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你有没有什么想问我们的？面试官（认真）：我们公司正在大力投入云原生和微服务架构，同时也关注AI与大数据的应用。如果你有兴趣的话，我们可以进一步交流。面试官（点头）：好的，我们会尽快通知你结果。祝你一切顺利！在这次面试中，我们探讨了多个技术点，包括Java基础、Spring Boot、Vue3、MyBatis、微服务、JWT、Kafka、Logback、GitHub Actions等。这些技术点在实
我们平时所说的：聚集索引(主键索引)，次要索引，覆盖索引，复合索引，前缀索引，唯一索引在MySQL5.7和 8.0版本默认都是使用索引，除此之外还有。至于MySQL5.7之前版本，这里就不过多探究了。
应聘者：有。有一个基于AIGC的智能客服系统，我们需要整合自然语言处理模型和实时对话功能。前端使用Vue3，后端使用Spring Boot和Kafka进行消息队列处理。整个项目涉及了很多技术点，包括模型推理、异步处理、状态管理和用户交互优化。这次面试展示了从Java后端到Vue前端的全栈开发能力。应聘者在回答问题时表现出扎实的技术基础和丰富的实战经验，特别是在JVM调优、微服务架构和前后端分离等方
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互斥锁（Mutex）： 互斥锁是最基本的线程同步机制，用于保护共享资源，确保一次只有一个线程可以访问被锁定的资源。线程在访问共享资源之前会尝试获取锁，如果锁已被其他线程占用，线程将被阻塞，直到锁可用。一旦线程完成操作，它会释放锁，允许其他线程访问。信号量（Semaphore）： 信号量是一种更通用的同步机制，用于控制对一组资源的访问。它可以允许多个线程同时访问资源，但受信号量的计数限制。信号量的计
Java 开发问题：在相应的 try 语句主体中不能抛出异常错误java.lang.InterruptedException
Mmo游戏后端架构
LeetCode 300+（重点：DFS/BFS/DP）：如何实现机房故障自动切换，数据同步延迟<500ms？：如何保证MySQL与Redis数据同步？：如何设计支持瞬时高并发的秒杀系统？（Kafka/RocketMQ削峰）（Nginx/Apache动态路由）（适合高并发，但存在时钟回拨问题）：跨服务下单如何保证数据一致性？（先删缓存→更新DB→再删缓存）：如何实现鉴权、限流、日志聚合？定时对账（
C++后端网络IO模型 epoll
美团Java后端开发一面面试题解析（已过）
LeetCode系统设计题、GitHub开源项目（如秒杀系统）：虚拟线程（Loom）、CompletableFuture优化。（MySQL 9.0新特性、TiDB、ClickHouse）：Java 21新语法（Record模式匹配、虚拟线程）（多线程IO、Redis Stream实战）（Redis集群、分库分表、分布式事务）（TiDB、OceanBase适用场景）（ZGC、GraalVM、JIT优
应聘者：虽然我没有直接参与AI模型训练，但我在一个内容推荐系统中用到了基于协同过滤的算法。我们通过分析用户行为数据，使用Redis缓存热门推荐结果，再结合Spring Boot提供REST API供前端调用。这个系统显著提升了用户的点击率。前端：Vue3 + Element Plus + Pinia，用于构建响应式、可维护的用户界面。后端：Spring Boot + MyBatis + Redis
延迟双删（先删Redis→更新DB→再删Redis）本地事务（@Transactional） +等保2.0、PCI-DSS、数据跨境合规。银行系统对线程安全要求极高，需深入理解。核心系统、清算、轧差、冲正、备付金等。分布式锁防并发（Redis/ZK）订阅Binlog（Canal同步）幂等性设计（唯一订单号+状态机）规则引擎（Drools）实时风控。大数据分析（Flink流处理）（可中断、公平锁），
TreeSet 基于红黑树（一种自平衡的二叉搜索树）实现，它能够对存储的元素进行排序。其实现原理和自定义排序方式如下：实现原理：红黑树特性：红黑树具有以下特性：每个节点要么是红色，要么是黑色；根节点是黑色；每个叶子节点（空节点）是黑色；如果一个节点是红色，那么它的两个子节点都是黑色；从任意一个节点到其每个叶子节点的所有路径上包含相同数目的黑色节点。
AI会改变开发模式甚至行业岗位
2025拼多多后端秋招面经
【代码】从Vue前端开发转型Java后端的完整学习路线！
