货拉拉安全运营岗二面面经

继续来分享下最近的面经~手撕：股票买卖，只买卖一次和买卖多次1.介绍第一个项目2.本地缓存怎么实现的？了解底层原理吗？看过源码吗？3.一个本地缓存应该具有什么样的能力呢？比如缓存过期、缓存写入、缓存查询，有没有批量写入批量查询？4.让你实现一个本地缓存，选择什么数据结构能够实现这种基本能力？选择可以设置缓存过期时间的那种4.1你说的设置过期字段是懒实现，怎么设置主动的删除过期数据？hashMap能做ttl的排序吗？4.2你了解redis过期怎么处理的？5.如果用hashMap会有什么问题吗？为什么有线程安全问题？ConcurrentHashMap是怎么实现线程安全的？jdk1.8的锁性能高还是jdk1.7的性能高？看过源码吗？6.了解juc吗？看过源码吗7.数据一致性怎么实现的？先更新数据库后删除缓存是怎么保证原子性的？事务和消息队列是怎么保证的？8.@Transactional能够实现什么目的，怎么回滚？这个注解和数据库有什么关系吗9.ThreadLocal是怎么实现的？10.说一下InnoDB的锁机制11.介绍第二个项目，被打断12.rag检索怎么做的13.了不了解ai底层原理，大模型是怎么构建的，和搜索引擎比如百度搜索的区别14.模型训练过程

1. 自我介绍2. 项目里怎么做意图识别，如何理解用户真正要解决的问题意图识别不是简单做文本分类，而是把用户输入转换成系统能执行的任务。比如用户问“这个供应商最近还能不能继续合作”，表面上是一个问答，实际上可能需要查询供应商资质、历史履约、黑名单、逾期付款、合同违约记录和采购金额变化。这里要识别的不只是意图标签，还包括业务对象、时间范围、风险类型和是否需要调用工具。工程上我会分成三层。第一层是规则和实体识别，先提取合同编号、供应商名称、采购单号、金额、日期这类强结构化槽位。第二层是模型意图分类，判断是合同审查、条款解释、供应商风险、付款异常还是流程咨询。第三层是置信度和兜底，如果置信度低，就让...

发点面经攒攒人品～1.实习拷打2.项目拷打3. 有多个消息投递到消息队列，处理的结果怎么与发送的请求对应呢？4. 为什么不直接通过数据库通信而需要用消息队列呢？5. 项目有没有前端流式输出展示？6. 身份认证是怎么做的？7. 你觉得langchain和langgraph框架提供了什么功能？优势在哪？8. 讲讲大模型的React9. 讲讲工具调用和多智能体协作10. 对于上下文工程，你觉得有哪些主流的技术？11. 讲讲RAG和持久化记忆的区别12. 什么是思维链（CoT）？13. 为什么Agent还需要Instructions, Rules, MCP, Skills？14. Rules和Skills有什么区别？为什么不把Skills的指导写进Rules？算法题：LeetCode中等难度，计算二叉树最大宽度

发面经，攒人品，团子接受我好吗？1. 请结合你的技术背景和项目经历做一下自我介绍。2. 八股拷打（半会半不会，我的八股很不对）· 请说明计算机网络的分层模型有哪些？· TCP 协议属于哪一层？· 详细描述 TCP 的“三次握手”和“四次挥手”过程。· DNS（域名系统）属于哪一层？它的工作机制和查找原理是什么？· 数据库的事务隔离级别有哪些？· 在项目中是否做过索引优化？· 讲解一下 B+ 树的数据结构，以及它在数据库索引中是如何起到加速作用的？· 哪些场景会导致数据库索引失效？· 讲讲 HashMap 的实现原理3. 项目拷打（RAG Agent相关）：· 关于你提到的两个项目，能再详细介绍一下吗？· 讲一下 RAG（检索增强生成）的基本原理。· 在做文档切分时，你是如何考虑段落长度（Chunk Size）和重叠度（Overlap）的？· 为什么选择混合检索（向量检索 + 关键词检索）以及 RRF（互惠排名融合）技术？· 对于对话中产生的长上下文（Context），你是如何进行管理和压缩的？· 项目中具体使用了哪些大模型（LLM）？· 详细讲解一下 MCP（模型上下文协议）在项目中的运行机制。· 为什么选择使用 MCP 协议来调用工具，而不是直接在代码里原生实现？4. 聊天向：· 你平时使用过哪些 AI Coding 工具（如 AI 辅助编程工具）？· 你平时通过什么渠道或方式学习和追踪新技术？5. 手撕（感谢面试官不sha之恩！）· 二叉树层序遍历· 反转链表· aicoding，写一个函数（主要看思路，结果不那么重要，甚至没运行代码。）