深信服后端开发春招面经

《面试题目》

一面

1. AI Coding手撕：
   • 用Java实现一个“最近使用应用”列表（LRU），最多显示N个应用。
   • 实现一个带前端界面的待办事项（To-Do List）项目。
2. 基础问题：围绕AI项目背景及技术栈提问。

二面

1. 个人情况：学习经历、实习经历深挖。
2. 项目深度交流：详细阐述项目从xx到xx的实现过程，需结合画板进行架构讲解。
3. 存储相关：深入探讨底层存储原理。
4. RAG技术：针对RAG流程中的文本分割问题进行技术细节考察。

《参考解析》

1. LRU缓存实现 通常采用 HashMap + 双向链表 实现。HashMap 保证O(1)查找，双向链表保证O(1)增删。在Java中，直接继承 LinkedHashMap 并重写 removeEldestEntry 方法是最简洁的实现方式。

2. 存储相关原理 面试官可能关注数据库存储引擎（如InnoDB的B+树结构）、页管理、事务隔离级别实现（MVCC），或分布式存储中的持久化与一致性问题。建议梳理Redis持久化机制及数据库索引底层实现。

3. RAG文本分割 RAG中常用的文本分割策略包括：按字符数固定分割、按语义段落分割、递归字符分割（Recursive Character Text Splitting）。需关注不同切分粒度对上下文窗口利用率及检索召回准确率的影响。