TikTok后端开发二面面经

《面试题目》

1. QL Express 作为动态表达式方案的选型依据是什么？
2. 发票校验规则扩展到数千条时如何设计，才能快速迭代并隔离变化？
3. 如何抽象发票规则分类并降低规则间耦合？
4. 如何设计高可用的分布式文件存储系统，保障极端场景下文件不丢失？
5. CLI 编程 Agent 的 Agent Loop 完整执行流程是什么？
6. Agent Loop 的循环终止条件有哪些？
7. 如果支持 human-in-the-loop，checkpoint 和 resume 应如何设计？
8. ToolCall 如何通过反射、JSON Schema 校验和参数注入完成调用？
9. 动态传入 JSON 时如何定位 Java 类、方法并完成参数转换？
10. 如何实现全排列？

《参考解析》

1. 规则经常变化且需要业务配置时，表达式引擎可把规则从代码中解耦；选型要比较语法能力、沙箱安全、执行性能、调试和版本管理。
2. 把规则拆成可组合的无状态策略，按发票类型、金额和时间等维度配置，并给每次发布建立版本和回滚点；规则执行按优先级短路，避免修改一条规则影响全局。
3. 先抽取公共条件和动作，再把变化点作为独立谓词；用规则集合或决策表管理组合关系，禁止在单个规则中堆叠大量隐式分支。
4. 文件元数据与对象内容分离，内容按哈希路由到多节点并做多副本；写入采用临时对象、校验和及持久化回执，读取时校验副本，不一致时从健康副本修复。
5. Agent Loop 通常是压缩上下文、请求模型、解析工具调用、校验工具和参数、执行并记录审计，再把结果交回模型，直到模型给出最终答复或触发终止条件。
6. 无工具调用、达到超时或 token 预算、连续错误次数超限，以及用户主动取消，都应结束循环并返回可解释状态。
7. 每个步骤保存输入、输出、工具调用和权限状态形成 checkpoint；恢复时校验版本与权限，从未完成步骤继续，并为人工审批提供明确的暂停状态。
8. 先根据注册表找到工具，再用 JSON Schema 校验参数和权限，反射实例化后调用；所有异常都要记录并转换为结构化工具结果。
9. 从受信任注册表解析类名，检查允许的方法签名，再把 JSON 按参数类型转换；禁止让请求直接指定任意类名，以免形成任意代码执行。
10. 回溯维护已选元素和使用标记，递归填入每个位置；到达数组长度时复制结果，返回后撤销选择即可枚举全部排列。