美团笔试

攒人品ing~基本信息一、 项目深挖与常规问答自我介绍：面试官提问：挑一个花费时间最多、最重点的项目介绍，并罗列一两个难点。后续追问：目前项目的访问量多大？（如实回答目前仅作个人和朋友测试使用）。二、 计算机基础与后端八股操作系统与网络问题 1：Python多进程解决OOM问题，为什么不用多线程？问题 2：进程和线程在操作系统层面的核心区别是什么？问题 3：FastAPI 服务端延迟极低，客户端发起请求时，TCP 建立连接的过程是怎样的？问题 4：项目中实现在线推送为什么使用 WebSocket 而不用 HTTP 轮询？JVM 基础问题 1：Java 程序运行时，JVM 内存分为哪几块？问题 2：堆里的对象是一定会被回收的吗？问题 3：引用类型会被回收吗？Redis问题 1：项目中的布隆过滤器、互斥锁、逻辑过期分别是解决什么问题的？问题 2：逻辑过期和物理过期的区别是什么？问题 3：HyperLogLog、ZSet、Bitmap 的底层原理和适用场景是什么？问题 4：场景题：如何统计最近七天内每天都活跃的日活用户交集？消息队列 (RabbitMQ)问题 1：如何保证消息百分之百入库？描述消息从生产到消费的完整可靠链路。问题 2：死信队列里面是怎么处理的？问题 3：怎么保证消息的幂等性？数据库 (MySQL)问题 1：索引场景题：有用户表、签到表（自增ID，user_id，签到时间，状态），要查某个用户某个月的签到记录，怎么加索引？问题 2：如果不用 Redis，直接在 MySQL 层面避免高并发下的重复点赞，怎么设计？问题 3：如果并发量很大，使用乐观锁和悲观锁的区别？使用悲观锁有什么问题？三、 算法与代码手撕题目 1：实现 `O(1)` 时间复杂度的 LRU 缓存题目 2：合并 K 个升序链表四、 AI 与大模型工程问题 1：RAG（检索增强生成）的工作流分哪几步？问题 2：RAG 知识库生成的步骤是什么？问题 3：向量检索时，怎么判断相似度？问题 4：你项目里的 Agent 架构是怎么设计的？五、 反问环节提问：如果有幸入职，主要会做哪些工作？难点在哪里？提问：腾讯内部对使用 AI 辅助编程的态度是什么？提问：对我今天的面试表现有什么评价或建议？

和面试官聊的很好，后面反问对我评价还说很好，结果第二天就寄了，不知道是被横还是什么。。。

攒人品ing~（一天三面我燃尽了）个人背景介绍一、 项目深挖：高并发博客系统架构面试官提问：你的并发控制和API限流是怎么做的？面试官追问：点赞的接口限流具体怎么实现的？面试官追问：数据最终怎么落库？MQ消息丢了怎么办？二、 场景题：使用Redis实现QPS/QPM/QPD限流面试官提问：如果要用Redis限制一个接口在滚动窗口下的QPS、QPM、QPD，怎么做？第一版思路：将时间单位拼接到Redis Key中。面试官指出：这会导致Key数量爆炸式增长。第二版思路：使用Hash结构，记录用户在特定时间窗口内的访问次数。面试官指出：这种方式只能记录自然时间（如自然天、自然秒），无法满足滑动窗口的需求。第三版思路：使用ZSet实现滑动窗口，Score设为时间戳，Value设为唯一标识。每次请求进来先移除时间窗口之前的数据，再使用 `ZCARD` 统计当前元素个数来判断是否限流。面试官指出：在QPD（每天调用量）极大且高频的场景下，ZSet会导致元素过多，产生大Key问题。第四版思路（最终被认可）：针对精度要求没那么高的QPM/QPD，采用“分桶计数”思想。将一天24小时分为1440个分钟桶，使用String存计数值。每次判断时只需将最近时间段内的桶数据相加即可，旧桶设置自动过期销毁。表示该方案可行。三、 项目深挖：缓存三大问题解决方案面试官提问：你在项目中提到的“布隆过滤器 + 互斥锁 + 逻辑过期”是怎么协同工作的？四、 手撕算法题目：LeetCode 124. 二叉树中的最大路径和。五、 反问环节问：入职后实习生的主要工作内容是什么？问：团队内部对于AI写代码的认可度如何？问：对我今天面试表现的评价和建议？

1. 请做个自我介绍，包括你的个人背景、大学经历或实习经历。同时，我们作为一家拥抱新技术的公司，也特别想了解像 AI 大模型这类新工具是如何融入你的学习和实践中的，给你的经历带来了哪些帮助或变化？2. 你提到在项目中使用了 AI 大模型，比如 LLM 进行热点话题的命名，这个过程具体是怎么设计的呢？你是如何确保命名的准确性或者提升模型效果的？3. 请你解释一下正向代理和反向代理的区别，以及它们各自的应用场景。4. 正向代理和反向代理其实是网络中的两种代理机制，而不是直接和代码中的动态代理相关。我们再深入一点聊聊吧。正向代理通常是客户端通过代理服务器访问目标服务器，你能不能举一个具体的例子，说明正向代理在实际网络场景中的应用，比如它解决了什么问题？5. 你提到正向代理可以用于数据分流和解决高并发场景下目标服务器的压力，这可能更接近负载均衡或反向代理的功能。正向代理的核心作用，其实是帮助客户端访问目标服务器，比如绕过访问限制或隐藏客户端的真实身份。接下来我想问你，在正向代理的工作过程中，客户端和目标服务器之间的通信是如何通过代理服务器进行的？代理服务器在这个过程中具体扮演了什么角色？6. 请你解释一下 Java 中检查异常和非检查异常的区别，以及它们在设计上的规范和使用场景。7. 检查异常需要在代码中显式处理，比如通过 try-catch 或 throws 声明，而非检查异常则不强制要求处理。你能举一个具体的例子，说明检查异常或非检查异常在实际开发中的应用场景吗？8. 在设计一个方法时，如何决定是抛出检查异常还是非检查异常？你认为这两者的选择会对代码的可维护性和使用者的体验产生什么影响？9. 请你谈谈在 SQL 查询优化中常用的方法有哪些？10. 如果在实际场景中发现某条查询已经建立了索引，但执行速度仍然很慢，你会如何进一步排查问题？11. 如果数据量确实过大，分库分表是一个解决方案，但在分库分表之前，你会如何评估分库分表的必要性，以及如何设计分库分表的策略？12. 如何设计一个在线租赁平台，包括用户、商品和租赁交易的管理？13. 关于租赁交易的管理，你提到记录交易的时间和相关联的用户与商品。能否具体说明如何处理租赁周期的管理，比如租赁开始和结束时间的逻辑设计？14. 如果多个租赁交易同时接近过期时间，定时任务的执行效率可能会受到影响。你会如何优化这种场景下的处理逻辑？15. 大模型服务经常需要多供应商或多模型兜底，后端如何设计统一的模型网关，支持模型选择、回退策略、配额管理，以及不同供应商返回格式的兼容？16. 你提到的回退给下一个模型，具体是如何实现的？比如说如何定义下一个模型的选择规则？17. 如果某些模型的性能或者响应时间差异较大，如何在这个设计中动态调整模型的优先级或者选择策略呢？18. 请描述一次你遇到的复杂问题，你是如何识别出问题的根本原因的，请举例说明。19. 在你识别问题根本原因的过程中，你具体是如何确认问题出在数据传递环节，而不是其他环节，比如前端代码逻辑或后端接口设计？你是通过什么方法或工具来定位这个问题的？20. 请描述你的疑问或体验中遇到的问题。