B站面经

岗位是sre
一面主要是八股、手撕 + 项目追问。题目中规中矩，但会结合项目一直往工程细节上问。二面和三面无手撕八股，主要是项目深挖和开放问题，尤其关注稳定性、线上风险、工程取舍和AI 应用。
八股
Go：
- GMP 模型
- map 多协程读写
- 往已关闭的 chan 写/读
- Goroutine 泄露场景 + 排查方法（pprof）

缓存 & Redis：
- 缓存穿透 / 击穿 / 雪崩
- 热 key 失效处理
- Redis 持久化：RDB / AOF 区别
- Redlock 存在的问题
- 手撕 LFU

MySQL & 数据结构：
- B 树 vs B+ 树
- 索引类型、索引失效场景
- 回表 & 如何减少回表

AI / RAG / Langchain：
- RAG 脱敏策略 + 召回率验证
- Streaming 输出如何处理跨窗口敏感词
- LangChain vs LangGraph
- LangGraph State & Checkpoint
- HITL 实现方式
- 上下文过长的 AI 对话处理

项目深挖 & 开放问题
可观测平台：
- 数据如何产生 → 传输 → 存储 → 计算 → 展示效果
- Linux 环境能力不足的影响 & 性能优化方法

Agent / RAG 项目：
- 业务数据流程
- 已有平台能力时，为什么还要做定制开发？
- 知识库文件格式、非结构化文件抽取
- 内容安全 / 脱敏策略

开放问题：
- 最近在学什么技术？平时怎么学新技术？
- AI 越来越强，新手怎么体现自己的价值？

总结：
项目深挖：不只是做了什么，强调 设计思路、风险控制、落地效果，问流程、原理、选型理由、取舍权衡、落地价值

底层技术：Linux 、profiling&可观测技术、MQ/CK/流计算、go并发编程、cgroup、内核版本适配

工程架构：数据采集 - 传输 - 存储 - 计算 - 可视化全链路设计、阈值设计、性能开销控制

AI 应用：RAG 脱敏、风控、Agent 架构、Langchain 工具使用与二次开发 、如何驾驭AI（AI提效）

软实力：职业规划、岗位认知、学习方法、行业思考、业务架构思维