴趣，后面面试官问到为什么不读研的时候就可以继续讲这个点，通过这种重复，面试官感觉到候选人是很真实的，没有前后矛盾，甚至会产生共情。（瞎BB的，不一定正确） 2. 实习相关的业务问题（如果有实习） 2.1 介绍一下你的某段实习经历？ 注意要挑重点项目来讲。建议先讲一下一共是哪几个项目，再分条叙述，如果实习经历比较水，可以只讲一个项目，讲的时候可以先讲背景，怎么发现的问题，怎么解决的，以及最后的成果（最好有数据纬度的展示）。不同面试官偏重不一样，有的面试官很看重最后的数据表现，有的面试官则很看重你是怎么思考出问题的，以及对应的解决方案是否合理。 注意一般面试官在听完你的介绍后会根据你的回答再针对性的深挖内容，比如需求的细节（细到某种bad case的提示），用来验证你项目的真实性和了解程度，同时也看重你在实际工作中是怎么思考怎么沟通的。 2.2 你觉得你实习期间最重要的项目/成长最大的项目/最成功的项目是什么？ 这个就会更加细节，想要了解你在重要项目中的心路历程、挫折和困难，可以提前准备。 2.3 你觉得你实习的产品和竞品的差异在哪？如果你是竞品/你实习产品的产品主管，从宏观角度你会考虑什么样的业务方向？你觉得你实习产品和竞品的核心用户分别是哪些？你觉得你的产品的用户的核心诉求是什么？核心操作路径是什么？你觉得竞品还有哪些体验不好的地方，应该怎么改？ 这种问题考察的更加宏观，是从竞品的角度考察你对于自己所熟悉的市场的产品的了解和思考，产品经理是一个很重思考的岗位，因此通过考察你对你实习过的产品和竞品的思考和了解，可以大概率分辨出那些思考深度浅的人。在回答的准备上，一方面在于平时的工作积累，比如平时做需求时的思考，和导师的沟通，另一方面也来源于36kr等平台的优质内容的积累，面试前还是需要准备一下。 2.4 你觉得这个市场（你实习的产品所在市场或者你面试产品所在的市场）目前还有哪些机会和发展空间？如果你要在这个领域内做一个新产品，你会怎么设计这个产品？你觉得这一类产品未来的发展方向是什么？ 这个问题则考察的比2.3更加宏观，是从一个市场的角度来考察你对于行业、甚至是对于商业的了解和思考，同样需要平时的积累。 2.5 你觉得不同类型的用户在使用你实习产品时的感受是什么样的呢？尽量多的举例 这个问题比较考察你的用户分层能力和对于用户需求的洞察，这种问题防不胜防，只能多积累了，此外临场发挥时发言要有逻辑，最好分点作答，答案的顺序上有一定的逻辑考量。 3. 面试岗位业务问题 3.1 你会用这个产品吗？有哪些体验需要提升的点（用户体验层面的）？目前有哪些问题（业务层面的）？这个产品更像A还是B？（AB均为该产品的竞品） 这类问题最好提前准备，每次我当场瞎编都会变得极其紧张，比如瞎BB淘宝有哪些问题的时候... 这时候往往你平时多体验产品会有很大的帮助，比如因为我体验/重度使用过google drive, dropbox, 坚果云等产品，在面某网盘产品的时候就很顺利，因为你对于产品的了解更高，岗位的匹配度也会更高。 3.2 你觉得B端产品和C端产品的区别是什么？你觉得B端产品经理和C端产品经理的能力模型有哪些区别？ 该问题主要出现在你的实习经历和面试的岗位不匹配时（如经历都是C端，面试B端产品） 4. 产品类开放问题 4.1 给某个产品保留三个功能，你保留哪三个？ 要考虑用户的核心需求，产品的核心功能和操作路径，这种问题就不难回答了。 4.2 数据分析类问题，比如：如果有一个页面某按钮点击率是10%，其中男性9%，女性11%，如果一个月后点击率整体上涨到了10.5%，如果定性分析，性别的点击率上有哪几种情况？或者是：某某页面的DAU下降了3%，你会怎么排查原因 第一个例题是辛普森悖论问题，经常出到，建议记下来，很多人会漏掉男女都下降，但是整体上升的情况，比如我面试时候也忘了（狗头 4.3 解释一下“长尾效应”和“红海蓝海” 平时的积累，如果这种问题不会，说明真的积累太少，么得办法。 