字节火山引擎后端开发秋招面经

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题结合着项目去问的八股：1.数据一致性怎么保证的？假设是多机房多集群部署，不同机房之间有各自的redis，如何实现整体的限流？2.乐观锁和悲观锁的区别？3.aop底层原理？4.如何解决redis大key和热key的问题？5.spring框架中bean如何初始化的？6.spring怎么解决bean循环依赖的问题？7.http请求从浏览器开始到后端服务器的过程？8.http和https的区别？9.什么是公钥什么是私钥？

发点面经攒攒人品～1.详细介绍一下agent项目的核心功能？2.智能运维助手的"运维"具体如何定义？3.系统有哪几个主要的组成部分？4.Spring ai alibaba覆盖了你上面说的哪些部分？5.Planner/Executor/Supervisor模式的优点是什么？比如说我接收一个请求的处理，它的优点是什么？6.在Planner/Executor/Supervisor模式中，拆分为3个agent和只使用1个agent，最关键的优势和区别是什么？7.介绍RAG的核心流程？8.召回和重排用的什么算法？(没用重排，道歉)9.为什么要做RAG？10.模型回复效果不好的话，如何在RAG层面采取优化措施？如何通过微调采取优化措施？微调属于预训练还是后训练？11.简单对比一下MySQL和Redis各自的特点？12.MySQL的"关系型"是什么意思？13.Redis能不能做存储，而不仅仅是缓存？14.场景题: Java多线程并发模型相关: 比如说我有这么一个场景，总体上是一个生产消费的一个模型，但是这个整个的任务的量比较大。就是比如说我有很多的任务，然后可能有成千上万个生产者消费者。比如说有1万个生产者生产消息，然后有5万个消费者消费消息，或者叫任务或者消息或者数据都可以吧。然后因为整体任务量很大嘛，所以大家要去并发去生产和消费。能简单说一下，这样的话用Java的并发模型和并发控制所相关的这个机制怎么去实现，就口述就可以

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.redis防止超卖用到了数据库吗？2.定时任务（SpringTask）实例宕机了，任务是否丢失？有别的方案吗？3.项目中缓存击穿的业务场景？4.一个关于项目中支付订单这一业务的连环问：订单表怎么设计的？索引结构怎么设计的？现在需要查订单，根据时间排序，如何设计索引？订单的数据如果非常大，到了几千万，会有什么问题？有什么解决办法？订单场景如何分库分表？分库分表是什么（问这个问题是因为上一个问题没答好，脱口而出只把数据量大的表拆分成小表）？慢查询如何解决？explain关注哪些内容？5.redis有哪些常用数据结构？zset一般使用场景？zset底层数据结构？6.讲讲redis主从复制？7.怎么去保证rabbitmq消费不丢失？生产端如何保证？消费端怎么保证？如何保证消费有序？8.hashmap底层实现原理？发生哈希冲突时，底层如何处理？9.线程池了解吗？线程池好处是什么？

分享面经攒RP上来大概是面试官介绍了一下业务，然后让我做自我介绍之后开始问项目相关先问了项目中最有挑战性的东西是什么(我回答的没啥特别难的部分。。)然后让我介绍了transformer的原理和流程MCP和RAG和Skills的具体内容为什么用Langgraph而不是原生如何处理上下文太多的问题React的原理接下来是八股数据库事务隔离级别如何实现这些事务隔离级别的操作系统死锁的具体概念计网：用url访问网站的具体流程(dns，http)算法题手撕：树上路径和为k的路径输出