1. 重载和重写的区别2. 抽象类和接口3. 双亲委派机制4. volatile了解吗，防止指令优化重排的原理5. 消息中间件rabbitMQ的可靠性保障6. 讲一下延迟队列和死信机制7. 垃圾回收机制，GC ROOTS有哪些8. MYSQL锁有哪些9. 说一下读锁和写锁10. 联表连接的SQL语句怎么写11. redis的Zset，在项目里具体用法12. 线程生命周期还有些忘了13. 反问环节

直接挂了，没啥说的，项目有点遗忘，面试官的发散思维极强，从项目到技术栈再到基础，全部都不局限于简历## 1、手撕题：让我将一个[]string数组的string进行一个树状结构的梳理，其实可以看做grid树## 2、为什么导出的时候会使用SSE呢## 3、你对协程的了解怎么样（GMP）## 4、线程、协程什么时候会用，使用协程的优势是什么呢## 5、协程具体轻量在哪个地方## 6、协程的栈是怎么去分配的（这里好像面试官的意思是指栈里有什么东西）## 7、协程中的栈是怎么扩缩容的## 8、你说它空间不足的时候会扩容，那它会在什么时候发现栈的空间不足，每次又是怎么扩容的呢## 9、线程进程的资源分配的区别## 10、相比之下进程存的东西更少，具体少在哪里呢## 11、新建一个进程的话，它的内存空间分布是怎么样的呢项目：## 12、aof和rdb说一说吧## 13、仔细说一下它们的实现机制## 14、那rdb在生成的时候，性能会差，差在哪里呢？## 15、rdb生成的时候，究竟会阻塞在哪里## 16、因为这个过程涉及到一个内存的拷贝，把内存的数据入盘，怎么会办到不阻塞去做的呢## 17、假如有子进程的话，那不还得把这个内存拷贝一份吗--》写时复制--》那它在rdb的时候，会不会有什么问题，有没有可能内存会长的非常多，要注意什么问题呢讨论的是获取这些数据阶段，还没有到往硬盘里写的那个阶段## 18、假设你的redis占用内存很满了，那时候你使用rdb会怎么样呢？最后说高峰期的时候，少用rdb## 19、详细说说主从同步## 20、那主从同步的时候，具体样子是怎么写入同步的呢？假如新增一个从节点，怎么同步呢？那数据会保持一致嘛## 21、从节点拉数据的时候，主节点数据更新了，会怎么样呢？具体怎么拉，怎么同步准备还是不够充分，再加上白天上了一天班，晚上搞得强度还挺大，本来大厂面试机会就少，这么宝贵的一次机会又一次错过了，蓝瘦香菇，哎……

timeline：9月13笔试，9月24线上速通三轮面试，11.26oc。首先是笔试，ai面+测评+算法题三合一，给我人做晕了，强度属实大，还是双机位，中间甚至手机差点没电关机了面试迟到十分严重，那个面试时间参考都算不上，不过也能理解，候选人比较多。三位面试官人都比较不错，一面大概40分钟：1.自我介绍2.每个项目是怎么来的3.实习做了哪些工作4.挑几个有价值的说一下5.为什么Mongo比MySQL快6.如何解决慢sql7.一个任务进入线程池的过程8.Redis中的数据结构9.Redis过期策略10.Redis热点key，怎么优化11.SpringBoot自动装配原理、IOC、Bean生命周期说一下12.JVM中G1收集器13.什么时候会触发young GC14.有没有jvm调优的经历15.手撕——合并区间16.反问--------------------------------------------------一面完秒约二面，约到了20分钟之后，我就在那里等，结果我等了将近两个小时才到我当时人等麻了，二面大概半小时：1.自我介绍2.讲一下实习项目背景3.讲一下实习干了什么、团队多少人、怎么分配的工作4.数据迁移怎么做的5.大模型怎么应用的6.讲一下大论文的创新点7.手撕——二叉树根节点到叶子结点的所有路径和8.反问--------------------------------------------------当时两点半一面，四点半二面，面完五点多了，约hr面是20分钟之后，我也不敢赌会不会迟到，所以索性没吃饭一直等，大概等了40分钟左右，hr面大概持续20分钟：1.综合说一下实习和项目经历，有没有困难的地方2.前两轮面试有没有表现比较好或者比较不好的地方3.本科和读研有参与什么校园活动吗4.实习的时候有没有比较困难的地方和一些收获5.有没有offer，给多少薪资6.找工作比较看重哪些点7.一个优秀的java工程师需要具备那些本领8.Base地有没有期望9.对未来工作的期望10.小程序项目中有没有比较困难或者分工上的缺点11.AI面试的意见与建议12.反问--------------------------------------------------面试中的体验还行，但是等待的过程比较久，也不知道什么时候会轮到自己这一点比较折磨，因为没有一个确切的面试时间，我看有些开奖了，我不知道我目前是泡池子等前面大佬拒掉才轮到我还是说泡死了，池子应该很大很大，等消息吧--------------------------------------------------11.26更新，晚上突然oc了，开了个超级白菜考虑拒掉了

一、手撕和八股1. 手撕岛屿数量，秒了2. Transformer 中 Attention 的本质是什么？你能从数学角度简要解释一下吗？3. 在 Agent 多轮对话任务中，你觉得 Attention 的局限性体现在哪些方面？4. 简要介绍一下 SFT的核心流程，以及数据集的构建策略，SFT之后常见的 Post-Training 还有哪些？它们之间的目的有何区别？5.  什么是 RAG，它是怎么提升生成质量的？与传统检索 + 模型生成的流程有何不同？你是如何评估一个RAG系统是否work的？6. PPO 和 DPO 在大模型对齐中的主要区别是什么？DPO 训练通常有哪些注意事项？用过GRPO么？二、简历1. 你在提到过 Modular Agent，你能讲讲它是如何实现多步规划的吗？2. 你提到了多个工具调用链路，调度策略是如何设计的？是否有异常 fallback 策略？3. 你构建的 Agent 评估体系包括哪些维度？如何衡量 planning 能力 vs hallucination rate？4. 你还微调过Qwen，选择的训练阶段和Loss函数是如何决定的？5. Prompt 自动推荐模块用了哪些优化策略？有没有尝试过Prompt压缩或embedding表示的方式？三、业务场景相关相关假如一个 Agent 推理链路包含 3 个工具 + 高频请求，系统整体延迟较高，你会如何优化？