4.4 你对于产品经理的理解，比如具体需要哪些素质 这种问题一般仁者见仁智者见智，我一般的回答会从几个层面：初级产品经理，中级产品经理和高级产品经理，从不同的角度来回答（类似于上面的用户体验层面，产品层面，业务层面） 4.5 微信有哪些功能你觉得需要优化，优化的方案是什么？为什么他们没有这么做？ 建议提前准备，这个题太常考了，但是注意问到为什么没有做的时候，不要答他们可能觉得没必要，不重要之类的，这是一种对自己方案的自我否定，可以答排期，答微信平台在功能迭代上比较慎重等等。 4.6 你怎么给**产品定北极星指标？ 要考虑产品的特点，比如内容类产品（头条系）的往往比较看重用户的活跃程度，那么DAU或者是用户使用时长，甚至是用户刷过的视频数等等都可以做北极星指标；工具类产品则更加低频，则可能更看重用户的规模，就可以定MAU等等。总之，要了解产品常见的数据，并且根据产品看重的点去选择其中能同时考察多个维度的数据指标。 4.7 你在做产品经理的路上怎么做自我提升？产品经理的核心价值是什么？ 4.8 井盖为什么是圆的？见过什么体验不好的实体产品？ 硬件产品/实体产品的问题主要考察你对日常生活的思考，主要就是从用户和使用场景的角度去分析产品的问题就还可以。另外就是抗压能力要强，要相信这种问题所有候选人都答不好的。 4.9 用过哪个比较喜欢的产品？ 尽量找小众产品（这样体现你对产品的好奇心），在分析时可以考虑的维度：目标用户，用户需求，解决方案（相当于先介绍一下这个产品），之后可以讲产品的亮点，也可以从用户体验（如学习成本，视觉设计效果，功能结构，页面布局等角度）、产品生态（比如导流能力，用户闭环）和商业化能力（盈利模式，盈利能力，发展空间）等角度来分析优势，一定要提前准备。 5. 其它开放问题 这类问题真的都很像咨询/投行的面试... 5.1 Business case类问题，如：在望京（北京五环，附近集中了美团阿里等互联网公司以及部分金融和咨询公司的写字楼）附近有一块足以建起两栋楼大小的地皮，想要利用这块地皮做一些生意，要求给出一套可行的商业方案，前两年的毛利率达到10%，说服该商人（面试官）。可以思考后作答，作答时间限制为5分钟。 这种问题都比较考验你的临场应变能力，商业思维，用户洞察，表达逻辑等综合能力，如果有过咨询经验的同学会比较擅长，即使没有，也可以从用户出发（至少给面试官体现你的思维方式从用户洞察出发，很产品经理），思考一下可行的商业模式，再按照费米估算的方式来预估一下数据结果。 5.2 guesstimate问题：如估算一下北京一年的牙膏销量；估算一下听歌识曲功能的市场规模等等。 这种题目都比较考察你拆解问题的能力，最大的关键点就是不能慌，比如北京的牙膏销量，可以拆解成北京市人口*需要刷牙的人口百分比 *每人每年大概用几支牙膏（只是举例），最终的结果只要不差数量级就问题不大，主要是看你的思维是否缜密。 5.3 Brainteaser问题：比如一个出租车可以装下多少个乒乓球，怎么用有限个电阻值为有理数的电阻串并联出无理数的阻值。 第二个例子自己没遇到过，但是听同学说在某宇宙大厂面试中会遇到，作为一个相关专业的学生，我也没想明白除了破坏电阻之外的第二种办法 6. 反问 一般还算有空的面试官在面试结束之前都会问你是否还有问题，其实不问问题也不大，但是最好说明为什么不问，比如和前一面面试官已经交流很充分了，否则面试官可能会感觉你对这个公司意向不高（没有证据，玄学警告）。 此外这也是一种和前辈交流的方式，如果把握住也能学到很多东西。 我一般会问的问题是： 6.1 具体面的是哪个部门？ 不仅仅是说哪个产品，更细化的问是做什么工作的，方便后面offer比较时去考虑，也方便自己去准备下一轮面试。 