Ethan's Notes

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高频考点清单 ​

这份清单只做一件事：给 2026-06-22 前的面试冲刺提供一份可直接训练的总目录。

  • 它不是知识卡正文。
  • 它不是来源级推进表。
  • 它也不替代 8. 拷问记录。

这份清单的依据主要来自：

  • 最终版简历里实际会讲的项目与亮点
  • 黑马点评、苍穹外卖AI客服 两个项目复盘中的 面试官追问路径
  • Java 后端常见高频题
  • AI Agent / RAG 岗位下的差异化追问点

使用方式：

  1. 先从 必须拿下 开始，闭卷口述。
  2. 每次只练 1-2 题，优先把 30 秒起手 练稳。
  3. 如果答不出或追问断档，再回来源或让 Agent 定向补缺。

必须拿下 ​

1. Redis 为什么快，单线程为什么还能快 ​

  • 为什么高频：这是 Redis 和缓存面试的开场高频题，几乎可以直接决定后续会不会继续深挖。
  • 典型追问方向：内存访问、IO 多路复用、单线程为什么减少开销、Redis 6 为什么又引入了多线程 IO。

2. 缓存穿透、击穿、雪崩分别是什么，你项目里怎么解决 ​

  • 为什么高频：黑马点评 的热点查询优化天然会引出这题，也是后端面试里最典型的缓存治理题。
  • 典型追问方向：空值缓存、布隆过滤器、逻辑过期、互斥锁、为什么拿不到锁时直接返回旧值。

3. 逻辑过期方案为什么适合热点数据，为什么不直接让线程阻塞等重建 ​

  • 为什么高频：你在 黑马点评 里明确用了逻辑过期 + 异步重建，这会被顺着问设计取舍。
  • 典型追问方向：旧值容忍、吞吐保护、双检、缓存重建线程池、和互斥锁强一致方案的区别。

4. 分布式锁怎么做，Redisson 解决了什么问题 ​

  • 为什么高频：你的两个项目都能挂到分布式锁，而且这是高并发和一致性问题的基础题。
  • 典型追问方向：setnx + expire 原子性、可重入、续期、Redisson watchdog、锁释放时机。

5. 为什么秒杀校验要放到 Lua 脚本里 ​

  • 为什么高频：黑马点评 秒杀优化是简历亮点，Lua 原子校验是最自然的深挖点之一。
  • 典型追问方向：库存校验和一人一单为什么要原子完成、Lua 和事务的差别、Redis 单线程如何保证脚本执行原子性。

6. Redis Stream 怎么保证订单消息不丢，Pending List 有什么用 ​

  • 为什么高频：你的简历里有异步下单链路，面试官通常会追问消息可靠性和异常恢复。
  • 典型追问方向：消费者组、ACK、Pending List 重试、宕机恢复、为什么不用简单 List。

7. MySQL 索引为什么快，什么是回表、覆盖索引、最左前缀 ​

  • 为什么高频：这是后端面试最基础也最稳定的高频题，不会因为岗位偏 AI 而消失。
  • 典型追问方向：B+ 树结构、范围查询、联合索引失效、回表代价、索引下推。

8. 事务隔离级别和 MVCC 是怎么配合工作的 ​

  • 为什么高频：只要你项目里有数据库更新、下单、退款、状态流转，事务一致性就很容易被问到。
  • 典型追问方向：读已提交和可重复读区别、快照读和当前读、幻读怎么理解、间隙锁和 undo log。

9. Spring 事务为什么会失效 ​

  • 为什么高频：这是 AOP/事务类问题里的必问题，尤其你项目里有明显的异步和代理调用场景。
  • 典型追问方向：自调用、异常捕获、非 public 方法、事务传播、代理对象有没有生效。

10. 为什么异步线程里不能直接 this.createVoucherOrder()，而要走代理对象 ​

  • 为什么高频：这是 黑马点评 里极有辨识度的项目深挖题，能直接看出你对 AOP 和事务边界是否真的理解。
  • 典型追问方向：AopContext.currentProxy() 的作用、ThreadLocal 为什么不透传、锁应该包在事务外还是事务里。

