虾皮搜索后端一面面经

《面试题目》

1. 请介绍第一个项目。
2. 消息系统最终应选择推模式还是拉模式？
3. 用户数量较多时，系统负载会不会过高？
4. 是否阅读过 Netty 源码？Netty 有哪些核心模块？
5. 时间轮如何实现？
6. 消息队列中的 Direct 和 Fanout 分别适用于什么场景？
7. 消息系统是否支持撤回？如何设计？
8. 第二个项目中的子 Agent 如何调度和传递数据？
9. 子 Agent 失败后如何恢复或续跑？
10. 请介绍三层上下文存储。
11. 使用向量方案时如何存储 Chunk？为什么检索可能较慢？
12. 上下文写入数据库的节点如何设计？
13. 如何实现二叉树的层序遍历？
14. 多路搜索结果如何根据优先级做混合排序并输出最终列表？
15. 搜索团队需要与哪些团队协作？团队规模如何？

---

《参考解析》

1. 推拉模式：推模式延迟低，但消费者处理能力不一时容易积压；拉模式便于消费者控制节奏，但要处理轮询与延迟。实际系统常用服务端推送配合确认、重试和背压，或由 Broker 拉取后再向终端推送。
2. 时间轮：把时间划分为固定槽位，任务按到期时间映射到槽并记录剩余轮数，指针每个 Tick 推进并处理当前槽。它适合大量近似定时任务，插入和删除成本低，但精度受 Tick 大小影响。
3. Agent 续跑：把节点状态、输入输出和检查点持久化，恢复时从最近成功且仍有效的节点继续。副作用节点必须使用幂等键并回查执行结果，避免重启后重复发起。
4. 层序遍历：用队列保存待访问节点，每次出队一个节点并按顺序加入左右子节点。若需按层输出，可在每轮先记录当前队列长度，处理固定数量的节点。