只能实习一个多月，怎么回复啊

大三女双非一本大数据，平时按部就班上课，只做过一些课设写在简历上了，准备秋招的话应该继续学习哪方面知识？学校用的最多的是Python，求广大网友的意见和建议！非常感谢！

场景化比喻：520限量口红抢购假设她最爱的品牌推出限量100支的口红，而全国有10万女生同时开抢，这就是高并发！技术概念对应生活场景并发请求10万人同时点击购买按钮“所有人一起挤进店门”服务器门店收银台“店里只有5个收银员”QPS每秒处理100单“收银员1秒只能扫10支口红”熔断机制店员喊“暂停接单”“人太多干脆关店门休息会儿”负载均衡开10家分店分流“在隔壁商场开新店分散人群”缓存预售登记名单“提前填收货地址的VIP直接付款”为什么她会秒懂？卡顿体验：回忆抢购时页面转圈圈 → 服务器过载错误提示：看到“系统繁忙”报错 → 请求被拒绝抢购技巧：python用她的语言总结“高并发就像你们公司突然...

我在专项练习训练营打卡第七天

当 epoll 处理大量事件时，虽然比 select / poll 更高效，但在实际高并发环境下仍可能出现性能瓶颈或系统问题。以下是主要问题及对应的解决策略。一、问题分析1. 事件批量触发导致处理延迟如果同时有大量连接变为就绪（如可读），epoll 会一次性返回大量事件。应用程序需要遍历并处理这些事件，处理不及时会造成后续事件延迟响应。解决方法：使用限流机制：限制每次循环中处理的最大事件数量。使用线程池或协程：将事件分发到线程池并发处理，避免阻塞主循环。分阶段处理：将长时间处理的任务异步处理，主线程快速返回。2. 惊群效应（Thundering Herd）在多线程/多进程监听同一个 epoll...