2512 杭州有赞一面挂

面试录音转文字记录,然后AI总结

业务与项目经验(电商/订单方向)

Q:针对淘宝接口的时间限制,你们如何拉取和存储订单?

A: 淘宝默认只给 3 个月数据。通过聚石塔接入,普通版用户调 API 实时拉取;高级版用户则通过 TMC 消息队列或 RDS 数据库实时同步并持久化存储,可回溯至 6 个月。

Q:复购标签/复购率的具体判定逻辑是什么?

A: 在 6 个月范围内,若当前订单的买家 ID、卖家 ID 及商品 SKU ID 与历史记录匹配,则判定为复购。

Q:如何优化复购查询性能并处理高频刷单场景?

A: 数据库层面:建立专门的索引表,包含买家/卖家 ID、SKU/SPU ID 及创建时间,避免直查主库。缓存层面:使用 Redis 缓存“最近 6 个月内最早一笔相同订单”的创建时间。入库时优先查缓存,缓存失效或超期才查库并刷新。

Q:ES 搜索时如何处理商品标题中的特殊符号(如 %、#)?

A: 在写入和查询前进行预处理,将特殊符号替换为可被分词器识别的特定字符。

Q:网盘系统的权限模型是如何设计的?

A: 采用 ACL(访问控制列表) 模型。虽然数据量大,但语义简单(用户-资源-权限),通过组合实现复杂的继承和判定逻辑。

Q:如何解决权限层级过深导致的循环查询性能问题?

A: 使用 Redis 缓存权限数据,并在请求级别引入 ThreadLocal 缓存,避免同一次请求内对相同权限节点的重复判断。

订单系统的表结构如何设计?如何处理一笔订单多笔退款?

A: 结构:分为 Trade(交易)和 Order(SKU 级别子订单)两张表,一对多关联。

退款:设立独立退款表,在 Trade 表中冗余退款 ID 数组,实现逆向流程关联。

以下是八股部分

  • 问了不了解dubbo,我说前司没用过,后续没问了
  • 简述 Java 内存模型(JMM)及内存区域。
  • CMS、G1 和 ZGC 垃圾回收器的区别
  • 线程有哪些状态?如何唤醒指定线程?
  • 装饰器模式和观察者模式的应用场景?
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一面 第一段实习经历1. 讲讲你这个“线程池 + CompletableFuture”同步数据方案是如何设计的?以及你线程池的核心参数是如何配置的?2. 你的拉取任务之前有依赖关系嘛?你是如何去编排这个依赖关系的?(这里想考察的是CompletableFuture的多任务编排)3. 你这个“首次全量同步 + 后续增量同步”策略的游标增量同步时如何保证不丢数据的?如果你的这个增量同步期间上游的数据被删了会怎么样?4. 你这个同步频率是如何确定的?5. 你这个增量同步的延迟指标如何去监控?第二段实习经历1. 你这个抽象统一的Redis分布式锁能力具体是如何设计的?2. 你覆盖了下单、预支付、支付回调、取消订单这些场景,这些场景对锁的要求有差异嘛?超时时间是如何设置的?3. 锁的续期你是如何做的?4. 如果Redis主从切换导致锁丢失,你是怎么处理的?5. 数据库和缓存的一致性如何保证?6. 延迟双删的延迟时间的间隔时间是如何定的?7. 针对于普通商品和分销商商品的放重策略是怎么样的?8. 你这个订单状态的流转有没有用状态机的方式去做?9. 你的分销商品和订单状态是如何关联的?10. 你的新人券高并发这个问题是如何定位的?项目1. 你提到使用“outlook + MQ”将评估流程异步化,你这个“outlook”表是如何设计的?消费幂等性如何保证?2. 基于Webscoket + qwen的语音链路的时序关系是怎么样的?3. webscoket断连之后你如何恢复会话?4. Rag知识库分析,文档分析兜底策略是如何设计的?不同类型的文件它们的解析策略有什么不同?5. 向量检索的策略是如何设计的?检索的准确性是如何评估和优化的?6. 谈谈你对Rag的一个理解?Rag和纯大模型对话的区别是什么?7. 你在日常开发中都是用过哪些ai工具?有没有遇到什么问题?其它1. 自我介绍2. 两段实习经历的业务相差很大,你是如何快速上手的?3. 为什么从上家实习公司离职
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牛客49552824...:佬什么部门,二面问的是啥呀
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干了兄弟们:呜呜呜 bro原来这么有实力 我讨厌你们这种这么低调的人
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