淘天AI应用研发一面-暑期实习

面麻了，攒人品中1.实习拷打2.雪花算法生成的是什么样的ID3.10位的机器码不够应该怎么解决4.时钟回拨带来的问题是怎么解决的5.Base62和16进制之间怎么选择的6.如果是6位的一个短链标识，可以支持多少不重复的短链7.机器码怎么管理?如果两个服务器的机器码重复了该怎么解决对应问题?怎么从代码层面解决?8.布隆过滤器原理和用什么具体实现的9.如果想把布隆过滤器的误判率从1%降到0.1%，具体位数组要扩张多少，哈希函数怎么设计个数10.布隆过滤器的选型11.Cache Aside中更新缓存和删缓存怎么选?为什么?12.删缓存失败了怎么解决?13.在更新缓存后删除缓存这种模式下什么时候会出现不一致的问题?14.如果想要强一致性，怎么实现?15.延迟双删策略的延迟时间怎么设置?16.双重检查锁的原理和作用17.缓存击穿相关的，具体忘了是什么问题18.分表相关的，包括分片键怎么选的、分了多少表19.如果业务需求需要再加上用户id，并且需要借助用户id查询数据，那么分表的逻辑怎么改?20.RocketMQ和LLM对GC的压力有什么不同?21.系统中GC如果比较多，怎么排查问题?22.ZGC和G1的区别是什么?23.G1垃圾回收流程是怎样的?24.有没有对JVM做过调优?清楚调优参数吗?25.Sentinel限流是根据QPS还是线程数?26.降级策略是什么?27.有没有做集群限流

1. 项目里是把 skill 直接塞进 system prompt 的，如果 skill 太多，占用上下文窗口太大，怎么处理不能把所有 skill 常驻塞进 system prompt，这样会带来三个问题：上下文窗口被占满、候选技能噪声太大、模型在选择 skill 时更容易混淆。更合理的方式是把 skill 做成外部注册表，system prompt 里只保留最小规则和调用协议，真正的 skill 描述按需动态注入。常见做法是先做一层 skill routing。可以用规则、分类模型或者向量检索先筛出 topk skill，再把这几个 skill 的 description、参数 schema...

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1* 为什么引入 BM25？向量检索和 BM25 的融合比例是怎样的？2* 检索融合的具体流程是什么？召回后有没有做 Rerank？3* Rerank 后返回几个块（Chunk）？有没有针对这个返回数量做过验证？4* Rerank 后的 TopK 截断是怎么做的？为什么是这个值？有没有其他截断方案？5* 讲一下上下文工程（Context Engineering），Agent 的记忆（Memory）是怎么做的？6* 请详细讲解分布式令牌桶限流的实现。7* 漏桶算法（Leaky Bucket）的原理讲一下。8* 滑动窗口算法限流讲一下。如果用代码实现，滑动窗口的结构体会包含哪些字段？9* 滑动窗口和令牌桶相比有什么缺点？10* 在 Redis 中，你会用什么数据结构来实现滑动窗口限流？11* LRU 缓存的实现原理讲一下。12* 布隆过滤器（Bloom Filter）的底层原理和适用场景讲一下。13* MySQL 索引会在哪些情况下失效？14* 在使用 LIKE 进行模糊查询时，索引什么情况下会失效？15* MySQL 的事务隔离级别有哪些？如何保证一致性？16* 详细说说 MVCC 的实现，ReadView 的生成时机是怎样的？17* 在不同的隔离级别下，一个事务分别会创造几个 ReadView？

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#