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面向后端开发工程师相关面试,围绕系统设计、项目经验、算法、并发控制、MySQL等主题展开练习,结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区,梳理知识要点并练习清晰表达。

1429 道题目建议用时 4287 分钟专项面试练习

全部题目 1429 道题

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你在项目中使用 Spring AI 调用大模型进行语义重排序,具体如何实现?大模型重排序的依据是什么?

考察候选人对大模型在检索链路中承担重排角色的工程实现能力,包括输入构造、排序依据、结果解析与兜底策略。
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使用 Spring AI 调用大模型时,你是如何设计 Prompt 的?如何通过 Prompt 引导大模型完成预期任务?

考察候选人是否具备系统化的 Prompt 设计方法,包括角色设定、任务拆解、输出约束与迭代验证。
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发现一条 SQL 执行很慢时,你会如何排查和优化?请介绍具体排查思路和常用工具

考察候选人是否具备从现象到根因的数据库性能排查方法论,以及索引、执行计划、慢查询日志等工具的实际使用能力。
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讲一下 Agent 的完整执行链路,并说明最大执行 20 步与 RAG 最多补查 3 轮在机制上的区别。

考察候选人对 Agent 编排链路与 RAG 检索增强流程的掌握程度,以及能否区分两类循环控制在终止条件、状态管理和成本控制上的差异。
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Agent 异步执行后,请求线程已经返回,如何把模型输出通过 SSE 持续推送给前端?不同用户之间如何隔离?

考察候选人对异步任务与长连接推送结合的理解,包括线程模型、连接生命周期管理和用户级隔离。
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MySQL 事务隔离级别有哪些、分别解决什么问题?MVCC 的原理是什么?

考察数据库基础功底,重点看能否把隔离级别与并发问题对应起来,并讲清 MVCC 的实现机制。
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线上出现慢 SQL 如何排查和解决?什么情况下索引会失效?

考察线上问题排查思路和索引原理的掌握程度,看是否能从现象定位到执行计划再落到优化手段。
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请介绍你的分片上传方案:并行还是串行、前后端流程如何、如何判断大文件走整体上传还是分片上传、如何合并分片、如何保证分片不重复上传?

考察候选人对大文件上传全链路的系统设计能力,包括并发模型选择、上传策略判定、合并策略与幂等去重设计。
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请说明MySQL回表的原因,以及为什么InnoDB选择B+树而不是B树作为索引结构。

考察数据库索引底层原理,包括聚簇索引与二级索引的回表过程,以及B树与B+树在磁盘IO和范围查询上的差异。
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请说明RAG的完整流程,并对比RAG与Graph RAG的区别,谈谈你对两者适用场景的理解。

考察对检索增强生成链路的理解,以及传统向量检索与图结构检索在知识组织、多跳推理上的差异。
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请说明你如何设计Agent的高风险审批机制,以及好的harness为什么能让Agent更长久地运行;如果重新做,你会如何改进?

考察对Agent运行框架的理解,包括高风险操作拦截、审批流设计、harness对长时运行稳定性的支撑,以及复盘改进能力。
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为什么选择 WebSocket?它的认证方法有哪些?

考察候选人对 WebSocket 适用场景的理解,以及在实际系统中如何安全地完成连接认证。
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