阿里淘天大模型算法一面 4.10

发点面经攒攒人品～1.实习拷打2.了解redis嘛项目中用到了哪些数据结构3.bitmap用过吗，哪来做了什么4.影响bitmap大小的决定因素，一般你们项目bitmap的大小是多少5.你刚刚提到了签到，那么签到在bitmap里面怎么体现，每一位代表什么，影响这个位图大小的字段是什么6.mq这块如何提高消费速率，假如分区满了，消费者增多还能提高嘛，消费者和分区的关系是什么，不同消费者可以消费同一分区嘛

嘿，兄弟们好，昨天下午，我从新公司大楼签完字出来，阳光晃得我有点睁不开眼。我坐在路边花坛上，默默点了一根烟，坐了很久。整整 4 个月，120 天。作为一个 90 后、没赶上名校快车、又刚好撞上 30 多岁尴尬年纪的 Java 佬，这 120 天我经历的不仅仅是积蓄缩水的焦虑，更多的是一种职业信仰的崩塌。今天给大家聊聊这 4 个月我到底是怎么熬过来的，以及现在的外面市场到底变成了什么样。那些失眠的夜：从自信到自我怀疑刚失业那会儿，我心里其实挺稳的。干了 10 年 Java，在行业里扛过大流量，找工作还不是简简单单。但现实很快把我教训了。第一个月，我还在挑拣薪资；第二个月，开始觉得不对劲，投出去的...

给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习1.介绍实习2.怎么对多场景 / 多 context 的 agent 进行拆分的？3.你刚才说到虽然对用户来说是在一个对话窗口内，但在你们看来前后诉求其实是不同业务，所以你们拆了多agent。那如果还是一个 agent、上下文和知识库也保持一个 agent，它是会记不住吗？还是为什么一定要拆？4.你们怎么判断该调哪一个 agent？代码具体是怎么实现的？5.你们这个 LLM 是有多个可以选的吗？还是统一用某家公司的模型，或者自己搭建的？6.同样的问题、同样的用例去测试过不同LLM模型吗？7.你用了 Redis 做缓存，这个具体是用在什么地方？是在知识库 / tool 之类的场景吗？8.假如没有这个热点数据缓存，那这些数据会去哪里取？9.但按我理解，这种链路里哪怕数据库慢一点，比如 100ms 和 10ms 或 1ms 的区别，好像也未必特别大，你怎么看？10.你自己当时有过这种疑问吗？就是这套方案里到底需不需要上缓存？11.假如没有缓存，或者缓存失效时还是要查数据库；而数据库又特别慢的话，你会想到哪些优化措施？如果数据量真的特别大。12.如果做分库分表，通常只能按一个维度分，比如用户 ID。那假如我还要支持一些低频、但会按其他字段组合查询的场景，你会怎么设计？13.我举个例子，比如订单表按订单 ID 分表，但后台页面可能要按创建时间、订单状态、店铺 ID 去查，这种低频但多条件查询的场景，你会怎么做？手撕：三数之和

AI世界变幻之快，没几天就有新概念了，最近热讨论的是Harness Engineering（驾驭工程）这个词。OpenAI、Anthropic、Martin Fowler……一线的公司和技术大佬都在讨论它。很多科普文章会告诉你：Harness 就是给 AI 设边界、分步骤、做检查,你平时用 Claude Code 时已经在做了用最简洁的话说：Harness 是包裹在大模型外面的"执行与治理系统"。公式就是 Agent = Model + Harness。那么我们给最近爆火的 Harness Engineering 一个清晰直白的比喻：想象你面前有一匹又快又壮的马。你想让它帮...