程序员面试专题库

MQ 不是把请求丢出去就结束，真正难点在消息可靠、消费幂等、状态补偿和堆积恢复。

项目面不是复述做过什么，而是证明每个技术选择、数据规模、异常处理和上线结果都经得起追问。

AI 后端不能只关注回答质量，模型调用的超时、失败、成本和降级策略同样决定项目是否能上线。

epoll、线程池、连接池这些概念最终都要落到线上排查：请求为什么卡住，资源在哪里耗尽。

Agent 项目真正难的是让模型动作可控、可审计、可恢复，而不是把几个函数接给模型。

网络题不是背协议名，而是把可靠性、加密、传输控制和线上超时联系起来，回答出工程边界。

线上事故排查不只是会命令。面试里要讲清现场证据、影响范围、恢复动作和事后复盘。

热点缓存失效时，真正危险的是大量请求同时回源。面试回答要讲清发现、保护和验证。

异步不是把任务丢进线程池就结束。面试里要讲清任务拆分、超时控制、异常兜底、队列堆积和下游保护。

Linux 排查题不是背命令清单，而是根据现象一步步缩小范围，找到进程、线程、日志和资源瓶颈。

消息顺序性不是所有消息都要全局排队，而是判断同一业务对象的状态变化是否必须按顺序处理。

Redis 缓存失效不只是设置过期时间。面试里要讲清过期删除、内存淘汰、批量失效和业务兜底。