一个做AI health的创业公司 Qualified Health

我一般不喜欢评价面试的人或公司，但是这个公司实在比较恶心。从一开始的面试就直接说，如果你面的不好，你会在面试中直接提前踢出去。到了公司发现，全是阿三。进来的是个技术组的老大，一脸傲慢。 HR脑子进水，让他连续面两轮，一轮BQ，一轮SD。他自己很不满意，然后一直衣服漫不经心的样子，中途还跑出去拿电脑电源。
他几乎不说什么话，只是给了题目，就闭嘴了。大多数内容是自己回味补充的
请大家多多加米。
# 分布式工作流管理系统设计（千万级规模 + 混合 LLM 任务）面试问题

## 1. 题目背景与业务场景

设计一个支持千万级工作流定义、混合执行普通 I/O 任务与大模型（LLM）任务的分布式工作流管理系统（Workflow Management System）。

- **任务类型**：
  - **I/O 密集型任务**：文件读写、数据清洗、对象存储上传下载、外部数据库读写、Webhook 调用。
  - **AI / 计算密集型任务**：长文档切片、大模型摘要提炼、向量化 Embedding、实体抽取、模型推理。
- **任务依赖**：任务间通过有

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付的统一
当交互前端需要实时展示大模型的流式生成内容（Token Streaming），而工作流下游 DAG 节点必须依赖完整的结构化结果时，系统底层如何同时满足低延迟流式传输与可靠的批量状态提交？

### 问题 9：用户自定义 DAG 的环路检测与运行时死循环拦截
对于用户动态创建或修改的复杂工作流拓扑，系统如何在配置阶段以亚毫秒级延迟校验其是否有向无环，以及在支持动态条件分支或重试循环的场景下，如何防止运行时无限死循环？

### 问题 10：编排调度集群全量宕机后的状态自愈与恢复
当中央调度引擎集群所有节点发生突发崩溃或断电重启时，内存中处于运行中的海量工作流上下文应如何恢复？如何通过持久化机制重建未完成任务的拓扑关系并重新驱动执行，且不产生脏数据与重复执行？