CPU 飙高排查我一般分三步：第一：确认是用户态还是系统态高，用 top 看 us/sy/wa第二：定位具体进程，再定位线程第三：结合线程栈分析是死循环、锁竞争、GC 频繁还是线程过多1）us 高、sy 低、wa 低含义：纯用户态计算，无阻塞、无系统调用、无 IO典型原因死循环复杂计算 / 递归JSON / 序列化疯狂正则回溯爆炸GC 线程疯狂（VM Thread、GC task）栈特征：大量 RUNNABLE，一直占 CPU 不释放一句话：us 高 sy 低 = 业务代码死循环 / 计算密集 / GC 频繁，直接 jstack 找 RUNNABLE 栈。2）sy 高、us 低 / 一般含义：...

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

我觉得我经历很丰富啊，为什么在西安只有7k😭

Q:请详细解释一下 Transformer 模型中的自注意力机制是如何工作的?它为什么比 RNN 更适合处理长序列? 难度:⭐⭐ 公司:字节、阿里、腾讯(高频) 算法岗回答要点:   自注意力机制原理  输入序列通过三个线性变换得到 Q(Query)、K(Key)、V(Value) 计算注意力分数:scores = QK^T / √d_k Softmax 归一化得到注意力权重 加权求和:output = softmax(scores) · V    数学推导 Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V   为什么除以√d_k?防止点积过大导致梯度消失 Mult...