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同z科技面经

news 来源：原创 2025/7/15 1:37:24

同z科技-2025-4-23

1.自我介绍

个人信息 + 校园经历 + 实习经历 + 项目经历 + 个人技能掌握 + 目前学习技术

2.封装缓存工具类怎么封装的

先介绍使用缓存的问题 + 解决的逻辑 + 封装的逻辑 + 应用

缓存穿透：

缓存雪崩：

缓存击穿：

https://www.yuque.com/hnsqls/rkzi78/mt4ywynev11fgn72

封装的逻辑—主要是对所有的类都支持运用泛型

/*** Redis 工具类* * 方法1：将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并且可以设置TTL过期时间* * 方法2：将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并且可以设置逻辑过期时间，用于处理缓存击穿问题** * 方法3：根据指定的key查询缓存，并反序列化为指定类型，利用缓存空值的方式解决缓存穿透问题* * 方法4：根据指定的key查询缓存，并反序列化为指定类型，需要利用逻辑过期解决缓存击穿问题*/
@Component
public class CacheClient {private  final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;public CacheClient(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;}//range/*** 方法1：将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并且可以设置TTL过期时间* @param key* @param value* @param time* @param unit*/public void set(String key , Object value, Long time, TimeUnit unit){stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value), time,unit);}/*** 方法2：将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并且可以设置逻辑过期时间，用于处理缓存击穿问题* @param key  redis的key* @param value* @param time* @param unit*/public void setWithLogicalExpire(String key , Object value, Long time, TimeUnit unit){//RedisData 是自定义类RedisData redisData = new RedisData();redisData.setData(value);redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time)));stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(redisData));}/***  方法3：根据指定的key查询缓存，并反序列化为指定类型，利用缓存空值的方式解决缓存穿透问题* @param* @param id* @return*/public <R,ID> R queryWithPassThrough(String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID,R> dbFallback,Long time,TimeUnit unit){String key = keyPrefix+ id;// 1. 从redis中查询店铺缓存String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//2.判断是否命中缓存  isnotblank false: "" or "/t/n" or "null"if(StrUtil.isNotBlank(json)){// 3.若命中则返回信息R r = JSONUtil.toBean(json, type);//            return Result.fail("没有该商户信息");return r;}//数据穿透判空   不是null 就是空串 ""if (json != null){return null;}//4.没有命中缓存，查数据库，因为不知道操作那个库，函数式编程，逻辑交给调用者完成
//       R r= getById(id); 交给调用者--》》函数式编程R r = dbFallback.apply(id);//5. 数据库为空，返回错误---》解决缓存穿透--》加入redis为空if (r == null){stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
//            return Result.fail("没有该商户信息");return null;}//6. 数据库不为空，返回查询的结果并加入缓存stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(r),time, unit);return r;}/***  方法4：根据指定的key查询缓存，并反序列化为指定类型，需要利用逻辑过期解决缓存击穿问题* @param id* @return*/public <R,ID> R queryWithLogicalExpire(String keyPrefix,ID id,Class<R> type,Function<ID,R>dbFallback,String lockPrefix,Long time,TimeUnit unit){String key = keyPrefix+ id;// 1. 从redis中查询店铺缓存String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//2.判断数据是否存在（我们对于热点key设置永不过期）  isblankif(StrUtil.isBlank(json)){// 3.若未命中中则返回空return null;}//4.若命中缓存 判断是否过期RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);JSONObject data = (JSONObject) redisData.getData();R r = JSONUtil.toBean(data, type);LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();//未过期 直接返回查询信息if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){return r;}//过期// 重建缓存// 获取锁String lockKey = lockPrefix + id;if (tryLock(lockKey)) {//再次校验缓存是否未过期（线程1刚写入缓存然后释放锁，线程2在线程1释放锁的同时，执行到获得锁）//  从redis中查询店铺缓存json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//2.判断数据是否存在（我们对于热点key设置永不过期）  isblankif(StrUtil.isBlank(json)){// 3.若未命中中则返回空return null;}//4.若命中缓存 判断是否过期redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);data = (JSONObject) redisData.getData();r = JSONUtil.toBean(data, type);expireTime = redisData.getExpireTime();//未过期 直接返回查询信息if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){return r;}//二次校验过后还时过期的就新开线程重构缓存// 获得锁,开启新线程，重构缓存 ，老线程直接返回过期信息CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit( ()->{try{//重建缓存//先查数据库 封装逻辑过期时间 再写redisR r1 = dbFallback.apply(id);this.setWithLogicalExpire(key, r1, time, unit);}catch (Exception e){throw new RuntimeException(e);}finally {unlock(lockKey);}});}//未获得锁 直接返回无效信息return r;}/**缓存穿透互斥锁解** @param keyPrefix* @param id* @param type* @param dbFallback* @param time* @param unit* @return*/public <R,ID>  R queryMutex(String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID,R>dbFallback,String lockPrefix, Long time, TimeUnit unit) {String key = keyPrefix + id;//1.从redis中查询店铺缓存String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//2.判断数据是否存在缓存if (StrUtil.isNotBlank(json)) {//2.1存在缓存R r = JSONUtil.toBean(json, type);return r;}//  2.2 是否缓存“”//判断命中是否为空值  ""if (json != null) {return null;}// 2.3不存在缓存// 3 缓存重建// 3.1 获取互斥锁String lockKey = lockPrefix + id;R r = null;try {boolean isLock = tryLock(lockKey);// 成功获取锁 - 》查数据库缓存重建if (isLock) {//二次校验 缓存是否有值json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//判断缓存是否存在if (StrUtil.isNotBlank(json)) {//存在缓存r = JSONUtil.toBean(json, type);return r;}if (json != null) {//缓存为 ""return null;}// 缓存不存在--》 查询数据库//  查询数据库r = dbFallback.apply(id);if (r == null) {//缓存空值stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", time, unit);}//缓存重建stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(r), time, unit);//返回数据return r;}// 3.2 获取锁失败 -》休眠重试//休眠Thread.sleep(50);// 递归重试return queryMutex(keyPrefix, id, type, dbFallback, lockPrefix, time, unit);}catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);}finally {unlock(lockKey);}}//endrange/*** 线程池*/private  static  final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);/*** 获取所* @param key* @return*/private boolean tryLock(String key){Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);return BooleanUtil.isTrue(flag);}/*** 释放锁* @param key*/private  void unlock(String key){stringRedisTemplate.delete(key);}
}

