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1.自我介绍+项目2.分布式事务设计B 站视频投稿时，需同时保存视频文件、生成播放凭证并创建投稿记录，如何用本地消息表实现最终一致性，确保文件存储失败时自动回滚投稿状态?3.高并发限流熔断B站拜年祭直播弹幕量突增 100 倍，如何设计网关+服务端的多级限流策略，在弹幕服务过载时自动降级为“延迟展示”模式?4.缓存一致性保障用户修改 B站昵称后，需同步更新用户中心、弹幕系统和个人空间的显示信息，如何避免并发更新时的缓存脏读，且不影响核心播放接口性能?5.分库分表设计B 站亿级用户投稿记录表需按用户ID、投稿时间和分区维度查询，如何用 ShardingSphere 分库分表，解决跨分区统计年度热门稿件的性能问题?6.分布式锁实现多用户同时对同- UP 主发起 “一键三连”(点赞+投币+收藏)，如何基于 Redis 实现分布式锁防止重复操作，且支持操作的原子性?7.消息可靠性保障B站视频审核通过后，需通知推荐系统、粉丝推送和数据统计服务，如何基于 Kafka 设计消息重试机制，确保关键通知不丢失?8.高并发库存管理B 站会员购限量周边抢购场景中，用户下单需实时扣减库存，如何设计 “预扣+确认”机制，应对高并发下的库存超卖问题?9.接口性能优化B 站首页 “推荐视频”接口需聚合用户画像、历史观看和热门榜单数据，如何通过异步加载+多级缓存将RT从600ms降至100ms 内?10.分布式会话管理用户在 B站 App、网页端和 TV 端同时登录，如何基于Token+Redis 实现跨端会话共享，确保会员权益实时同步?11.安全防护设计B 站登录接口如何抵御账号爆破、刷弹幕攻击，设计包含验证码、设备绑定、行为分析的多层防护策略?12.限流策略设计B 站“一键三连” 接口 QPS 峰值达 50 万，如何设计滑动窗口限流算法，区分普通用户与大会员的操作权限?

题目1：我们都爱抓狐小萌

1. 实习介绍2. 商品防超卖实现原理3. redis为什么设计成单线程；是否所有场景下都是单线程4. 缓存击穿解决方案5. 如何防止重复创建订单6. 实习经历拷打7. Spring事务机制；事务失效的场景8. MQ如何防止消息重复消费9. 手撕：有序数组转成二叉树，然后前序遍历输出10. 反问

面试题简述Transformer中用的是LayerNorm，而不是常见的BatchNorm，这是为什么？面试官想听的意识到不是BN不好，而是不适合Transformer的使用场景。面试回答举例Transformer中选择LayerNorm而不是BatchNorm，主要原因和序列建模方式以及训练场景有关。详情请查看：http://xhslink.com/o/8yJohFzKSX6由浅入深分析1、BN 依赖 batch 统计量。2、LN 只依赖特征维度。3、Transformer 的 token 并行与 BN 设计目标维度不一致。4、自回归推理场景下 BN 表现不稳定。面试加分点1、提出推理阶段 ...