携程秋招线下一面(挂)

#秋招#
时间:32min
岗位:java开发
问题:
1.自我介绍
2.消息队列如何使用的?
3.消息队列如何避免重复消费?是否支持延时消息?
4.redis的作用是什么?
5.用过哪些数据类型,怎么用的?
6.缓存穿透与缓存击穿?
7.它们的解决方案?
8.布隆过滤器原理?它有什么缺点?
9.redis与数据库的一致性?
10.更新db与删除缓存并不是原子性的,如何保证?
11.分布式id有哪些方法?
12.binlog日志是什么?主要作用是什么?
13.mysql的分库分表如何进行分?具体什么样的数据量需要分?
14.为什么是几百万就要分?不是几千万几十万?
15.垃圾回收器,你用的哪个?
16.你使用的垃圾回收器有什么优点?
17.说说G1垃圾回收器?
18.G1垃圾回收器的region有什么分类标准?
19.G1垃圾回收器的region如何调整大小?
20.ZGC了解吗?
21.线程池原理?
22.线程池的拒绝策略有哪些?
23.你自己用的哪种,举例子?并说说为什么这么做?
24.如果父进程A有子进程B,B有个子进程C,他们用一个线程池,会有什么问题?
25.反问
全部评论
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发布于 昨天 10:41 四川
mark
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发布于 09-17 19:59 江西
是不是14号uu
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发布于 09-16 19:21 江苏
同学,瞅瞅我司,金山办公WPS,校招刚开,点击就送,我的主页最新动态,绿灯直达
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发布于 09-16 15:01 湖北
佬是在宣讲会还是携程公司面的
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发布于 09-16 14:38 江苏
佬为什么挂的?
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发布于 09-16 11:04 陕西

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09-16 15:48
已编辑
四平职业大学 Java
无手撕,30mins左右。【面试问题】1. 🧑‍💻 请先自我介绍一下。2. 🔍 做服务时为何选择 LlamaIndex?是否调研过其他技术?3. 📚 还了解哪些相关技术4. 🧠 对 RAG 有何深入认识?5. 📄 切片(chunking)的原理是什么?6. 🧰 技术栈用过哪些语言(C/C++、Python、Go)?7. 🚀 Go 的 goroutine 与传统线程的区别是什么?8. 🔄 goroutine 的并发控制怎么做?如何等待全部结束?9. 🐳 Docker 镜像三层叠加(A 层 1 MB → B 层改 1.5 MB → C 层删除文件)后最终镜像大小是多少?10. 🗂️ 容器启动后在 C 层还能否看到被删除的 A 层文件?底层是否仍存在?11. 🧹 有哪些手段可减小最终镜像体积?(multi-stage 了解吗?)12. ☸️ 对 Kubernetes 的核心概念与组件了解多少?16. 🤖 描述 LLM、Agent、MCP 之间的关系。17. 🛠️ 是否亲手写过 Agent 或 MCP?请举例说明实现过程。场景题:13. 🖥️ 1 万台机器偶发 IO 飙高,如何定位任意时间点、任意进程的 IO 贡献?最后反问业务,面试官人非常好,非常友善,很详细的介绍了部门的情况,分享给大家。部门主要分三大块:大数据,云计算,AI Coding。大数据不谈。云计算又分上层和底层:- 上层先做“应用交付”,也就是传统部署的升级版。最早用虚拟机,资源利用率太低,现在全面换成 Kubernetes + Docker 容器化。有了容器,交付模式就变了:需求管理:企业开发不能随手写代码,得先提需求、审批、测试,全流程我们管。代码仓库:GitHub 或内部 GitLab,也是我们维护。CI/CD:以前用虚拟机构建,现在容器化,任务跑完立即释放 Pod,一天并发十几万。装包→单测→API 测试→打镜像→安全扫描→发布,每一环都是 CI 的一部分。Code Review:合并前必须过评审。CD 交付:最核心。前面就算出错也不会让站点崩溃,CD 必须保证高可用、多集群、容灾、流量无损。我们用 Kubernetes Operator 做滚动发布:5 台机器先拉 1 台做灰度,人工验证没问题再逐步扩,数据中心级别也是逐点发布。- 说完上层,再说底层:资源利用率:让一台 Node 跑更多 Pod,省的就是真金白银。混部:CI 任务结束后立即销毁 Pod,把资源立刻让给别人,进一步提高利用率。调度、监控等组件。AI Coding 部门:目标是用户提需求 + MCP 框架 + 中间件 → 自动生成代码,大幅缩短交付周期AI Code Review:用大模型 + Agent 扫描漏洞、给出优化点智能排障:AI 自动定位、修复单测失败等问题
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