11. JDK 动态代理和 CGLIB 有什么区别，Spring AOP 怎么选 ​

  • 为什么高频：这是 Java 后端 + Spring 面试里的常驻题，也和你的项目 AOP 场景直接相关。
  • 典型追问方向：接口代理和类代理、final 方法限制、性能与使用边界、Spring 默认选择逻辑。

12. JVM 本地缓存和 Redis 二级缓存怎么配合，如何保证一致性 ​

  • 为什么高频：黑马点评 的多级缓存和 苍穹外卖AI客服 的 FAQ 语义缓存都会把面试带到本地缓存一致性。
  • 典型追问方向：Caffeine/本地内存命中策略、失效通知、Redis Pub/Sub、双层缓存脏读窗口。

应该会答 ​

13. RAG 的完整链路是什么，为什么不能只做“向量检索 + 大模型生成” ​

  • 为什么高频：这是偏 AI 应用岗位下的基础主干题，也是你项目里最容易被顺着问的差异化能力点。
  • 典型追问方向：切块、embedding、召回、重排、上下文构建、拒答机制、为什么要 rerank。

14. RAG 出错时怎么分层排查，是召回错了、重排错了，还是上下文构建错了 ​

  • 为什么高频：这题能迅速区分“会背概念”和“有工程化排查能力”，很适合追问。
  • 典型追问方向：候选池、Top-K、rerank 分数、最终上下文、低置信拒答、线上指标怎么盯。

15. Spring AI Advisor 链是怎么装配并起作用的，顺序为什么重要 ​

  • 为什么高频：苍穹外卖AI客服 的主亮点之一就是 Advisor 链，多数面试官会追问你到底怎么把它串起来。
  • 典型追问方向：意图识别、上下文注入、记忆、RAG、工具过滤的先后顺序，为什么某些风控必须前置。

16. Tool Calling 的完整链路是什么，你怎么防止模型乱调工具 ​

  • 为什么高频：只要你说了 Agent 或工具调用，面试官大概率会问安全边界和控制策略。
  • 典型追问方向：工具暴露粒度、参数校验、Schema 约束、失败兜底、哪些决策交给模型，哪些必须留在代码侧。

17. 什么是 Tool Call Loop，你的 SafeToolCallAdvisor 是怎么止损的 ​

  • 为什么高频：这是你项目里很有辨识度的亮点，能很好区分“用了 Spring AI”还是“真的做了治理”。
  • 典型追问方向：重复签名检测、最大轮次限制、短路返回、为什么不能只靠 Prompt 约束。

18. Agent 记忆系统怎么设计，为什么要做“LLM 提取 + 代码强一致解析”的双轨制 ​

  • 为什么高频：你的项目里明确写了用户记忆和工具结果持久化，这题既能问架构，也能问数据一致性。
  • 典型追问方向：哪些信息适合让 LLM 提取，哪些必须代码侧精确解析，如何避免幻觉写脏数据。

加分项 ​

19. 多步任务规划怎么做，动态槽位绑定为什么比让模型自己串联更稳 ​

  • 为什么高频：这是 RuleBasedTaskPlanner 的核心亮点，适合 AI Agent 岗位的深挖场景。
  • 典型追问方向：前一步结果如何传给后一步、固定返回 Schema 的意义、为什么不用纯 LLM 规划和变量绑定。

20. FAQ 本地语义缓存怎么做，为什么能直接短路掉 RAG 和大模型推理 ​

  • 为什么高频：这是你项目里兼具工程收益和 AI 味道的亮点，既能讲性能，也能讲系统设计。
  • 典型追问方向：向量匹配、余弦相似度阈值、冷启动、缓存刷新、Redis Pub/Sub 如何广播本地缓存重载。

使用建议 ​

  • 如果你时间只够打一轮，先做 1-12。
  • 如果你要准备项目深挖，优先补 13-18。
  • 如果岗位 JD 明确偏 Agent/RAG，再把 19-20 当加分题补齐。

当前版本只解决两件事：

  • 先知道该练什么
  • 先知道为什么这些题值得练

后续如果要继续压缩表达，再把这 20 题逐步拆成：

  • 30 秒版
  • 2 分钟版
  • 高频追问