美团ai面可以顺延吗

虽然笔试没过，但还是参加一下AI面试，以下是记录总结。1.计算机网络：TCP的粘包问题（刚背的，可熟悉了）回答：在网络拥塞或者Nagle算法中，会将多个TCP包合在一起，但是TCP在传输中是以字节流形式的，粘在一起之后没办法区分包之间的边界，例如发送两个数据包Hello 和World，合在一起后，接收方收到的是HelloWorld。        解决办法主要有四个，第一个是固定数据包的大小，发生粘包后根据字节大小切分，但这样比较死板；        第二种是在数据包末尾加入"\n"的分隔符，但是在中间文本中出现了分隔符的话，需要进行转义；        第三种是在TCP报文前加入一个字段，记录这个包的大小，这种比较常用；        第四种是对协议进行限制，例如禁用Nagle算法，不允许合并数据包。2.Linux：grep如何使用（确实没准备）回答：完全不会。3.Java：装箱和拆箱是什么，举一个例子。回答：举了int型和Integer类的例子，一些接口使用的时候会发生拆箱和装箱（但我不太记得了）4.高并发：解决投票中刷票问题回答：使用IP检测，限制单个IP的高频访问。追问：要是对方使用代理IP，或者IP连接池该怎么解答回答：根据行为检测，刷票行为和个人投票行为肯定存在差异（但我不知道差异是什么）5.数据库：主键的作用是检索到这条数据的唯一标识，也用来构建聚簇索引。（应该还有其他作用但我忘了。）6.通用问题1:学习新技术的路线回答：阅读官方文档，对于难点搜索视频讲解或者Github文档；项目实战有问题去找熟悉项目的技术人员。        追问1：如何判断学习资料是否有用，是否走过弯路        回答：根据点赞量，Start量。        追问2：走过弯路后下次如何判断？        回答：根据文档关键词判断对我是否有帮助？7.通用问题2：你项目中遇到的难点怎么解决追问1：如何通过持续改进解决一个一直出现的问题追问2：如何平衡局部调优和整体的稳定性8.通用问题3：你未来3年的职业规划回答：1-2年熟悉公司技术栈，后续熟悉公司业务流程，做到技术和业务两手抓。最后给出DeepSeek的回答。1.计算机网络：TCP的粘包问题  TCP粘包问题是由于TCP是面向字节流的协议，发送端可能将多个数据包合并发送（如Nagle算法或网络拥塞），接收端无法区分数据边界。例如发送"Hello"和"World"，接收端可能收到"HelloWorld"。 解决方案 ：● 固定包长度 ：每个包固定为相同长度（不足时填充），接收方按固定长度拆分。缺点是灵活性差，适合固定格式场景。● 分隔符 ：在数据包末尾添加特殊字符（如\n），接收方按分隔符拆分。需处理数据中的转义字符（如HTTP头用\r\n\r\n）。● 头部声明长度 ：在报文头部添加长度字段（如4字节表示包体长度），接收方先读头部，再按长度截取数据。这是最常用的方式（如HTTP的Content-Length）。● 禁用Nagle算法 ：通过TCP_NODELAY选项关闭合并优化，但可能增加小包传输次数，影响性能。2.Linux：grep如何使用 grep用于文本搜索，常见用法：● 基本搜索 ：grep "pattern" file.txt● 递归搜索目录 ：grep -r "pattern" /path/to/dir● 忽略大小写 ：grep -i "pattern" file.txt● 显示行号 ：grep -n "pattern" file.txt● 反向匹配（排除）  ：grep -v "pattern" file.txt● 正则表达式 ：支持^（行首）、$（行尾）、.（任意字符）等，如grep "^start" file.txt。3.Java：装箱和拆箱是什么，举一个例子 ● 装箱（Autoboxing）  ：将基本类型转换为包装类，如int → Integer。● 拆箱（Unboxing）  ：将包装类转换为基本类型，如Integer → int。Integer a = 10;      // 自动装箱（底层调用Integer.valueOf(10)）  int b = a;           // 自动拆箱（底层调用a.intValue()）  4. 高并发：解决投票中刷票问题 ● 基础防御 ：  IP限流 ：限制同一IP单位时间内的请求次数（如Redis计数器+过期时间）。○ 用户鉴权 ：要求登录后投票，限制每个用户的投票次数。○ 验证码 ：在频繁请求时触发验证码（如滑动拼图、短信验证）。● 对抗代理/IP池 ：  设备指纹 ：通过浏览器指纹（UserAgent、Canvas渲染）、设备ID等标识唯一设备。○ 行为分析 ：检测异常行为（如毫秒级连续投票、无页面停留直接提交）。○ 风控系统 ：实时分析请求特征（IP地理分布、时间分布），拦截异常流量。● 业务层优化 ：  异步队列削峰 ：将投票请求放入消息队列，后端批量处理，避免瞬时高并发。5.  数据库：主键的作用 ● 唯一标识 ：确保每行数据的唯一性（如自增ID、UUID）。● 聚簇索引 ：InnoDB中主键默认作为聚簇索引，数据按主键顺序物理存储，加快检索速度。● 外键关联 ：主键作为其他表的外键，维护数据一致性。● 优化查询 ：主键查询最快（如WHERE id=1），避免全表扫描。●注意事项 ：避免业务字段做主键（如身份证号），优先使用无意义的自增ID。●复合主键需谨慎，可能增加索引复杂度。6.  通用问题1：学习新技术的路线 ● 学习路径 ：  官方文档 ：掌握核心概念和最佳实践（如Spring Boot的Spring.io）。    ○ 实践项目 ：通过小项目验证技术点（如用Redis实现分布式锁）。    ○ 源码与社区 ：阅读源码、参与GitHub讨论（如Dubbo的Issue）。● 判断资料质量 ：  筛选标准 ：作者权威性（如Oracle认证工程师）、内容更新日期、社区评价（Stack Overflow投票）。    ○ 避免弯路 ：优先选择官方推荐资源，再参考高星GitHub项目或经典书籍（如《Effective Java》）。● 持续改进 ： 定期复盘学习效果，建立知识体系脑图，与团队分享经验。7.  通用问题2：项目难点解决  结构化回答（STAR模型）  ：● 情境（Situation）  ：在XX项目中，接口响应慢，导致超时报警。● 任务（Task）  ：需在1周内将平均响应时间从2s优化至200ms内。● 行动（Action）  ：  定位瓶颈 ：通过Arthas追踪调用链，发现SQL查询耗时占80%。○ 优化SQL ：添加索引、重构分页查询，减少全表扫描。○ 缓存引入 ：对热点数据（如配置信息）增加Redis缓存。● 结果（Result）  ：响应时间降至150ms，且通过压测验证稳定性。●平衡调优与稳定 ：局部优化前评估影响范围，通过灰度发布观察效果。●监控核心指标（CPU、内存、错误率），确保优化不引发链式故障。8.  通用问题3：未来3年的职业规划 ● 短期（1年）  ： 深入掌握公司技术栈（如微服务架构、中间件），成为团队核心开发。○参与高复杂度模块（如分布式事务、性能优化）。● 中期（2年）  ： 提升架构设计能力，主导跨系统方案设计（如亿级流量系统）。○培养业务洞察力，推动技术与业务融合（如通过数据驱动产品决策）。● 长期（3年）  ： 向技术管理者或架构师转型，负责技术选型与团队规划。○持续学习行业前沿（如云原生、AI工程化），保持技术敏感度。

