测开!京东零售和字节飞书怎么选!

我的互联网异父异母的亲兄弟们,这俩怎么选啊,听说东哥给的多,但是强度是真高,早九晚十,中午休息一小时,在北京;飞书好像强度低些,早十晚九?(不清楚)在杭州
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字节 京东太卷了
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发布于 04-30 18:46 北京
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发布于 04-30 15:31 北京
飞书
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发布于 04-28 14:28 广东
肯定字节
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发布于 04-27 18:20 辽宁

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一笑而过2222:1. Linux查看CPU情况:使用 top 可实时查看系统CPU整体及各进程占用率,按 1 能展示每个核心运行状态; htop 以可视化界面增强交互性; mpstat -P ALL 精准统计每个CPU核心负载; lscpu 输出CPU架构、缓存等硬件信息; vmstat 综合展示CPU、内存、IO等资源使用趋势; sar -u 基于历史数据统计CPU负载; nproc 直接获取CPU核心数量。实际分析时,先用 top 快速定位异常,再结合 mpstat 等深入排查。 2. 电商退款测试用例:功能测试覆盖全额/部分退款、不同发货状态处理、退款金额计算及多渠道返还;异常测试包含重复退款、越权操作、网络中断恢复;业务规则聚焦退款时效控制、优惠券分摊逻辑、高频退款风控;同时补充兼容性(多终端适配)和性能测试(高并发场景响应),保障退款流程稳定可靠。 3. 死锁及其原因:死锁是多进程/线程因资源竞争形成互相等待、无法推进的阻塞状态,需同时满足互斥(资源独占)、请求保持(占有资源时请求其他资源)、不可剥夺(资源不能被强制释放)、循环等待(形成资源等待环路)四个条件。常见于数据库事务交叉锁定、多线程无序获取锁等场景,可通过资源预分配、顺序加锁预防,依赖日志或线程Dump分析检测。 4. 慢查询原因及定位:慢查询根源在于索引失效(未命中或设计不当)、数据量过大导致全表扫描、复杂查询(嵌套子查询、大量JOIN)、锁冲突(行锁升级表锁)、服务器资源瓶颈(CPU/IO过载)。定位时,先启用慢查询日志并用 pt-query-digest 分析高频慢SQL,再通过 EXPLAIN 剖析执行计划,结合 SHOW ENGINE INNODB STATUS 排查锁等待,必要时借助 Performance Schema 监控资源消耗。 5. 适合建索引的字段:优先对高频出现在 WHERE 、 JOIN 、 ORDER BY 子句中的字段建索引,尤其是高选择性字段(如身份证号、手机号);组合索引遵循最左前缀原则;写入频繁字段谨慎建索引,避免影响性能;大字段类型可使用前缀索引优化查询。 6. InnoDB与MyISAM区别:InnoDB支持事务、外键和行级锁,采用聚簇索引存储数据,适合高并发读写场景,具备崩溃恢复能力;MyISAM使用表级锁,无事务支持,索引与数据分离存储, COUNT(*) 统计高效,但不适用于写密集业务。生产中InnoDB用于核心交易模块,MyISAM适用于只读统计类表。 7. InnoDB锁及表锁升级:InnoDB提供共享锁、排他锁、间隙锁等多种锁机制,并通过MVCC减少冲突。表锁升级常发生于SQL无法命中索引引发全表扫描、大事务更新大量数据导致自适应哈希索引失效、执行 ALTER TABLE 等DDL操作,以及死锁检测后强制升级场景。优化需确保索引覆盖查询,拆分大事务降低锁粒度。
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