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2025年企业招人面试试题及答案

软件研发工程师岗位面试试题及答案

试题1：某电商平台推荐系统近期出现大模型推理延迟高（单请求响应时间从200ms增至500ms），用户反馈页面加载卡顿。假设你是负责该系统的研发工程师，需在48小时内定位问题并提出优化方案。请描述你的排查思路与具体优化措施。

答案：首先，从“模型-工程-数据”三维度分层排查。

第一步，模型层诊断：通过日志分析工具（如Prometheus+Grafana）抓取推理过程各阶段耗时，确认是否为模型计算本身延迟。若注意力层或全连接层耗时异常，可能是模型结构冗余（如多头注意力头数过多）或参数量过大；若各层耗时均匀增加，需检查模型是否因在线学习导致参数膨胀（如持续增量训练未定期蒸馏）。

第二步，工程层排查：检查推理框架（如TensorRT、TorchServe）配置，确认是否因批量推理参数（batchsize）未动态调整导致资源利用率低；验证GPU内存是否不足（可通过nvidia-smi观察显存占用），若存在频繁换页，需优化模型加载策略（如使用模型量化或稀疏化减少显存占用）；同时检查服务部署架构，若采用单实例部署，高并发时易拥堵，需切换为分布式推理（如Kubernetes自动扩缩容）。

第三步，数据层验证：分析请求数据特征，若近期长文本或多模态输入（如图文混合）占比提升，需优化输入预处理逻辑（如文本截断策略、图像压缩算法）；若存在大量重复请求（如同一会员多次刷新页面），可增加本地缓存（如Redis）或服务端预计算（如热门商品提前提供推荐结果）。

优化措施示例：对模型进行动态量化（FP32转INT8）降低计算量；调整推理框架batchsize为动态值（1-8）以适配不同并发场景；在Nginx层增加请求去重中间件，过滤30%重复请求；对TOP1000热门商品预提供推荐结果，通过CDN缓存加速响应。经测试，优化后平均响应时间可降至280ms，满足业务要求。

试题2：以下为某项目中处理用户行为日志的Python代码片段，存在潜在问题导致偶发崩溃。请找出问题并给出修复方案（需说明原因）。

```python

importjson

fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor

defprocess_log(log_line):

try:

data=json.loads(log_line)

user_id=data[user_id]

event_time=data[event_time]

其他业务逻辑...

return{status:success,user_id:user_id}

exceptKeyError:

return{status:error,message:缺少必要字段}

defbatch_process(logs):

withThreadPoolExecutor(max_workers=10)asexecutor:

results=list(executor.map(process_log,logs))

returnresults

```

答案：问题主要存在于三方面：

（1）异常处理不完整：`json.loads`可能因日志格式错误（如非JSON字符串、转义符缺失）抛出`json.JSONDecodeError`，但当前代码仅捕获`KeyError`，会导致未捕获的异常中断线程，进而使`executor.map`抛出`concurrent.futures._base.TimeoutError`（因线程崩溃未返回结果）。

（2）线程安全隐患：若`process_log`中存在共享资源（如全局计数器），多线程并发修改可能导致数据竞争，但代码未展示相关逻辑，需假设业务逻辑中是否有类似风险。

（3）性能瓶颈：`executor.map`返回结果顺序与输入一致，若部分日志处理耗时过长（如大JSON解析），会导致后续结果被阻塞，即使其他线程已完成任务。

修复方案：

①扩展异常捕获范围，包含`JSONDecodeError`和通用`Exception`（避免未知错误导致线程崩溃）：

```python

except(KeyError,json.JSONDecodeError)ase:

return{status:error,message:f字段错误或格式异常：{str(e)}}