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问题1：为什么会使用分库分表，到达了什么样的数据级别才会去加设计，是否对数据量有一个统计我的理解：看星哥之前写过 单表行数超 500 万行或者单表容量超过 2GB，推荐分库分表，但是面试的过程中怕被问自己写的项目会有这么大的数据量吗不要这么硬背，具体情况具体分析，有的表字段少，经常是条件等值查询，这样加个索引，一个亿也不用分表，有的字段多，还是范围查询，可能5000万就得分表，面试官问你你说是自己在学习分库分表应用到项目中，自己造了几千万的数据量问题2：基因法需要分表的一个数量和确定的一个东西（我的理解是分表的依据，例如大麦中是订单编号和用户id），但是正常的生产环境中是可能动态改变的，比如说需要动态扩容的话，怎么解决呢（例如当前有4个分表，但是现在需要扩充到8个分表），是使用双写吗？这个在扩容前就要考虑好能维持多少年内不需要再扩容。转转架构师在分库分表前，通过之前记录的数据增长量，做了256张表，能在7年内不需要再扩容，如果需要扩容的话，可以使用双写，新扩容表写的过程中，用新的分库分表算法问题3：如果在防止超卖的过程中，Redis不可用了，怎么解决我的理解：使用Redis集群和主从复制吗？因为Redis宕机的话数据库的数据也不能保证是最新的版本，所以得尽量保证Redis不宕机？肯定要使用redis集群模式，但可能会有主从延迟，导致从节点数据不是最新的，但关系不大。可以在用户生成订单后，修改数据库的座位和库存，然后用户支付后，再改数据库的座位和库存，每一步都做好验证。这样从节点的数据问题会降到最低。问题4：如果在当前的幂等验证逻辑中，有一个消息所对应的幂等标识符是不存在的，按照现有的逻辑是可以执行的，但是幂等验证之后的业务系统异常了，这个时候应该怎么处理呢（即通过了幂等的验证，但是后面的服务down掉了，比如说下游抛了一个异常出来）【没太明白应该回答什么，是指需要将幂等标识符重新进行设置吗】异常了就异常了呗，把这个请求的标识从redis中删除了，就像分布式锁时，业务异常也要执行解锁一样，让下一个请求进来正常执行，然后设置好标识位问题5：本地缓存为什么使用Caffine呢，为啥不用Guava因为caffine的性能要远高于Guava，没有其他复杂原因我的理解：查了下Caffine就是Guava改进而来的，可以这么说吗- Caffine在读写操作方面的性能更高，是基于异步的操作，将淘汰过期操作与读写进行分离- Caffine采用了一种结合 LRU、LFU的算法W-TinyLFU+，具有高命中率，低内存占用的特点

3.18投递，大约两三天以后从HR评估转到部门评估，隔了一个星期大约3.25左右状态转为待面试，4.7日收到邮件收到面试邀约，4.15一面面试大概一个小时，开启面试后介绍了一下面试流程：1、自我介绍2、测试相关的基础问题，问对系统测试了解多少，总共有哪几种类型？3、出了两道设计测试用例：1）讲一下微信发朋友圈和查看朋友圈，要如何设计？ 2）这有一瓶矿泉水，有瓶盖、瓶身、标签这些，如何设计测试用例？4、一道简单算法题：给一个数组，输出乘积最大的两个数的组合，根据测试的角度如何尽可能的保证各种异常场景5、一道sql题：一个学生表Student、一个成绩表SC（Cid课程编号、Sid学生编号、sco...