最近團隊業務擴張,所以有一些HC,我也因此成了「兼職面試官」,每天都在跟不同的候選人打交道。面試得多了,一些有趣的現象就浮現了出來。這篇文章,就是我最近的一些觀察和思考。
有天晚上,我面試了兩個同樣有三年工作經驗的工程師,都問了同一個問題:「談談你做過的最複雜的專案或者說你認為最有價值的專案?」
第一個候選人滔滔不絕,講了足足15分鐘,從微服務架構的拆分一直聊到Docker的容器化部署,各種技術名詞甩得飛起。可一旦循著問題深入提問,他就支支吾吾,東扯西扯,答非所問了,最後我在面試記錄上默默記下:「技術面廣,但深度不夠,理解浮於表面,不太合適,pass。」
第二個候選人聽了我的問題後說要想一下,過了大概半分鐘,他扶了扶眼鏡,然後抬起頭看著我說:
「我做過的最複雜的專案,是一個日活躍用戶近百萬的社區Feed流系統,核心痛點就是在追求極致讀取速度的同時,應對海量寫擴散帶來的壓力。」
「作為團隊的核心開發者,我主要負責處理粉絲關注關係變更時,那種寫操作爆炸式的性能瓶頸和儲存開銷。」
「最終,我引入了多級快取機制和延遲扇出的消息隊列方案,把Feed流的發佈延遲從原來的分鐘級優化到秒級,還幫公司省下了50%的快取伺服器成本。」
聽完這三句話,我立刻眼前一亮,內心狂喜:終於等到你,還好我沒放棄! 後面的對話也證實了我的判斷,這家伙,是真有兩把刷子。
這件事讓我不由得反思,為什麼同樣是三年經驗的專案,有人講出來像金子,有人講出來卻像沙子呢?關鍵在於,你得會「說人話」,把你的牛逼之處,翻譯成面試官想聽的價值。
我這些年面了不下兩百人,那些被刷的,通常都栽在幾個坑裡。說白了,不是你幹的活兒不行,而是你沒把「幹了啥」和「幹成了啥」講到面試官心坎兒裡去。讓面試官覺得你只是個螺絲釘,而不是發動機。
像產品經理一樣羅列功能清單
很多人一上來就,「這個專案有動態發佈、評論、@、私信、積分…」聽起來像在念需求文檔。我心裡直犯嘀咕:你到底做了啥?是搞定了評論的即時推送,還是優化了積分的併發鎖?這樣羅列功能項,你就成了純執行者,沒人會記住你推動了什麼。我面過一個候選人,就是這樣,明明履歷上寫著高併發經驗,結果聊起來像個產品經理。
堆砌技術名詞,像個「技術販子」
另一個極端是,「我們用了Spring Cloud全家桶、Kafka做消息隊列、Elasticsearch處理搜索…」,如果不講「為什麼」用和「怎麼解決」專案中遇到的問題,說這些東西聽起來就像個工具使用者,而不是真正掌控技術的專家。這時面試官心裡會犯嘀咕:「又來一個API調用工程師…」。有次面試候選人吹了半天Dubbo,卻說不出它怎麼比gRPC在服務發現上更適合他們的場景。。。Pass。
缺少量化數據,像在「自嗨」
還有個常見的毛病是,「我做了一個優化,性能提升很明顯。」很明顯是多明顯?是響應時間從500ms降到100ms,還是系統能扛的QPS從1000蹿到5000?沒有數據,就等於沒有證據,你的優化就成了「自嗨」,同時也要注意數據要靠譜,別瞎編。。。我見過一個說「QPS翻倍」的,結果一問基準測試方法,就露餡了。
這些錯誤會讓你的專案聽起來平庸。明明你付出了汗水,但面試官聽完後,只覺得「就這?」心塞不?
