帆软二面 面经

《面试题目》

1. 假如现在给你一个 Agent，让你长期负责提升准确率，你会怎么做？
2. 第一步做什么？第二步做什么？
3. 怎么建立 Benchmark？
4. 怎么量化 Agent 的效果？
5. 图表怎么设计？
6. 有了指标之后，怎么定位到底是哪一部分出了问题？
7. 怎么持续优化？
8. Caffeine 是什么？
9. 你在哪里用到了 Caffeine？
10. Caffeine 里面具体缓存什么？
11. 最终数据存在 MySQL 吗？
12. 你的系统是不是分布式的？
13. 如果系统只有单实例，Redis 还有没有必要？**？
14. 去掉 Redis 以后，系统具体哪里会变差？
15. 本地缓存已经有了，为什么还需要 Redis？
16. Redis 重启会不会丢数据？
17. Redis 怎么持久化？
18. 还了解其他缓存框架吗？
19. Memcached 和 Redis / Caffeine 有什么区别？
20. Memcached 是进程内缓存还是独立服务？
21. 既然 Lua 脚本已经保证原子性，为什么还需要 Redisson 分布式锁？？
22. Lua 和 Redisson 分别解决什么问题？
23. Redisson 锁存在的必要性是什么？
24. 如果去掉 Redisson，只保留 Lua，会出现什么问题？
25. 系统还能不能正常运行？
26. Lua 脚本是不是在 Redis 中执行？
27. Lua 已经能完成库存判断 + 扣减，Redisson 到底保护谁？
28. 有没有真正思考过 Redisson 是否是多余设计？

《参考解析》

1. 把数据准备、检索、上下文拼接和生成拆开评估，用离线基准集和线上反馈定位误差来源；参数调整要同时考虑延迟、成本与准确率。
2. 回答时先给结论，再结合真实项目说明取舍、指标和异常处理，避免只背概念。
3. 根据场景选择缓存结构，并处理穿透、击穿和雪崩；分布式锁要带唯一标识，释放时校验持有者，避免误删。
4. 先用执行计划和慢查询日志定位瓶颈，再结合索引、SQL 写法和事务范围优化；联合索引遵循最左匹配，避免隐式转换导致失效。