小红书面试题 · 技术选型
小红书相关面试题，按最终去重题目聚合。
共 2200 道真题 · 当前筛选命中 232 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术选型
考察点
技术栈
第 61 题你用的是哪种向量数据库？为什么最终选择了它？ 考察向量数据库选型依据与方案权衡能力第 62 题你实际开发中使用过 Hashtable 或者 synchronized 的 HashMap 吗？ 考察并发容器选型的实践经验与对同步容器局限性的理解第 63 题在 Vue 开发中，什么时候使用 ref，什么时候使用 reactive？ 考察 Vue 3 响应式 API 的选型理解第 64 题请介绍几种常见的垃圾回收算法及其优缺点。 考察对垃圾回收基本算法原理、适用场景和权衡的理解第 65 题XGBoost和LightGBM的区别是什么？ 考察对梯度提升框架核心机制与适用场景的理解第 66 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 67 题常见的消息队列有哪些？它们之间有什么区别？ 考察对主流消息中间件的了解及选型能力第 68 题数据库迁移期间，若执行锁表操作会阻塞相关业务，该如何应对？ 考察对数据库迁移期间锁表影响的认识及降低业务影响的策略第 69 题在目标检测任务中，有哪些常用的目标检测模型可以用来检测纹理？ 考察对目标检测模型及其在纹理检测场景下适用性的理解第 70 题Redis 你在什么场景使用？ 考察对 Redis 实际应用的理解与场景匹配第 71 题你们用的是什么垃圾回收器？ 考察候选人对 JVM 垃圾回收器选型及实践场景的理解第 72 题Ref 和 reactive 的区别是什么？什么场景下用 reactive 比较好？ 考察 Vue 响应式 API 的理解与场景选型第 73 题RQ-KMeans（残差量化K-Means）和 RQ-VAE（残差量化变分自编码器）在原理和应用上有哪些核心区别？ 考察对向量量化与自编码器在残差量化框架下原理差异的理解第 74 题询问AI的应用场景 考察对AI技术应用场景的理解和行业认知，判断其对业务价值的思考深度第 75 题请拿出你熟悉的一个项目，介绍其技术选型、技术难点以及落地后的评价指标。 考察项目复盘能力、技术决策思路与结果量化意识第 76 题除了 Sparse 和 Linear 注意力之外，你还知道哪些加速 Transformer 的方法？ 考察对加速方法前沿和广度的了解第 77 题为什么要使用 LoRA 进行模型微调？ 考察对 LoRA 设计动机与优势的理解第 78 题请介绍Redis的主要优点，并说明在什么场景下适合选择Redis。 考察对Redis特性及其适用场景的理解第 79 题请设计一套聊天消息的存储方案，覆盖服务端、数据库和消息队列的角色划分。 考察聊天消息存储架构设计的完整性与合理性第 80 题请介绍你在实际工作中使用过哪些 AI 编程助手，以及它们如何影响你的开发流程？ 考察对 AI 编程工具的实践经验与批判性评估能力