水滴 AI 全栈工程师一面：Go 调度、SSE 流式与 Kafka 异步链路

《面试题目》

1. 自我介绍，并选择最近的一段项目经历，介绍其中的关键技术点、技术难点以及最能体现个人能力的部分。
2. 你现在是否还在上一家公司实习？为什么离职？
3. 你的硕士研究方向是什么？研究方向和求职方向是否一致？
4. 你之前做过前端开发，目前是前端能力更突出，还是全栈能力更突出？
5. 你目前主要使用哪些开发语言？Go、Java、JavaScript 分别掌握到什么程度？
6. 介绍一下进程和线程的区别。
7. 为什么进程切换的开销通常比线程切换大？
8. Go 中的协程和操作系统线程有什么区别？
9. 介绍一下 Goroutine。
10. 介绍一下 Go 的 GMP 调度模型。
11. Go 调度器中的 Work Stealing 是怎么实现的？
12. 并发和并行是一回事吗？二者有什么区别？
13. 你项目中的批量数据导入为什么要由同步处理改成异步处理？
14. 这个数据导入场景属于高并发场景吗？
15. 数据导入链路中，真正耗时的节点在哪里？你是如何定位和验证的？
16. 上传的数据是什么格式？单个文件的数据量大概有多大？
17. 从文件上传、算法处理到最终数据落库，完整链路是怎样的？
18. 异步任务执行过程中，如果某个节点发生故障、服务宕机或者文件丢失，应该怎么处理？
19. 原始文件和任务中间状态存储在哪里？
20. Kafka 消息中存放的是原始数据，还是任务 ID？
21. 如何保证异步任务的数据一致性？
22. 如果任务执行失败，如何进行重试、恢复和补偿？
23. 这个数据处理链路属于 CPU 密集型还是 I/O 密集型？为什么？
24. 你在 RAG/Agent 工作流平台中使用的是 SSE 还是 WebSocket？为什么？
25. SSE 和 WebSocket 有什么区别？
26. 当前场景能否使用 WebSocket 实现？为什么最终选择 SSE？
27. 用户在接收 SSE 流式响应时刷新页面，会发生什么？
28. SSE 连接中断以后，后端任务是否还会继续执行？
29. 如何实现 SSE 的断线重连、消息续传和消息去重？
30. Redis Stream 在流式对话场景中起什么作用？
31. Agent 对话的短期记忆和长期记忆分别如何保存？
32. 为什么短期记忆使用 Redis，长期记忆使用 MongoDB？
33. 介绍一下 MySQL 的聚簇索引和非聚簇索引。
34. 什么是回表查询？
35. 什么是覆盖索引？覆盖索引为什么能够减少回表？
36. MySQL 为什么使用 B+ 树作为索引结构？
37. B+ 树相比二叉树、B 树等结构有什么优势？
38. B+ 树为什么适合范围查询？
39. 介绍一下数据库事务的 ACID，原子性、一致性、隔离性和持久性分别是什么意思？
40. Kafka 在什么情况下会出现消息重复投递？
41. 生产者没有收到 ACK 时会发生什么？
42. 消费者宕机或者 Offset 提交失败时，为什么可能导致重复消费？
43. 如何保证 Kafka 消费端的幂等性？
44. 如何使用唯一业务 ID、状态表或数据库唯一约束实现消息去重？
45. 你的项目中使用 Kafka，主要是为了解决高并发，还是作为异步任务触发器？
46. Kafka 除了异步解耦，还适合哪些业务场景？
47. Kafka 为什么具有较高的吞吐量？
48. Kafka 的顺序写磁盘、分区和消费者组分别起什么作用？
49. Kafka 和 RabbitMQ 有什么区别？分别适合什么场景？
50. Kafka 是如何实现削峰填谷的？如何先承接瞬时大流量，再让消费者按照较低速度慢慢处理？
51. 消费者的消费速度应该如何控制？
52. Kafka Consumer Group 是如何工作的？
53. 什么情况下会触发 Kafka Rebalance？
54. Rebalance 可能带来哪些问题？
55. Redis 缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩分别是什么？
56. 如何解决缓存穿透？
57. 如何解决缓存击穿？
58. 如何解决缓存雪崩？
59. 布隆过滤器的原理是什么？
60. 布隆过滤器能否百分之百判断一个元素存在？
61. 为什么布隆过滤器判断「不存在」时一定不存在，而判断「存在」时却不一定真的存在？
62. 介绍一下你参与的 RAG/Agent 工作流平台。
63. 这个项目的团队规模有多大？人员是如何分工的？
64. 你在这个项目中具体负责哪些模块？
65. 项目中的前端和后端功能有哪些是你亲自实现的？
66. 你平时使用哪些 AI 编程工具？
67. Codex、Claude Code 和 Cursor 分别使用过哪些？
68. 目前主要使用哪个 AI 编程工具？为什么选择它？
69. 平时除了写代码，还会使用哪些 AI 产品？
70. 豆包、Codex 和企业内部 RAG 工作流平台，在产品形态上有什么本质区别？
71. 通用聊天机器人和 AI Agent 有什么区别？
72. 为什么说 Codex 不只是一个聊天机器人，而是一个可以执行任务的 Agent？
73. Agent 中的工具调用能力是如何实现的？
74. 什么是 Function Calling？
75. 什么是 MCP？
76. MCP Host、MCP Client 和 MCP Server 分别是什么？
77. 你项目中的 MCP Server 是自己开发的吗？
78. MCP Server 中注册了哪些工具？
79. MCP 在你的项目中具体用来查询或处理什么业务数据？
80. 如何通过 MCP 查询业务订单、任务进度以及任务成功或失败状态？
81. Function Calling 和 MCP 有什么区别和联系？
82. 模型生成 Function Call 后，系统如何调用本地工具或 MCP 工具？
83. Agent Loop 的基本执行流程是什么？
84. ReAct、Plan-and-Execute 等 Agent 模式了解吗？
85. 最近关注了哪些新的 AI、RAG 或 Agent 技术？
86. 介绍一下知识图谱式检索或 GraphRAG 的基本思路。
87. 普通 RAG 和图结构检索有什么区别？
88. 知识图谱式检索能否完全替代传统 RAG？
89. 什么场景更适合传统向量 RAG？
90. 什么场景更适合图结构检索？
91. 如果涉及跨文档、跨实体、多跳关系查询，普通向量检索可能存在哪些问题？
92. 图结构检索在构建成本和增量更新方面有什么缺点？
93. 如果企业知识库中的规则长期稳定，应该选择传统 RAG、图结构检索，还是两者结合？
94. 多步骤 Agent 为什么会出现准确率逐层下降的问题？
95. 如何减少 Agent 的决策步骤，提高复杂任务的成功率？
96. 你有什么问题想了解公司的？

