顺丰Java面经

1 注册中心不可用了微服务之间还能相互调用吗2 rpc调用过程3 看你用了redis和es，为什么用了多个缓存组件4 redis单线程效率为什么快5 redis有哪些数据结构6 使用redis集群的话，数据分区过程是什么样7 es的分词过程有了解吗8 MongoDB和mysql实用场景区别，优缺点9 mysql的acid如何实现10 事务隔离级别的读已提交和可重复读怎么实现11 mysql的索引的建立选择和依据12 你去建立索引要考量的因素有哪些13 mysql适合范围查询吗14 tcp怎么解决数据损坏丢包乱序问题15 算法：反转链表

1. 介绍项目2. redis预检成功，数据库扣减失败怎么办3. 用过压测吗，有什么指标4. 分布式锁逻辑，底层原理5. 讲讲大模型相关6. 场景题：抖音消息推送架构设计的讨论（抖音大 V 更新视频，需设计架构让大量粉丝收到通知）推模式怎么优化，瓶颈在哪，压力在哪7. 上述生产者消息队列消费者瓶颈，消息积压相关8. 数据库写入压力大怎么优化

1️⃣第一轮1、逻辑题：8 5 3升的桶 8升水， 分成两个4升比较简单的逻辑题，也有通用题目 LeetCode 水壶问题2、算法题：一个字符串，找到第一个只出现一次的字符，n空间n时间，只能扫一次有原题：牛课题霸：第一个只出现一次的字符set或者更省内存的bitset3、算法题：字符串把多个连续空格合并成一个，输入是char*，要求原地空间4、算法题：一个整数数组，找最长的先增后降的序列基础题：牛客题霸：最长递增子序列先分别找最长递增和最长递减的，然后合并一下就好了5、c++基础，shared ptr的特点是什么，可以引用传参吗？c++11的智能指针，通过引用计数来管理，引用计数为0的时候释放内存，有效防止内存泄露的问题，每次拷贝引用计数都会+1，在传参时，不可以引用传参，原因是引用传参不会增加引用计数，在多线程或者闭包场景可能会导致引用计数混乱引发core或者内存泄露的问题6、项目：为什么设计神经网络解决问题，目前网络存在的问题是什么，后续可以怎么优化7、对于只有一个节点的二叉树，只会有一种结构，对于有两个节点的二叉树，会有2种可能的结构，对于有n个节点的二叉树，一共有几种可能的情况？当时直接就想列一下3,4,5个节点分别有多少种可能，然后看能不能找到规律，可是当去遍历4个节点时，发现遍历不住了，就放弃了。然后灵机一动，发现对于n个节点的二叉树，去掉根节点之后，会出现2个种情况。第一种一种是变成一颗n-1个节点的二叉树，这种情况存在两种可能。第二种另一种情况是，会变成一个a个节点的二叉树和一个b个节点的二叉树，a+b=n-1。这样很容易列出递推公式，问题就引刃而解了。2️⃣第二轮1、项目：为什么设计神经网络解决问题，目前网络存在的问题是什么2、二维有序数组 找target原题：牛课题霸：二维数组中的查找3、一个人打靶十次命中7次，命中率是70%，这个概率是怎么估算出来的面试官实际是想问极大似然估计，理解了题意之后就好回答了4、两瓶墨水，一红一黑，用小勺从红墨水瓶里舀一勺放入黑瓶，搅拌均匀，然后从黑瓶里舀一勺放入红瓶，这时红瓶里的红墨水多还是黑瓶里的黑墨水多？如果不搅匀呢？都是一样多，搅拌均匀的话可以很容易的写出公式。不搅匀的话，直接宏观来想，是守恒的，红墨水少了多少，就需要用多少黑墨水来填3️⃣第三轮1、算法题：顺时针打印二维数组原题 牛课题霸：顺时针打印矩阵关键考点是边界条件，奇数偶数两种情况如何简化代码，极限情况(例如1*1的矩阵)要确保能打印2、项目细节 出发点，为什么这么做，如何迭代的3、如果离开前一家公司的话，如果挽留你，什么地方最让你留恋，最可能不离职了

