携程酒店住宿订单部门日常一面

 感觉部门蛮核心的，做携程酒店订单流转处理的。#牛客AI配图神器#
 ○ 请先做一个自我介绍。  
  ○ 你在快手电商平台做的查询优化具体解决了什么问题？
  ○ 本地缓存和 Redis 缓存的容量是如何确定的？  
  ○ 本地缓存设置 1 万条数据容量的依据是什么？  （少了命中率太低频繁淘汰，多了占内存容易gc，且大概热点 数据就只有1w左右）
  ○ 如何保证缓存数据的新鲜度（更新机制）？  
  ○ 如果缓存与数据库对账失败，如何处理？  （我说定时任务三天全量对账一次）
  ○ 极端情况下，如果全量同步也失败你怎么发现数据有问题？（告警啊，手动修复？）
  ○ 后续再全量同步时，如何保证全量刷数据是没有遗漏的？（不知道咋办了）
  ○ Redis 集群的哈希槽（Hash Slot）设计目的是什么？  
  ○ 为什么哈希槽数量是 16384 个，而不是更少？
  ○ InnoDB 如何解决幻读问题？  
  ○ 单表合理数据量的评估标准是什么？实习公司为何按 5000 万分表？这个5000w出于什么来考虑？
  ○ 为什么选择 CountDownLatch 而不是 CompletableFuture？  
  ○ 如果核心线程数已满但未达最大线程数，新任务如何处理？  
  ○ 线程池线程数量如何设置的？线程池的任务队列长度应该如何设置？（我说考虑QPS，avgcost，还有cpu核数，任务队列要考虑上游超时时间>=排队时间+任务平均最大执行时间）
  ○ 面试官追问：cpu执行和io这种实际比较难以测量，而且会动态变化，且随着业务迭代avgcost也会变化，那核心线程数有没有比较通用的设置？（我说了美团推荐的一个公式）
  ○ 你这个做的实习项目是怎么做的，能满足什么业务？
  ○ 说你实习比较困难的点？（这个真不知道咋说，感觉我觉得困难的面试官觉得一般）
  ○ 如何实现业务方工具与大模型能力的解耦（可配置化）？  
  ○ 是否可以不依赖开发经验，通过标准化流程自动化映射工具与模型？
  ○ 反问：多思考极端情况+多去理解业务的架构（面试官人真好说这个也很困难）
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