问题1：为什么会使用分库分表，到达了什么样的数据级别才会去加设计，是否对数据量有一个统计我的理解：看星哥之前写过 单表行数超 500 万行或者单表容量超过 2GB，推荐分库分表，但是面试的过程中怕被问自己写的项目会有这么大的数据量吗不要这么硬背，具体情况具体分析，有的表字段少，经常是条件等值查询，这样加个索引，一个亿也不用分表，有的字段多，还是范围查询，可能5000万就得分表，面试官问你你说是自己在学习分库分表应用到项目中，自己造了几千万的数据量问题2：基因法需要分表的一个数量和确定的一个东西（我的理解是分表的依据，例如大麦中是订单编号和用户id），但是正常的生产环境中是可能动态改变的，比如说需要动态扩容的话，怎么解决呢（例如当前有4个分表，但是现在需要扩充到8个分表），是使用双写吗？这个在扩容前就要考虑好能维持多少年内不需要再扩容。转转架构师在分库分表前，通过之前记录的数据增长量，做了256张表，能在7年内不需要再扩容，如果需要扩容的话，可以使用双写，新扩容表写的过程中，用新的分库分表算法问题3：如果在防止超卖的过程中，Redis不可用了，怎么解决我的理解：使用Redis集群和主从复制吗？因为Redis宕机的话数据库的数据也不能保证是最新的版本，所以得尽量保证Redis不宕机？肯定要使用redis集群模式，但可能会有主从延迟，导致从节点数据不是最新的，但关系不大。可以在用户生成订单后，修改数据库的座位和库存，然后用户支付后，再改数据库的座位和库存，每一步都做好验证。这样从节点的数据问题会降到最低。问题4：如果在当前的幂等验证逻辑中，有一个消息所对应的幂等标识符是不存在的，按照现有的逻辑是可以执行的，但是幂等验证之后的业务系统异常了，这个时候应该怎么处理呢（即通过了幂等的验证，但是后面的服务down掉了，比如说下游抛了一个异常出来）【没太明白应该回答什么，是指需要将幂等标识符重新进行设置吗】异常了就异常了呗，把这个请求的标识从redis中删除了，就像分布式锁时，业务异常也要执行解锁一样，让下一个请求进来正常执行，然后设置好标识位问题5：本地缓存为什么使用Caffine呢，为啥不用Guava因为caffine的性能要远高于Guava，没有其他复杂原因我的理解：查了下Caffine就是Guava改进而来的，可以这么说吗- Caffine在读写操作方面的性能更高，是基于异步的操作，将淘汰过期操作与读写进行分离- Caffine采用了一种结合 LRU、LFU的算法W-TinyLFU+，具有高命中率，低内存占用的特点

项目背景 我发现无论是工作也好，还是我们找实习找工作也好，都要面临大量的表单填写的场景。很多都是重复填写，内容基本一致，虽然已经有RPA技术和一些自动填写的扩展，但是这些扩展基本依赖于手动配置，无法识别到字段信息。现在大模型技术已经成熟，能不能通过大模型来实现表单填写全自动化处理？本人注意到大家网申表单填写就是个十分常见的场景，本项目的场景，就用这个场景作为例子。 实现思路 LLM带来的变化 我们项目组以一个十分小的细分表单领域为研究对象，简历表单填写，探索利用agent智能填表的可能性。首先这个项目难点在于网页html结构的复杂性，不同的网站，网页设计千差万别，如果纯依赖手工配置，那么工作量...

秋招是应届生求职的关键战役，竞争激烈但机会众多。想要在秋招中脱颖而出，必须提前规划、精准准备。以下是系统化的备战策略，助你高效斩获心仪Offer。   1. 明确目标，精准定位  行业与岗位选择：结合自身专业、兴趣和职业规划，锁定目标行业（如互联网、金融、快消等）及核心岗位（如产品、运营、技术等）。  企业调研：关注目标公司的校招时间、笔试面试风格、企业文化，避免盲目海投。   2. 优化简历，打造个人品牌  一页原则：简历控制在1页内，突出与岗位匹配的经历。   STAR法则：用“情境-任务-行动-结果”结构描述实习/项目经历，量化成果（如“用户增长30%”）。  反复打磨：避免错别字、格式混乱，可借助工具（如超级简历、Grammarly）优化。   3. 笔试刷题，提升应试能力  行测题库：针对互联网/快消等企业的行测题（如数字推理、图形逻辑等）。  专业笔试：技术岗需刷LeetCode、Codeforces；非技术岗需熟悉Case分析框架（如SWOT、4P）。   4. 面试模拟，克服紧张心理  高频问题准备：如“自我介绍”“优缺点”“职业规划”，结合岗位JD定制回答。  群面实战：练习无领导小组讨论，掌握Leader/Timer/Recorder等角色技巧。  模拟面试：找同学或前辈Mock，录制复盘肢体语言和表达逻辑。   5. 信息搜集，抢占先机  校招时间表：关注企业官网、牛客网、应届生BBS，避免错过DDL。  内推机会：通过学长学姐、LinkedIn等渠道争取内推，提高简历通过率。   6. 心态调整，持续迭代  秋招是持久战，被拒很正常。每场面试后记录反馈，优化策略。保持行业动态学习（如36氪、虎嗅），展现求职主动性。  总结：秋招拼的是准备度和执行力。从现在起，每天进步一点，Offer终会水到渠成。

计算机发展史阶段技术跃迁本质大型机 → 个人电脑资源民主化单机软件 → 云计算算力泛在化专有协议 → 开放标准生态指数增长功能机 → 智能终端交互范式颠覆MCP 简介MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 是由 Anthropic 推出的开放协议，旨在解决大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具之间的通信标准化问题。类比：如同 USB-C 接口统一了电子设备的连接方式，MCP 为 AI 应用提供了标准化接口，支持灵活连接文件系统、数据库、API 等资源核心目标：通过协议标准化，让 LLM 能够安全、高效地访问本地和远程数据源，解决传统 AI 工具开发中的“数据孤...