# 集群调度策略模块设计和模拟## 题目目标设计并实现一个集群调度器（Scheduler）+ 模拟器，用于在动态负载和故障条件下平衡：- 高优作业低延迟- 集群利用率- 普通作业公平性## 场景设定- 集群包含 `M` 台同质机器（Machine `0 ~ M-1`）- 作业属性：`job_id`、`priority`、`resource_num`、`estimated_time`- `estimated_time` 与真实时长存在误差（约 ±20%）作业类型：- 普通作业（normal）：每天 08:00 批量提交- 高优作业（high）：全天随机提交，要求快速响应## 运行规则（必做）1. 调度与资源占用- 作业需绑定到足够空闲机器后才能运行- 运行期间机器被独占2. 作业完成与失败- 作业可能成功或失败- 若失败原因是硬件故障：相关机器下线维修 24 小时3. 抢占机制- 允许抢占运行中的作业- 被抢占作业回队列等待重试，额外增加约 10 分钟执行成本## 输出与指标要求（必做）调度器应输出可复盘日志，并至少统计：- 高优作业平均等待时长 / P95 等待时长- 集群利用率（时间窗内）- 普通作业公平性指标（如最长等待、等待方差、饥饿作业数）## 测试与验收要求（必做）至少完成以下测试：1. 基线对比（与至少 1 个基线策略对比（如 FIFO / 纯优先级））2. 波峰场景(批量普通作业 + 高频高优插队)3. 故障场景4. 抢占场景5. 结果可复现## 交付物- 调度器源码- 模拟器源码与输入样例- 策略说明（为何这样设计）- 指标报告与对比图表- 已知问题与下一步优化## 加分项- 自适应策略（根据实时拥塞/故障率动态调参）- 抢占成本建模更精细- 多目标优化或可插拔策略框架

1. 你最近在学哪些课程或技术方向？2. 你有没有使用过 AI 相关工具？有，用过 Cursor 和 ChatGPT。主要是辅助写一些重复性代码、补测试用例、解释报错、查 API 用法，也会用来做知识点对比，比如 synchronized 和 ReentrantLock 的区别，或者分析 SQL 为什么慢。一般我会把它当辅助工具，不会直接照搬结果。3. 你用 Cursor 的时候遇到过什么问题？最大的问题是上下文理解不一定完整，尤其是跨文件和跨模块的时候，生成的代码可能能跑，但不一定适合当前项目。还有就是它有时会忽略边界条件，比如空值、并发安全、事务失效这些问题，所以关键逻辑我还是会自己过一遍...

1.扫雷地雷生成，n*m矩阵生成k个雷。2.输入网址回车到显示页面的过程3.讲一下c++内存4.虚函数了解吗5.写一下多态，然后围绕着这个展开问了很多6.stl了解吗？push_back复杂度证明，扩容机制

一、项目深挖从实习经历里挑一个最能体现技术能力、最有挑战的项目详细聊聊。这个功能整体研发大概多少人参与？在这个项目里压力最大、最棘手的事情是什么？你做了哪些重要的设计决策，这些决策带来了什么效果？更新数据库状态和推送不是原子操作，你当时是怎么权衡的？想保证这两个异步操作绝对一致性，有什么办法？延伸场景：先写数据库 A 再写数据库 B，要求同时成功 / 同时失败，怎么设计？项目用户量、QPS 大概多少？有出现客户投诉吗？功能上线后怎么验证、保证系统稳定？出现异常需要线上应急吗？你设置了哪些告警指标？从现在视角看，你会设置哪些指标观测系统稳定性？二、Full GC 问题排查介绍下当时遇到的 Full GC 问题，以及完整排查过程。三、AI & Web Coding 相关如果用 Web Coding 写这个系统，你会怎么设计提示词？AI 生成代码不可控，你怎么约束、确保符合预期？有没有试过用 Web Coding 写项目，过程中最大问题是什么？业界怎么解决 AI 思考慢、反复出错的问题？有没有考虑用 AI 做测试用例提效，做 TDD 开发？如果设计一个 AI 研发 + 测试的协作 team，怎么设计？研发 Agent 和测试 Agent 之间怎么交互，避免越改越偏？大模型上下文有限，Claude 类产品怎么保证长代码迭代不丢失注意力？四、职业规划 & 行业选择工作之后的职业规划是怎样的？想从事什么行业 / 业务场景，为什么？了解蚂蚁国际是做什么的吗，为什么投这个岗位？五、算法 & 限流（核心编程题）手撕实现滑动窗口限流（1 分钟级别）。单机限流会有什么问题？多线程场景下，单机限流是否还有效？扩展为集群全局限流，怎么调整逻辑？用 Redis 做全局限流，会选用哪种方案？