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《面试题目》

1. 请做一下自我介绍，介绍你的专业、掌握技术栈、项目、比赛、实习经历。
2. 挑选一段你的实习或项目经历，详细展开讲讲。
3. 你是28届毕业生？本科在校上课时间比较紧张，长期实习会不会耽误学业？
4. 你可以稳定实习的时长能达到多久？
5. 视频帧提取为什么选择每5帧采集一帧，不选择2帧、3帧？是基于什么考量？
6. 每5帧采样会丢失关键画面信息，你是如何通过OpenCV解决该问题的，75%像素差异阈值是怎么确定的？
7. 公司内部文档入库MeloWorth时，你设计的结构化解析加LM兜底清洗方案具体流程是什么？
8. 整套多模态知识库落地后，支撑了哪些业务能力？
9. 你开发的API中转平台是服务于什么业务场景？
10. 平台高并发场景下，布隆过滤器、Redis缓存、Redis令牌桶限流、缓存预热分别解决了什么问题？
11. 如何利用Redis缓存处理重复请求，哪些数据存Redis、哪些存MySQL，分层存储的原因是什么？
12. 基于Redis+AOP+自定义注解实现分布式锁，设计这套方案的目的是什么？
13. 项目里哪些业务场景用到了你自定义的分布式锁注解，锁的粒度如何划分，为什么选用这个粒度？
14. 用户查询长期聊天记录出现MySQL深分页慢，按月分页优化的原理是什么，深分页查询慢的底层原因？
15. 除按月分页外，分表、Caffeine本地缓存优化分别起到什么效果，优化后查询耗时下降多少？
16. 线上大量用户反馈查询聊天记录超时，你通过哪些监控、链路追踪工具定位到Redis锁冲突问题？
17. 全局锁冲突如何通过分片锁优化，优化后解决了哪些线上异常？
18. Redis缓存丢失时，你设计了什么兜底方案修复数据？

《参考解析》

1. Redis常用于缓存、分布式锁和计数。缓存与数据库更新通常采用“先写数据库、再删除缓存”，并通过重试、延时双删或消息补偿处理删除失败。
2. MySQL索引通常使用B+树，叶子节点按顺序连接，适合范围查询；设计索引时结合选择性、最左匹配原则和执行计划，避免无效索引与回表开销。
3. 并发问题应先明确共享状态和一致性边界，再选择锁、CAS或队列。线程池需要根据任务是CPU密集还是IO密集设置核心线程数、队列容量和拒绝策略，并监控活跃数与队列长度。
4. 算法题先写出不变量和边界条件，再分析复杂度；常见数组、链表和树问题可分别使用双指针、哈希表、递归或迭代遍历，目标是在线性或对数复杂度内完成。
5. Agent或RAG链路应记录工具调用、检索证据和失败原因；对非法参数、路由错误和超时设置校验、重试上限与可观测日志，避免把模型输出直接当作可信结果。