万得信息面试题 · 技术选型
万得信息相关面试题，按最终去重题目聚合。
共 878 道真题 · 当前筛选命中 124 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术选型
考察点
技术栈
第 21 题你了解多线程吗？请介绍一下线程池有哪些类型及其适用场景。 考察多线程基础理解与线程池类型、参数配置的掌握第 22 题请介绍JUC相关的内容，包括常用的并发工具类及其使用场景。 考察对Java并发工具包（JUC）的整体掌握程度及实际应用能力第 23 题请介绍你在UI自动化测试中的设计思路和关键考虑。 考察UI自动化测试的整体设计能力与实际落地经验第 24 题如何设计一个存储约 5 万条信息、需稳定运行 3 年以上的底层数据库系统（例如基于 MySQL）？请考虑架构、索引、备份与扩展等优化点。 考察数据库系统设计、容量规划、稳定性保障与优化能力第 25 题请详细说明 Spring Bean 的作用域有哪些，以及各自的使用场景和生命周期差异。 考察对 Spring Bean 作用域的理解及其适用场景第 26 题DataLoader和Dataset的区别是什么？ 考察PyTorch数据加载流程中Dataset与DataLoader的分工与协作机制第 27 题请比较 select、poll、epoll 的工作原理、适用场景和局限性。 考察对 Linux I/O 多路复用机制的原理理解与选型判断第 28 题请说明如何合理设置线程池的核心参数，并解释各参数的作用。 考察对线程池参数配置及并发调优的理解第 29 题请介绍你使用过的数据库类型及在项目中的具体应用场景。 考察数据库知识广度、技术选型能力和项目实践第 30 题Redis支持哪些基本数据结构？各自有哪些特性和典型使用场景？ 考察对Redis核心数据结构的掌握、特性理解与应用能力第 31 题请描述数据模型的实现方式，并说明是否考虑了数据推送机制。 考察数据模型设计与实时推送机制的技术选型第 32 题请介绍你在日常开发中如何使用 AI 编程工具辅助工作，并说明其带来的效率提升和可能的局限。 考察 AI 工具的实际应用能力、对工具边界的认知及自主判断能力第 33 题请列举 Redis 的常见数据结构，并说明各自的主要用途。 考察对 Redis 基础数据类型的掌握与应用场景理解第 34 题解释工厂模式（简单工厂、工厂方法、抽象工厂）的区别与适用场景。 考察对创建型模式的层次理解和场景权衡第 35 题Python中list和tuple的区别是什么？ 考察Python基础数据结构特性及使用场景理解第 36 题请介绍一下你在最熟悉的一个项目中使用的技术栈，以及为什么选择这些技术。 考察候选人技术选型的依据、实际应用能力和对技术栈的掌握深度第 37 题请介绍 Spring Boot 的主要特性，并说明它们如何简化企业级应用开发。 考察对 Spring Boot 核心特性及其工程价值的理解第 38 题请谈谈你对MyBatis和ORM框架的理解，以及它们之间的关系和区别。 考察对MyBatis与ORM概念的理解及框架选型与实现原理第 39 题OkHttp 库中常见的核心类有哪些，它们各自的作用是什么？ 考察对 OkHttp 核心组件及其职责的理解第 40 题在大数据场景下，稳定排序有什么意义？你会选用哪些排序算法？ 考察对大数据场景下稳定排序需求的理解与算法选型能力