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后端开发工程师面试题库

面向后端开发工程师相关面试,围绕系统设计、算法、MySQL、Redis、缓存等主题展开练习,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。

1239 道题目建议用时 3717 分钟专项面试练习

全部题目 1239 道题

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Linux下按Ctrl+C退出进程时发生了什么?

考察终端驱动、前台进程组、信号机制与进程终止流程。
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请介绍你在实习中做的对话 Agent:上下文管理和上下文压缩是如何实现的?长期记忆是自研还是调用外部接口?

考察候选人对对话 Agent 核心链路的真实掌握程度,包括上下文窗口管理、压缩策略、长期记忆的存储与检索设计,以及是否能区分自研与调用的边界。
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从 MySQL 迁移到 PostgreSQL 时,如何保证服务一致性并完成不停机的无缝切换?历史数据和新旧库兼容、请求路由怎么处理?

考察候选人对在线数据迁移的完整设计能力,包括双写、数据校验、迁移进度标记、读写路由和回滚方案。
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请介绍你的 MiniCode 项目:Agent Loop 如何实现并避免死循环?工具调用失败后如何判断重试与恢复?

考察候选人对 Agent 执行循环的工程化设计,包括终止条件、错误分类、重试策略和失败上下文持久化。
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请介绍短视频 Feed 系统:如何避免用户反复刷到相同视频?关注流中博主新发视频如何及时出现?

考察候选人对 Feed 流召回、去重、游标分页和关注流实时性的设计能力。
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子Agent有哪些?它们之间是什么关系?上下文是否独立?

考察候选人对多Agent系统的架构理解,包括子Agent类型、关系和上下文管理。
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你的AI在线面试平台和编码Agent项目是独立开发的吗?具体代码实现是自己写还是AI生成?你如何看待AI写代码?哪些部分可以交给AI,哪些必须人工Review?

考察候选人对AI辅助开发的理解深度、代码所有权意识以及工程判断力,评估其能否合理划分AI与人工的职责边界。
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为什么选用MongoDB而不是MySQL?依据是什么?MongoDB的性能量级是多少?适用场景有哪些?对比一下MySQL和Redis的性能差异(QPS、延迟、瓶颈等)。

考察候选人对不同数据库技术特点的理解、选型依据以及性能量级的认知,评估其技术选型能力和系统设计思维。
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WebSocket的性能、传输机制是怎样的?如何保障WebSocket的数据一致性?TCP的确认重传机制是怎样的?如何应用到WebSocket的稳定性中?

考察候选人对WebSocket底层原理、TCP机制以及数据一致性保障的理解,评估其网络编程能力和解决实际稳定性问题的思路。
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项目中遇到的最大困难或难点是什么?怎么解决的?针对AI接口不稳定(如GPT接口过载),你采用了什么方案?超时退避重试具体是怎么设置的?

考察候选人对项目难点的反思能力、问题解决思路以及针对第三方服务不稳定的具体应对策略。
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两数之和(要求在本地IDE实现,可用哈希表优化,避免暴力遍历)。

考察候选人的基本算法能力、编码规范以及使用哈希表优化时间复杂度的意识。
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请介绍一下你熟练掌握的技术栈,包括编程语言和常用中间件?

考察候选人对自身技术栈的掌握程度和广度,了解其技术背景是否匹配岗位要求。
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