包装项目与场景题提升

第一面30min,面试官主要根据项目拷打,引导穿插八股,我的两个项目就是苍穹和点评体验挺好的,感觉问的很细面试官很有水平.1.Nginx功能 具体配置实现 用的什么负载均衡算法2.jwt实现细节 过滤器还是拦截器 具体配置3.redis key淘汰策略 这块有点懵,答了缓存更新策略4.wait()和sleep()的区别5.数据库字段设计6.AOP切面实现 底层原理7.反射及其优缺点8.讲讲泛型9.讲讲redis分布式锁怎么实现的10.缓存三兄弟11.springboot启动过程12.序列化是什么 有什么用问了可以实习多久,一周几天.

1.自我介绍2.实习项目技术细节深挖，以此引申出八股与场景题3.你了解的分布式锁实现有哪些4.实习组内的延时消息怎么实现的？那你知不知道怎么实现一个延时消息发送？5.延时消息重试机制,采用指数退避策略要怎么实现？为什么要指数退避？6.延时消息实现方案7.HyperLogLog介绍一下底层实现8.消费堆积问题解决思路9.消息队列的作用是什么10.分布式锁任务执行超时怎么办？算法题：合并所有区间

1、介绍自己的中厂实习。2、追问实习业务的上下游，以及交付标准、测试集怎么构成:3、追问为什么这个业务要引入大模型，大模型解决了什么问题。4、大模型sft解决不了业务问题吗?为什么还要引入强化学习。强化学习主要解决业务中的什么问题。5、讲一下PPO和GRPO的原理和区别6、如何理解强化学习中熵的概念，如何保证训练过程中熵保持在较高的水平。7、强化学习中调参的经验8、强化学习中on policy和off policy有什么区别?grpo是on policy的吗?如何实习真正的on policy强化学习。9、多模态大模型的训练过程有什么不同?10、多模态大模型的vision encoder一般使用vit的第几层输出?11、mlp和Q-former两个模态融合模块的优劣?12、手撕二叉树层序遍历

📍面试公司：杭州有赞🕐面试时间：2025.10.21💻面试岗位：Java开发实习生(偏向AI全栈)❓面试问题：全程1h20min1、描述一下 HashMap 的底层结构2、HashMap 扩容的流程是怎样的？扩容后元素位置如何计算？3、HashMap 是线程安全的吗？如果不是，如何实现线程安全？4、ConcurrentHashMap 在 JDK 1.7 和 1.8 中的实现有何区别？5、ConcurrentHashMap 从分段锁改为 CAS + synchronized 的原因是什么？6、Spring AOP 的实现机制是什么？7、有没有自己实现过自定义注解形式的 AOP？如果业务方法执行失败，你们是怎么处理的？8、Spring 如何解决循环依赖问题？三级缓存的核心思想是什么？9、线程池的工作原理是什么？（核心线程、队列、非核心线程、拒绝策略）10、如何设计线程池参数？（核心线程数、队列类型等）11、无界队列可能带来什么问题？12、核心线程数设置过大会有什么问题？13、如何合理评估线程池参数？14、MySQL 的索引结构是什么？（B+ 树）15、覆盖索引是什么？如何避免回表查询？16、深分页会有什么问题？怎么优化？17、Redis 的使用场景有哪些？18、什么样的数据适合放入缓存？19、Redis 持久化方案有哪些？（RDB 和 AOF，RDB 和 AOF 的优缺点分别是什么？20、什么是幂等性？如何实现幂等？21、提交订单时，前端和后端分别如何保证幂等？22、高并发下如何实现幂等？23、限流算法有哪些？（固定窗口、滑动窗口、令牌桶）令牌桶拿不到令牌怎么办？24、分布式环境下如何实现限流？25、极高流量下有没有更好的限流方式？26、微服务中服务发现的机制是什么？27、请求在微服务中的执行链路是怎样的？28、Spring Cloud 生态有哪些核心组件？29、分布式事务主流方案有哪些？(二阶段，三阶段)30、TCC 模式的三个阶段是什么？TCC 会出现“悬挂”问题，解释一下？31、客户端发起请求但服务端未收到，可能的原因有哪些？如何排查？32、必须依赖一个“不稳定”的三方接口时，如何设计可靠业务？有没有预处理或兜底方案？33、从 0 到 1 设计系统的整体流程/思路是怎样的？34、平时有没有做过 Code Review？自己如何评估代码可读性与质量？35、DDD（领域驱动设计）是什么？你的理解是什么？36、项目中的AI智能客服的功能和实现原理是什么？37、如何让 AI 回答更准确？（预设信息、上下文关联）38、如果 AI 无法回答用户刁钻的问题，如何处理？39、如何设计一个更智能的 AI 系统(包括AI能直接操作下单这类的功能，而不是仅仅对话)？40、用过哪些 AI coding 工具？写什么代码会用？对你效率提升大概多少？会让它写前端代码吗？效果如何？41、如何让 AI 生成更符合需求的代码？（Prompt 优化、专用模型）42、你通常通过什么方式学习新技术？43、反问介绍业务🙌面试感想：在小红书看到的招聘信息投递完邮箱当天就约面，应该是部门mt直招。整体面下来感觉面试官人很好应该也是个技术大牛，现在为数不多真诚的面试官了。(最后讲部门业务都讲了将近20min)。整体答下来八股还行，一些开放性的场景题答的很差，主要是泛泛而谈，微服务的实战经验还是太少了，面试官在场景题时会问还有还有没有其他更好的方案，大部分都答不出来。临场应变能力太差了。还得练。算是最近最有价值的面试了吧。最可惜的点在于已经接了其他公司offer了(在准备入职了)，这次面试自己答的很差也没想过这面能过本来想着全当积累经验了，结果隔天居然通知一面过了。考虑了一会以后还是决定放弃后续流程了，考虑到已经接了offer的那家离家也比较近，自己也不想折腾了。只能以进了二面应该也不会通过这样的理由来安慰自己了。 有赞这种规模的公司对我的学历来说属于是可遇不可求的机会了，做的业务也很棒，技术也有结合AI，以后不知道还能不能有这样的机会。感觉找实习就是一个患得患失的过程，没找到之前焦虑内耗的不行，找到了又会想要更好的。希望现在错过的以后还有机会遇到吧。