字节实习 Ai开发一面 55min

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花一、问题核心危害：为什么集中过期必须警惕？大量缓存Key同一时间批量失效，会直接引发缓存雪崩：所有请求瞬间击穿缓存层，直接压垮后端数据库，导致接口超时、服务宕机、业务雪崩。尤其电商大促、定时任务、批量数据预热等场景，集中过期风险极高，轻则影响用户体验，重则造成核心业务中断。常见触发场景：固定过期时间批量设置、定时刷新缓存扎堆、热点数据统一失效、缓存预热未做打散处理。二、应急止损：突发集中过期的快速处理方案当已经出现大量Key失效、数据库压力飙升时，优先执行止损操作，控制风险扩...

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.AI聊天界面中，当新消息到达时如何平滑地滚动到底部?如果用户正在向上滚动查看历史记录，该如何处理?2.详细说明一下前端如何处理 Markdown中的代码块高亮，以及如何支持代码的一键复制。3.在构建AI应用时，你是如何设计Prompt模板管理系统的?4.谈谈你对RAG(检索增强生成)流程中前端职责的理解。5.如何解决流式输出(Streaming)过程中，由于内容长度变化导致的页面布局抖动(Layout Shift)?6.你们项目里是如何处理大模型响应慢的问题的?前端有哪些优化手段?7.介绍一下WebWorker在AI前端应用中的使用场景。

ES 查询性能优化1. 索引设计优化1.1 分片策略合理设置分片数量：过多分片增加开销，过少分片影响并发分片大小控制：单个分片建议控制在 10GB-50GB 之间副本策略：根据查询负载和容错需求调整副本数 { "settings": { "number_of_shards": 5, "number_of_replicas": 1, "refresh_interval": "30s", "index.codec": "best_compression" } ...