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1. 无手撕,全程拷打项目,一直拷打,一直拷打,事无巨细,直到讲解清楚或者答不出来换方向继续问。。鼠鼠前半段在掌握中,问到RAG就纯纯半吊子了。。并且这个部门是做智能客服,管理知识库的,属于是踢到铁板了,多半是凉了
2. 自我介绍
3. 怎么使用ai coding的(RAG项目的前端是纯ai出来的,面试官就问我具体咋做的)
4. 有没有对比过不同的ai,你评价一下这些ai产品呢?问我通义Lingma具体哪个?我没招了。。我用的插件哪知道
5. 你这个”一人一单“,怎么又用了Lua脚本又用了Redisson分布式锁?(因为项目迭代)
6. 那你讲一下Redisson看门狗的原理?
7. Redisson分布式锁里面数据是啥,你锁的具体是什么
8. 那么你对这个高并发场景的前置有什么拦截吗?
9. 讲一下逻辑过期是怎么做的?具体流程?
10. 你这个项目QPS能达到多少?具体怎么测试的呢?抢锁的过程测试过吗?
11. 你这个缓存雪崩是随机过期时间对吧?这个TTL具体怎么设计?为什么设计成这个时间?(不是,我咋知道啊,从这里开始就答的不是很顺了,我就说TTL太小容易雪崩,TTL太大持续占用内存,应该对吧)
12. 你这个排行榜ZSet,这个排行榜怎么做的?member,score存的都是什么?那你这个点赞排行榜什么时候更新呢?每次有点赞都要更新吗?(忘了,太久远了,鼠鼠没想到他会问这么细)
13. 取消点赞怎么设计的?(一人不能多次点赞)
14. 讲一下你这个项目的RAG具体流程。
15. 你这个动态选择的策略模式是怎么做的?判断依据是什么?具体判断条件?
16. 切片策略,这个chunk块具体为什么设置成这么大?chunk设置的依据在哪?
17. 继续讲流程,prompt怎么设计?你这个prompt具体怎么写的??问prompt特别具体的写法。。(这三个问题答的很差,感觉如果挂了极大概率就是因为这三个了)
18. Stream流式输出,为什么用SSE(WebSocket和SSE区别嘛,提前准备过)
19. 如果在流式输出途中前端突然关闭界面,你的项目会发生什么?(我说我没测试过,我觉得后端会继续跑,我觉得面试官想让我说的是有没有什么中断策略,可惜我没有设计)
20. 你这个项目是自己一步步构建的是吧,你能说说你在学习RAG相关知识时候是怎么学习的呢?你平时的学习方式?
21. 项目中遇到过最大的苦难,哪一个issue让你排查问题的时间最长?
22. 反问环节:建议我可以参与开源项目,写几个开源项目的功能模块比自己闭门造车好得多,受教了,可惜鼠鼠现在没时间做。。。
23. 总结:再接再厉,至少直到自己哪一块薄弱了,不至于像无头苍蝇一样。吐槽::不是,连个手撕都没有,八股也一个没问,是不是要寄了啊,纯纯拷打呗#牛客AI配图神器#

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最怕的就是二面。一面往往是技术初筛,面试官大多是组内的工程师,问的都是简历上的基础问题 —— 比如 Spring Boot 自动配置原理、MySQL 索引失效场景、Redis 的五种数据结构,只要平时刷题背书到位,基本都能应对。甚至遇到和善的面试官,还会给你提示,氛围更像技术交流。但二面不一样,面试官通常是技术 leader 或者部门主管,他们的目标不是 “你会不会”,而是 “你行不行”—— 能不能独立负责模块,能不能解决复杂问题,有没有培养潜力。问题不再是零散的知识点,而是结合项目的深度追问,挖得你头皮发麻。比如一面问你 “用过 Nacos 做服务注册发现吗”,你答 “用过” 就能过关;二面会追着问 “你们项目为什么选 Nacos 而不是 Eureka?集群部署时遇到过什么问题?怎么解决的?如果服务雪崩了,Nacos 的保护机制能起到什么作用?”。这些问题没有标准答案,全靠你真实的项目经验和思考逻辑,半点掺不了假。更要命的是,二面还会夹杂技术方案设计题。比如 “现在要做一个高并发的订单系统,你怎么设计缓存策略?如何防止缓存穿透和雪崩?数据库怎么分库分表?”。这种题考察的是你的全局观,不是背几个概念就能糊弄过去的,得把数据结构、中间件、分布式理论串起来,形成完整的方案。二面就像一场压力测试,一面的 “会” 只是入场券,二面的 “懂” 才是通行证。它筛掉的不是没背过书的人,而是那些只会死记硬背、没有深入思考的 “伪技术人”。也难怪大家都怕二面,毕竟这面过了,offer 就稳了一大半;挂了,就只能眼睁睁看着机会溜走,再从头投简历、一面,重新熬一轮。
你总挂在第__面?
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04-21 12:38
已编辑
门头沟学院 Java
自我介绍和实习省略,实习问了两个相关的,部分八股,无深挖大概20min,手撕了20minQ4:你在项目中使用了Redis Zset,它是用来做什么的?A4:用于实现的定时发布功能。使用score存储时间戳,按时间戳排序。通过Spring Task定时任务每秒扫描,查询当前时间戳范围内的帖子并修改状态为已发布。考虑过使用消息队列,但因实际QPS较低选择了Redis Zset。Q5:Zset的数据结构是怎样的?A5:由跳表和哈希表实现。哈希表用于O(1)时间复杂度查询key对应的score。跳表是多级索引结构,类似B+树但更灵活。叶子节点是单链表,按顺序串联。索引节点随机分布,没有严格的树高要求。Q6:B+树是什么?为什么使用它?A6:是多叉树,MySQL InnoDB引擎的默认存储结构。主要解决索引和排序问题。相比哈希表,B+树能维护有序性。节点大小通常为16KB页,减少IO次数。目标是构建宽矮的树,减少访问节点数。Q7:请解决一道编程题(股票买卖问题)A7:初始问题:一次买卖,用last维护前i-1天的最低价格,计算最大收益。变种问题:必须完成两次买卖,不能当天买卖。Q8:你有什么问题想问我们?A8:询问部门具体业务:生活服务营销部门,做抖音生活服务业务的营销相关。技术方向:传统Java后端和智能体都有。面试结果反馈时间:预计几天内。感觉面试官也不太感兴趣,仅做记录无参考价值。
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