什么是数据倾斜？如何发现和解决？

这玩意挺邪门的吧，我遇到过一次AI面，问的问题挺刁钻的。比如“你觉得自己五年后是什么状态”，然后根据你的回答继续追问，机器逻辑有时候很机械，回答得不够精准就被卡住。感觉这种面试就是在测试你的表达能力和应变能力。

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花Spring Bean的生命周期，本质是Bean从被容器识别定义到容器关闭销毁的全流程，核心围绕IOC容器的实例化、依赖注入、初始化、销毁四大核心逻辑展开。整个过程可通过容器扩展接口、注解灵活定制，是Spring框架控制反转、依赖注入特性的核心体现，也是面试和实战中必须掌握的底层原理。一、Bean生命周期核心阶段总览标准生命周期分为6大核心阶段，按执行顺序依次为：Bean定义加载与解析→Bean实例化→属性填充与依赖注入→初始化处理→业务使用→容器关闭与Bean销毁。其中初始...

我会选 LLM应用（RAG方向）当TOP1。上手快，还能做出实际项目，比如知识库问答、文档助手，面试也很好讲。其次是AI Agent，偏工程和流程编排，需求在涨；Prompt工程更像基础能力，需要但不算独立方向。一句话：先把“用AI做出东西”的能力练起来，再考虑更底层

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花Redis 不使用 B+ Tree 作为存储数据结构，核心原因是 B+ Tree 的设计初衷与 Redis 的核心定位、使用场景完全不匹配，Redis 更侧重内存中的高效读写、低延迟操作，而 B+ Tree 是为优化磁盘 IO 设计的结构，二者适配场景存在本质差异，具体原因如下：设计目标与场景适配性不符：B+ Tree 是为磁盘存储场景设计的平衡多路查找树，其核心优势是通过“非叶子节点仅存索引、叶子节点链表连接”的结构，减少磁盘 IO 次数，适配数据库（如 MySQL）等需要...