Bigo后端开发二面面经

《面试题目》

1. RAG 一般有哪些召回方式？如何做混合召回、融合和重排？
2. RRF 中的 K 是什么意思？为什么常用 60？
3. 字段冗余到主表后，原字段与冗余字段更新不同步怎么办？
4. 事务 A 两次查询之间事务 B 插入并提交，会发生什么？这是不是幻读？
5. 如何防止 Agent 修改错误代码？Patch 如何准确应用？
6. 死信队列和重试机制如何设计？
7. RabbitMQ 出现消费积压怎么办？
8. SQL 慢查询如何定义和定位？
9. 复合索引如何设计？索引顺序如何确定？
10. MySQL Explain 之后应关注哪些字段？
11. MySQL 的隔离机制和 MVCC 是什么？
12. 乐观锁和悲观锁有什么区别？
13. JWT 加 Redis 如何实现状态鉴权和主动失效？
14. Redis 的持久化策略有哪些？缓存穿透、击穿、雪崩如何处理？
15. Redis 热 Key 和大 Key 如何治理？
16. Spring IOC、AOP 和循环依赖如何理解？
17. Young GC 和 Full GC 什么时候发生？常见垃圾回收算法有哪些？
18. Java 线程池核心参数和执行流程是什么？如何估算线程数？
19. HTTP 与 HTTPS 有什么区别？HTTPS 如何加密？
20. TCP 三次握手和四次挥手是什么过程？
21. 进程、线程和协程有什么区别？
22. 服务 CPU 飙高或出现 OOM 时如何排查？
23. 如何实现三数之和？

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《参考解析》

1. 混合召回：关键词倒排擅长精确匹配，向量召回擅长语义相似；可先分别取候选，再用 RRF 等方法按名次融合，最后由交叉编码器或业务特征重排。RRF 的 K 是平滑常数，用于降低极高名次对总分的支配，具体取值应通过验证集评估。
2. 缓存一致性：常用先更新数据库、再删除缓存，并通过重试、延时双删或 Binlog 订阅收敛。高频字段若强依赖一致性，应减少冗余或把更新写入同一事务边界，不能只靠定时刷新。
3. 消息积压：先确认生产速率、消费延迟和失败原因，再按分区或消费者并行度扩容，必要时限流生产端。扩容不能破坏顺序和幂等，失败消息应进入有上限的重试与死信流程。
4. CPU/OOM 排查：CPU 高先用线程级采样和栈信息定位热点；OOM 则结合 GC 日志、堆转储和对象支配树确认泄漏或峰值分配。修复后还要用同等流量验证，而不是只看一次指标回落。