腾讯暑期实习提前批的流程相当紧凑。我是27号看到招聘信息当天下午投递的简历，晚上就收到了面试邀约，安排在第二天（28日）晚上进行。原本计划是半小时的面试，但实际聊了更久。
面试开始后，双方先做了简单的自我介绍。面试官给人感觉非常专业且亲和，整个面试过程围绕我的项目经历和实习经验展开，以场景化的深度提问为主，并没有涉及算法题，八股文也问得很少。
项目经历深度探讨
面试官重点考察了我的一个高并发系统设计项目。项目中我设计了多级缓存架构来应对高流量场景。他问得非常细致：
- 深入追问了项目中选用的 HeavyKeeper 算法的实现原理，以及它在高并发、大数据量场景下的优劣。
- 探讨了本地缓存库 Caffeine 的核心特性，如W-TinyLFU淘汰策略在实际应用中的表现。
- 重点讨论了在分布式系统中，如何保证多级缓存（尤其是本地缓存与分布式缓存之间）的数据一致性问题，有哪些常见的方案和各自的 trade-off。
紧接着，面试官对我另一个涉及复杂任务调度的项目发起了“拷问”：
- 项目中线程池是如何设计的？这是一个经典但极其考验基本功的问题。
- 更进一步，他问到在单核与多核CPU环境下，对于IO密集型任务和CPU密集型任务，线程数量应该如何进行理论分配和实际调整？
- 项目中大量使用了 AOP 和反射机制来实现解耦和动态功能。面试官让我结合具体场景，阐述动态代理在其中的应用，以及它是如何工作的。
- 最后，还问到了在多智能体协同的场景下，如何设计机制来保证所有智能体行为或状态的一致性。
实习经验与设计思维
聊完项目，面试官将话题转向了我的一段实习经历。那是一个多租户的SaaS平台，他非常关心隔离性的设计：
- “平台是如何从数据、资源、配置等多个层面保证不同租户之间的严格隔离的？”
- 平台的权限校验体系是如何设计的？有没有用到策略模式或其他设计模式来让权限管理更加灵活和可维护？
面试彩蛋与个人意向
原本计划的半小时早已过去，但面试官表示还想再问一些。我们又继续交流了将近二十分钟，整个过程更像是一次深入的技术讨论，而非单纯的考核。
在面试的最后环节，面试官问了我的个人倾向：是更希望从事偏具体业务的开发，还是偏技术中台/基础架构的工作？同时也了解了我对工作 base 地的考虑。
我则利用反问环节，了解了对方部门具体负责的业务方向，以便对职位有更清晰的认识。
一些感想与建议
关于算法考察，我看到有些同学面同一部门的岗位时一面遇到了算法题。这可能因面试官的个人考察习惯而异，也可能与当天的面试安排有关，大家准备时还是不能完全放松这一块。
整体而言，这场面试体验很好。面试官显然对相关技术领域有很深的积累，问的问题都能直指设计核心和难点，考察深度足够。同时，他也很愿意倾听和引导，整个交流氛围愉快且高效。对于有志于后端与系统架构方向的同学来说，这是一次非常值得复盘和学习的经历。我也在云栈社区看过不少前辈的面经分享，对理清思路帮助很大。 | 
发表于 昨天 19:10
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