航旅纵横实习生面试面经
《面试题目》
- RAG架构是什么，如何提高检索效率，后端主要做了什么，做项目中有什么困难？
- 分块策略都有什么，该如何设计？
- JWT是什么？如何实现？有什么优点与缺点？
- 跨域原理是什么？
- 如何在高并发场景下保持选座的一致性？数据库该如何设计？线上最多能够容纳多少人同时在线选座？
- 调用高德地图API时候有什么困难，是如何实现坐标信息的转换，使用的是什么算法？
- 文件上传用了什么，除了在数据库中保存url，还可以使用什么方法？
- Nginx是什么？有什么优点与缺点？
- Java的数据类型都有什么？抽象类是什么？抽象类中可不可以没有方法？
- HashMap的底层原理是什么？ArrayList与LinkedList有什么区别？分别适用的场景是什么？
- I/O都有哪几种方法？
- 多线程是如何使用？请说出两种方法？
- 多线程访问静态变量会不会出问题？该如何解决？
- SQL如何保持数据的一致性？
- Redis如何解决数据不一致的情况？
- 在浏览器访问域名时候，使用了哪几种协议？分别属于什么层？
- 结尾提问：如果有幸应聘上，还需要掌握什么技能？（面试官答：微服务等）
《参考解析》
- RAG与检索优化：RAG通过检索增强生成减少大模型幻觉。优化可从Embedding模型质量、分块策略（如语义分块）、倒排索引结合向量索引（Hybrid Search）入手。
- 高并发选座一致性：核心是库存扣减与锁机制。使用Redis分布式锁（Redisson）预扣库存，数据库层面配合行锁或乐观锁（版本号/CAS），避免超卖。
- JWT：由Header、Payload、Signature组成。优点是无状态扩展性好；缺点是注销难、Payload信息明文泄露（除非加密）。
- HashMap底层：JDK1.8后采用数组+链表+红黑树，链表长度超过8且数组长度超64转为红黑树。关键在于负载因子0.75与扩容机制。
- Redis数据一致性：推荐采用“先更新数据库，再删除缓存”的策略，配合延迟双删或订阅Binlog（如Canal）异步更新缓存以降低不一致概率。