27届 Shopee 🦐 后端实习（已offer）

3.16  一面     两个小时后约二面3.20 二面    等了一周约的三面，手撕hot100没写出来，可能是看一面面评还可以才给过的3.30 三面   一个小时后oc  晚上offer要求4.8到岗，没法调整时间。已经接了offer了后续会补一下具体的面经三面一、开场与基础信息先请你简单做个自我介绍吧。咱们这个岗位偏数据库、基建方向，和你之前偏业务的经历不同，对这块领域你有什么了解吗？数据库及数据库中间件方向，你大概知道日常需要做哪些工作、需要了解哪些知识吗？有什么自己的理解？二、分库分表相关你用过 ShardingSphere 吗？自己在项目中有用过分库分表吗？当时为什么要去做分表？做了分库分表以后，除了解决数据量过大的问题，对你的使用带来了什么影响？分库分表场景下主键唯一性的问题，有什么解决办法？仍然使用数据库自身主键的情况下，分库分表场景下可能会有什么问题？你有做过分库分表扩容吗？扩容的时候分表数量有变化过吗？假设让你实现分库分表的扩容逻辑，你觉得方案大概是怎样的？数据在不同表之间搬迁的时候，主键有没有可能冲突？三、分布式事务相关项目中遇到过分库分表带来的分布式事务问题吗？你是怎么解决的？分布式事务解决方案里你哪些比较了解，可以深入展开？实际项目当中你用的是哪一种分布式事务方案？两阶段事务提交的 TC 是业务侧自己的服务吗？在京东实习的时候遇到过分布式事务相关问题吗？四、GC 问题与线上排查你之前遇到过频繁 Full GC 的问题，当时是怎么排查的？这个 SQL 一开始就写错了，测试阶段没验证出来吗？一个查询返回 1000 多条数据，应该不至于造成频繁 Full GC 吧？当时只看了服务应用的监控，能看到数据库的监控吗？平时开发当中会看数据库的监控吗？数据库有哪些比较关键的监控指标？结合你这个 GC 案例，如果看数据库监控，哪些指标可能会异常？当时有看过这条 SQL 确实很慢吗？除了慢日志，还能想到什么其他异常指标？应用机器的系统指标（CPU、内存、网络带宽）当时会看吗？当时网络带宽有变化吗？五、编程语言与技术栈你主要用 Java，也提到用过 Go，其他语言比如 Python、前端有接触过吗？项目开发中你会去写前端的东西吗？你自己的练手项目有前端部分吗？六、AI 辅助开发相关开发过程中你一般会怎么使用 AI（Web Coding）？有具体用 AI 辅助完成项目的案例吗？AI 写的代码不符合预期、有 bug 时，你怎么跟 AI 交互修正？有用 AI 做过问题定位的工作吗？现在再遇到当时 Full GC 宕机的问题，想借助 AI 排查的话会怎么做？非公式化的特定场景问题，AI 怎么帮助定位问题？人怎么去干预、配合 AI 完成问题定位？

1. 你的RAG项目主要什么作用2. RAG项目工作流程是什么3. 你的RAG项目出现问题，怎么进行排错4. 大模型微调过程中数据预处理的步骤有哪些？5. 如何解决大模型Agent的工具调用 幻觉问题？6. LoRA微调技术是什么？7. 大模型Agent的记忆机制分为哪几类？8. 大模型后端部署常用的框架有哪些？9. 全参数微调与轻量化微调的适用场景分别是什么？10. 大模型Agent实现复杂任务规划的核心方法有哪些？11. 大模型推理服务的性能优化手段有哪些？12. 如何设计大模型微调后的效果评估体系？13. 大模型Agent对接第三方API时，后端如何做接口鉴权、限流与异常捕获？14. 大...