大家很多人私信我大模型应用开发具体是做啥，正好我讲讲在字节实习3个月+的体验。现在以字节为例我看很多岗位，其实大模型应用岗位已经被纳入后端开发（大多还是属于开发序列，至少我看不在算法序列）当中了，所以总的来说二者并没有特别明显的区别，起码在公司的角度来看。以我自己为例，我也是面的后端岗位然后进来做Agent的开发，Agent开发暂时不涉及模型的训练，最多包含一些模型的微调（而且公司有平台）。总的来说，Agent开发主要是搭建workflow，主要涉及Rag、微调、Mcp、Prompt这些方面，包含一些技术栈py：langgraph、langchain、langSmith，java: SpringAI、langchain4j？，所以我觉得后端的同学直接投问题不大，但是需要python or java or 大模型基本知识的landing。我之前也没接触过类似的知识，还在字节里面有LLM学习季的好东西，包含了大模型的基本知识Transformer、Prompt工程、Rag实战等等各种基本知识的解释和实操，让我非常循序并循序渐进的了解了这方面的知识，并且燃起了对大模型学习的兴趣，不得不说这一点还是很值得学习的。其次，就是在实习过程中，大家讨论的都是如何提高大模型产生的效果、以及有没有更加方便的Agent工具能够参与 or 使用提效，整体氛围很不错，而且都是去聊一些比较新的东西，例如之前刚出的Agent2Agent协议。在我看来，Agent主要是以Multi-Agent写作文的形式完成一系列任务，例如Deep-Research利用搜索、爬虫等工具，获取想要查询的网页并爬取文章内容，并且生成一篇分析报告，包括了一些意图识别、任务规划、记忆、工具调用等。在这个过程可以加很多环节去提高分析报告的效果（在Prompt的层面），例如反思、自问自答、知识库、human-in-loop等等，我觉得设计这些环节还是需要很多经验的，目前很多需要参考了类似的设计有比如cursor等。至于学历的要求，不知道现在岗位需不需要硕士的学历，但是我看来其实本科也能做，包括我在的组很多Agent内容在Cursor、Trae等工具的辅助下，前端也参与了不少（没错，前端也写Agent）。所以现在在各种Agent工具不断出现的今天，大厂更加需要“能够熟练使用AI工具的人”。举例，本组有个本科校招生，ld说后续会让他参与LLM的开发内容。当然，以上是我3个月浅薄的理解，我其实也看了不少内容的一些技术文章，整体来说大概是个这么情况，感觉技术壁垒不深，但是基于目前资料跟Java（黑马）比有所欠缺的情况下，还是筛掉了相当一部分人，感觉可冲（感觉比较缺人，至少我们组人很缺）；但是基于我之前很多段实习都是Java开发，我觉得大模型应用更在乎大模型的效果而不是性能，可能还是关注点会跟Java开发有一些区别，优先级不一样，很少用到一些中间件来做啥，目前我在整个过程中只用过Redis来缓存stream流。实习体验：1.需求：字节跟我实习过的其他大厂有很明显的区别，他是直接安排活让你去做，至于你做不做得了，这个就另说了（即使有mentor的帮助）。有个群友举的例子很好“就是把一个不会游泳的初学者丢进水池里，如果活下来了，就学会了哈哈”。所以在我很久没写py、langchain等内容的基础上、没在字节做过任何需求的时候，让我开发了一个我认为很大的一个需求，大概6-7000行（两周），我为了不延期，主动加班到10-11点，才在排期前做完。。2.福利：经历了字节下午茶的LastDay目前已经没啥福利了，零食、水果还是不错；其次，允许实习生出差，刚来没几天就团建 + 出差去北京（出差了一周），那段时间还是很滋润的，在北京也小小旅游了一下（带着女朋友一起去了，当然她的不报销，只是住在一起）3.博客：当初在快手实习的时候，基本上看遍了Kstack的文章，但是在字节我目前还没看完，而且受益匪浅，感觉文章整体含金量要高不少（可能快手现在也变好了，不尬黑）。4.带教：mentor和ld对我很好，也让我进入了一个新的领域，目前正好考虑通过这次机会往大模型应用甚至大模型算法转型.正好有学长跟我说过，“阿里很值得去实习体验一次，哪怕不留下来”，我觉得“字节也很值得去体验一次，哪怕不留下来”，之前在前几家公司反而没这么深刻的感悟。如果对各位有帮助的话，求求🥺给朵小红花，有问题可以在评论区交流～