快手后端（AI 方向）日常一面
几乎没问AI相关的东西，Java八股没咋准备。。。
基本信息
- 岗位： Java 后端 / AI 应用开发
- 时长： 约 50 分钟
- 考察： Java 基础、线程池、MySQL、项目设计、并发控制、大数相乘。
一、自我介绍
二、Java 基础
Q：Error 和 Exception 的区别与共同点？
A： 二者都继承自 Throwable。Error 多为 JVM 或系统级严重问题，如 OutOfMemoryError，通常不建议业务代码处理；Exception 是程序运行中可处理的异常。Exception 分为受检异常（如 IOException）和非受检异常 / 运行时异常（RuntimeException）。
Q：Java 和 Go 的异常处理有什么区别？
A： Java 使用 try-catch-finally、throw/throws，异常可沿调用栈传播，并区分受检和非受检异常。Go 通常通过 (value, err) 返回值显式处理错误，使用 if err != nil 判断；panic/recover 仅适用于不可恢复的程序级故障。
三、Java 线程池
Q：ThreadPoolExecutor 的七个核心参数？
A： corePoolSize、maximumPoolSize、keepAliveTime、unit、workQueue、threadFactory、handler。
Q：线程池提交任务的执行流程？
A：
- 当前线程数小于核心线程数：创建核心线程执行；
- 否则任务进入阻塞队列；
- 队列满且线程数小于最大线程数：创建非核心线程；
- 队列满且达到最大线程数：执行拒绝策略。
Q：常见阻塞队列？
A： ArrayBlockingQueue（有界数组）、LinkedBlockingQueue（链表）、SynchronousQueue（不存储任务，直接交接）、PriorityBlockingQueue（优先级）、DelayQueue（延迟）。
Q：常见拒绝策略？
A： AbortPolicy（抛异常，默认）、CallerRunsPolicy（提交线程执行）、DiscardPolicy（丢弃）、DiscardOldestPolicy（丢弃最旧任务后重试）。
Q：CPU / IO 密集型任务如何设置线程数？
A： CPU 密集型通常接近 CPU 核数（常见为核数 + 1）；IO 密集型因大量等待可配置更多线程，但应根据等待时间、CPU 核数及压测结果决定。不同类型任务应拆分线程池。
四、MySQL 索引
Q：MySQL 常见索引结构及特点？
A：
- B+ 树： InnoDB 主流结构；层高低、磁盘 IO 少，叶子节点链表支持范围查询。
- 哈希： 等值查询快；不支持范围、排序、模糊查询。
- 二叉搜索树 / 红黑树： 树高相对更高，磁盘 IO 更多，不适合数据库索引的页存储场景。
Q：100 亿条 int 数据的 B+ 树约几层？
A： 需要先说明页大小、索引项大小、指针大小、行大小等假设。以 InnoDB 默认 16KB 页估算，每页通常可容纳数百个索引项；B+ 树 3～4 层可覆盖千万至数十亿级数据，具体取决于聚簇 / 二级索引及数据行大小。
五、项目
Q：拍照搜索流程是什么？
Q：如何降低拍照搜索耗时？
Q：超时与失败如何设计，避免用户频繁重试？
六、额度扣减与并发控制
Q：余额仅够一次调用，并发 100 个请求时如何避免超额？
七、算法：大数相乘
Q：如何实现两个超长数字字符串相乘？
A： 使用长度为 m + n 的数组模拟竖式乘法：从低位开始两层循环相乘，将结果累加到对应位置并处理进位，最后去除前导零。
public static String multiply(String num1, String num2) {
if ("0".equals(num1) || "0".equals(num2)) return "0";
int[] result = new int[num1.length() + num2.length()];
for (int i = num1.length() - 1; i >= 0; i--) {
for (int j = num2.length() - 1; j >= 0; j--) {
int product = (num1.charAt(i) - '0') * (num2.charAt(j) - '0')
+ result[i + j + 1];
result[i + j + 1] = product % 10;
result[i + j] += product / 10;
}
}
StringBuilder sb = new StringBuilder();
int i = 0;
while (i < result.length && result[i] == 0) i++;
while (i < result.length) sb.append(result[i++]);
return sb.toString();
}- 时间复杂度：
O(mn) - 空间复杂度：
O(m+n) - 注意字符转数字要减
'0'。