帆软一面面经

#发面经攒人品##找工作的破防时刻#面了30分钟左右,先问了10分钟的项目

项目中延迟队列与定时任务的实现
如何实现一个定时任务(不调用注解,不适用定时任务类)
while+sleep方法实现延迟逻辑(如每秒检查一次)的缺陷
在 Java 中,如何确保一个对象在完全不再被引用时释放其持有的本地资源(如调用 C/C++ 接口的指针)?
MYSQL隔离级别
binlog日志
MVCC
项目中提到了ELS,问了ELS相比较MYSQL的优点
在 Java 中,如何不使用临时变量来交换两个 int 类型的变量?
给定一个由不重复数字组成的整数(不含0),如何快速找到所有排列中比当前数大的最小数?
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昨天 15:50
已编辑
哈尔滨工程大学 Java
好消息有保底了,坏消息base地居然干到成都去了…我面试时候说的优先北京来着阿这咋整…tl:9.3投递 9.6笔试 9.9一面 9.10二面 9.16意向。今天正好是二面完三个工作日后的那天,我这两天一直焦虑三个工作日后自动回人才库,还好没回今天直接意向了,团子总体流程真快。部门是核心本地商业业务研发平台,面经如下,八股偏多,我背了很多遍舒适区属于。9.9美团核心本地商业消息队列作用怎么设计一套交互模式保证消息不丢失,消息丢失场景联合索引题目表中有大量删除操作时还会走联合索引吗role = ‘u’ and score >= 85,class in(1, 2, 3) and time = 2025,这两个查询语句怎么建索引redis为什么快,redis有没有多线程lua 脚本怎么保证原子性的,其中两个命令成功一个失败会怎样redis怎么保证数据不丢失热key问题,分片集群后怎么对请求分流使每个分片的请求数量差不多实习自己参与过设计方案吗还是只做执行,遇到的困难接触java多久,python接触过吗手撕合并两个有序数组9.10美团核心本地商业实习里意图识别率提升了 10% 怎么统计的线程池核心参数,工作队列可以用 ArrayList 或者 LinkedList 吗stream 用过吗redis持久化方式mysql事务隔离级别bean的生命周期spring事务实现方式,事务失效场景实习的项目有多少人做,有高职级的人吗,同事名字你都知道吗,都对接过吗和其他组对接过吗,如果你手上需求对你来说比较紧急,对你对接的人来说并不紧急他可能觉得无所谓,你会怎么做主 r 过吗手撕链表123456变成162534
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昨天 15:48
已编辑
四平职业大学 Java
无手撕,30mins左右。【面试问题】1. 🧑‍💻 请先自我介绍一下。2. 🔍 做服务时为何选择 LlamaIndex?是否调研过其他技术?3. 📚 还了解哪些相关技术4. 🧠 对 RAG 有何深入认识?5. 📄 切片(chunking)的原理是什么?6. 🧰 技术栈用过哪些语言(C/C++、Python、Go)?7. 🚀 Go 的 goroutine 与传统线程的区别是什么?8. 🔄 goroutine 的并发控制怎么做?如何等待全部结束?9. 🐳 Docker 镜像三层叠加(A 层 1 MB → B 层改 1.5 MB → C 层删除文件)后最终镜像大小是多少?10. 🗂️ 容器启动后在 C 层还能否看到被删除的 A 层文件?底层是否仍存在?11. 🧹 有哪些手段可减小最终镜像体积?(multi-stage 了解吗?)12. ☸️ 对 Kubernetes 的核心概念与组件了解多少?16. 🤖 描述 LLM、Agent、MCP 之间的关系。17. 🛠️ 是否亲手写过 Agent 或 MCP?请举例说明实现过程。场景题:13. 🖥️ 1 万台机器偶发 IO 飙高,如何定位任意时间点、任意进程的 IO 贡献?最后反问业务,面试官人非常好,非常友善,很详细的介绍了部门的情况,分享给大家。部门主要分三大块:大数据,云计算,AI Coding。大数据不谈。云计算又分上层和底层:- 上层先做“应用交付”,也就是传统部署的升级版。最早用虚拟机,资源利用率太低,现在全面换成 Kubernetes + Docker 容器化。有了容器,交付模式就变了:需求管理:企业开发不能随手写代码,得先提需求、审批、测试,全流程我们管。代码仓库:GitHub 或内部 GitLab,也是我们维护。CI/CD:以前用虚拟机构建,现在容器化,任务跑完立即释放 Pod,一天并发十几万。装包→单测→API 测试→打镜像→安全扫描→发布,每一环都是 CI 的一部分。Code Review:合并前必须过评审。CD 交付:最核心。前面就算出错也不会让站点崩溃,CD 必须保证高可用、多集群、容灾、流量无损。我们用 Kubernetes Operator 做滚动发布:5 台机器先拉 1 台做灰度,人工验证没问题再逐步扩,数据中心级别也是逐点发布。- 说完上层,再说底层:资源利用率:让一台 Node 跑更多 Pod,省的就是真金白银。混部:CI 任务结束后立即销毁 Pod,把资源立刻让给别人,进一步提高利用率。调度、监控等组件。AI Coding 部门:目标是用户提需求 + MCP 框架 + 中间件 → 自动生成代码,大幅缩短交付周期AI Code Review:用大模型 + Agent 扫描漏洞、给出优化点智能排障:AI 自动定位、修复单测失败等问题
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