全程2小时共享屏幕+看项目具体代码，压力面算法题（40min+20min优化）：74. 搜索二维矩阵      秒了1482. 制作 m 束花所需的最少天数贪心+二分    搞了半天，不过撕出来了问怎么优化时间复杂度1. TCP连接建立过程为何是3次segment交互，而非4次？请详细说明四次握手合并为三次的核心原因。2. 没见过的代码，让我猜结果，后来查了是js`const a = {i:1,toString: function(){return a.i++;}};console.log(a==1 && a==2 && a==3)`为何会输出 `true`？其底层类型转换和执行顺序是怎样的？3. 请解释CPU执行指令时，为何数字比较是串行执行而非并行处理？这和`a==1 && a==2 && a==3`的执行逻辑有何关联？4. 大模型生成语句基于HTTP长连接逻辑时，和WebSocket的全双工通信特性有何本质区别？5. SSE是否具备双工通信能力？如何清晰澄清SSE的单向推送特性？6. SSE实现客户端消息推送时，持续推送无法中断的问题该如何解决？是否需要后端配合实现流程控制？7. SSE存在自动断连风险，该如何优化协议稳定性以适配业务场景？有哪些重连或保活方案？8. 大模型流式输出的分段内容格式该如何设计？需要考虑哪些兼容性和可读性要求？9. 智能体Prompt的完整构建流程是怎样的？从角色设定、任务范围到格式化输出要求，具体步骤是什么？10. 智能体的场景化细节设计有哪些？该如何嵌入Prompt？11. AI Agent的核心工作流程是什么？请详细说明从用户需求分析、工具调用意图生成，到参数转化、MCP客户端校验执行的全链路。12. MCP调用逻辑的权限归属问题是什么？谁来主导MCP工具的调用？13. LangChain在你的项目中具体承担什么角色？是否仅作为大模型接口？如何实现框架的深度定制？14. 大模型在Agent系统中是思考核心，那工具调用的触发主体是谁？是Agent解析字符串触发，还是大模型主动分析意图后调用？15. 大语言模型输出字符串的机制是什么？工具调用的触发时机具体在哪个环节？16. Agent与大模型的协作流程是怎样的？17. MCP调用工具时的参数校验流程是怎样的？校验失败后该如何处理异常？18. MCP和Skill的功能边界是什么？两者在工具调用、模块化设计上有何区别？19. 如何将现有MCP工具改造为支持Skill功能？具体的代码或配置修改步骤是什么？20. 渐进式披露技术的具体实现方式是什么？如何通过文件格式和系统提示词控制大模型读取范围？21. 改造工具调用链路（如从MCP切换到skill接口）时，是否需要修改大模型本身？如何实现解耦以避免核心代码变动？22. 新建Scale工具文件并注册到映射体系的具体操作步骤是什么？如何保证工具调用的灵活性？23. 直接使用AI生成的代码方案（如Markdown表格形式的函数列表）是否可靠？存在哪些灵活性不足的问题？24. 现有文件名匹配逻辑不够完善，该如何优化？需要考虑哪些匹配规则和异常场景？25. 项目中的主控逻辑和记忆模块是否为自主实现？LangChain之外还使用了哪些技术栈？反问：一周出结果

二面和一面完全不同，二面基本不问八股，上来就问项目，然后是系统设计，最后才有几道深度技术题。整场面试节奏很慢但每个问题都很深，他会顺着你的回答一直追问，感觉是在考察你解决实际问题的能力，而不是背答案。1. 介绍一下你做过的最复杂的项目，遇到的最难的技术问题是什么，怎么解决的？答：（结合自身项目回答，以下是参考思路）以一个电商订单系统为例，最难的问题是高并发下的库存超卖问题。问题背景：秒杀活动时大量请求同时到来，数据库的乐观锁方案在高并发下冲突率极高，大量请求失败重试，反而加重了数据库压力，最终导致数据库连接池耗尽，整个服务不可用。分析过程：用压测工具模拟秒杀场景，发现瓶颈在数据库层，乐观锁的 ...