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WindWiki

术语文档

这里按领域沉淀面试高频术语，一篇一个方向，逐条一句话。

写这套文档的起因很实际：技术文档看得懂，但一进会议、一看别人的方案、一读 JD 就被缩写淹没。术语不通，沟通成本就会指数级上升——讨论「要做 RAG」和「我们做了 RAG 全流程」完全是两件事。

所以每篇的体例统一：只给「术语 + 一句话释义」，不铺陈原理。看不明白的再回头查专项资料，比一上来读长文效率高。

领域索引

计算机基础

领域文档覆盖内容
操作系统操作系统进程线程协程、调度算法、IPC 与同步、死锁、虚拟内存、IO 模型与零拷贝
计算机网络计算机网络分层模型、TCP/UDP、握手挥手、拥塞控制、HTTP/2/3、HTTPS、DNS、排查
数据结构与算法数据结构与算法复杂度、线性结构、树堆图、排序查找、DP 与贪心、高频手撕题

语言与后端

领域文档覆盖内容
Python 语言Python 语言对象模型、容器、装饰器与生成器、GIL 与并发、内存与 GC、高频陷阱
MySQL 与数据库MySQL 与数据库存储引擎、索引与执行计划、SQL 优化、事务隔离、MVCC、锁、日志、主从
Redis 与缓存Redis 与缓存数据结构与编码、过期淘汰、持久化、哨兵与 Cluster、缓存一致性、穿透击穿雪崩
后端与分布式后端与分布式CAP/FLP/BASE、一致性模型、共识算法、分布式事务、幂等与分布式锁、限流熔断
软件工程与架构软件工程与架构复杂度与 SOLID、DDD、架构视图与 ADR、架构风格、设计模式、重构、测试、API
安全与身份认证安全与身份认证认证与授权、OAuth 2.0 与 PKCE、OIDC、SAML、JWT、SSO、权限模型、Web 漏洞

数据与 AI

领域文档覆盖内容
数据工程数据工程OLTP/OLAP、数仓分层、维度建模、ETL/CDC、湖仓一体、数据治理、指标口径
机器学习与深度学习机器学习与深度学习偏差方差、经典模型、损失与优化器、评估指标、CNN/RNN/Transformer、调参
AI 与大模型AI 与大模型Token 与上下文、Transformer、SFT/RLHF/DPO、LoRA、推理参数与部署、RAG、Agent

业务

领域文档覆盖内容
电商与零售电商与零售SPU/SKU、GMV 等交易指标、转化漏斗、用户留存、广告投放、人货场、口径陷阱

怎么查

  • 按缩写查：直接搜英文缩写（SPU、CQRS、DPO、MVCC、GQA），每条都带全称或中文名。
  • 按场景查：准备面试时先扫一遍对应方向，答不上来的词再展开看。
  • 按对比查：容易混淆的概念在释义里直接写清区分点（如 401 vs 403、LRU vs LFU、RAG vs 微调）。

术语翻译的三条约定

行业里中英混搭是常态，硬造译名反而更难沟通，因此本套文档遵循：

  1. 缩写不译：RAG、LLM、MCP、CQRS、SPU、DPO 直接说英文，不强行造中文名。
  2. 专有名词不译：LangChain、Snowflake、HNSW、Kafka 保留原文。
  3. 概念词用主流译法：Agent → 智能体，Embedding → 向量化 / 嵌入，Prompt → 提示词，Chunking → 分片。

一个提醒：口径比定义更重要

术语最大的坑不是「不知道」，而是「以为大家理解一样」。

以电商为例，GMV 含不含未付款、复购率 的统计窗口是 30 天还是 90 天、ROI 用的是利润还是收入——同一个词在不同团队能算出相差一倍的数字。所以真正专业的做法是维护一份「口径字典」，而不是靠口头约定。各领域文档里都标注了这类口径陷阱。