滴滴提前批一面凉经

全程追问，压力很大（不过给的也确实多，可惜鼠鼠没把握住机会...哎），没有手撕，但是面试官会给场景让你说思路。面试官人也挺好的，引导式提问，不是纯刁难。只会八股确实不够用，着重考查实际能力。很多东西确实没有准备到，只能说好好复盘思考吧！1：讲一下你实习经历里，做的比较好、或者对你来说最有挑战的部分。2：你用 Redis 分布式锁的时候，锁的超时时间是怎么确定的？设置的多大？3：如果业务执行时间超过了锁的超时时间，会发生什么？4：加锁的执行过程中，服务宕机了，会有什么问题？对应的解决方案是什么？5：旁路缓存模式（查询先查缓存，无则查库写缓存；更新先更数据库，成功后删缓存），什么极端场景会出现缓存与数据库长时间不一致？6：上面这个长时间不一致的场景，有什么解决方案？7：一张表有 a、b 两个字段，分别建了单列索引，查询语句 where a=x and b=y，MySQL 是怎么决策用 a 索引还是 b 索引的？8：Java 服务线上发生内存溢出 OOM，你会怎么排查定位？步骤是什么？9：JVM 进行 GC 的时候，怎么判断一个对象是不是垃圾，能不能被回收？10：Java 并发的组件 / 类你有用过哪些？举一个实际开发中使用的具体场景。11：设计一个场景：异步发起 100 个任务请求外部接口，每个接口返回一个 int 值，并发执行后，统计这 100 个结果中的最大值，你会怎么设计？

在开发 AI 对话应用（如调用豆包、GPT 等 API）时，我们常面临一个核心问题：AI 本身是无状态的，如何让它记得用户的历史对话，且在高并发下依然保持极速响应？ 一、 核心痛点：为什么 AI 需要“记忆”？ 调用大模型 API 时，模型不会自动记录之前的聊天记录。为了实现“多轮对话”，我们必须在每次发送请求时，把历史消息一并传给 API。这就引出了三个挑战：  性能：频繁的数据库查询会拖慢响应速度。 上下文窗口：模型有 Token 上限，不能无限制地堆积历史。 成本：发送的上下文越多，消耗的 Token 越多，费用越高。  二、 四种演进方案深度解析 1. MySQL 单库方案（起步阶段）...

1.责任链模式的应用场景，如果某个节点挂了，有做降级处理吗2.关于RAG召回率这块如何优化提高召回率的呢3.DDD的领域设计如何做的，以及领域之间如何交互呢4.关于redis中的缓存击穿问题如何解决，以及如果热点数据比较少，加锁性能差，有没有更好的办法提高并发度5.缓存一致性问题，redis和mysql数据的修改如何实现6.一个接口设计题，大概就是一个toc接口，用户查询数据，如何设计这个接口，性能好

1、自我介绍2、解释项目中预扣减，场景题：如果redis预扣减后的假成功，如何解决？没想过这种情况，说了消息队列的异步下单失败回滚，数据库层幂等建唯一id查订单是否存在。3、场景题：怎么做用户支付不多扣？在自我介绍的时候解释了项目的防重和状态机，又说了一遍redis预扣，lua原子操作，卡夫卡异步下单，数据库幂等表，不知道怎么答。4、对账怎么实现？没做过这部分，说了思路，应该不对。5、go的slice，array区别6、go的map是否并发安全7、redis的持久化操作8、如果AOF写的日志太多，怎么办？9、数据库索引种类，又解释了一下10、算法：lru11、反问：没问。#牛客AI配图神器#