腾讯 二面 面经 回忆版

攒人品ing~

个人背景:

📝 面试问题详细回顾

Part 1:实习项目拷打

1. 详细讲讲你认为最有亮点的项目,遇到了什么难点?

2. 为什么用多进程而不是多线程?

3. 除了利用多核 CPU,针对这 2 小时的耗时,JSON 解析的计算逻辑或 I/O 还有没有优化空间?

4. 之前提到的 OOM 是怎么发生的?既然物理内存固定,为什么换多进程/切片就能解决?

Part 2:Java 底层与 JVM 八股

1. 日常开发中怎么排查由于资源未释放导致的内存泄露?

2. 为了降低 GC 对程序性能的影响,有什么具体的编程最佳实践?

3. 怎么让对象尽可能在栈上分配,而不是在堆上?

Part 3:AI Agent 落地项目

1. Agent 的动态调度灵活性很强,你排障的流程其实是偏固定的,怎么控制大模型的执行确定性和约束?

2. Supervisor 里的意图识别是怎么做的?为什么用小模型不用大模型?

3. 怎么处理多轮对话的上下文管理?

4. 对 AI Skill(AI 工具/插件配置)怎么理解?它带来了什么抽象好处?

Part 4:高并发场景设计

场景:1万并发请求一个热点 Key,缓存 Miss了,但底层的 MySQL 只能扛 1000 左右并发。怎么让这 1 万个请求拿到正确数据且不把 DB 打崩?

追问 1:休眠轮询会导致极大的连接堆积和对 Redis 的无效 I/O 压力,怎么优化掉轮询?

追问 2:这样多引入了一个外部依赖(Redis Pub/Sub),且对 Redis 本身 IO 压力大。如果不依赖第三方中间件,就在单机 JVM 内部怎么解决?

Part 5:手撕代码环节

题目:实现上述讨论的 Singleflight (单飞) 机制

反问环节 & 面试官反馈

我: 实习生想要胜任我们组的工作,有哪些需要补强的地方?以及您对我今天的表现有什么评价?
全部评论
接好运
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发布于 04-24 20:02 江苏
后续:已挂,回池子里了
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发布于 04-28 22:38 江苏

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二、Text2SQL 相关技术问题1. 不同数据表量级下,Text2SQL 的技术选型差异是什么?2. 为何要将数据表每一行数据向量化?使用的 Embedding 模型是什么?3. 行级向量化与表元数据(Metadata)检索的优劣对比,为何不直接用 Metadata?4. Text2SQL 业界常用方案、技术框架与难点你了解哪些?三、RAG 相关技术问题1. Jira Agent Rack 项目要解决什么问题?高频查询内容是什么?2. 为何采用关键词+向量混合检索?各自适用场景是什么?3. 结构化数据用固定分块的原因?什么场景不适合固定分块?4. 长文档 RAG 如何分块?标点分块如何解决语义割裂问题?5. RAG 中为何要加**重排(Rerank)**环节?你的项目是否使用?6. 加重排后效果变差的原因是什么?7. 是否做过Query 改写?解决什么问题?如何实现?8. RAG 与小模型微调的适用场景分别是什么?四、Agent 相关技术问题1. 多 Agent 系统采用什么架构?任务如何编排?2. OpenCloud、Perplexity 等 Agent 系统的核心是什么?3. Agent 的短期/长期记忆如何设计、区分与协作?4. Agent 系统相比直接用大模型的优势是什么?5. 用户如何自定义 Agent 与 MCP?流程是什么?整体上就是自己给自己挖坑,很多细节答不上来,面试了差不多50min,面试完感觉被抽干了,像是做了一次小丑,好不容易有次二面,被自己浪费了
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