两天面了13个Java候选人，来面试的觉得一个两个都不做面试准备的，还在摆弄那八股文，以前可能都是问八股，但是现在更多都是基于项目问场景题，一问一个不吱声，这样真的没办法给offer，强烈建议金三银四跑面试小伙伴多做场景题的储备，对面试会有不少的帮助的！
搭建后端开发环境是一个系统化的过程，需要从语言选择、工具安装、框架配置到部署测试等多个环节逐步完成。通过合理规划和细致操作，可以构建一个高效、稳定且易于维护的后端开发环境。
数字马力面试总结
非阻塞 IO 在 Socket 对象上提供了一个选项Non_Blocking ，当这个选项打开时，读写方法不会阻塞，而是能读多少读多少，能写多少写多少。能读多少取决于内核为 Socket 分配的读缓冲区的大小，能写多少取决于内核为 Socket 分配的写缓冲区的剩余空间大小。读方法和写方法都会通过返回值来告知程序实际读写了多少字节数据。有了非阻塞 IO 意味着线程在读写 IO 时可以不必再阻塞了，
5大分布式事务框架详解(图文全面总结)
本文介绍了基于Flask框架的博客系统开发中两个核心数据库模型的搭建与功能实现，包括：1) 通过exts.py配置SQLAlchemy和Mail扩展插件；2) 在config.py中设置数据库连接和邮件服务器参数；3) 创建UserModel和EmailCaptchaModel两个ORM模型，分别用于用户信息管理和邮箱验证码存储；4) 前端注册页面通过AJAX请求获取验证码，后端实现验证码生成与邮
姓名：林浩然年龄：28岁学历：硕士工作年限：5年我的工作主要集中在两个核心方向：一是基于Spring Boot构建微服务架构的后端系统；二是使用Vue3和TypeScript进行前端页面开发与交互逻辑实现。在过去的几年中，我主导了多个大型项目的开发与优化，取得了显著的成果。前后端协作：从前端的Vue3到后端的Spring Boot，良好的协作是项目成功的基础。性能优化：包括缓存、数据库索引、代码优
面试官接下来我们会尽快安排下一步流程，稍后会通知你。应聘者前端技术：Vue3 + TypeScript + Vite，用于构建高效、可维护的前端应用。后端技术：Spring Boot + JPA，用于构建高性能的REST API。微服务架构：Spring Cloud + Eureka + Feign，实现服务间的通信与治理。测试与部署：JUnit 5 + Docker + Kubernetes，保
嵌入式开发、C++后台开发、C++音视频开发怎么选择?
API网关的最佳实践涵盖了其强大的功能和灵活的应用场景。通过合理配置和实施，可以显著提升系统的性能、安全性和稳定性。Deptry是一款功能强大的Python项目依赖检查工具，通过扫描项目中的所有Python文件，查找导入的模块，并与项目依赖项列表进行比较，能够有效地检测出未使用的、缺失的以及传递依赖项的问题。它支持Poetry、pip、PDM等构建工具，并遵循PEP 621规范。Deptry不仅提
最终一致性是一种在分布式系统中广泛应用的一致性模型，它允许系统在写操作后，经过一段不确定的时间，达到数据的一致状态。这种方法提高了系统的可用性和伸缩性，但需要处理数据在一段时间内可能存在的不一致问题。在高并发、分布式系统、缓存系统、日志记录和分布式数据库等场景中，最终一致性是一个有效的解决方案。
接口同步调用模式，服务调用方查询重试方案和TCC方案。接口异步调用模式，服务被调方最大努力处理方案。消息异步处理模式，生产者最大努力通知+消费者最大努力处理方案。任何服务操作都需要提供一个查询接口，用来向外部输出操作执行的状态。永远不要在本地事务中调用远程服务，在这种场景下如果远程服务出现了问题，则会拖长事务，导致应用服务器占用太多的数据库连接，让服务器负载迅速攀升，在严重情况下会压垮数据库。最后
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Spring在大小和透明度方面都非常轻巧。的基本版本大小约为 2MB。的核心功能可用于开发任何 Java 应用程序，但是还有用于在 Java EE 平台上构建 Web 应用程序的扩展。旨在通过启用基于 POJO 的编程模型来使 J2EE 开发更易于使用，并促进良好的编程实践。为了方便其他设备和平台的小伙伴观看往期文章：，关注后即可获取最新文章推送看完如果觉得有帮助，欢迎。
【算法与实践结合的最小栈应用】本项目通过LeetCode 155题展示最小栈的工程价值，实现O(1)时间复杂度获取栈最小值。采用双栈结构（主栈+辅助栈）或节点存储最小值两种方案，在数据库优化、游戏AI、系统监控等场景有广泛应用。代码示例包含完整的最小栈实现及股票监控系统应用，演示如何实时跟踪价格波动并快速获取历史最低价。核心思想是通过空间换时间，为算法学习提供真实工程案例参考，破除"刷题
