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一、引言如果你已经有过几轮面试经验，肯定会遇到过类似的问题。面试官会问你：“如果数据量特别大的时候，分页查询慢该怎么办？”我们都知道，数据库分页查询很常见，尤其是展示列表的功能，基本上每个系统都有。但是，如果你做过大流量、高并发的系统，就会知道，当数据量上来后，分页查询的性能问题真的是一大痛点。数据量小的时候，分页查询没问题，但是当表里有上千万条数据时，翻一翻第几页，查询就开始卡了，慢得让人想砸电脑。那面试官提这个问题的时候，肯定希望听到你对于分页查询慢的根本原因是什么，知道你是怎么解决这个问题的，以及分库分表后深度分页的问题该如何解决？所以，小北今天就用最简单的语言，带大家逐步分析这个问题，...

1.实习项目介绍2.项目拷打和细节询问3.String类型底层实现原理是怎么样的？它是可变的还是不可变的？为什么要这样实现？4.说下HashMap的底层结构是怎么样的？说下它的jdk1.8的hash算法实现是怎么样的？为什么要这样实现？5.说下集合如何边遍历边删除？知道fail-fast和fail-safe和区别吗？6.说下你对Java内存模型的理解？jdk1.8的内存模型有哪些改进措施？了解方法逃逸吗？7.说下有哪些垃圾回收器？jdk9的默认垃圾回收器是什么？G1垃圾回收器实现原理是什么？如何调整老年代和年轻代的比例？8.线程池的七大核心参数的作用是什么？拒绝策略有哪些？它们的使用场景是什么？9.mysql的索引有哪些？为什么B+树结构查询数据效率高？B+树的数据结构是怎么样的？叶子节点是否有链接？10.TCP和UDP的区别是什么？https是TCP还是UDP协议？它们分别是OSI七层模型的第几层？11.有两亿个手机号码找出其中重复的手机号怎么做？有其他更好的办法吗？12.设计一个在线点赞排行榜系统，说下你的方案13.算法题：反转链表中第a个元素到第b个元素的区间

面试题简述现在模型都在追求上下文，你知道业界一般怎么做的吗？比如Qwen是怎么实现超长上下文能力的？面试官想听的1、解释超长上下文的常见技术路线。2、能具体说出 Qwen 的 Attention Sinks。3、能提到 RoPE 插值、多尺度位置编码。面试示例回答业界主流的上下文方案包括：1、位置编码扩展，比如 RoPE 插值。2、注意力稀疏化，比如 Longformer。3、扩展 KV Cache，如 MQA/GQA。4、Attention Sinks 解决模型以往问题。详细内容可跳转该链接查看详情：http://xhslink.com/o/9If4fL2eS0F由浅入深分析1、RoPE插值...