如果用 userId 分表，要用merchantId 查询的话，如何查询？维护索引表：用一张单独的索引表存储 merchantId -> userId，查询时先查索引表拿到 userId。自己手写实现 一致性哈希分表一、核心原理（3 句话记住）把 userId 哈希成一个 0 ~ 2^32-1 的整数把 分表（表名后缀 0、1、2、3...） 也哈希后放到哈希环上userId 顺时针找最近的表 → 得到表序号（0、1、2...）关键：加表只影响少量数据二、手写实现一致性哈希（完整可复制）结构哈希环（排序的 Map）物理节点（真实表：0、1、2、3）虚拟节点（让数据分布更均匀）路由方法：输...

你在leetcode上练的都是死代码能力🤣

总时长35分钟，无手撕，感觉遇到KPI面了，唉35分钟一直在问实习，八股就问了下面的1.redis与数据库的缓存一致性2.redis的zset数据结构3.redis的两个持久化机制4.分布式cap理论5.什么时候ap，什么时候cp6.进程线程协程问怎么没手撕，说一面撕过了，业务是应用宝游戏商城，后面过了还有一面技术面，问面试表现，说挺顺的，可以再关注一下运维数据，然后问转go有难度嘛，就结束了

1. 介绍下你实习学了什么 做过什么项目,为什么离职的2. MoE 为什么能在参数量很大的情况下还能把训练和推理成本压住，真正难点在哪MoE 的关键不是“参数变多了”，而是“每个 token 只激活一部分参数”。也就是说总参数量可以做得很大，但单次前向只走少数几个 expert，所以理论上计算量不会随着总参数线性增长。这个思路在大模型里很有吸引力，因为可以同时兼顾容量和成本。但真正难的地方是路由和负载均衡。路由器如果只偏爱少数 expert，训练会很不稳定，热门 expert 被打爆，冷门 expert 学不到东西。另一个难点是通信开销，尤其多机训练时，token dispatch 和 gat...