美团Java后端一面面经

1.项目介绍 2.这个系统是从0做了一整套监控系统是吧,那你怎么做顶层设计?你怎么划分模块?怎么决定数据流是怎么走的? 3.双机房部署这里那你们做的是主动-主动还是主备?如果某个机房挂了,是怎么切流量的 4.1000w 数据点 / 10s 采集,那你们的数据链路压力是很大的,尤其在传输这一段,怎么做高可用 5.时序数据库你们用了VictoriaMetrics,对比 Prometheus具体满足了哪些你们原来做不到的需求 6. 你们这套系统是不是完全照 Prometheus 做的?那 AlertManager那套为啥没用?是不是有些场景不太适配? 7. 支持双机房是吧,那你们AB是active-active吗?还是有优先?有做流量切换的能力吧 8.整个链路这么复杂,自己有没有做监控?要是这套监控系统自己挂了你们咋办? 9.你刚说GC压力很大,你是怎么发现的 10.之前是批处理写入,但有锁竞争问题,是怎么定位的?后来换成啥方案了? 11.刚刚提到维度高基数问题,用的是布隆 + HLL,那对误判这块呢是怎么容忍的?说一下你们这个组合用在哪? 12.熔断规则怎么配置的?是慢调用?异常率?熔断后是怎么恢复的? 13Kafka主要用在哪?是在传输链路上吗?你们是直接写入Kafka 的? 14.消费侧有没有遇到堆积?是怎么排查的?如果Partition分配不均怎么处理呢 15.你说你们做了属性补齐和指标派生,那这个操作是在Kafka消费端做的吗?怎么保证不影响延迟? 16.Kafka它是怎么存数据的?Segment是怎么切换的?你知道LogCompaction 吗 17.Kafka broker 挂了怎么办,生产能不能写?它是怎么做高可用容错的 18.你说你们有自愈中台,这套东西是你们监控体系内嵌的?还是独立出来的? 19.你这个自愈策略支持几个阶段来着 20.你们的执行动作是脚本,那脚本失败了怎么办 21.你提到有事件驱动也有指标触发,这两个共存会不会冲突有优先级么,咋设定的 22.比如说你发现某个节点异常了,你们怎么感知、判断、决策、执行?可以具体说一个流程吗?
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不愿透露姓名的神秘牛友
10-31 13:31
现在是2025年10月27日,由于焦虑无法入睡,有感而发写下了这段文字。回想过去三年(甚至可以说是过去的21年),自己一直都是一个不断自我打碎自我重组自我妥协的过程,面对大的困难大的打击,总是会影响自己的心态,在这个过程中不断的去降低预期,安慰自己说是在保护自己,实际上是不敢对自己抱有太大的希望。高考以一个差强人意的分数考上了985,虽然说知道自己数学考的差的不行(两位数),但是当成绩出现之后仍是惊喜到狂叫。每次回想自己的曾经的成果,都有一种恍惚感,感觉自己努力了,但是却又总觉得差那么一口气,总结一下应该就是差那点心气。但是我也如愿的考上了大家口中的好学校,来了之后成绩也还凑合,但是就是无法保研,专业分流之后更是保研无望,在那之后就开始准备找工作了。但是自己的规划能力又极差无比,根本不知道找工作需要什么技能,记得大二的当时刷了很多力扣,学了很多408,直到大二下才迷途知返,知道自己没努力到正确的方向,开始跟着黑马学java,做了外卖点评,在今年的一月份才成功做完了项目,可是当时一点八股都没有学,也花了两个月速成了八股,在三月份开始投递暑期实习简历。这就是噩梦的开始,在这个过程中我的心气也在不断的消亡,由于学历我还是能获得面试机会的,但是几场面试就将我打回原形,基础不牢项目不好没有实习,各个差的标签打在身上令我羞耻难当,经过几次面试的打击使得我逃避了一段时间,用要准备期中考不想挂科的借口,让自己逃离找实习一段时间。但是五月份之后又开始找实习了(回到现实了),发现已经没什么公司招实习生了,那段时间经常失眠,感叹自己浪费了自己的学历以及过去十几年的努力(心气还是太高了哈哈),觉得自己规划能力好差。