后端开发常见面试题汇总及回答思路

后端开发常见面试题汇总及回答思路
常见问题 1:分布式事务如何解决?
回答思路:先说明分布式事务产生的原因(跨服务、跨数据库操作),然后介绍几种解决方案的原理和适用场景,比如 2PC(两阶段提交,适合强一致性但性能差)、TCC(Try-Confirm-Cancel,柔性事务,适合业务场景可拆分的情况)、本地消息表(最终一致性,适合异步场景)、Saga 模式(长事务拆分,适合微服务),最后结合自己的项目经验,举例说明在实际中如何选择和应用。
常见问题 2:如何设计一个高可用的系统?
回答思路:从架构层(集群部署、负载均衡)、应用层(服务降级、熔断、限流)、数据层(主从备份、分片、缓存)、监控层(链路追踪、告警)等维度展开,每个维度说明具体的技术手段和实现原理,再结合案例说明这些手段如何提升系统的可用性。
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希音这家公司也是第一次面试,感觉整体还是偏难的1 先做个自我介绍2 讲一下你目前做的项目,主要是用了哪些技术栈,解决了哪些问题,做了哪些优化3 对于数据湖你能说一下各个湖仓的优缺点吗,你目前用的哪个,主要是用了哪一块技术和实现4 对于flink来说,对于一条主流一天有千亿级别数据,目前对于数据实时写入Doris存在这性能瓶颈,第一个问题是解析比较慢,第二个精确一致写入比较慢,你如果来优化需要怎么入手,对于优化的话怎么实现不延迟不oom5 目前有个场景,需要每10秒看到某个APP的主页的实时uv并且需要取top100个页面,你来实现如何做到实时秒级计算和展示,数据量级有亿级起步6 对于离线模型,如果存在一个画像需求,对于某些人群或者漏斗需要做到每天周期2点前产出,你如何保证这个时效性7 目前你建设模型是怎么建设的,如何确保你这个模型是合理的,有啥量化的8 对于数据倾斜如何快速定位,如何实现快速解决数据倾斜,除了加资源和join改变还有啥方法9 对于数据治理有啥好的办法快速治理,你来主导治理的话主要是从哪一块入手,解决哪些问题10 来个SQL题目,取一支股票的最大利润11 有啥需要找我了解的我这还是第一次面试这家公司,给我的感觉似乎还比较难啊,技术深度算是比较深了,对于面试的人来说必须要有这方面的经验才能解决上面的问题,要不然感觉估计答不出来
发面经攒人品
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04-23 15:28
南京大学 Java
攒人品ing~基本信息一、 项目深挖与常规问答自我介绍:面试官提问:挑一个花费时间最多、最重点的项目介绍,并罗列一两个难点。后续追问:目前项目的访问量多大?(如实回答目前仅作个人和朋友测试使用)。二、 计算机基础与后端八股操作系统与网络问题 1:Python多进程解决OOM问题,为什么不用多线程?问题 2:进程和线程在操作系统层面的核心区别是什么?问题 3:FastAPI 服务端延迟极低,客户端发起请求时,TCP 建立连接的过程是怎样的?问题 4:项目中实现在线推送为什么使用 WebSocket 而不用 HTTP 轮询?JVM 基础问题 1:Java 程序运行时,JVM 内存分为哪几块?问题 2:堆里的对象是一定会被回收的吗?问题 3:引用类型会被回收吗?Redis问题 1:项目中的布隆过滤器、互斥锁、逻辑过期分别是解决什么问题的?问题 2:逻辑过期和物理过期的区别是什么?问题 3:HyperLogLog、ZSet、Bitmap 的底层原理和适用场景是什么?问题 4:场景题:如何统计最近七天内每天都活跃的日活用户交集?消息队列 (RabbitMQ)问题 1:如何保证消息百分之百入库?描述消息从生产到消费的完整可靠链路。问题 2:死信队列里面是怎么处理的?问题 3:怎么保证消息的幂等性?数据库 (MySQL)问题 1:索引场景题:有用户表、签到表(自增ID,user_id,签到时间,状态),要查某个用户某个月的签到记录,怎么加索引?问题 2:如果不用 Redis,直接在 MySQL 层面避免高并发下的重复点赞,怎么设计?问题 3:如果并发量很大,使用乐观锁和悲观锁的区别?使用悲观锁有什么问题?三、 算法与代码手撕题目 1:实现 `O(1)` 时间复杂度的 LRU 缓存题目 2:合并 K 个升序链表四、 AI 与大模型工程问题 1:RAG(检索增强生成)的工作流分哪几步?问题 2:RAG 知识库生成的步骤是什么?问题 3:向量检索时,怎么判断相似度?问题 4:你项目里的 Agent 架构是怎么设计的?五、 反问环节提问:如果有幸入职,主要会做哪些工作?难点在哪里?提问:腾讯内部对使用 AI 辅助编程的态度是什么?提问:对我今天的面试表现有什么评价或建议?
雾已散声宜慢:后续:已约二面
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