在数字化浪潮的推动下，人工智能技术正重塑教育领域，AI答题应用平台应运而生。本文将深入解析这一平台的开发之旅，涵盖项目架构、技术选型、后端实现、智能化应用及性能优化等关键环节。通过详细的技术剖析和实战案例，揭示如何构建一个高效、智能的在线答题环境，为教育创新提供新思路。
优化后端系统性能是一个系统工程，需要从硬件资源、架构设计、数据库优化、缓存策略、异步处理等多个方面入手。通过合理分配资源、优化代码逻辑、引入分布式架构和新兴技术，可以显著提升系统的并发处理能力和响应速度。同时，在实际应用中需根据业务场景灵活调整优化策略，以满足不同场景下的性能需求。在高并发场景下，异步处理和消息队列的最佳实践包括减少主线程负载、使用事件驱动或基于回调的异步编程模型、延时任务处理、解
我觉得抓住以下几处重点大概就搞明白这玩意儿了一个描述符是一个有“绑定行为”的对象属性(object attribute)，它的访问控制会被描述器协议方法重写。任何定义了__get____set__或者__delete__任一方法的类称为描述符类，其实例对象便是一个描述符，这些方法称为描述符协议。当对一个实例属性进行访问时，Python 会按→→type(obj)的父类.__dict__顺序进行查找
Nginx限流 → Redis预减库存（Lua脚本保证原子性）→ 消息队列（Kafka/RocketMQ）异步下单。：GitHub Copilot + 代码安全扫描（如SonarQube）：独立Redis集群处理秒杀商品，本地缓存（Caffeine）兜底。：MySQL Binlog + Kafka（跨机房专线）：数据库乐观锁（version字段）+ 定时任务对账。：RDB（定时快照）+ AOF（每
本文分享了作者使用CozeLoop的体验，对比CozeStudio更专注于Prompt Engineering。文章介绍了CozeLoop的DDD架构设计，包含api、modules和infra三层，其中modules内部采用app/domain/infra划分。部署方面遇到mac转linux兼容、MySQL缺省DB、broker启动等问题的解决过程。开发功能方面详细说明了Prompt调试界面、评
Coze开源了AI开发工具CozeStudio和CozeLoop，本文重点介绍了CozeStudio的部署体验与技术架构。CozeStudio采用DDD分层架构，支持Docker部署，提供完整的Agent开发环境，包括System Prompt、工具链、知识库等功能。其工作原理是通过ComposeGraph将模型、Prompt和各种工具能力整合，实现完整的Agent执行流程。文章还分享了基于Mac
在SQLr中实际上只有两种小数数值类型，分别是float（近似数值）和decimal（精确数值），这两种类型能表示所有的小数数值类型。float,double（近似数值类型）表示的是近似数值，存在一定的精度缺失。这是浮点数的特点。
Apipost AI引领编程效率革命，通过自然语言处理与智能推理技术，实现API研发全流程智能化。它能快速生成接口文档、测试用例及断言脚本，显著提升开发效率与质量。数据显示，使用Apipost AI可使文档生成效率提升78%，测试用例编写时间缩短65%，接口联调周期减少42%。无论是电商订单接口调试，还是金融支付系统开发，Apipost AI都能提供高效、规范的解决方案，助力开发者从繁琐任务中解放
通过故事化的面试过程，展示了互联网医疗场景下从基础开发到AI创新应用的技术栈考察及业务结合。希望能帮助小白理解大厂面试关注点和实际应用。
公众号：阿Q技术站
场景使用word 文档时，判断某个单词是否拼写正确垃圾邮件过滤算法Redis缓存穿透bitcoin core中交易校验需求从海量数据中查询某个字符串是否存在？平衡二叉搜索树增删改查时间复杂度是O(log2n)平衡的目的是保证操作的时间复杂度稳定，保证下次搜索能够稳定排除一半的数据。O(log2n)的直观理解：100万个节点，最多比较20次；10亿个节点，最多比较30次。总结：通过比较保证有序，使用
C++ 资源列表，内容包括: 标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等
黑马点评part3 -- 优惠卷秒杀
Python 包管理工具 pip - pip 镜像源（临时使用镜像源、查看当前镜像源、设置当前镜像源）
Linux基本功系列之sudo命令
后端开发
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