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AI应用开发面试题库

面向AI应用开发相关面试，围绕Java、系统设计、并发、集合、JVM等主题展开练习，结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区，梳理知识要点并练习清晰表达。

17 道题目建议用时 51 分钟专项面试练习

全部题目 17 道题

考察候选人是否在近期主动学习AI/大模型技术，并具备将技术落地到实际开发场景的能力，同时评估其学习动机、实践深度和结果量化意识。

考察候选人对大模型调用异常的处理经验，包括重试、降级、监控等策略。

考察候选人对 JVM 内存结构的系统理解，包括线程私有/共享区域、各区域存储内容及可能出现的异常。

考察对 HashMap 底层原理的掌握程度，包括哈希计算、冲突解决、树化、扩容机制。

考察对非线程安全集合在并发场景下具体故障现象的理解，包括元素覆盖、数组越界、null 元素等。

考察对 B+ 树和 B 树差异的理解，以及 InnoDB 索引设计如何减少磁盘 I/O、支持范围查询。

考察系统设计能力，包括需求拆解、数据模型、重复判定、长周期预定、代购票场景的交互流程。

考察对JVM内存结构的系统性理解，以及栈帧内部组成的细节掌握，评估Java基础深度。

考察对HashMap线程安全问题的认识，以及ConcurrentHashMap在JDK8中的并发控制机制，特别是CAS和synchronized的应用细节。

考察对Redis过期键删除机制的理解，包括惰性删除、定期删除的配合，以及定期删除的扫描算法和性能考量。

考察对TCP和UDP协议特性的理解，以及在实际场景（如直播）中的技术选型权衡。

考察高并发下限流方案的设计能力，包括算法选择、部署层次和维度设计。