滴滴一面面经

2025年10月14日 滴滴一面

全程45分钟,无手撕。

  1. 介绍一下你的项目。
  2. 抢购场景下会面临高并发问题,你是如何处理并发的?
  3. 如果系统每秒最多处理10个请求,但秒杀瞬间来了300个请求,你会如何设计系统来应对?
  4. 在这种高并发秒杀场景下,如何避免超卖或少卖的问题?
  5. 接口限流有哪些常见的策略或算法?
  6. 热点数据既有查询又有更新,如何保证 Redis 缓存与数据库的一致性?
  7. 请讲讲 ThreadLocal 的原理,以及使用时需要注意的问题(比如内存泄漏)。
  8. 在项目中是否遇到过 SQL 查询性能问题?如何排查和优化慢查询?
  9. 使用 EXPLAIN 分析 SQL 时,你主要关注哪些字段或指标?
  10. 有一个表包含字段 id(int)、name(varchar)、age(int),在 age 上建了索引。如果执行 SELECT * FROM table WHERE age = "20"(字符串),是否会走索引?为什么?
  11. 如果字段是 varchar 类型,但查询条件传的是整数 20,会不会走索引?
  12. 如果发现服务整体响应变慢,你的排查思路是什么?
  13. MySQL 的事务隔离级别有哪些?各自解决了什么问题?
  14. 请简单介绍一下 MySQL 的 MVCC 机制。
  15. 在默认隔离级别(可重复读)下,事务 T1 先查询表中满足 A=1 的记录(结果为1条),此时事务 T2 插入一条新的 A=1 记录并提交,T1 再次查询 A=1,结果会是多少?为什么?
  16. InnoDB 的 MVCC 能解决幻读问题吗?
全部评论
项目回答的咋样?redis和mysql比较多问题
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发布于 2025-10-15 14:22 广东
没问实习吗
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发布于 2025-10-14 18:19 浙江
瓜大uu 我也面滴滴同部门
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发布于 2025-10-14 15:56 北京

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今天是找实习的第五天,整体有意外也有收获,简单做个复盘。上午原本预约了搜狐的实习面试,可在面试开始前半小时,突然收到通知该岗位已经确定人选,面试直接取消,整个沟通流程比较仓促,体验感一般。下午重点参与了滴滴大模型 Agent 项目运营实习的面试,也和团队做了比较深入的沟通。该团队属于纯 AI 大模型算法方向,主要专注于算法应用落地,围绕人机协同、多智能体方向做优化,并不涉及大模型基座的研发工作。这个实习岗位没有转正名额,不过如果实习表现突出,能够获得团队内推机会。岗位比较看重候选人的责任心、数据敏感度,同时也要求具备主动学习能力,并且可以保证长期实习。日常工作主要负责大模型与 Agent 的运营测评、协助推进技术落地业务,还会辅助组织技术分享会,也有机会旁听学习。面试沟通整体很流畅,也能感受到这个岗位的竞争较为激烈,后续有较大概率进入下一流程。在和面试官交流的过程中,也清晰了自身在团队中的定位:作为衔接技术与业务的大模型落地数据运营角色,同时承担团队基础支撑工作。最后也整理了本次面试收获的核心知识点:1.多智能体:通过多个智能体分工配合,完成复杂任务,是当下大模型重要的应用方向2.人机协同:通过人工介入优化模型效果,让模型从基础可用走向优质好用3.工具调用准确率:评判大模型实际应用价值的关键衡量标准4.端到端:大模型实现从输入到输出的全流程自主处理,未来还可自主生成运营策略5.大模型基座:大模型的底层基础模型,该团队不负责底层研发相关工作
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