大厂AI高频核心拷问

雪花算法 主要用于生成全局唯一ID，并且长用来作为数据表主键 雪花算法=符号位+时间戳+机械码+序列号 优点是性能高，不依赖数据库，天然支持分布式 缺点是会有时钟回拨产生重复ID和序列号溢出的风险 时钟回拨问题怎么解决？ 检测并阻塞 当检测到当前时间 < 上一次时间时，直接拒绝或阻塞，等待时间追平。这里的等待时间追平是指系统时间追上一次生成ID的时间 多时钟序列 引入“时钟版本号”（clockId），时间回拨时切换 clockId 保证不同时间段生成的 ID 不冲突（类似逻辑分片） 序列号溢出怎么解决 等待下一毫秒 当序列号用完，阻塞到下一毫秒再继续生成这是默认实现，简单且可靠 扩展序列...

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.实习拷打2.重写Java对象hashcode()和equals()的原理?3.介绍一下Java的异常体系?平时编码的时候遇到的常见异常?4.介绍一下reentrantlock。5.实际应用过reentrantlock吗?介绍具体的应用场景?6.volatile关键字的作用?为什么能保证可见性和有序性?为什么不能保证原子性?7.解释一下threadlocal的使用场景和内存泄漏问题?8.平时用什么大模型?9.后端代码用大模型写的话，完成率是多少，有什么使用心得?10.介绍agent项目，遇到的问题，担任的角色，如何衡量项目做的怎么样?项目上线后，可能会进行功能维护和升级，具体应该怎么做?11.对于新的AI技术，你是怎么学习的，学习的路径?

嘿，兄弟们好，我是飞哥。说实话，当初我刚开始琢磨 AI 转型的时候，也一度以为自己得去跟那群写 Python 的“小年轻”抢饭碗了。毕竟在大家的刻板印象里，AI 圈子是 Python 的主场，咱们写 Java 的似乎只能在后台接个 API 传传话。但这段时间深挖下来，我发现咱们 Java 佬的底蕴真不是盖的。Java 的 AI 生态不光不弱，反而因为其极其恐怖的工程化能力，正在成为大模型进入企业级应用的主战场。今天飞哥就带大家盘点一下，咱们 Java 程序员手里现在的“AI 军火库”。为什么 Java 正在 AI 领域“回魂”？很多人不理解，觉得 Python 简单好用，为什么还要折腾 Jav...

27届三本院校，想在暑假找到实习，求拷打