秋招面经-字节-广告度量信号与隐私保护

一面:
1、自我介绍
2、谈谈项目 1 的整体架构,有哪些模块,分别做什么的
3、如果把项目 1 升级为分布式系统,你会如何设计改造?怎么让数据存起来,保证不丢失、不重复,具备良好的容错能力?
4、项目 1 中图数据在内存和磁盘中的数据结构是如何设计的?
5、你在项目中做了哪些工作?你们的淘汰策略相较于 LRU 或 LFU 的优势在哪里?
6、你设计的淘汰策略依据来源是什么?有无其他比较的模型?
7、在你设计的淘汰策略,温数据被驱逐和加载时,会不会导致系统波动?怎么解决这个问题?
8、数据迁移引擎如何设计的?
9、异步迁移过程中如果任务挂掉了,怎么保证数据迁移成功?怎么保证数据不丢失、顺序不乱?
10、系统设计题:设计一个短链系统,支持点击段短 URL 能跳转到长 URL。要求支持几十万 QPS 的访问量,并且要保证系统高可用、稳定,你如何设计?
11、基于数据库的自增 ID 去做,数据库能抗住压力吗?
12、通常不会直接暴露 ID,需要把 ID 映射成一段字符串作为短链,应该怎么做?
13、如果用哈希算法去做映射,那发生了哈希冲突怎么处理?
14、用雪花算法得到的是 64 位整数,如何把它编码成字符串?
15、谈谈基于进制转换的映射思路,如何设计字符串到 n 进制的转换过程?
16、如果某个短链是热点,且这个短链是新的,Redis 中没有缓存这个数据,所有的请求都会打到数据库上,这种场景怎么解决?
17、手撕做题:实现一个基于线性探测的哈希表,主要实现 put 和 get 方法
18、反问
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04-10 11:57
门头沟学院 Java
1. Guava Cache 和 Caffeine 分别使用了什么缓存淘汰算法​2. 实际项目里本地缓存命中率大概多少​3. 引入缓存带来的风险和解决方案​4. 缓存的读写策略​5. 如何保证缓存和数据库一致性​6. “先写缓存,再异步批量刷库”方案,除一致性外还有哪些潜在风险​7. 如何拦截恶意请求,设计防护手段避免缓存被恶意利用​8. 布隆过滤器原理,如何解决缓存穿透​9. 布隆过滤器误判概率大概多少,如何估计​10. 定时任务 5 分钟一轮询,任务执行超 5 分钟时,如何保证状态不丢失、不阻塞调度​11. 分布式 RPC 为什么要自定义协议,而不用 HTTP​12. 单机 QPS 1w+ 这个数据是怎么统计/得到的​13. RPC 项目目前瓶颈在哪​14. 了解哪些 HTTP 版本,各版本特性​15. HTTP 队头阻塞是什么​16. 队头阻塞是否只存在于 HTTP 层面​17. TCP 会不会存在对应阻塞问题​18. HTTP3 如何解决 HTTP2 在 TCP 上的队头阻塞​19. 为什么 HTTP3 基于 QUIC,而不继续在 TCP 上优化​20. TCP 如何实现可靠传输和流量控制​21. TCP 发送窗口如何根据接收窗口和拥塞情况动态调整,窗口结构如何维护变化​22. TCP 如何判断报文丢失,什么条件触发重传​23. TCP 除重传计时器外还有哪些计时器​24. AI 项目中降低大模型幻觉的具体优化方法​25. 大模型产生幻觉的底层技术原因​26. 算法题:Java 原生数组实现栈,实现常用操作
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