面对高级架构师的严峻挑战，系统化的知识储备与结构化的思维训练缺一不可。优秀的面试准备不仅在于掌握足够的技术知识点，更重要的是建立系统的技术思维框架，培养解决复杂问题的能力。每一位志在顶尖技术岗位的架构师，都应致力于培养三种核心能力：深度思考的能力，看清技术本质；系统设计的能力，掌控复杂局面；持续演进的能力，无畏时代变化。这不仅是通过面试的关键，更是每一位技术领导者走向卓越的必经之路。在技术道路上，

集合源码、IO/NIO、新特性：线程池、JUC工具、锁机制：内存模型、GC算法、调优实战：微服务、消息队列、分布式事务：高并发、高可用、缓存策略。

目前的低代码发展过程中还未出现一些真正的具有壁垒的技术。稍有点研发实力的公司都能做，而且，因为对自己的业务相对更加了解，做出来会更适合公司的实际情况。当然，目前提供低代码服务的很大一部分公司，很多都是之前做企业SASS、PASS的换了个产品名字，他们之前的产品本来就有市场，所以低代码只是一个帮助他们营销的噱头罢了。

选择排序是一种简单直观的排序算法，首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。快速排序的思想很简单，就是先把待排序的数组拆成左右两个区间，左边都比中间的基准数小，右边都比基准数大。此时每一层递归都有两个子序列，再将其合并，作为一个有序的子序列返回上一层，再继续合并，全部完成之后得到的就是一个有序的序列。

其实不仅window.open("同源页面")这种方式新开的页面会复制之前的sessionStorage，通过a标签新开的页面同样也会，原理相同，在这就不赘述了。

原生的localStorage只能监听同源地址下不同页面的localStorage变化，作为单页面应用，显然不实用。所以我打算自定义一个hook监听localStorage的变化。

实际上，当你在sass/scss/less/styl文件中使用Tailwind语法时，可能会发生错误的预期甚至错误，因为TailwindCSS的某些语法可能会与预处理器的语法冲突，如在sass文件中使用theme函数会得到不同的预期，因为sass中也存在这个函数，而这种写法会让sass预处理器优先处理这个函数，而实际的期望是希望后处理器来处理。

其实，使用MapReduce计算最大值的问题，和Hadoop自带的WordCount的程序没什么区别，不过在Reducer中一个是求最大值，一个是做累加，本质一样，比较简单。下面我们结合一个例子来实现。我们通过自己的模拟程序，生成了一组简单的测试样本数据。各个字段之间以空格号分隔。我们要计算的结果是，求各个国家（以国家代码标识）的成本估值的最大值。因为比较简单，直接看实际的代码。代码分为三个部分，

open()接受三个参数:一个包含Storm配置的Map,一个TopologyContext对象，提供了topology中组件的信息,SpoutOutputCollector对象提供发射tuple的方法。相当于storm的master,负责资源分配和任务调度,一个普通的storm集群只有一个nimbus(京东是对nimbus做了集群,加入了选举等概念,防止nimbus突然挂掉)是拓扑结构中的数据来

第二层的黑色方框表示，为了能够进一步校验用户编写的Batch Job程序的规范性，以及获取更多有关Dataflow的信息，又抽象出了一层Operator设计，这一层Operator位于org.apache.flink.api.common.operators包下面。我们先通过一个简单的批量处理WordCount的程序，来了解一下，在编程API层面的基本使用方法，以及Flink是如何基于Pipeli