考察实战:虾皮大模型实习算法面经

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享项目拷打：项目一：（1）请介绍一下你的图文社交平台项目的主要功能。（2）用户基于笔记的交互，你是归类到用户还是归类到笔记呢（使用微服务架构所以这俩的关系是并列关系）（3）可以说一下Nacos服务发现的过程吗（4）Nacos和ZooKeeper有什么区别（5）你可以讲一下JWT的原理吗（6）如果不用黑名单的方式，还有其他方式让JWT令牌失效吗（7）Nacos有AP模式和CP模式，你了解吗（不了解）（8）CAP理论你了解吗（9）你用到分布式ID组件Leaf，可以介绍一下它的原理吗项目二：（1）请结合业务讲讲秒杀功能是怎么实现的（2）这里有两个动作：Redis操作和MQ发送。MQ发送的是超过实际库存的临时库存吗？如果MQ发送失败了会怎么样？（3）请展开讲讲你提到的“缓存安全优化”（采用逻辑过期方案）（4）在并发情况下，如果有多个线程都发现key过期了，会不会导致多个线程同时去数据库查询并更新缓存（5）未支付订单定时关闭，你是用定时任务做的，那会不会导致有的订单关闭时间长，有的短？（应该是想问会不会导致关闭时间不一致的情况）（6）你刚才的方案优化的是缓存穿透吗？缓存穿透除了存空值，还有什么方式？3、八股文环节：（1）介绍一下Java的内存回收机制。（2）你最近有没有学习一些新的技术体系？学习方式是什么样的？（3）你了解什么是公钥和私钥吗？（讲了https里的SSL/TLS算法，引出下文）（4）HTTPS工作流程中一直使用公钥私钥吗？（5）你知道什么是摘要吗？（6）你知道什么是哈希值吗？（7）你知道什么是一致性哈希吗？4、手撕lc667 优美的排列Ⅱ

1. 自我介绍2. RAG系统的核心架构、检索优化与在教育场景的落地难点RAG核心架构分为数据预处理、检索模块、提示工程、大模型生成、后处理校验五部分。检索优化包括混合检索、多轮检索、知识切片、向量库优化等。在教育场景的落地难点在于知识专业性强、知识点关联复杂，易出现检索不精准；题目、公式、图表等多模态数据的结构化提取难度大；学生提问口语化、歧义多，意图理解难度高；需严格保证知识准确性，避免大模型幻觉。解决方案包括构建教育领域专属知识库、多模态文档解析、意图识别优化、事实校验机制等。3. SFT的核心流程、数据构造要点与在教育大模型中的应用SFT核心流程为数据准备、模型选择、微调策略、训练配置...

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.实习拷打2.缓存的读写策略3.如何保证缓存和数据库一致性4.”先写缓存，再异步批量刷库"方案，除一致性外还有哪些潜在风险5.如何拦截恶意请求，设计防护手段避免缓存被恶意利用6.布隆过滤器原理，如何解决缓存穿透7.布隆过滤器误判概率大概多少，如何估计8.定时任务5分钟一轮询，任务执行超5分钟时，如何保证状态不丢失、不阻塞调度9.分布式RPC为什么要自定义协议，而不用HTTP10.单机QPS 1w+这个数据是怎么统计/得到的11.RPC项目目前瓶颈在哪12.了解哪些HTTP版本，各版本特性13.HTTP队头阻塞是什么14.队头阻塞是否只存在于HTTP层面15.TCP会不会存在对应阻塞问题16.HTTP3如何解决HTTP2在TCP上的队头阻塞17.为什么HTTP3基于QUIC，而不继续在TCP上优化18.TCP如何实现可靠传输和流量控制19.TCP发送窗口如何根据接收窗口和拥塞情况动态调整，窗口结构如何维护变化20.TCP如何判断报文丢失，什么条件触发重传21.TCP除重传计时器外还有哪些计时器22.AI项目中降低大模型幻觉的具体优化方法23.大模型产生幻觉的底层技术原因24.算法题：Java原生数组实现栈，实现常用操作

努力拥抱AI中…1.上来先做两道题，分糖果，第i到j个元素做链表反转2.项目拷打3.实习拷打4.碰到什么困难，怎么解决的5.高并发场景下慢SQL优化6.布隆过滤器原理7.分布式锁怎么做的8.主动更新双写能保证强一致性吗，强一致性最重要的是什么9.对于布隆过滤器的判断进行二次校验不会影响性能吗，你怎么考虑的