但是还是非常感谢华为在最后能给予我一段实习经历,尽管我不优秀,跟同部门实习生的学历越差了十万八千里,但是还是非常感谢收留我(不管大家对他评价如何,我都是非常感激的)。实习对我来说就是一段缓冲期,我仿佛在象牙塔一般。那段日子我身上没有求职的焦虑,虽然说每天也很忙,工作的时候要赶需求,下班之后做项目背八卦刷力扣,但是生活还是充实且规律的,我不再被焦虑所包裹,是这一年里我最快乐的一段日子。九月份回来秋招之后,深感秋招之艰难,可能是因为投的晚,实习产出有限,水平不足,在这段时间不断碰壁,几乎没有什么面试的机会,直到如今也没有任何一个offer。但是每天还是坚持在图书馆学习,近期真的有点泄气了,经历上周十场面试,已燃尽,但是给我带来了一丝希望,已有两家公司进了池子,且有两家公司还在流程中,但是我不敢抱有希望,很怕希望破碎使得我再次破碎,但是心里又渴望那希望。打完这段话准备休息了,焦虑没用但是无法不焦虑,感觉自己能力虽然说不是非常强但是应该也不算特别差吧,但是仍如此艰难,可能不仅仅是自己能力的原因吧,时运,机遇都需要合适。将这段文字写下也不是为了传播焦虑输出我的坏情绪,也是希望看到这段话且能共情我的人,看到这些心里可以好受一些,肯定不止我一个人深陷焦虑中,希望这些心里话能给大家带来一丝安慰!(这算比惨吗不算吧哈哈哈,毕竟我从bg上还是看得过去的吧,但是也是0offer,想想我应该会宽慰一点)-------------分割线-------------2025/10/31 今天拿到了第一个满意的意向,那就暂时休息一下吧,祝所有人如愿。
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昨天 06:10
门头沟学院 Java
1.详细说一下dns解析它是怎么解析的,过程咋样2.Transformer你给我讲讲它底层原理,讲一下它为啥能替代RNN,我们知道Transformer架构已经很成熟了,但你觉得它的Self-Attention机制在多模态对齐上会不会存在瓶颈?有没有实际场景里注意力权重完全偏掉的情况3.说下LoRA的原理吧,LoRA是不是只能在Linear层插?你有没有了解过为什么不能插在LayerNorm之后?这会对训练稳定性造成什么影响4.你刚才提到用过QLoRA,那你能具体说说QLoRA是怎么降低资源成本的吗?常见的量化方式有哪些,QLoRA为什么选的是NF4和FP16这组组合,而不是别的组合?你能说说NF4 的分布拟合逻辑吗5.我们做了一些multi-query attention优化,但发现decoder延迟还是高,你觉得是哪里的瓶颈vLLM 本身的KV cache 是不是反而是负担7. Embedding模型和Rerank模型分别是怎么处理文本语料的?用场景举一下例子8.看你做过RAG,讲讲从数据清洗到检索服务上线这整个链路是怎么搭的,你是怎么做chunk切分的10.你觉得当前RAG的最大瓶颈在哪?你做过哪些改进来提升 Recall11.你们在训练xx领域大模型的时候,SFT 数据怎么构造12.看你做过LoRA微调,那你是怎么选rank值的?合并adapter权重的时候有没有遇到梯度爆炸13.我看你这个特长里面也有写过使用这个模型部署是吧你也做过相关模型部署的工作,那咱们能简要的说一下,我们部署的参数量模型部署的参数量,然后还有它对应的硬件之间的需求关系,比如说我每个参数量的模型所需要的算力需求大概是什么?先给出一个题吧,我们部署一个MOE架构的千分三的235b的一个模型,他所需要的算力大概是多少?14. 比如rag知识库搭建就是比如说我们在搭建这个知识库的时候,需要对这个知识库的文件文档进行动态更新了,那么你之前是用的是全量嵌入还是增量处理?如果是用增量的话,那么怎么来避免新旧文档的文单的分布不一致导致的这种检索偏差的问题15.你那个机械臂的那个动作态这一块融合的这一块,然后你那个具体的数据是怎么进行一个融合的,然后这个对比协议是怎么做的16.在做多模态融合的时候,有没有做过过视觉跟文本之间的对齐任务,怎么做的
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