算是一家小型初创公司，ai相关，刚起步岗位需求多，投的后端实习岗，年后入职。面试官说有机会接触到一些算法上的东西，公司核心业务可以说是跟自己研究方向相关的，至少目前非常满意😊虽然难度低，也没深挖什么八股，但这次的面试状态是秋招以来最好的一次了（前一天晚上看了会儿今天不coding的直播，听同龄人分享各种经历，确实很大程度上缓解了内心的焦虑），可能也是由于面试形式是展示代码吧，对着自己的代码框框讲，就显得十分自信，面完几个小时后就发offer了。第一个项目是黑马点评，简单展示了一下用户登录，店铺信息缓存，优惠券秒杀的功能。提问：1. 在秒杀时，为什么要用lua脚本。    A：保证原子性2. 为什么选择caffeine做本地缓存    A：技术选型上没有什么考虑，只是知道有这么个技术，就用来练手了。使用caffeine时需要注意缓存一致性问题。3. 项目还有没有其他亮点    A：封装了redisson的布隆过滤器，结合redis缓存空值去避免缓存击穿。由于布隆过滤器是后期引入的，此时数据库已经有一百万条了（模拟的），通过多线程读取数据库中的数据，写入布隆过滤器，来加快布隆过滤器的构建。并利用自增的主键id解决深分页问题。4. 布隆过滤器的原理    A：bitmap，多个hash函数5. 布隆过滤器的缺点    A：误判，不支持删除6. 如何解决删除问题    A：定期重写布隆过滤器    这里面试官说这种方案不好，因为重写过滤器会影响到业务的使用，我提了可以在低峰期重写，但面试官还是不太满意。第二个项目是github上找的一个开源项目，主要关注了一下核心业务的实现，并做了一定的改进与拓展。由于时间原因，简单介绍了一下用rabbitmq异步将用户点赞记录写入数据库的实现。提问：用mq异步写入点赞数据，如果消费者效率慢，会导致前端页面反馈不及时，如何解决A：可以用redis缓存文章点赞数，并定期将mysql中记录的点赞记录数量同步到redis缓存中（当时这里没想好，随便答的。或者应该用redis的set来缓存点赞记录，并定期写入mysql？）反问环节略