滴滴面试

给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习1. 多目标预估如何解决跷跷板问题2. MMoE为什么能够做到多目标优化3. 除了MMoE还有什么其他的多目标优化模型4. 除了auc还有什么度量排序结果的指标5. ctr校准所用的list-wise模型的结构是什么6. 如何评估ctr校准模块的效果7. 算法题：实现auc

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围绕项目，无八股算法部署服务的方式pod 最大多少个：高峰期7k QPS： 20到30个 Pod每个pod占用的资源：API 查询和任务消费/回调合并在一个 Pod 内，这类 Pod 既有高并发读流量，又有异步写和状态更新，也就是2C4G request，4C8G limit。分表的分页表怎么做有没有更好的方案  从产品思维：根据用户会员等级，限制用户查询的数量。加入缓存遇到了哪些问题：数据的不一致性问题，具体来说，当回调主动更改缓存任务状态时，有可能更改失败，因为mysql和redis的更新不在一个事务内，这个时候ttl就发挥了作用，视频生成的平均时长是2到3分钟，ttl设置为3分钟，当任务过期就被清楚，从数据库取出最新的数据，保证了redis和缓存的一致性消费者怎么回调：消费者回调通过rpc的方式回调我们的服务，传入状态和视频结果等信息，我们的服务去更新数据库和缓存服务之间调用的输入输出  用了 rpc 的什么协议调用的：百度内部常见的 RPC 框架是 brpc。它底层一般跑在 TCP 之上，消息序列化常用 protobuf；协议层不是只有一种，百度内部常见有 baidu_std 等私有协议，brpc 同时也兼容 HTTP、gRPC、Thrift 等多种协议。HTTP 协议通常把数据组织成请求报文和响应报文。无论请求还是响应，整体结构都是请求行、头部、空行和消息体。起始行用来说明请求方法、路径、版本，或者响应状态码；头部用 key-value 的形式描述元信息，比如内容类型、长度、认证信息；空行用来分隔头部和消息体；消息体里才是真正的业务数据，比如 JSON、表单或者二进制文件。因为底层 TCP 是字节流，没有消息边界，所以 HTTP 还会通过 Content-Length 或 chunked 机制来标识消息体长度。rpc和http的区别我的理解是，HTTP 和 RPC 的核心区别在于抽象层次不同。HTTP 是一种通用的应用层通信协议，通常是面向 URL 和资源来设计接口；而 RPC 是一种远程调用模型，目标是让调用远程服务像调用本地方法一样。在使用场景上，HTTP 更适合前后端交互和对外开放接口，因为标准统一、通用性强；RPC 更适合内部微服务调用，因为通常会结合二进制序列化、长连接和服务治理能力，在性能和调用效率上更有优势。不过两者不是完全对立的，因为 RPC 也可以基于 HTTP 来实现，比如 gRPC 就是基于 HTTP/2。在这个项目中的一些不足和经验我觉得这个项目有两个比较明显的不足。第一，前期方案选型时，我们基于当时的成本、风险和收益考虑，选择了缓存方案，这个决策在当时是合理的，能快速支撑业务上线。但后面随着流量增长，我发现轮询查缓存的方式扩展性有限，后续更适合往服务端主动推送的方向演进。这个经历让我意识到，技术方案要结合业务阶段做取舍，也要提前考虑后续架构升级路径。第二，项目里对慢 SQL 的监控还不够完善，缺少及时报警机制。这样会导致数据库性能问题不能第一时间暴露。后来我复盘时觉得，除了完成功能，线上监控和告警体系也非常重要，尤其是慢 SQL、接口耗时和错误率这类指标，应该尽早纳入日常治理。所以这个项目最大的收获是，我现在做项目不只关注功能实现，还会更关注方案演进能力，以及系统上线后的监控和稳定性建设未来技术规划我对未来的职业规划，现阶段还是希望先立足于技术成长。短期内，我希望先把基础打扎实，不只是把功能做出来，而是真正理解业务，提升自己在代码质量、系统设计、问题排查和工程规范上的能力。中期的话，我希望能参与更有挑战性的项目，比如高并发场景、微服务架构、性能优化这类方向。因为我觉得这些场景能更快锻炼一个工程师的技术深度和系统性思维。长期来看，我希望自己不仅能解决具体技术问题，也能独立负责一个模块，能够把业务理解和技术实现结合起来，做一个既懂技术、也能真正支撑业务发展的工程师。反问：未来一年最大的技术挑战

是不是核心部门很难进啊，要不要主动结束笔试流程然后投别的非核心部门啊