字节tiktok实习后端ai开发一面

自我介绍项目介绍针对项目细节展开追问，我的项目中涉及 RAG，因此这部分问得比较多，主要会围绕整体方案、检索流程、效果优化，以及为什么这样设计来展开Java 基础，主要是结合一些常见八股去问，看看基础是否扎实Synchronized 锁升级机制，一般会从对象头、偏向锁、轻量级锁、重量级锁这些点往下问，追问锁膨胀过程和不同场景下的性能差异Java 集合框架，通常会从常见集合类的特点、底层数据结构、适用场景开始问，再延伸到 ArrayList、LinkedList、HashMap、ConcurrentHashMap 等具体实现Java 垃圾回收机制，这一块问得比较系统，通常会先问怎么判断对象是否存...

发点面经攒攒人品～1.详细介绍一下agent项目的核心功能？2.智能运维助手的"运维"具体如何定义？3.系统有哪几个主要的组成部分？4.Spring ai alibaba覆盖了你上面说的哪些部分？5.Planner/Executor/Supervisor模式的优点是什么？比如说我接收一个请求的处理，它的优点是什么？6.在Planner/Executor/Supervisor模式中，拆分为3个agent和只使用1个agent，最关键的优势和区别是什么？7.介绍RAG的核心流程？8.召回和重排用的什么算法？(没用重排，道歉)9.为什么要做RAG？10.模型回复效果不好的话，如何在RAG层面采取优化措施？如何通过微调采取优化措施？微调属于预训练还是后训练？11.简单对比一下MySQL和Redis各自的特点？12.MySQL的"关系型"是什么意思？13.Redis能不能做存储，而不仅仅是缓存？14.场景题: Java多线程并发模型相关: 比如说我有这么一个场景，总体上是一个生产消费的一个模型，但是这个整个的任务的量比较大。就是比如说我有很多的任务，然后可能有成千上万个生产者消费者。比如说有1万个生产者生产消息，然后有5万个消费者消费消息，或者叫任务或者消息或者数据都可以吧。然后因为整体任务量很大嘛，所以大家要去并发去生产和消费。能简单说一下，这样的话用Java的并发模型和并发控制所相关的这个机制怎么去实现，就口述就可以

4、RDB AOF区别是什么5、aof写入是在命令之前，还是命令之后6、aof能保证数据的完全不丢失吗7、怎么保证aof完全的一致这里其实是一个设计，直接2pc就好了9、为什么要用C++写的Redis，不用go/Java来写呢10、go-redis存储大批量数据的时候，gc会总是扫描这种大对象，该怎么减少这种无意义的扫描呢11、缓存击穿、穿透、雪崩，怎么处理12、如何实现高可用的13、java,go的优缺点14、GMP介绍一下15、什么时候GM16、切片与数组的区别17、切片作为形参的时候，在方法内部修改会不会影响外部18、如果只是append，会影响外部的呢19、map的底层结构20、1.2...

被狠狠拷打了上来先问agent项目和传统后端项目八股redis集群部署节点怎么key怎么定位到节点双副本及单副本节点挂了之后的访问情况HashMap底层数据结构如何扩容那在哈希表里面，它的节点是有序的。如果你遍历的时候，它是有序遍历还是随机遍历？那它排序的规则是什么规则？怎么计算桶位？如果是自定义的对象呢？创建线程的话，有几种方式？做线程间数据同步的话，在 Java 里面该怎么做？那如果加锁的话，有哪些方式在实现上？用 synchronized 进行了一个加锁,那你的方法里面，临界区里面它抛出了 OOM 的错误，或者抛出了一个异常，这种情况下它的锁会自动释放，还是说需要手动处理？首先这个 OOM 它是个什么东？这个是个什么东西？是一个异常吗？那这种错误我们可以捕捉自己处理吗？人工处理。这个它你可以自己捕捉它，让它不退出吗？对一个JVM，就对于一个 Java 进程来说，对吧？它的退出条件是什么？那慢方法，他在慢方法里面创建了一堆线程去干活了，这个时候他慢方法依然会return，他这时候才会退出。还是说你需要慢方法阻塞？创建的那个 THREAD 对象，你刚才查的那个 THREAD 对象，这种 THREAD 对象，它其实是在 Java 这边是属于虚定位，是虚拟线程，这个虚拟线程和操作系统的线程，它们之间的对应关系是怎样的？是一对一的还是一对多的？还是多对多的？线程崩掉之后，是整个进程就退出了吗？还是。还是说他会由他的副线程捕获去做一个异常处理？那在操作系统进行任务调度的时候他操作系统要做什么工作，你了解吗？调度的时候他要做切换的话，他要完成哪些工作？如果说他已经确定要进行一个他的任务的切换。他操作系统需要做哪些工作才能完成他的切换？他的上下文主要包括哪些内容？为什么要用虚拟内存？手撕 判断B树是不是A树的子树总结：感觉问的很深入偏基础，这个手动捕获OOM以及程序的退出条件这完全没看过