北京移动 11.17面试记录

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）...

拼多多测试一面，

27届Java实习

暑期实习，无手撕，凉凉～ 基本都是数据库相关，面试官很好，答不出来会慢慢引导，奈何太废物了，数据库相关复习的不是很到位。 1.自我介绍 2.influxDB和MySQL的区别。 3.存储时序数据时，为什么influxDB比MySQL快，底层原理了解吗？ 4.讲一讲influxDB存数据的流程。 5.influxDB支持ACID事务吗？支持join查询吗？ 6.为什么用rabbitmq不用kafka。 7.项目用了Redis，都存了哪些数据？用到了哪些数据结构？ 8.Redis还有哪些数据结构？ 9.Redis缓存击穿，穿透。 10.慢SQL如何调优。 11.select * from user...