双非本暑期进度（二）

一面3.11 45min1、拷打实习2、拷打实验室项目3、AOP、IOC4、Websocket和SSE5、DNS解析域名的流程6、基于UDP和TCP有哪些应用层协议7、completeableFuture的原理8、TD的原理，和MySQL的区别9、虚拟内存，段页式的优势和劣势10、 索引失效的场景11、Syn和AQS的区别12、spec的开发流程13、MongoDB的底层原理（不会）14、手撕：岛屿数量15、反问二面 3.16 75min1、过实习和项目2、AB测试3、kafka怎么防止丢消息4、https的握手过程5、如果你的室友正在访问一个http的网站，你怎么恶搞一下他6、kafka的I...

面试时间：3.30上午11点面试时长：1h5min部门：到家的搜索工程组？（没听清）自我介绍1、完整讲一下你的 RAG 项目（离线 + 在线 + 架构）2、重叠大小分块是自己做的吗？还是用的什么工具？3、向量化用的模型是什么，还记得吗？然后这个模型是你自己部署的吗？还是调的LLM接口？4、专门做过什么策略来提升召回率和准确率？如何评测召回率和准确率，有没有做过数字化的评估？5、如果说你的 embedding 质量比较高的话，那这个评测确实没有问题，但如果说就是向量化的效果没那么好的话，那这个方案好像也并不是很行得通，因为它可能生成向量的时候就会有问题，这个有考虑过吗？然后你有没有想办法去……（接着面试官说，算了不问了）6、关键字检索是怎么做的？7、你可以说一下在线的部分，就是用户从一个请求，到它最终拿到结果的一个过程？8、你刚才说意图节点，也就是意图识别的时候去识别它关联的那个叶子节点，我想问一下你这块是怎么实现的？9、你刚才说首先有多路召回，多路检索，然后每一路检索里面会有一个粗排，然后这些结果拿到之后可能还会有一个细排。然后想问一下你这两个排序大概都是怎么做的？然后如果是用模型排的话，你这分别是用什么模型？然后你知道这些模型的检索排序的原理吗？10、重排序用的什么模型？11、你可以再总结一下，就是从你这个离线到在线的过程中有多少次和大模型的交互吗？分别简述一下。12、我看你这个里面会有那个模型的，多模型的降级策略和熔断机制，你可以简单说一下，你现在是有哪几个模型之间可以降级？然后以及是怎么实现的？13、你这个降级是手动降级吗？还是自动降级？14、那这个自动降级是怎么感知的？比如说从模型里是刚才三个状态，它们三个状态之间流转是什么样子的？就什么情况下就把它变为异常了？然后什么情况下会让它自动恢复正常？还是就是怎么做的这块？15、看你这个里面还支持了那个 MCP 的工具调用，然后你可以说一下你现在支持哪些那个MCP，然后以及这些 MCP 是怎么和模型交互，然后大概的实现原理吗？（这一部分不太会，就扯到MCP与function calling的区别了）16、那function calling的话是怎么调呢？是 RPC调还是HTTP调？还是怎么调用的？17、看你这边那个会话，大概是怎么存储的？可以说一下吗？18、然后就是你这个会话就是大概是一个什么样的存储结构呢？可以说一下这个 MySQL表的存储的结构，就是哪几个关键字段？19、就比如说一个用户可能在一个会话里面和模型会有多轮的这种对话。就比如说问了一个问题，模型回答一次，然后我再问一个问题，他再回答一次，再问，再回答。这样的结构在数据库里面是怎么存的？是一条还是多条？20、然后就是你这个 message 表大概是一个什么结构？就是有哪几个关键字段？21、看你这个里面用到了那个Redis，然后你可以解释一下那个 Redis 的缓存穿透、缓存击穿以及缓存雪崩吗？以及具体解决思路？22、然后那个布隆过滤器，你可以说一下布隆过滤器的实现原理吗？算法题：合并区间23、然后我们谈一下，就是之前就是那个AI coding的那个面试题，然后你可以简单说一下你这边实现的思路吗？（这个是美团面试前发的AI Coding的题目，让设计一个限流中间件）24、我再问一下，就是你认为它的这个Lua脚本能满足那个需求吗？(要求同一个用户60秒内只能发送60个请求)这里面试官理解的是滑动的时间窗口，但是我实现的是固定的时间窗口，题目中只说了“时间窗口”，然后面试官就说你这个实现好像也没有问题。反问1、业务2、具体工作3、建议做项目其实可以更深入一点，而不是说只是作为一个 API 的调用方，就比如说这些模型，因为其实我们日常就是也会和这些模型交互之类的，你除了知道调它这个API，你可能需要更多的去了解一下，就是我为什么要这么设计，然后以及我这个模型具体能做什么东西，它大概是怎么实现的，有了这些可能对你未来会更有帮助，然后职业生涯可能更具有那个什么。（录音没录到，估计是想表达“更具有竞争力”这个意思吧）感受：面试官问的很细，能感觉出来面试官真的很专业，但是自己对于大模型相关底层原理的理解显然不够深入，MCP具体的工具调用也没来得及研究，属于半吊子水平也是第一次拿RAG项目来面试，这个面试官真的让我学到了很多，也让我知道了自己诸多的不足以及还需要提升的地方。整体面试体验感很好，面试官也不会特意刁难，我表达的很含糊的地方或者不会的地方，就是一句“行”帮我带过，感谢面试官现在还没消息，大概率是寄了，下去好好沉淀了

真是一场苦战，索性该答的都答了个七七八八加粗的是没答上来的Reconciler 如何遍历 fiber 树（先序遍历）为什么要这么设计（这我上哪知道了）DOM 树和 fiber 树的区别diff 算法是怎么比较新旧两个树的（还没学到 diff 算法呢）浏览器从拿到渲染树以后都经过了哪些阶段（布局→分层→分块→光栅化→直接显示（其实是合成））为什么光栅化要由 GPU 去做（GPU 擅长光栅化的操作）为什么会这样呢（疯了吧问这个）Webpack 和 Vite 有什么区别Vite 打包用的什么（我想也是 ESM 吧）ESM 和 CJS 区别（提到同步导入和异步导入）微任务队列和宏任务队列都是什么任务循...

先上Timeline:3.17 一面（一小时后通知过了）3.21 二面（面试在周末，周一上午通知过了）3.25 三面（半小时后通知过了）3.26 hr面（当天晚上发offer）面试内容：一二三面基本上都是拷打实习+项目，🈚️八股一二面各一道非常简单的算法，三面🈚️算法hr面主要是了解个人经历、性格，以及就业规划等总体感受：整个流程非常快，这个必须点赞每个面试官的专业能力就不用说了，会问到一些可能自己之前没考虑过的问题，也会现场引导我思考。整体面试氛围很轻松，像是在和同学一起讨论技术问题，交流各自的想法一样，聊的很开心暑期投了不少大厂，但只有腾讯字节给面试，其他公司都没给机会腾子那边也挂了几次不过还好最后如愿进字节了