小红书 前端三面&四面面经

发面经攒人品一面（3.27）1.自我介绍2.项目或者实习结合AI的点3.harness engineering 了解过吗4.vibe coding5.怎么保证出码质量6.MCP7.hashmap的数据结构8.哈希表是什么 是数组吗？ 数组里面存储的是什么9.hashmap 存或取的流程10.hashmap怎么才能线程安全11.说说concurrenthashmap怎么保证线程安全的12.讲讲CAS13.CAS的unsafe14.其他锁的情况15.说说ReentrantLock16.https 中TLS的握手过程17.中间人攻击了解过吗？18.有客户端开发或前端开发的经验吗手撕： 岛屿数量总结：面试官没开摄像头，侧重于有AI实践经验的后续已挂

攒人品ing~（一天三面我燃尽了）个人背景介绍一、 项目深挖：高并发博客系统架构面试官提问：你的并发控制和API限流是怎么做的？面试官追问：点赞的接口限流具体怎么实现的？面试官追问：数据最终怎么落库？MQ消息丢了怎么办？二、 场景题：使用Redis实现QPS/QPM/QPD限流面试官提问：如果要用Redis限制一个接口在滚动窗口下的QPS、QPM、QPD，怎么做？第一版思路：将时间单位拼接到Redis Key中。面试官指出：这会导致Key数量爆炸式增长。第二版思路：使用Hash结构，记录用户在特定时间窗口内的访问次数。面试官指出：这种方式只能记录自然时间（如自然天、自然秒），无法满足滑动窗口的需求。第三版思路：使用ZSet实现滑动窗口，Score设为时间戳，Value设为唯一标识。每次请求进来先移除时间窗口之前的数据，再使用 `ZCARD` 统计当前元素个数来判断是否限流。面试官指出：在QPD（每天调用量）极大且高频的场景下，ZSet会导致元素过多，产生大Key问题。第四版思路（最终被认可）：针对精度要求没那么高的QPM/QPD，采用“分桶计数”思想。将一天24小时分为1440个分钟桶，使用String存计数值。每次判断时只需将最近时间段内的桶数据相加即可，旧桶设置自动过期销毁。表示该方案可行。三、 项目深挖：缓存三大问题解决方案面试官提问：你在项目中提到的“布隆过滤器 + 互斥锁 + 逻辑过期”是怎么协同工作的？四、 手撕算法题目：LeetCode 124. 二叉树中的最大路径和。五、 反问环节问：入职后实习生的主要工作内容是什么？问：团队内部对于AI写代码的认可度如何？问：对我今天面试表现的评价和建议？

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1.缓存和数据库一致性的场景2.秒杀业务怎么做的3.消息没发出去怎么办4.怎么防止 MQ 挂5.设计模式有几大类6.缓存三大件：雪崩、击穿、穿透7.布隆过滤器原理8.布隆过滤器有什么缺点9.怎么使用 Lua 脚本10.使用 Lua 脚本需要注意什么11.乐观锁、悲观锁使用场景12.常见 Linux 命令13.限流算法14.锁的类型15.手撕 1：归并排序16.手撕 2：反转 k 个一组链表

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.实习拷打2.智能体评估指标3.召回率优化策略4.构造器可以通过循环依赖解决吗5.transtional注解失效情况6.分页中断7.高并发场景，秒杀场景怎么搞8.只用数据库的情况，怎么解决秒杀这种并发场景9.redis大key，热key问题；缓存击穿，缓存雪崩10.tcp拥塞控制算法11手撕LRU缓存12.kafka的isr机制和raft等算法的区别13.垃圾回收器G1 ZSC等区别14.uuid可以作为mysql的主键吗，有什么问题