最新字节跳动的运维工程师岗位的云原生方向的面经，涉及Prometheus、Kubernetes、CI/CD、网络代理、MySQL主从、Redis哨兵、系统调优及基础命令行工具等知识点。

先来问一下大家，如果你现在拿到两个offer，一个是薪资更高的中小厂，一个是规模大、技术先进的大厂，你会选择哪个offer？不少粉丝股东留言说上岸大厂太难了，有没有好上岸的中小厂的最新面经。必须安排，今天分享一位朋友解析：非对称加密是为了保护证书里的对称密钥，服务器只能用对应的私钥解密拿到里面的对称密钥，后续沟通时就通过证书里的密钥进行对称加密沟通回答：大量连接同时关闭，关闭连接时加上随机偏移值

一个小小评论区惊现阿里和腾讯的两位大佬！他们干到退休应该是没什么问题，那你们呢？文中还有粉丝投稿的一次完整面试的面经，速来围观。

最近好多朋友都在问：有面过xx大模型开发平台的吗？想取一下经。于是乎，我就整理了这篇文章，替大家整理了一些AI大模型可能会被问到的面试题。

随着人工智能的发展，计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域的需求不断增加。为了更好地满足这些需求，许多深度学习框架被开发出来，其中TVM（TVirtual Machine）是一种优秀的编译器，能够将深度学习模型编译为高效的机器码。而且TVM编译器的核心思想，就是将深度学习模型转化为高效的计算图，并优化图中的计算节点。这样一来，模型运行时的计算时间就会大大减少，同时还可以提高模型的功耗效率。TVM

避免 “分裂脑”（split brain），确保只有一个合法的领导者（Leader）。举个例子：如果集群有 3 个节点，n/2+1=2。只要有 2 个节点同意，就能达成共识。这时候即使 1 个节点故障，剩下 2 个还能正常工作；如果有 2 个节点分别认为自己是 Leader，它们都需要争取多数派支持，但 3 个节点里最多只有 1 个能拿到 2 票（多数），另一个最多拿 1 票，所以不会出现两个 L

今天就分享到这里，如果你对上面的内容有疑问或者你有更好的思路，欢迎在评论区留言！

最近这段时间，AI领域里有一个非常热门的概念——MCP（模型上下文协议）。Anthropic推出的这一开放标准旨在为大型语言模型和AI助手提供统一的接口，使其能够轻松操作外部工具并完成更复杂的任务。本文将带你速览MCP的核心概念，并以Go语言为例，介绍如何开发MCP服务端和客户端。在过去，如果想要让AI处理特定的数据，通常只能依赖于预训练数据或者手动上传数据，这既麻烦又低效。即便对于强大的AI模型

本次面试针对物联网云平台开发工程师岗位，涵盖了自我介绍、项目难点解决、技术细节如Redis分布式锁、设备控制率、MQTT鉴权流程、APP连接MQTT、权限控制等多个方面。强调了高并发、高可用设计及云服务权限管理的重要性，并讨论了内存泄漏、数据库死锁等技术问题。

最近后台收到很多留言：“AI都能写代码了，咱们后端是不是要失业了？” 说实话，去年我也慌过。当看到AI能够快速生成代码，甚至某些简单的代码任务完成得比牛马程序员还要出色时，内心的焦虑感油然而生。但后来我通过深入研究和实践发现，这波AI浪潮里藏着巨大的升职加薪机会。今天说点大实话，教你怎么把AI变成涨薪工具。