二面
一、项目为什么选择 RAG 项目和优惠券项目作为练手项目？1.1 这两个项目分别有哪些有价值或者有难度的技术点？什么场景下需要考虑并发设计？
字数: 852 | 语雀原文
一、项目
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为什么选择 RAG 项目和优惠券项目作为练手项目？ 1.1 这两个项目分别有哪些有价值或者有难度的技术点？
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什么场景下需要考虑并发设计？ 2.1 结合优惠券项目，抢券场景为什么属于高并发场景？
2.2 高并发抢券场景下，系统整体需要做哪些处理？
- 项目中为什么使用 Redis 做缓存？ 3.1 为什么没有使用本地缓存？
3.2 多机部署场景下，本地缓存会带来什么问题？
- 如果只有一张优惠券，多个用户同时抢券，系统如何保证不超卖？ 4.1 Redis Lua 脚本在抢券流程中起什么作用？
4.2 为什么使用 Lua 脚本后不需要再额外加锁？
- 从用户点击抢券开始，到数据库最终扣减完成，完整链路是怎样的？ 5.1 Redis 在链路中负责哪些校验和扣减逻辑？
5.2 RocketMQ 在链路中负责哪些异步削峰和后置处理？
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如何判断用户是否达到优惠券领取上限？ 6.1 用户领取次数为什么放在 Redis 中判断，而不是每次查询数据库？
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抢热门优惠券时，热点 Key 问题如何处理？ 7.1 如果大量请求同时访问同一个 Redis Key，Redis 单节点成为瓶颈怎么办？
7.2 Redis 主从架构为什么不能完全解决 Lua 写操作的热点问题？
7.3 如果 Redis 主节点写入压力过大，业务层面可以如何拆分库存或分摊流量？
- 如果 Redis 宕机或者缓存失效，请求直接打到 MySQL，如何兜底？ 8.1 如何解决缓存击穿问题？
8.2 如果缓存 Key 永久不过期，如何避免 Redis 内存持续增长？
- 平时是否使用 AI Coding 工具辅助开发？ 9.1 使用 AI Coding 完成一次开发任务的完整流程是什么？
9.2 如何让 AI 更准确理解需求并生成高质量代码？
9.3 是否开发过自己的 Skill 或 AI 辅助工具？
9.4 Codex 的 Skill 目录结构和运行机制是否了解？
9.5 Codex 是否会保留项目上下文？多窗口之间记忆是否互通？
- RAG 系统完整链路是怎样的？ 10.1 除了向量检索，还有哪些轻量化知识检索方案？
10.2 AI Coding 工具做代码检索时，底层是否完全依赖 RAG？
10.3 如果自研代码检索 Agent，整体会如何设计？
二、八股
- Redis 过期 Key 的删除机制是什么？ 1.1 惰性删除和定期删除分别有什么特点？
1.2 如果过期 Key 产生速度大于删除速度，应该如何处理？
- Redis 常见的内存淘汰策略有哪些？ 2.1 LRU 和 LFU 分别是什么？
2.2 抢券业务中更适合选择 LRU 还是 LFU？
2.3 Redis 内存打满后，执行写入命令的底层流程是什么？
2.4 从运维角度看，什么场景适合使用 LRU？
三、算法
力扣19.删除链表的倒数第 N 个结点