阿里虎鲸一面（优酷大屏业务）

🕐面试时间：2025.12.03🏢部门：酒旅广告一面说一下你这个是怎么用乐观锁做投流拉黑的？介绍一下你们的业务，为什么要拉黑投流单，同时哪里出现了你描述的并发冲突你有考虑这个反过来的情况吗？你这个相当于就是你的 job 把那个运营的操作给覆盖了，那反过来呢？这个本地缓存热更新是指什么？更新的是什么内容？怎么实现的？介绍一下你如何实现更新特定的缓存的这个令牌桶限流是指什么？那使用那个 Redis 进行限流，还有别的方案进行限流吗？为什么你们否定了本地令牌桶限流的方案，你说一下你理解的什么时候用本地令牌桶什么时候用分布式令牌桶你这个对象池是优化什么场景的？里面存的是什么数据？为什么你们选择使用...

一开始手撕了一个LFU-LRU混合缓存，然后撕了一半发现不太对，不知道如何处理相同频率的数据如何再根据LRU进行淘汰，最后也没有提示直接基于该手撕问了一些问题：1. 比如说你实现的这套是一个正常的版本，在多线程并发场景下，你觉得这套实现会有什么问题？2. 那对应的优化方案呢？要解决这个问题，你有什么思路？3. 锁怎么加？你刚说给 Key 加锁，大致来看锁具体怎么加？比如我们用的是个什么样的锁？4. 那当前这个缓存服务，比如说我最终要在实验室或者合作项目里把它变成一个可用的服务，这里面一定会涉及到物理瓶颈的问题，针对现在你所了解的、能解决缓存需求的解决方案，目前有哪些？5. 你有深入了解过 Redis 的大概系统架构吗？6. 它为什么能够胜任电商场景下的高并发需求？它有什么核心特点？（基于内存）7. 除了这个原因呢？（io多路复用）8. 那关于缓存击穿，你是怎么理解的？9. 那在你的理解和项目实践中，针对缓存击穿问题你是怎么解决的？10. 这里面我看你写到也尝试使用了 Lua 脚本，为什么这个场景会用 Lua 脚本？什么情况下用它，什么情况不用它？11. 我看你最新的项目还是和 AI 相关的，这块你可以讲一下你觉得有意思的部分吗？12. 以你当前的情况来看，你知识库的召回率是怎么判定的？比如你里面写了 80%，这个值是怎么来的？13. 这个占比是怎么判定的？比如你标记的正确答案是几条，召回是怎么召回的，麻烦讲得细一点，比如这个占比具体怎么算？14. 不是按单个 query 去分别判定的是吗？是根据整个召回的结果，比如每一个 query 你都会计算占比，然后把这些占比加合求平均，是这样吗？15. 其实你刚刚讲到了一些关键细节，比如分片、重排，你做分片的考量是什么？比如你当前的分片方式存在什么问题？可以怎么去优化？16. 有没有想过非 Markdown 格式的文档要怎么处理？17. 这里面你的索引选型是怎么考虑的？还是说因为你用了 Spring Cloud Alibaba 的框架，就直接用了它的默认构建方式？18. 这里面其实有几个细节，你的向量模型是怎么选的？还有向量维度，比如你定了 1024 维，包括模型版本、向量数据库选型，这些你有做相关的考量吗？19. 你刚刚其实有讲到关于上下文和 memory，你觉得在你的这个小的尝试里，当前默认提供给你的套件，在上下文和 memory 这块有什么问题？针对你遇到的问题，你有什么优化想法？20. 整个 Agent 的搭建，你一共花了多少时间？21. 我看你最开始介绍的研究方向是时空数据预测，更偏向理论研究，平时的工作主要是设计模型、训练测试，但你的项目又偏工程相关，你个人对于工程和理论研究，有比较确定的偏好吗？22. 比如在 Agent 这个项目里，你觉得比较感兴趣的工作是哪一块？

1. 自我介绍2. 智能合同审阅平台里为什么要同时使用向量检索和全文检索？单一检索方式为什么不够？答案：在合同审阅场景里，用户的问题或者待审条款通常不是简单关键词匹配，而是存在大量语义相近但表达不同的内容，比如“提前解除合同”“单方终止协议”“无责解约”语义接近，但关键词并不完全一致。如果只用全文检索，比如 Elasticsearch 的 BM25，优点是关键词匹配精确、可解释性强，对合同编号、金额、日期、公司名称、条款标题这类结构化或半结构化字段效果很好。但它对同义表达、语义改写、隐含风险点的召回能力较弱。如果只用向量检索，优点是语义召回能力强，但是容易召回一些语义相似但法律含义不完全一致的...

4月底陆陆续续开始投递，面试寥寥，pdd、美团笔试被筛腾子WXG周二面的，面试官全程不开摄像头，问的无关紧要的问题，面了1h40min，现在官网流程还卡着；腾讯音乐，昨下午面的，问题都答上来了，和面试官聊得很好，晚上回去看秒挂；快手一面挂，卡在了很简单的一个手撕，用的dp但是双指针就可以解决；嵌入式一家约面的都没有，现在高通投晚了没回，英伟达约面的还是做研发套件的，大疆、mmt没有嵌软岗位，其他自驾车厂和手机厂投了没有消息。已经对暑假实习和秋招没有念想了，现在保研也拿不到正保，考研的话也太晚了，前途一片完犊子