Files
2026-06-06 05:21:10 +00:00

4.0 KiB
Executable File
Raw Permalink Blame History

技术面题库

适用:研发 / 算法 / 数据 / DevOps 岗位的 1~2 面(技术轮)。

按职级分层:

  • 初级0-3 年):基础八股 + 简单算法 + 项目细节
  • 中级3-5 年):系统设计 + 复杂场景题 + 项目深度追问
  • 高级5+ 年):架构权衡 + 跨团队问题 + 业务理解

一、后端 / 服务端

基础八股(每家都问)

  1. HTTP / HTTPS / TLS 流程session vs cookie vs token
  2. TCP 三握四挥,为什么是 4 次挥手
  3. MySQL 索引底层B+ 树)、何时失效、最左前缀
  4. MySQL 事务隔离级别 + 各自解决什么问题
  5. Redis 持久化RDB / AOF+ 主从 + 哨兵 + 集群
  6. Redis 缓存击穿 / 穿透 / 雪崩 怎么解
  7. 分布式锁 3 种实现Redis / Zookeeper / 数据库)+ 各自坑
  8. Kafka 怎么保证消息不丢、不重复、有序
  9. JVM 内存模型 + GCJava 岗)/ Goroutine 调度Go 岗)
  10. 一致性哈希、CAP、BASE、Raft / Paxos 简述

系统设计高频

  • 设计一个秒杀系统QPS 10w
  • 设计一个短链服务(生成 / 重定向 / 统计)
  • 设计一个分布式 ID 生成器
  • 设计微博 feed 流(推 / 拉 / 推拉结合)
  • 设计一个限流器(令牌桶 / 漏桶 / 滑动窗口)

系统设计回答框架

1. 澄清需求(问清 QPS、读写比、数据量、SLA
2. 估容量QPS × 平均请求大小 = 带宽;数据量 × 时间 = 存储)
3. 高层架构(接入层 → 业务层 → 存储层 → 数据流)
4. 关键模块深挖(讲清楚选型为什么)
5. 扩展性 / 高可用 / 容灾
6. 主动指出 trade-off

二、前端

  1. 浏览器渲染流程DNS → TCP → TLS → HTTP → HTML 解析 → 布局 → 绘制)
  2. 事件循环 + 微任务 / 宏任务
  3. 闭包、原型链、this 绑定
  4. React / Vue 响应式原理
  5. 性能优化FCP / LCP / CLS 指标 + 实操)
  6. SSR vs CSR vs SSG何时用哪个
  7. 跨域方案CORS / JSONP / 反向代理)
  8. webpack / vite 区别 + 原理

三、算法 / 机器学习

基础

  1. 偏差 / 方差,过拟合怎么解
  2. L1 / L2 正则的区别
  3. 随机森林 vs GBDT vs XGBoost
  4. 梯度消失 / 爆炸 + 解决BatchNorm / 残差 / 激活函数)
  5. Attention 机制讲清Transformer 与 RNN 对比
  6. 样本不平衡处理(采样 / 类权重 / Focal Loss
  7. 模型评估准确率、精确率、召回率、AUC、F1何时用哪个

LLM / GenAI 方向2024+ 热门)

  1. SFT vs RLHF vs DPO原理 + 何时用
  2. RAG 完整 pipeline分块策略、Embedding 选型、检索融合、Reranker
  3. Agent 的 tool use / planning / memory与单 LLM 的区别
  4. 长上下文YARN / RoPE 缩放、Context window 扩展)
  5. 推理优化KV cache、speculative decoding、量化
  6. 大模型评估benchmark、人工评估、LLM-as-Judge 各自坑

项目深挖(每个面试官必问)

  • 你这个模型为什么选 ___ 而不是 ___
  • 数据是怎么标注 / 清洗的,量级
  • 训练用了什么硬件、跑了多久、超参怎么调
  • 上线后效果怎么评估,与基线对比
  • 失败 / bug 的 case怎么 debug

四、数据 / 数仓 / 分析

SQL必考

  • 行转列 / 列转行 / 透视
  • 窗口函数rank / dense_rank / lead / lag
  • 计算 7 日 / 30 日活跃用户
  • 同 user 连续登录天数
  • 留存率 / 漏斗 / 同期群分析
  • 性能优化索引、explain、分区、避免子查询

业务题

  • 给你一个业务场景,让你设计指标体系
  • DAU 跌了 5%,怎么排查
  • 设计一个 A/B 测试(样本量计算、显著性、停损)
  • 用户分层模型RFM / 生命周期)

五、技术面回答原则

  1. 澄清问题再答:模糊的题先问 1~2 个澄清问题
  2. 结构化输出:分点 / 分模块讲,不要意识流
  3. trade-off 思维:选 A 而不选 B 时,主动说"因为 ___"
  4. 诚实:不会的题说"这个我没研究过,但根据我对 X 的理解,可能可以这样想 ___"
  5. 画图 / 写代码:白板题写代码先讲思路,再写,最后跑测试用例