得物技术岗 AI 面：八股与连续追问

《面试题目》

1. 得物技术岗的 AI 面会问哪些内容？
2. Java 集合框架里，ArrayList 和 LinkedList 有什么区别？
3. 线程安全和并发、并行分别是什么意思？
4. MySQL 索引的作用是什么？
5. Redis 不设置过期时间时，内存回收策略怎么工作？
6. Redisson 分布式锁的原理是什么？
7. SQL 中 select 语句的基本结构是什么？
8. 两表内联查询中，on 和 where 的区别是什么？
9. Kafka 出现消息堆积时怎么处理？
10. 浮点数为什么不能直接用等号比较？怎样比较更安全？
11. 双端队列、队列和栈有什么区别？
12. 频繁往 ArrayList 中间插入元素，可以怎样优化？
13. 面试官顺着上一句回答继续追问时，应该怎样组织答案？
14. 项目里的技术选型、替代方案和适用边界应该怎么说明？
15. AI 面结束后长时间没有反馈，是否一定代表默拒？

《参考解析》

得物这类 AI 面最值得注意的不是题量，而是追问方式。它不会停留在“背一个结论”，而是抓住回答里出现的技术名词继续问：为什么这样设计、有没有别的方案、参数怎么定、边界在哪里。所以准备八股时要把每个知识点整理成“原理、取舍、适用场景、失败模式”四段，而不是只背定义。

以 Redis 淘汰策略为例，不能只答 allkeys-lru。要先说明 Redis 在内存达到 maxmemory 后如何选择淘汰对象，再说明 LRU 近似采样、LFU 和随机策略的差异，最后说清业务上哪些 key 绝不能丢、是否应该单独实例或设置过期时间。分布式锁也一样，除了 SET NX，还要能讲锁续期、误删、主从切换和业务幂等这些边界。

项目部分建议提前准备三句话：为什么选这个技术、当时放弃了什么替代方案、上线后遇到什么限制。AI 面没有手撕和英语环节，反而是把表达和知识连通性放大了。面试结果不透明是常见现象，没回音只能说明流程未推进，不能直接推导成答得差。