你要知道,面試官的耳朵裡,都裝著一個「能力翻譯器」。你說的是「現象」,他聽到的是「本質」。 我們可以模擬一下這個翻譯過程:
你說:「我們系統遇到了高併發挑戰。」
面試官聽到的:「這家伙知道抓重點,不是個只會埋頭寫代碼的。」
你說:「我對比了Kafka和RabbitMQ,最終因為業務需要強持久化和順序性,選擇了Kafka。」
面試官聽到的:「有技術廣度,還有選型思考,不錯。」
你說:「為了保證快取一致性,我引入Canal訂閱Binlog來異步更新Redis。」
面試官聽到的:「基本功扎實,知道常見的坑,也懂業界成熟的解決方案。」
你說:「優化後,介面TP99從500ms降到100ms。」
面試官聽到的:「這哥們兒靠谱,做事有始有終,還懂數據,不是個只會吹牛的。」
你說:「這個專案讓我意識到,架構設計總有取捨,我們犧牲了少量即時性,換來了整體穩定性。」
面試官聽到的:「有成長潛力,懂架構思維,是個可塑之才。」
一個看似普通的專案,如果從這些角度切入,就能瞬間升級。面試不是比誰的專案大,而是比誰能證明自己的價值。
我總結了一個STAR+L框架(Situation, Task, Action, Result, Learnings),能幫你把專案經歷結構化地講出來。下面用Feed流專案為例,一步步拆解。其實面試不是講故事,是秀你的工程思維。
S (Situation): 專案背景——一句話點燃衝突,別囉嗦
「當時,我在一家中型互聯網公司,負責一個日活剛過百萬的社區Feed流系統。痛點是『頭部效應』:少數大V有上千萬粉絲。這導致系統有兩個核心矛盾:一是用戶刷新Feed時需要極致響應速度(200ms內);二是寫操作的擴散成本巨大:大V發帖,後台得為每個粉絲的Timeline插入記錄,動輒上千萬次寫入,資料庫和快取都扛不住。加之用戶投訴延遲高(平均3分鐘見更新),產品天天追殺」
(老A評點:別TM一上來就介紹公司歷史和業務全景,沒人關心。三句話把戰場設好,把矛盾點亮出來,這才是高手。)
T (Task): 我的任務——明確你的角色和戰場,別搶團隊的風頭
「系統瓶頸主要卡在『寫擴散』模型上:大V發帖後,粉絲可能要等幾分鐘甚至半小時才能看到更新。用戶投訴不斷,產品經理天天催。更糟的是,這還引發了儲存風暴,Redis集群經常報警。作為團隊的核心後端開發者,我的任務就是重構這個寫擴散邏輯,目標是:延遲降到秒級(具體<10s),不崩系統。團隊分工,我專注後端優化,產品給的KPI是用戶留存漲10%。」
(老A評點:別說「我們團隊」,就說「我」。面試官只想知道你能幹啥,別把功勞安到別人頭上。)
A (Action): 我的行動——技術深度秀場,講清楚「怎麼做」的過程
為了解決這個問題,我分三步走:
第一,引入消息隊列來『削峰填谷』和解耦合。 改同步寫為異步:發帖API即返成功,Kafka投消息,後台消費者並行寫Timeline。為什麼用Kafka?對比RabbitMQ,它有exactly-once和分區(我自定義分區公式:hash(user_id) % partitions,避免熱點)。結果,API TP99從2s到50ms。但風險:消息積壓,我加了監控(Prometheus),閾值超了自動擴容消費者。
第二,重構儲存模型,從純『寫擴散』(推模式)轉向『讀寫結合』。 純推太廢:寫複雜度O(fans)。我設閾值1萬粉絲——小用戶推,大V拉(刷新時聚合大V池)。數學上,拉模式讀複雜度O(1) per user,但峰值時聚合QPS高,我用預聚合(cron每分鐘刷熱點大V)。對比純拉(如Instagram部分用),我們混搭省了80%寫,但加了讀壓力,測試了一下,峰值QPS漲20%,這暴露了讀性能瓶頸(查詢變多、變慢),所以需要優化資料庫層來「消化」這個額外負載,最終我優化了索引(MySQL分區表)。
第三,構建多級快取體系+一致性方案,確保拉模式的讀取如絲般順滑。 我用了三層設計:本地快取 (Guava Cache) 扛熱點(熱點TTL 1min),分散式快取 (Redis,Lua腳本原子更新) 存主體,底層資料庫 (MySQL) 做持久化。至於資料一致性,我沒用延遲雙刪那種不靠譜的方案(race condition),而是引入阿里的Canal訂閱MySQL的Binlog,即時解析變更事件,異步更新Redis,保證了最終一致性,沒出過大乱子。代碼級例:Canal handler裡,我寫了try-catch重試,防丟事件。備選是Redisson鎖,但太重,我測了開銷高10%。
(老A評點:主菜來了!最牛逼的不是秀你用了多少技術,而是清晰地展示你解決問題的「邏輯鏈」。為什麼有這個問題?為什麼用這個方案?有沒有別的備選?有什麼優勢劣勢?有什麼風險?最好能加點代碼味兒,比如分區公式,讓人覺得你真上手過:「我試過這個,差點因為Binlog backlog掛掉。」這才是展現你技術深度的時刻,這才是重頭戲!不要光秀工具,要講為什麼、怎麼、有什麼風險以及備選。)
R (Result): 最終結果——用硬數據+業務影響證明你的價值
方案上線後,效果超出預期:
L (Learnings): 我的反思——秀成長,證明你不是一錘子買賣
這個專案也讓我學到不少教訓:
家人們,下次面試官問你專案時,別再扔一堆散裝經歷給他了😂
記住,我們要的不是一個「工具箱」,而是一個能解決問題、能並肩作戰的「戰友」。