1.arthas具体使用的指令还记得吗？他还能解决什么问题？2.Redis如果内存满了，再查数据或者写数据会怎么办3.spring项目在启动的时候如何进行一些初始化操作4.线程池的队列有哪些？然后如果核心线程数满了，那该怎么办？5.Redis的3种集群模式回答的还不够清楚，尤其是哨兵模式，哨兵具体是如何监控的6.elasticsearch, 如果我要更新某个字段，但是字段又太多，我就不能去删除再添加，有没有其他的方式?7.Hashmap的查询效率和插入效率，还有的话treemap有什么特性，讲解一下8.elasticsearch的查询构造条件，master和另一个的区别?9.如何保证线程的有序执行；那你说说countDownlunch底层原理是什么？10.synchornized包裹一个代码块，代码块外面的线程都想执行这个代码块，你觉得他们是随机争抢吗？11.分布式事务一致性，你觉得XA模式和TCC模式有啥区别？12.项目里消息扣减库存如果数据库层面失败了，比如数据库宕机了该怎么解决？13.如果你这个项目做成全国性的大型项目，你觉得哪些地方还要完善？14.说一下RAG的原理和流程吧；15.平时怎么用AI辅助编程的？有在Trae或者Cursor去配置吗？16.jdk各版本有什么新特性？17.controller和RestController注解有什么区别？

1. 你们系统的 QPS 是多少？如果流量突然翻了 10 倍，你的架构哪些地方会先垮掉？回答：这是一个考查系统瓶颈分析能力的开放题。 分析点：首先是数据库（连接数爆满、IOPS 达到上限）；其次是缓存热点（单 Key 突发流量导致 Redis 分片压力过大）；然后是带宽与线程池（RPC 调用耗时增加导致 Web 容器线程枯竭）。对策：需要提到限流、熔断、数据库读写分离/分库分表、消息队列削峰填谷以及热点缓存探测机制。2. 既然提到分库分表，分表键（Sharding Key）如何选择？如何处理跨库查询？回答： 选择：通常选查询最频繁的维度（如 user_id），保证同一用户数据落入同库。跨库查询...

双非本次九研0，导师快退休了放养，无顶会可能，自己有很多时间可以卷实习，未来想去中大厂，目前纠结几个方向。搜广推：偏算法，不重论文的传统算法方向，薪资可观。大模型应用：偏开发，很多培训班现在都在推这个，个人感觉门槛不高，现在溢价，3年以后估计和现在Java后端薪资持平。ai infra：偏底层，需要较长的学习时间，岗位少。本人没有实习过，各方面基础目前也很一般，想知道这3个进大厂的普遍要求是什么样的？求各方向的大佬们推荐方向和路线。(如果可以，请简单介绍一下自身情况，不要一味强推或否决)拜托各位

1、自我介绍2、做了一个企业知识库 + 办公助手 Agent的项目3、Agent 和传统聊天机器人最大的区别是什么传统聊天机器人更多是围绕对话生成展开，本质上是“用户问一句，模型答一句”。AI Agent 不只是回答，它还要理解目标、拆分任务、决定下一步动作，并且在必要时调用外部工具完成任务。所以 Agent 更强调“决策能力”和“执行能力”，而不是单纯的生成能力。比如用户问“请假流程是什么”，这更像知识问答；如果用户说“帮我查一下我下周一有没有会，如果没有就给我安排一个项目同步会”，这就不是普通聊天了，因为它涉及状态判断、调用日历工具、执行会议创建等一系列动作，这才更符合 Agent 的定义...