程序员面试专题库

RAG 知识库更新会影响切分、召回、重排、缓存和引用。把新文档直接全量上线，可能让答案在用户面前变差。

RAG 不是把资料塞给模型。真正影响可信度的是每个结论能否追到证据、证据是否匹配问题，以及答错后能否回流修正检索链路。

异步不是把同步代码包进 supplyAsync。真正能被追问住的，是时间预算、线程池隔离、聚合语义、取消传播和异常兜底。

向量检索质量不只取决于模型，embedding 版本、切分策略、索引参数、权限过滤和回滚方案都会影响线上效果。

业务入库和消息发送无法天然处在同一个本地事务里，Outbox 模式用事件表、投递器和幂等消费把不一致窗口变成可恢复流程。

联合索引的关键不是死背最左原则，而是理解 B+Tree 的有序结构如何服务过滤、排序、回表和写入成本。

连接池耗尽不只看 SQL 慢不慢，还要看连接借出后被谁持有、事务范围是否过大、线程池和下游等待是否互相放大。

回答 synchronized 时，不应只停在重量级锁，而要讲清它保护的共享状态、锁对象选择、可见性保证和竞争优化边界。

Agent 接上工具后，风险从回答质量扩展到真实副作用。参数、权限、幂等、审计和人工确认必须进入后端设计。

epoll 的价值不是神奇地让业务变快，而是减少大量连接下的无效扫描和等待。真正的高并发还要配合非阻塞、线程模型和背压。

Spring 事务失效常见于自调用、异常类型、传播行为和异步线程边界。面试里要把代理机制和业务一致性一起讲清楚。

向量检索质量不只取决于向量数据库，embedding 模型、文本切分、领域词和评估样本都会决定召回效果。