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面试题目

一、 项目拷打

1. 视觉识别模型部署与工程落地：Base64传输优化、问题排查及优化策略。
2. 天翼智能交通实习：单线程OOM原因、多进程与多线程对比、多进程解决OOM机制。
3. Java高并发个人博客：布隆过滤器作用与局限、删除文章处理、缓存穿透与击穿解决方案。
4. 航旅排障智能体：RAG文本切分策略、LLM工具调用机制、大规模工具集下的幻觉与调用准确性问题。

二、 基础八股

1. MySQL：InnoDB底层数据结构，为什么选择B+树而非B树。
2. 消息队列：RabbitMQ消息积压处理，增加消费者是否一定能解决消费速度问题。

三、 算法手撕

题目：下一个更大元素（每日温度类型题目）。

四、 反问环节

工作内容及实习生要求。

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参考解析

• 布隆过滤器缺点与删除：布隆过滤器不支持直接删除，因位数组可能存在冲突。解决：使用计数布隆过滤器（Counting Bloom Filter）或在业务层增加逻辑删除位。
• 缓存穿透与击穿：穿透可使用布隆过滤器拦截，或缓存空对象；击穿可使用互斥锁（Mutex）保证同一时刻仅一个请求回源数据库，或设置热点数据永不过期。
• MySQL为什么选B+树：B+树非叶子节点不存数据，使得单节点能存储更多索引，树更矮胖，磁盘I/O次数更少；且叶子节点通过双向链表链接，更适合范围查询。
• RabbitMQ积压处理：通过扩容消费者、增加队列分区数提升并发，若仍无效则检查单条消息处理逻辑是否有阻塞，或采取降级策略丢弃非关键消息。
• RAG幻觉解决：通过意图识别（Query Routing）将大任务拆解，限制Tool可调用范围；引入思维链（CoT）或强制约束输出格式（如JSON Schema），降低模型偏差。