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一面多级缓存下，它的这个跟数据库一致性它怎么做去保证的？（关于 mget 改成 get 的优化）那其实我这里有点好奇是说，因为其实 mget 是一个批处理的获取命令。它如果在全部改成 get 的话，现在网络开销会增加不少。那为什么的 RT 时间会减少呢？（针对简历描述“减少每日 53K 批量操作”）减少每日 53K，其实我感觉好像这个 KP(QPS?) 的不是很高... 这个 S 的这个操作好像也对不上。（质疑/要求澄清优化效果与描述的关联）那权益卡那边有做一些，比如说超发了一些防护吗？就是一些问题吗？对于你负责的那个业务模块里面，有没有遇到什么一些服务问题？就你遇到这个问题到当时是怎么解决的...

MCP（模型上下文协议）可以理解成一个“AI翻译官+智能管家”的组合体，它的核心作用是让AI大模型能更流畅地与外部世界“对话”和“合作”。用生活化的例子来解释：1. MCP是AI的“万能翻译官”假设你有一个只会说中文的AI助手，但你想让它帮你操作家里的英文智能音箱、查询法国天气、甚至调用公司的数据库。这时候，MCP就像一个翻译官：统一语言：它把AI的“中文指令”翻译成各种设备/系统能听懂的语言（比如API接口、数据库查询语句），同时把外部系统的反馈再翻译回中文告诉AI。打破隔阂：无论设备是国产的还是进口的，只要支持MCP协议，AI都能直接“喊话”操作，不用为每个设备单独学外语。2. MCP是AI的“任务调度员”当AI需要完成复杂任务时（比如“帮我订一张明天上海飞北京的机票，然后发邮件通知同事”），MCP会像管家一样拆分任务：分步执行：先让AI查航班信息，再调用订票接口，最后通过邮件工具发通知。自动纠错：如果某个步骤失败（比如航班售罄），MCP会告诉AI重新规划，比如“换下午的航班”或“改高铁”。3. MCP是AI的“记忆助手”大模型虽然聪明，但容易“健忘”（比如对话太长就记不住上下文）。MCP的作用是：整理重点：把长对话压缩成“关键词+逻辑链”，比如把“用户昨天说喜欢川菜，今天要请客”简化成“用户需求：川菜餐厅推荐，6人，预算500元”。按需调用：当AI需要回忆细节时，MCP会快速“翻笔记”，而不是让AI从头读所有对话。4. MCP是AI的“安全保镖”当AI需要操作敏感信息（比如银行账户、医疗记录）时，MCP会：检查权限：确认AI有资格访问这些数据（比如用户已授权）。加密通道：像“保密通话”一样，确保数据传输过程中不被窃听。MCP让AI从“学霸”变成“社会人”没有MCP时，AI像是一个只会读书的学霸，虽然知识渊博，但不会用手机、不会点外卖、不会打车。有了MCP，AI就像一个精通多国语言、会规划行程、能处理突发状况的“社会人”，能无缝融入我们的日常生活和工作场景。         

大家好，我是萌萌哒黑大帅，欢迎来到算法开发面试手残党攻略（串台了，划掉）这里作为第一人称视角，给大家分享一下面试时摄像头背后面试官的心理活动。先叠个甲，各家甚至各个面试官风格可能完全不同，因此不建议代入具体某场面试，仅供参考stage 1（筛简历）：目前为止我毕业不到三年，任职于商汤，技术栈属于广而不深，因此业务场景比较多样（可参考我过去发的jd）。先确定团队有需求才开始准备面试（不存在kpi面，但是有可能面完且通过，最后被通知没hc了），我这里多以校招和实习为主简历来源：ld筛完或者网友/群友直接塞简历，我拿到简历主要看候选人兴趣点，兴趣点广泛或者略微不一致的会打个电话简单聊一下，个人没有一...