美团java后端一面 两眼一黑...

3.5一面 一、 项目1. 简单介绍一下这个系统的知识库问答架构，从文档入库到最后回答的完整链路是怎样的？2. 向量检索用的是什么索引类型？3. 在召回之后有没有做重排（Rerank）之类的操作？4. 你知识库的准确率和召回率是怎么评估的？5. Spring AI Alibaba 的 Function Calling 是怎么实现的？模型如何决定调用哪个工具？6. 如果工具调用失败了，你们设计了什么处理机制？7. Execute Plan 模式具体是怎么实现的？8. 平时哪种模型用的比较多？9. 平时编码时会用哪些模型？10. 在选择向量数据库时，有没有看过其他的（如 ES、Milvus 以外的选择）？它们之间的区别你大概有概念吗？11. 在写 Prompt的时候，你有哪些实践经验或设计原则？12. Graph Rag / Agentic Rag了解过吗13. 在秒杀下单中，Lua 脚本具体做了什么？为什么要用 Lua，而不是分开执行多条指令？14. 这个项目你自己做过压测吗？15. 对系统能扛住的流量（QPS）有没有具体的概念？16. 对于什么时候该上缓存、什么时候该上本地缓存，你大概的概念是什么二、 Java 基础1. 线程池的核心参数有哪些？2. 线程池内部的具体工作流程是怎样的？3. 核心线程数和最大线程数一般怎么确定/计算？三、 场景题1. 你觉得目前 RAG（检索增强生成）最大的瓶颈是什么？2. 假设要给电商平台搭建一个百万/千万级的商品知识库问答系统，你会怎么设计？3. 针对商品信息（如价格、描述）可能被商家动态更新的情况，你的知识库设计需要考虑什么？四、手撕：二叉树的层序遍历反问面试表现，面试官当场告知通过

#JAVA##JAVA面经##JAVA内推#1. 分段锁设计，扩容时如何避免并发冲突？思路核心是“分段加锁+扩容时单段独立处理”，结合实际项目中应对并发的经验，用通俗的语言说明分段锁逻辑和扩容时的并发控制，不涉及代码，突出实操性。回答示例面试官您好，我们项目中用分段锁解决高并发下的扩容冲突问题，核心思路很简单，就是把整个存储容器分成多个独立的段，每个段单独加一把锁，互不影响。扩容的时候，我们不会对整个容器全局扩容，而是只针对单个段进行操作。具体来说，当某个段的数据量达到扩容阈值时，我们只对这个段加锁，然后进行数据迁移、容量翻倍的操作，其他段正常处理读写请求，完全不受影响。而且扩容时会做双重校验...

日期 2026.3.61. 自我介绍2.项目拷打（围绕着项目里面购票这个点去讲）3.讲讲Redis的集群同步怎么做的4. SpringBoot使用tomcat tomcat怎么加载的5. 双亲委派6. 场景：5分钟内统计用户登陆失败次数 超过3次则封号 怎么设计（想到了滑动窗口 但是忘记具体怎么实现了 面试官没给任何提示 场面直接尬住了 面试官让我仔细想想 后面还是没想到 然后跳过了）7. 算法题第一个是 n=23121 给一个数组 A = {2,4,9} 找到小于n的最大值第二个是 分割等和子集变种 比如{1,5,11,5,1,5,2} 最大能划分几种相同的部分面试官看了下时间还没到 继续问了8.HTTPS具体流程是怎么样的 怎么发现数据被篡改9.平时怎么去学习的反问环节：问面试官根据这次面试哪些地方可以提升 后面学习方向可以着重往哪里靠 面试官说不方便回答....不过还是提出了肯定吧 说我大二达到这个水准还是很不错的 算法功底比较扎实总结：感觉有一点点压力 主要是面试官不给任何提醒 就纯让你自己去想 整个面试体验下来感觉面试官有点在磨时间（字节应该是要面到一定时间才可以结束）感觉对我不是很感兴趣吧 虽然只有两道题没答上来 但估计大概率g了 不过只要不脏面评就行了hh

1、介绍一下你最近做的一个有挑战性的项目我最近负责的是一个汽车配件供应链系统的重构项目，这个系统日均订单量在30万左右，面临的主要挑战有三个方面。性能问题，原系统在高峰期响应时间经常超过3秒，用户体验很差。我通过引入Redis多级缓存、优化数据库索引、改造慢查询，将P99响应时间降到了200ms以内。具体做法是对热点商品数据做了本地缓存+Redis缓存的二级缓存，对库存查询做了批量查询优化，还把一些复杂的关联查询改成了分步查询在应用层组装。数据一致性问题，涉及到订单、库存、物流多个系统的数据同步。我引入了RocketMQ的事务消息机制，保证了分布式事务的最终一致性。同时设计了补偿机制和对账任务...