《参考解析》

Go 的 GMP 与 Work Stealing：G 是 goroutine，M 是内核线程，P 是持有本地队列的调度上下文，数量等于 GOMAXPROCS。M 绑定 P 才能执行 G，并发度与线程数解耦，G 在用户态切换、栈很小，开销远低于线程。P 的本地队列空时先取全局队列，再随机偷另一个 P 一半的 G，CAS 保证只有一个窃取者；M 阻塞在系统调用时会把 P 交出。

SSE 断线重连与消息续传：SSE 是服务端到客户端的单向 HTTP 流，实现比 WebSocket 简单，而这里只需推 token。连接断开不影响任务：任务作为独立协程运行，产出按会话写入 Redis Stream 并分配递增序号；重连时带 Last-Event-ID，服务端从该位置重放，客户端按序号去重。

缓存穿透、击穿、雪崩：穿透是查不存在的 key，用布隆过滤器或空值缓存挡在库前；它用多个哈希映射比特数组，判「不存在」一定准、判「存在」有误判。击穿是热点 key 失效瞬间流量回源，用互斥锁只放一个请求回源，或逻辑过期先返回旧值、后台刷新。雪崩是大批 key 同时过期，过期时间加随机抖动并限流降级。

Kafka 重复消费与幂等：默认语义是至少一次，重复来自三处：生产者没收到 ACK 而重试、消费者处理完但 Offset 提交失败或提交前宕机、Rebalance 后分区重放。解法是消费端幂等：用业务唯一 ID 建去重表加唯一索引，让数据库约束挡掉并发重复。生产者开 enable.idempotence=true 配 acks=all 消除重试重复。

Function Calling、MCP 与 Agent Loop：Function Calling 是模型侧能力，给模型工具名、描述和参数 Schema，模型输出结构化调用意图，宿主执行后回填结果。MCP 是协议层，规定工具与资源如何被发现和调用：Host 发起，Client 维护与 Server 的会话，Server 暴露能力；MCP 工具最终也通过一次工具调用被选中。Agent Loop 是「推理、调工具、回填观察、再推理」的循环，直到给出答案或触达步数上限；ReAct 边想边做，Plan-and-Execute 先规划再执行。