AI 测试开发面试高频题："Function Calling / Tool Use 怎么测？" 工具调用是 Agent 的手脚，也是事故重灾区：模型会编造不存在...

FullGC 频繁的本质只有一个：老年代空间不足，但背后原因千差万别。我整理了一个排查流程图：

AI 测试开发面试高频题："你们怎么评测 RAG 系统的质量？" 答"看回答得对不对"只能算及格。这篇讲一次真实的"答非所问"故障是怎么定位到检索层的，以及黄金...

AI 测试开发面试高频题："大模型的输出是不确定的，你怎么做自动化测试？" 这篇用一个真实线上故障，完整还原 AI 测试开发工程师的处理过程：怎么定位、怎么写代...

这道题是大厂必考题，考察的不是你背了多少命令，而是你的系统思维能力和问题定位方法论。优秀的回答应该体现出 "先宏观后微观，先整体后局部"的排查思路，而不是上来就...

还有一些，说白了是自己基本功没到家，自身技能不足不自知，硬要锅甩给了"AI "。老实讲，这种我一点都不同情。

定义：请求的数据既不在 Redis 缓存，也不在数据库，导致每次请求都穿透缓存直接打到数据库，数据库压力骤增。

为什么慢？ MySQL 需要先扫描 1000010 条记录，然后丢弃前 1000000 条，只返回最后 10 条。

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市面上的运维面试题很多，但绝大多数是「问题 + 一句话答案」。比如问「K8s 网络怎么实现」，答案常是一句「Service 通过 kube-proxy 转发」—...

千万级大表新增字段的本质问题是：传统 DDL 会触发全表重建 + 长时间锁表，导致业务写入完全阻塞，轻则接口超时，重则服务雪崩。

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“在高并发互联网场景下，数据库主从延迟是高频痛点，会导致用户读到旧数据、业务逻辑异常。请问你在实际项目中是如何系统性解决这个问题的？”

事后我复盘了一个下午：候选人不是不聪明，是缺一个能结合自己项目经历的模拟面试环境。市面上的面试工具要么只给题库，要么 AI 问的太泛，跟简历对不上。

HR日常大半精力消耗在简历通读、人岗比对、面试筹备等机械工作，两款高热度开源工具依托大模型能力，打通简历优化、岗位匹配、面试辅导全链路，自主部署无订阅费用，适配...

分库分表是解决单库单表性能瓶颈的核心方案，但它本质是 "用复杂度换性能"，会引入 7 大类核心问题，我结合实际项目经验逐一说明：

分库分表本质上是数据库水平扩展的核心方案，当单库单表的数据量和并发量达到瓶颈时，通过 "化整为零" 的方式将数据分散到多个库和表中，解决单机存储和性能问题。