Redis为什么能支撑 10 万+QPS？他第一反应是：因为 Redis 是基于内存的，内存读写速度快。这个回答不能说错，但明显不够。Memcached也是内存数据库，为什么 Redis 支持的数据结构更丰富，性能还这么高？这一下，他就有点接不住了。其实这类问题，面试官真正想考察的并不是“你知不知道 Redis 快”，而是想看你能不能从存储模型、数据结构、网络模型、线程模型、工程优化这几个角度，把

作为一个8年的Java开发，我发现今年面试的后端都有几个相似的缺点，往往导致他们到嘴的offer悄然飞走，还是需要引以为戒，不然机会与时间都在浪费！！所以总结了上半年各类 Java 面试题，初中级和中高级都有，包括 Java 基础，知识面试题库，开源框架面试题库，操作系统面试题库，面试题库，Tcp 面试题库，架构设计与分布式面试题库，算法面试题库，数据库面试题库，消息队列面试题库，缓存面试题库；有

作为一个8年的Java开发，我发现今年面试的后端都有几个相似的缺点，往往导致他们到嘴的offer悄然飞走，还是需要引以为戒，不然机会与时间都在浪费！！所以总结了上半年各类 Java 面试题，初中级和中高级都有，包括 Java 基础，知识面试题库，开源框架面试题库，操作系统面试题库，面试题库，Tcp 面试题库，架构设计与分布式面试题库，算法面试题库，数据库面试题库，消息队列面试题库，缓存面试题库；有

解决方案：ctrl+，进入设置，搜索python，在python：language server这里选择pylance，重启trae，如果弹出警告，选择默认的第一个就行。的时候，在右下角选择python环境后，无论是新建终端、右键在命令行运行代码，编译器都会默认进入选择的环境，但是。总是默认base，还得手动激活环境，在使用ai插件的时候也不是自己选择的环境。现在trae新建终端就会默认进入自己选

最近被问了太多次和到底选哪个。每次我都想反问一句，你选的依据是什么？SWE-bench跑分？token单价？每分钟吐代码的速度？如果是的话，那你比的东西从一开始就错了。这两个月多我写了五篇的长文，跟好几个在生产环境里用coding agent的团队聊过，得出一个越来越确定的判断。开发者在选coding agent的时候，90%的注意力花在了模型上，但真正决定你用得爽不爽的，是harness。模型能

优势：有界设计避免了内存溢出风险，锁和条件变量的组合实现了高效的生产者 - 消费者模式。局限：容量固定无法动态扩展，独占锁ReentrantLock实现线程安全，入队和出队操作使用同一个锁对象，在高并发场景下会成为性能瓶颈。

最近被问了太多次和到底选哪个。每次我都想反问一句，你选的依据是什么？SWE-bench跑分？token单价？每分钟吐代码的速度？如果是的话，那你比的东西从一开始就错了。这两个月多我写了五篇的长文，跟好几个在生产环境里用coding agent的团队聊过，得出一个越来越确定的判断。开发者在选coding agent的时候，90%的注意力花在了模型上，但真正决定你用得爽不爽的，是harness。模型能

由于生产环境 Docker 的镜像的 glibc 版本比较低，导致在 Workflow 编译的 JDK25 并不能这个环境使用，让 GitHub Copilot 根据报错version `GLIBC_2.34' not found直接修复，它虽然使用了 container 的方式，但是生成的 Workflow 不能运行，Copilot 多次尝试始终没有搞定。不同集群的 Spark Executor

由于生产环境 Docker 的镜像的 glibc 版本比较低，导致在 Workflow 编译的 JDK25 并不能这个环境使用，让 GitHub Copilot 根据报错version `GLIBC_2.34' not found直接修复，它虽然使用了 container 的方式，但是生成的 Workflow 不能运行，Copilot 多次尝试始终没有搞定。不同集群的 Spark Executor

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