研发一面面经

📅9.23
项目也拷打了挺多。面试官人还挺好的一直在引导。
1.agent会不会依赖reference，会不会覆盖不到边缘场景？
2.怎么评测召回的准确率的？测试集数量？
3.平台日活量？
4.新的模型出来后怎么适配之前的 agent 项目，那对 agent 设计有什么影响
5.浏览器器输入网址
6.tcp拥塞控制；在当前的网络带宽很大的情况下有什么局限性，需要怎么调整
7.进程在一个地址写了数据，另一个进程在没有共享内内存的情况下能读这个数据吗？应该怎么让另一个读？
8.两个进程希望通过共享内存通信，通信1kb的数据应该要怎么做
9.自旋锁和互斥锁的区别？为什么不都用自旋锁
10.现在给你一个业务场景：有一个接口服务 QPS 比较高，每秒大概 100 个请求进来，需要统计这个接口每秒的总调用次数。架构上是100个工作线程处理请求，另外有一个单独的统计线程负责汇总所有线程的计数，你会怎么设计这个计数结构？如果这个服务是分布式集群部署的，这个计数数据会被频繁修改，同时需要保证分布式环境下的数据一致性，你会怎么调整你的方案？
11.现在有 100 个工作线程，每秒总共会产生一万次请求，其中绝大多数都是调用 config 的 get 方法读取配置，大概每秒有 10000 次读操作，而配置的 update 更新操作频率很低，每十分钟才会执行一次。针对这种典型的读多写少场景，你会怎么设计这个配置模块
12.读写锁的底层实现原理是什么？我们知道传统读写锁在写锁释放后，需要向所有等待的读线程广播唤醒信号，这个广播开销在高并发下会比较明显，有没有比传统读写锁更好的优化方法？
13.如果是在多核 CPU 的架构下，跨 CPU 核心的缓存同步和锁广播开销会更突出，针对这种多核 CPU 之间的广播问题，你会怎么设计优化？
14.那更泛化来讲，针对多线程运行在多核 CPU 的场景，你做并发数据结构设计的核心思路是什么？
15.如果配置的数据大小是不确定的，可能会比较大，你刚才提到的每个线程维护一份配置副本的方案，内存开销会很大，这个问题要怎么解决？
DAG 怎么做拓扑排序，要按顺序列出来，DAG 只有一个入度为 0 和出度为 0 的节点，找图里从入口到出口有多少不同路径？
#秋招面试记录#