这些都是在牛客上看到别人发的面经中涉及到Caffeine的面经，我截取下来做了个汇总，可能不是很全面，也很感谢写面经的同学一、Caffeine 基础相关Caffeine 的原理、特性是什么？Caffeine 缓存主要存储什么数据？Caffeine 缓存的数据具体是怎么添加的？二、Caffeine 与其他组件的区别Caffeine 与 HashMap 的区别？Caffeine 与 Guava Cache 的区别？Caffeine 解决了 Guava 的哪些问题？Caffeine/Guava 等本地缓存与 Java 普通哈希方法的区别？Caffeine 与 Redis 缓存的区别？三、Caffei...

等了半天，就来了这个？？拒了  

大二双非小登被字节约面了，海投投到后看了简历直接约面了，虽然不大可能面上，但我将尽我最大努力，期末考试不复习了😡

虾皮一面详细面经本次虾皮一面以“自我介绍+项目深挖+技术细节提问+现场编程+校招沟通”为主线，核心围绕简历中的核心项目、前端底层原理展开，整体难度偏实战，注重技术落地细节，以下是完整面经梳理：一、面试开场面试官先明确了本次面试的四大模块：自我介绍、项目细节提问、基础技术点考察、双向问答。我完成自我介绍后，面试官立刻聚焦简历中的第一个核心项目（笔记项目）展开深度追问。二、核心项目1：笔记项目（重点追问模块）1. 语义检索与离线缓存向量检索相关：面试官重点问语义检索的实现逻辑，核心追问“向量如何实现语义匹配”，以及余弦距离、欧氏距离的概念（我对这两个距离概念仅能简单作答，细节掌握不足）；缓存存储介...