04-17 12:00 东南大学 算法工程师 发布于江苏
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美团 AI 面试后端面经4.16
📍面试公司：美团
🕐面试时间：一个小时
💻面试岗位：后端开发
❓面试问题：
1. 自我介绍 & AI 大模型学习实践
【追问】 能否具体举一个你在项目中使用 AI 大模型的场景？比如它是如何帮助你解决某个具体问题的？
2. IPv4和IPv6区别#牛客AI配图神器#
【追问】 过渡策略有哪些？
【追问】 有哪些技术手段可以实现二者的互通？
3. Java 垃圾回收机制是什么
【追问】G1 垃圾收集器在设计上是如何优化内存分配和回收效率的？它的分区机制具体是怎么工作的？
【追问】G1 的分区机制中，每个分区（Region）的大小是固定的吗？如果不是，它是如何动态调整分区大小的？这种动态调整对性能会产生什么样的影响？
4. 请你谈谈在 SQL 查询优化中常用的方法
【追问】 在实际场景中，如果你发现某个 SQL 查询即使使用了索引，但执行速度仍然很慢，你会如何系统性地排查问题？可以具体谈谈你的思路和方法吗？
【追问】 如果在分析执行计划（EXPLAIN）时，发现查询走了全表扫描而不是索引扫描，你会如何判断是否需要优化？如果需要优化，你会采取哪些具体措施？
5. 假设你需要设计一个在线音乐播放系统，请描述歌曲、专辑、歌单三者的关系以及你的数据库设计。
【追问】 歌曲和歌单是多对多的关系，那么在关系型数据库中，你会如何具体实现这种多对多的关系？
【追问】 如果系统需要支持一个新功能：允许用户对歌单中的每首歌曲进行个性化排序（即调整歌曲在歌单中的播放顺序），你会如何调整你的数据库设计来支持这个功能？
6. 【场景设计题】 你要提供一个文本生成 HTTP 接口给业务方调用。请你设计请求与返回的关键字段（至少包含：输入上下文、模型参数、输出结构、错误码，以及用于追踪的一次调用 ID）。另外，你会如何支持流式（Streaming）返回？
【追问】 在实际实现中，你会如何生成这个“调用 ID”以确保它的唯一性和可追踪性？
【追问】 如果你的系统需要支持分布式部署，多个节点都可能生成调用 ID，你会如何设计以确保在分布式环境下调用 ID 的绝对唯一性？
7. 对于一个你不熟悉的领域或技术，你会如何去进行系统性的学习和掌握？
🙌面试感想：主题目应该是有一个题库，题目跟很多面经大差不差，并且追问问题都是跟你说的来的，可以适当引导一下（不过你要是在计网那说我会mysql他也不会跟你走的亲测）
#发面经攒人品#
🕐面试时间：一个小时
💻面试岗位：后端开发
❓面试问题：
1. 自我介绍 & AI 大模型学习实践
【追问】 能否具体举一个你在项目中使用 AI 大模型的场景？比如它是如何帮助你解决某个具体问题的？
2. IPv4和IPv6区别#牛客AI配图神器#
【追问】 过渡策略有哪些？
【追问】 有哪些技术手段可以实现二者的互通？
3. Java 垃圾回收机制是什么
【追问】G1 垃圾收集器在设计上是如何优化内存分配和回收效率的？它的分区机制具体是怎么工作的？
【追问】G1 的分区机制中，每个分区（Region）的大小是固定的吗？如果不是，它是如何动态调整分区大小的？这种动态调整对性能会产生什么样的影响？
4. 请你谈谈在 SQL 查询优化中常用的方法
【追问】 在实际场景中，如果你发现某个 SQL 查询即使使用了索引，但执行速度仍然很慢，你会如何系统性地排查问题？可以具体谈谈你的思路和方法吗？
【追问】 如果在分析执行计划（EXPLAIN）时，发现查询走了全表扫描而不是索引扫描，你会如何判断是否需要优化？如果需要优化，你会采取哪些具体措施？
5. 假设你需要设计一个在线音乐播放系统，请描述歌曲、专辑、歌单三者的关系以及你的数据库设计。
【追问】 歌曲和歌单是多对多的关系，那么在关系型数据库中，你会如何具体实现这种多对多的关系？
【追问】 如果系统需要支持一个新功能：允许用户对歌单中的每首歌曲进行个性化排序（即调整歌曲在歌单中的播放顺序），你会如何调整你的数据库设计来支持这个功能？
6. 【场景设计题】 你要提供一个文本生成 HTTP 接口给业务方调用。请你设计请求与返回的关键字段（至少包含：输入上下文、模型参数、输出结构、错误码，以及用于追踪的一次调用 ID）。另外，你会如何支持流式（Streaming）返回？
【追问】 在实际实现中，你会如何生成这个“调用 ID”以确保它的唯一性和可追踪性？
【追问】 如果你的系统需要支持分布式部署，多个节点都可能生成调用 ID，你会如何设计以确保在分布式环境下调用 ID 的绝对唯一性？
7. 对于一个你不熟悉的领域或技术，你会如何去进行系统性的学习和掌握？
🙌面试感想：主题目应该是有一个题库，题目跟很多面经大差不差，并且追问问题都是跟你说的来的，可以适当引导一下（不过你要是在计网那说我会mysql他也不会跟你走的亲测）
#发面经攒人品#
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