字节跳动后端一面：Agent 项目、代码审查与客服系统设计

《面试题目》

1. 自我介绍。哪个项目参与最深？介绍第一个实习 Agent 项目和个人工作。
2. 项目最难或最亮眼的地方是什么？方案为何这样定？
3. 错召回、漏召回解决了吗？效果多少？
4. 第一个实习的离职原因是什么？
5. 代码审查：审查”DB 查工单并缓存”的代码，有什么问题？
6. 一批优惠券怎么保证每人限领一张，同时不超发？
7. 代码审查：审查 Java 转账代码，有什么并发与原子性问题？如果给转账加事务，怎么加？
8. 何时需要分布式事务？有哪些方案？
9. 有 AI Coding 工具后，程序员还要会写代码吗？
10. 从零设计云产品智能客服：知识、资源、排障和转人工。
11. 算法题：岛屿数量。
12. 有哪些主动发现、推动并落地的问题？之前的性能问题是怎样发现并推进解决的？

《参考解析》

查工单并缓存这类代码常见的问题：① 缓存穿透——不存在的工单 ID 每次都查库，需要空值缓存或布隆过滤器；② 缓存与数据库不一致——先更新库再删缓存/先删缓存再更新库，两种顺序都有并发窗口，正确做法是”更新 DB 后删除缓存 + 延迟双删”或用版本号/订阅 binlog 失效；③ 无过期时间或过期时间过长，数据变更后长时间不一致；④ 缓存 key 设计过粗或过细，导致命中率低或内存膨胀；⑤ 缺少降级——缓存不可用时是否直接打库、要不要限流；⑥ 大 key（如把整个工单列表塞一个 key）；⑦ 未处理并发回源，热点 key 需要 singleflight 合并。

优惠券限领不超发：核心是把”检查 + 扣减”做成原子操作，别信应用层的判断。三层设计：① 库存预扣用 Redis Lua 原子脚本（判断库存 > 0 再 DECR），或直接落库用 UPDATE stock SET left = left - 1 WHERE id = ? AND left > 0 判断受影响行数；② 每人限领靠数据库唯一索引 (activity_id, user_id) 直接约束——这是最可靠的一层，重复插入必然失败；③ 异步落库时靠幂等键避免重复扣。高并发下还可以把库存分桶（把 1000 张券拆成 10 个 key 各 100 张）降低热点争抢。要强调”唯一索引是最后防线”，应用层的查询判断只是为了减少无效请求。

转账代码的并发与原子性问题：常见几类——① 检查余额与扣减分离，两个线程都读到足够余额造成超扣（需要 UPDATE ... SET balance = balance - x WHERE balance >= x 或行锁）；② 两笔转账互相持锁造成死锁（要固定加锁顺序，如按账户 ID 排序）；③ 只做了单边更新，异常时另一半没执行，破坏一致性（必须放在同一个事务里）；④ 用 double 存金额导致精度问题（应该用 DECIMAL 或整数分）；⑤ 事务里做远程调用导致长事务持锁（应该把远程调用移出事务，用状态机 + 补偿）；⑥ 缺少幂等，重复提交会转两次。

加事务的正确姿势：用 @Transactional 时要注意自调用失效（同类内部调用不走代理）、异常被吞导致不回滚（只有非受检异常默认回滚，需要显式指定 rollbackFor）、事务内 select 的隔离级别选择，以及事务粒度要小（不要包住网络 I/O）。如果是并发扣款场景，配合悲观锁（SELECT ... FOR UPDATE）或乐观锁（版本号）来防超扣。

什么时候需要分布式事务：当一次业务操作跨多个独立的数据源（多库、多服务各自的本地事务）且需要保证整体一致时。方案有 2PC/XA（强一致但性能差、有同步阻塞）、TCC（业务侵入强，需要写 Try/Confirm/Cancel 三个接口）、Saga（长事务补偿，适合链路长的业务流程）、本地消息表 + MQ（最终一致，最常用）、以及基于事务消息（RocketMQ）的方案。工程上优先考虑”能不能通过业务设计避免分布式事务”——比如把两个操作合并到同一个服务/同一个库，或者接受最终一致并做好对账。

AI Coding 时代还要不要会写代码：要，而且判读能力变得更值钱。AI 提升的是产出速度，不改变正确性的标准——你仍然要能判断它给的方案对不对、边界是否覆盖、性能与安全是否有坑。真正的变化是”人从写转到审”，所以读代码、拆问题、定义验收标准的能力权重上升；反过来，只会照抄实现、说不清为什么这样写的岗位会被压缩。

云产品智能客服的系统设计：分四块。① 知识层——把文档、FAQ、工单历史、产品配置建成可检索知识库，做好元数据（产品线、版本、生效时间、权限）与版本隔离；② 资源层——用户/租户信息、订单/实例状态等实时数据通过工具调用获取，不由模型生成；③ 排障层——定义可执行的诊断流程（查状态、看日志、比对配置），用工作流编排，把”诊断结论 + 证据”输出给人；④ 转人工——设置明确的升级条件（置信度低、用户情绪、涉及资金或不可逆操作、连续两轮未解决），转接时带上完整上下文避免用户重复描述。工程上还要有：权限与数据隔离、敏感信息脱敏、成本与限流、全链路可观测，以及一套覆盖”无答案/知识过期/工具失败”的评测集。

岛屿数量：DFS/BFS 遍历二维网格，遇到 '1' 就让计数器加一，然后把它所在整片连通区域全部标记为 '0'（或访问过）。每个格子最多进出一次，时间 O(mn)、空间 O(mn)（最坏递归栈）。数据量大时用显式队列做 BFS 或并查集（并查集还能顺便处理动态加陆地的问题）。