数据一致性问题：看业务，强一致性和弱一致性；

感觉可以在复习一下，还是有的说的，解决缓存的通用方法，设计思想（泛型），多线程，异步

3.prompt 的编写

https://www.yuque.com/hnsqls/rkzi78/dcpbg93idy3lszy2#Y1h4O

4.考勤系统的实现

5.大模型生成图片的流程

6.传统开发和大模型应用的优劣

传统应用

强逻辑确定性
精确控制，高可靠性

根据业务写代码，代码运行1w次，几年后，结果都是一样的，就体现强逻辑，精确控制，高可靠，但是不好处理一些模糊性，开放性的问题。

大模型应用

处理发散性，开放性，模糊性的问题
复杂模式的识别

所以要结合二者，选择二者的优点，进行开发，为现在传统的应用赋能。比如说大模型其实是没有记忆的，只不过可以用传统应用，用数据库存下来，在之后的交互，吧这些进行拼接起来。

比如说

智能客服
文本分析，摘要
多模态创作
分析复杂数据，给出推测性的结论，比如说烟草，周期性的爆品
情感分析
智能体自动化办公

7.那些功能用大模型比较好

大模型知识负责根据输入来分析推理数据，既没有上下文，也没有其他的功能，现在的DeepSeek，ChatGPT，等等都是传统开发和大模型的结合，用数据库实现持久化，以及上下问。大模型还是仅仅是对问题进行分析处理。所以都是二者来结合的。

大模型落地的场景

智能客服
文本分析，摘要总结
多模态创作
数据分析，推测比如说烟草，周期性的爆品，可以根据大模型分析的预测品类销量，进货（对于银行等要求准确度高的数据，还是使用传统开发来做。）
情感分析（语音）
智能体，自动办公（审核评价是否是恶意评价）

8.ik 分词器

9.大模型处理复杂任务，怎么处理，有什么规范

复杂任务拆分处理，每一模块，编写特定prompt 让大模型专注这一功能进行分析。然后给其他的模块进行处理

10.MCP 怎么开发的

先聊 Function Calling 再聊 MCP ,再聊 mcp Sdk, 再聊spring ai 。

11.什么样的场景需要function calling

大模型的数据是滞后性的，要想获取最近或者获取训练库之外的数据，就需要function calling 去调用外部服务的接口，来获得外部数据。

12.hot-Key 组件

13.SQl优化

监控

分析 Explain

索引失效

回表

多表查询

14.什么情况创建索引

数据量大

查询字段

联合字段 - 覆盖索引

15.什么场景OOM内存溢出

大对象

递归调用

16.有什么编程习惯避免内存溢出

ThreadLocal

17.自己的规划

总结

缓存工具类要复习一下，有多线程，异步，以及通用的设计。

考勤系统，可以再说的具体一点，把难点提出来（多次上传，只记录一次数据，多次上传的数据中也有新增的数据；也就是如何去重的，数据库的设计，可以提一下 insert ignore, 以及lamda 处理集合的使用分组使用）

大模型生图的流程，要加上MQ,异步的介绍。

JVM 要在复习一下常问的面试题。缺乏上线项目处理的经验多看看场景题目把。

长久更正：真实面经
https://github.com/hnsqls/interview