6.2 您觉得通过这场面试来看，我有哪些需要提升的点？ 一方面展现自己的上进心；一方面也是一种和面试官交流的方式，有丰富经验的面试官可以帮你定位你的问题，作出针对性的提升；同时还可以暗暗地探一下面试官的口风，看看面试官对自己是否满意 6.3 问一些该公司业务相关的问题 这类问题最好对该产品或公司有一定的了解，要不然问错了问题就很尴尬；如果问的深度很深，体现了你的思考，也许可以提高面试官心中的印象分。 6.4 探讨面试中面试官问到你的问题 问这种问题可以反映你的求知欲和好奇心，同时也是交流学习的方式。 需要注意的是，千万不要对着同一个公司的不同面试官问同一个问题，有的公司面试记录是真的详细...（别问我怎么知道的🤦‍♂️） 秋招扎心经历 阿里面完5轮淘宝并通过 最后面试官告诉我没HC了...于是又从零开始面高德，如果最后没过就将是一个十动然拒的故事。 字节投递简历挂，之后换了个账号投一面挂，从实习到暑期到现在没有在字节的流程里活到二面过，我可能和字节八字不合：） 美团二面完面试官给我了很好的评价，并且说二面肯定通过，等HR面即可，然后...就没有然后了。 滴滴二面面试官跟我聊我的个人爱好聊了半个小时，然后挂。 腾讯秋招正式批叫号系统坏了，我和另外一个小姐姐没有叫号，导致过号，然后面试官给我们两个人做了一场群面，全程不听，最后一起挂掉。 因为懒得写英文CV没投微软，最后得知微软产品和算法同薪，心痛到爆炸... 某手和某东管培面试时间冲突，痛心地选择某手去面试，一面面试官只用了4个问题，不到20分钟就把我送回了老家:( 腾讯提前批被捞两次，两次都因为没开手机铃声错过电话面试。 写在最后 大概从实习面试开始，从各个渠道认识了200+同届的产品同学，也从各个方面感受到自己和这届校招最top的人之间的差距（此处@某BATTMDMZ并拥有无数HR微信的渣男+某些产培、WXG等令人柠檬精的同学），因此对于秋招大概是一次惶恐但又坚定的尝试，在中途有过焦虑、失落，最终结果虽不说满意，但是也算对得起自己的努力和坚持。但，校招不过只是职业生涯的起点，希望之后的道路，和所有的同学都能一切顺利～ 致谢 写到这里，回想起了很多事情。在漫长的秋招过程中有很多人给到了很多帮助、支持： 感谢暑期实习时的小Mentor和leader给到的孜孜不倦的教导； 感谢对接的所有同事给到的支持； 感谢秋招中的每一个面试官的宝贵时间和建议，在交流中学习到了很多； 感谢每个公司的HR在简历状态查询、简历筛选、面试安排、offer沟通、薪资升级等环节给到的耐心指导和帮助（很多HR小姐姐小哥哥真的是超nice的）； 感谢自己在实习、秋招过程中认识的小伙伴们的陪伴，帮助我度过了焦虑的时间； 此外还要感谢自己的家人对我“莽撞”选择放弃读研的支持，在我情绪不稳定时的包容等等。

面试必过必过必过～

楼主才疏学浅，如果有问题，请及时在下面留言 相比其他面经而言，我讲了一个follow up的例子，看一下如何在一个问题让面试官对你印象深刻？ 简介 楼主双非本科，无大厂实习经验。项目就是烂大街的秒杀项目，面试时基本上被所有的面试官忽略了.........我这简历基本上很难过，最后也是被滴滴捞了一下，部门是网约车平台，岗位是后端研发工程师。 许愿早日OC以及意向书..... 所以没有项目就要做好被面试官死怼基础的准备了！！！！基本上就是源码或者底层原理的设计。 在看下面面经之前，我想说一些关于面试事情： 我的面经问题相比别人特别少，一个很大原因是我一直在面试时follow up，基本上不需要面试官问我，我都已经顺便给讲完了（follow up这个我一会解释） 我的面试问题其实跟大多数人差不多，甚至社招都在问这些问题。