同花顺agent开发二面分享-27实习

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑
项目拷打（约30min
1.梳理xx广告效果引擎的整体业务链路。
2.离线缓存层构建：正排数据如何转化为倒排数据？
3.离线缓存层构建：为什么不用Java原生的BitSet？
4.序列化与反序列化优化：为了避免直接反序列化极其庞大的大对象，采取了什么设计方案？
5.分布式调度设计：如何对千万级广告库（如1024个slot）进行分片处理并实现横向扩容？
6.分布式调度设计：Worker定期向Manager发心跳并延长令牌时间，如果Manager挂了怎么办？
7.网络协议定制（数据播发项目）：基于TCP通信，如何设计协议来解决粘包和拆包问题？

场景设计题（约10min）
场景背景：股票搜索功能，拥有几十万条股票代码。用户会通过输入股票代码（如300033）、名称（如腾讯）或拼音首字母（如tx）进行搜索。要求支持全匹配、中匹配、后匹配，且全匹配优先级最高，对响应速度要求极高。
1.这种高并发场景下，数据存储载体应该怎么选？回答内存介质加字典树
2.快速搜索的底层算法应该怎么做？
3.针对中文汉字特别多的情况，Trie字典树应该怎么建？
4.Trie树做全匹配没问题，那如何基于树结构实现中匹配？

AI应用与工具拓展交流（约10min）
日常写代码时，自己手写和大模型生成的比例大概是多少？个人的AI辅助开发工作流是怎样的？
有没有了解或跑过类似 OpenHands （类Devin的自动编程Agent）这类开源项目？
在大模型应用中，Skills 和 MCP (Model Context Protocol) 有什么区别？