Go语言的并发编程模型以轻量级Goroutine和CSP通信机制为核心，支持高并发、低开销的并发任务调度与协调。通过M:N调度模型，成千上万的Goroutine可在少量OS线程上高效运行。Channel用于Goroutine间通信与同步，避免数据竞争，提升程序安全性。此外，Go还提供`sync.Mutex`和`WaitGroup`等同步原语，简化并发控制。相比Java线程，Goroutine内存占

数据建模解决数据冗余、资源浪费、一致性缺失及开发低效等核心问题，通过分层设计提升性能10~100倍，优化存储与计算成本，保障数据质量并提升开发效率。相比关系数据库，数据仓库采用维度建模与列式存储，支持高效分析。阿里巴巴采用Kimball模型与分层架构，实现OLAP场景下的高性能计算与实时离线一体化。

OneData是阿里巴巴内部实现数据整合与管理的方法体系与工具，旨在解决指标混乱、数据孤岛等问题。通过规范定义、模型设计与工具平台三层架构，实现数据标准化与高效开发，提升数据质量与应用效率。

本节对比了Java与Go语言的基础结构，包括“Hello, World!”程序、代码组织方式、入口函数定义、基本数据类型及变量声明方式。Java强调严格的面向对象结构，所有代码需置于类中，入口方法需严格符合`public static void main(String[] args)`格式；而Go语言结构更简洁，使用包和函数组织代码，入口函数为`func main()`。两种语言在变量声明、常量定

Apache Iceberg 是新一代数据湖表格式，旨在解决传统数据湖（如 Hive）在事务性、并发控制和元数据管理上的不足。它支持 Spark、Flink、Trino 等多种计算引擎，提供 ACID 事务、模式演化、分区演化等核心特性，具备良好的云存储兼容性和高性能查询能力，适用于大规模结构化数据分析场景。

Redis 是一个高性能的键值存储系统，支持丰富的数据类型（字符串、列表、哈希、集合等）和多种高级功能。本文档涵盖 Redis 的核心命令分类，包括数据类型操作、事务与脚本、持久化、集群管理、系统监控等。特别介绍了事务的原子性特性、Lua 脚本的执行方式及优势、排序机制、发布订阅模型以及慢查询日志和监视器工具的使用方法。适用于开发者快速掌握 Redis 常用命令及其应用场景，优化系统性能与可靠性。

计算机基础面试提纲

DispatcherServlet 是 Spring MVC 的核心组件，负责请求的分发与处理。其初始化阶段包括加载 WebApplicationContext、配置策略组件（如 HandlerMapping、HandlerAdapter、ViewResolver 等）。请求处理时，通过 HandlerMapping 匹配处理器，HandlerAdapter 执行具体逻辑，并由 ViewResol

本文深入解析了列式存储、数据压缩、向量化执行引擎、分布式计算模型及MergeTree引擎的底层原理。首先对比列式与行式存储，阐述列式存储在减少I/O、高效压缩及向量化处理方面的优势；接着分析常用压缩算法（如LZ4、ZSTD）及其优化策略。随后探讨向量化执行引擎的工作机制，包括数据块结构、SIMD指令加速及零拷贝技术，显著提升OLAP查询性能。分布式计算部分详解分片与副本机制，确保高可用与扩展性。最

数据采集层数据源类型：业务系统（ERP、CRM）、日志、IoT设备、第三方API等。采集方式：数据缓冲与预处理：使用消息队列（如Kafka）作为缓冲区，应对数据流量峰值。数据存储层数据湖（Data Lake） ：存储原始数据（结构化、半结构化、非结构化），支持低成本、高扩展性（HDFS、阿里云OSS）。数据仓库（Data Warehouse） ：存储清洗后的结构化数据，面向主题建模（Hive、Cl