但是同样的问题，回答出正确答案可能只需要3句话，但是差距就在于你自己的理解或者说对这个问题的思考有多深，最后能答出几十句话（看下面的follow up） 简历上面的必问！！！简历上面的必问！！！简历上面的必问！！！简历上面的必问！！！不是简历上的，没答上还能勉勉强强，如果简历上面的答不上来，就GG了 关于follow up，是对面试问题的回答的一个延伸，切忌不要给自己挖坑，而是引导面试官问一些问题。 举个例子： 面试官：说说如何保证RocketMq消息不丢失？ 正常回答：RocketMq提供了一种同步刷盘机制，当消息保存到磁盘上时，才会返回给生产者发送成功。 大神回答： 除了这个刷盘机制，还提供一种异步刷盘机制，消息保存在缓存中，采用异步的方式刷新到磁盘上，可能会出现消息丢失的情况，但是该刷盘机制相比于同步刷盘QPS有很大的提升。（Redis也有类似的刷盘的策略，如果您想听，我想等我讲完给您讲讲这个） 但是我在实际的项目中还是采用的同步刷盘机制，来保证消息一定不丢失。 因为在RocketMq中做了两点的优化来提高QPS 消息存储（顺序写）：RocketMQ的消息用顺序写,保证了消息存储的速度。目前的高性能磁盘，顺序写速度可以达到600MB/s， 超过了一般网卡的传输速度，但是磁盘随机写的速度只有大概100KB/s 消息发送（零拷贝）：将本机磁盘文件的内容发送到客户端需要进行多次复制，比如从磁盘复制数据到内核态内存；从内核态内存复制到用户态内存；从用户态内存复制到网络驱动，最后从网络驱动复制到网卡中。RocketMq采用Java中零拷贝的技术，让从内核态内存复制到用户态内存这一步省略，直接赋值到网络驱动中 除此之外，RocketMq消息选择保存到了磁盘，而ActiveMQ默认采用的KahaDB做消息存储，这是一种关系数据库。采用文件系统的除了RocketMq还有Kafka/RabbitMQ 由于，普通关系型数据库（如Mysql）在单表数据量达到千万级别的情况下，其IO读写性能往往会出现瓶颈，而且关系型数据库如果出现了宕机或者损坏，就会导致Mq不可用。 RocketMq选择文件系统，是因为做了一些刚才说的优化，所以读写性能上，比关系型数据库会有很多优化；而除非磁盘发生损毁，消息是不会损毁的。 （我想继续给您将一下RocketMq的文件系统，您看可以吗？如果可以，继续....） RocketMQ消息的存储是由ConsumeQueue和CommitLog配合完成的 CommitLog：消息真正的物理存储文件是CommitLog，默认一个文件一个G，存储的是Topic，QueueId和Message，一个存储满了会自动创建一个新的。 ConsumeQueue：是消息的逻辑队列，类似数据库的索引文件，存储的是指向物理存储的地址，为了加快消息的读取速度。消费者消费某条消息时，先查询索引获取CommitLog的对应的物理地址。每个Topic下的每个Message Queue都有一个对应的ConsumeQueue文件，文件很小，通常会加载到内存中。如果该文件丢失或者损坏，可以通过CommitLog恢复 IndexFile：也是个索引文件，为了消息查询提供了一种通过key或时间区间来查询消息的方法，这种通过IndexFile来查找消息的方法不影响发送与消费消息的主流程 （别忘了前面还想着给面试官讲讲Redis呢，记得问一下他还想不想听了） 上面这些，讲个十来分钟还是没有问题的，如果很厉害的话，顺便可以对比一下MySQL的磁盘存储，这点我不太熟悉。如果是社招，我觉的多讲一下自己在实际中的应用，说个20-30分钟都不是问题 至于四面那个Redis的Hash数据结构源码，我是对比着Java的HashMap说的，讲完都快20分钟了。如果问索引或者SQL优化，在不打断的情况下，感觉能说个30分钟。 