字节跳动广告 Agent 一二面：skill 平台与秒杀设计

《面试题目》

1. 工作经历细节提问
2. 有没有准备设计题和八股文？（没准备就直接问项目）
3. Redis 怎么实现分布式锁？
4. MySQL 的聚簇索引
5. 设计题：如何设计一个内部 skill 平台，包含 skill 的上传、下载、发布；本地 runtime 的设计
6. 算法题：找出最长的回文串
7. （二面）工作经历细节提问
8. （二面）有没有用 AI 提效？如果当时没有的话，再做一次会怎么做？
9. （二面）设计题：设计营销会场秒杀系统
10. （二面）能不能现场演示一下你自己的 demo？
11. （二面）skill 和 Function Call 的区别？
12. （二面）算法题：给定一组个位数集 {2,4,9} 和一个 int 数字 num，找到可以用集合组成的比 num 小的最大数字

《参考解析》

1. Redis 分布式锁。最小可用实现是 SET lock_key unique_value NX PX 30000：NX 保证互斥、PX 防死锁、unique_value 用于校验持有者。解锁必须用 Lua 脚本「比对 value 再删除」，否则可能删掉别人重新拿到的那把锁。要主动补三个坑：①业务执行时间可能超过锁的过期时间，需要看门狗续期（Redisson 的 lockWatchdogTimeout），或者把过期时间设得远大于 P99 并配合超时中断；②主从异步复制下主节点宕机、锁还没同步到从节点，从节点升主后别人能拿到同一把锁——方向是 Redlock（多节点多数派，但有争议且延迟高）、基于共识的 etcd/ZooKeeper，或者干脆让下游操作幂等（唯一索引、状态机加 fencing token）；③锁本质上只是性能优化，正确性最终要由下游幂等兜底，这句话在面试里比背 API 更能加分。

2. MySQL 聚簇索引。InnoDB 的主键索引就是聚簇索引，B+ 树叶子节点直接存整行数据，所以按主键查一次树查找就能拿到行；二级索引的叶子存的是主键值，要查非索引列就得拿主键再回聚簇索引查一次，这就是回表。由此衍生几个常见追问点：为什么推荐自增主键——随机主键（UUID）会造成页分裂和随机 IO，自增则是顺序追加，页利用率高；覆盖索引能免回表，EXPLAIN 里的 Using index 就是覆盖索引，Using filesort 说明排序没走索引；二级索引叶子按索引列有序，所以「按二级索引列排序 + 主键范围」的查询效率高。为什么用 B+ 树而不是 B 树或哈希：非叶节点只存键、扇出大、树高低，且叶子之间有链表，范围查询友好。

3. 内部 skill 平台怎么设计。拆成四块回答。①模型层：skill 的元数据（名称、描述、版本、入参出参 schema、依赖的工具与权限、作者）+ 内容（提示词、脚本、资源文件），版本不可变、语义化版本管理，便于回滚和灰度。②上传与发布链路：上传进对象存储并做 schema 校验与安全校验（脚本类 skill 必须沙箱执行、限制网络与文件访问），审核后发布，发布产生不可变版本号和 manifest，客户端按 manifest 拉取。③本地 runtime：负责拉取与缓存 skill、依赖隔离（每个 skill 独立依赖目录或容器，避免版本冲突）、执行超时与资源限额、日志与调用审计，以及断网时的本地降级。④权限与治理：谁能发布、谁能调用、调用配额、灰度与 A/B、废弃版本的下线过渡期。面试里点出「安全沙箱」和「版本不可变 + 灰度」这两条，比画一张架构图更有说服力。

4. 秒杀系统设计。核心是「把流量挡在数据库之前」和「绝不超卖」。分层看：①客户端按钮置灰、答题验证码、静态资源走 CDN，把大部分请求掐死在源头；②网关与服务端做限流（按用户和 IP 两个维度的令牌桶）、同一用户请求去重、黑名单；③库存预热到 Redis，用 Lua 脚本把「校验库存 + 扣减 + 记录用户」做成一次原子操作，避免 GET 和 DECR 之间的竞态；④扣减成功后写 MQ 异步下单，接口先返回「排队中」，订单服务消费后落库，数据库再加「用户 + 商品」唯一索引兜底防重；⑤少卖的兜底是超时未支付或下单失败时回补库存，并做定时对账；⑥商品详情这类读多写少的数据走缓存加本地缓存，热点 key 做副本打散。要主动说明「Redis 库存和数据库订单是两套存储、最终一致」，并给出限流阈值是怎么算出来的。

5. skill 与 Function Call 的区别。Function Calling 是模型协议层的能力：你提供 JSON Schema 描述的函数签名，模型在生成时选择调用哪个函数并给出参数，本质是把自然语言意图映射成结构化调用，它只覆盖「一次调用的语法约定」，不管这个能力怎么分发、怎么版本管理、需要什么权限。Skill 是上层的封装单元：一份可复用的能力包，除了可调用接口，还包括触发时机与提示词、前置依赖、资源文件（模板、脚本）、权限声明和版本号，可以被安装、按需加载和检索，token 开销也更可控。一句话区分：Function Call 解决「怎么调」，Skill 解决「调什么、什么时候调、谁能调」——Claude 的 Skills 与 MCP 的 tools 就是这两个层次的具体形态。

6. 用集合拼出小于 num 的最大数字。思路是贪心加回溯，先尝试构造和 num 位数相同的数：把集合排序去重，从左到右逐位在集合里找「不大于 num 对应位」的最大数字；如果某一位能找到严格小于的数字，后面的位全部填集合里的最大值就是答案；如果这一位只能取相等，就继续下一位；如果某一位连集合里最小的数字都比它大，就回溯到上一位把它调小一格，之后所有低位填最大值。如果连最高位都放不下（或 num 本身只有一位且集合里所有数字都大于等于它），答案就退化成「位数比 num 少一位、每位都填集合最大值」的数，例如 num = 10、集合 {2,4,9} 时答案是 9。必须主动提两个边界：集合含 0 时的前导零问题（首位不能为 0）、以及 num 为负数或 0 时的定义。位数很少时也可以直接回溯枚举所有由集合数字组成且小于 num 的数取最大值，但要说明复杂度是集合大小 ^ 位数。