楼主的博客已经完成部分内容的总结：https://blog.nowcoder.net/xzzz2020 如果觉得可以，楼主会完成接下内容的总结，记得点赞以及收藏面试专栏哦，都是来源于网上开源项目以及博主自己的理解，这是楼主自己搭建的博客：https://xzzz2020.gitee.io/ 如果觉得这个follow up的思路讲的可以，希望可以在下面回复一下，这样帖子就不会沉了，可以让更多的人看到 一面（30min） Redis 主从复制的架构 主从复制底层原理 Zset的跳跃表（将这个的时候，顺便对比了平衡树树，包括一些实现源码最后也说清楚） 手写SQL（不会） 手写算法题： 给一串数组，一个整数，判断有连续几个比整数大，连续几个比整数小 二面（50min） RocketMq 如何保证消息不丢失 Redis 水平扩展的底层原理 JVM GC的语言会有内存泄漏的问题吗？ 什么时候会内存泄漏 GC对程序的影响在哪（说了fullGC） 高并发 线程池都有哪些（提一下阿里巴巴的规范） ThreadLocal都用在哪些场景 集合 LinkedList是双向链表还是单向的 HashMap和treeMap的区别？ 手写算法 给100个篮球，放进10个不同的框子里，有几种方案？（深搜和DP我都写了） 问了看过那些源码？ Redis、Spring、RocketMq、Java集合 问了CAP理论（不会，简历没写） 问了Netty（不会，简历没写） 问了职业规划 三面（70min） 三面应该更多考察实际的能力，面试官很和蔼，就相当于在闲聊。这一面答的很烂，很多操作系统的东西不知道，智力题也没算正确....差点以为挂了 都看过哪些书，最推荐那本？ 网络都分几层，都有哪些协议，分别在哪些层？ 自己有服务器吗？为什么要整个服务器？ 自己用的什么系统的电脑？ 为什么不考研？ 聊了聊项目都解决了什么问题，我是怎么解决的。 进程和线程的区别？ 进程分配的内存空间有限制吗？ 线程分配的地址xxx的（不会） 时钟和分针下一次重合的时间（算了很久没算出来，说了下思路） Redis的端口号，用的什么协议，都用过什么东西连接的Redis 都知道哪些消息队列，都有什么区别？ 项目都解决了什么问题，怎么解决的？ 为什么操作系统端口号有限制？ 一个Windows的程序能在Linux程序运行吗？ JDK和JRE的区别？ 四面（60min） 第一个算法是给一个数组，假如[1，2，3，4],该数组求和为10，让返回一个数组[10-1,10-2,10-3,10-4],第一个数组求和减去对应位置。限制是不允许用减号。 第二个算法是计算根号三，精度不限，要求运行出结果。 最后还剩了点时间，就简单考察了一下基础，问了我Redis的源码，问的是Hash的数据结构。 最后就让我问问题，跟我闲聊问我有没有考研的想法以及都面了哪些公司了。面试官很好，后面安慰了我学历不好没关系，让我在自己能把握的地方做好就行。 HRBP面试（30min） 问了我对滴滴的看法 问我北京那么多公司 哪些公司算是一线公司 问我如果阿里腾讯给我offer，我会选择哪个 问了北京那么多公司，哪些公司在我眼里是一线互联网公司 问我为什么要做我简历的项目 问我家人和女朋友支持来北京吗 什么样的人在我眼里是大佬？ 问我会c++嘛 愿意用c++写程序嘛 问我性格的缺点 问我竞赛中一次当leader的感受和收获 问我为什么要发表出租车相关的论文 问我为什么要举办我们学校第一届建模队 如何选择下一届建模的队长 还有就是问我喜欢滴滴什么地方 感觉很在意我作为一个leader的表现，很不想提，不想让hr感觉我喜欢管人..... 没有问我对评级的想法，我自己主动问了我的评级，没给我说。 最后许愿希望早日OC，早日收到滴滴的意向书！！！！码字不易，希望可以让更多人看到.....

还是许一下吧 希望有一个瞎了眼的hr看上我