秋招结束 1个单休offer 想鼠

最后一个自己期待很久很久的公司岗位终面刚通知暂不匹配 至此秋招结束 目前只收到一个base上海 税前7k还单休的offer 已经接受命运签了三方
作为双非文科 个人感觉赛道实在是很卷 有一个大厂 一个中厂 还有两个超过半年的实习经历 自认为不错的简历 结果收到的感谢信比10086催话费还多
同时对这个社会 自身 和命运产生了极大的质疑 收到为数不多的面试屡次三番被挂 而能力简历不如我的同学都能获得比我更好的工作机会 而我连面试机会都没有
跟朋友每每说到这种事 只会被安慰每个人有不同命 这种努力≠成果的现象真成了现在底层老鼠人永不能翻身的原因吗
或者是从底层爬上来 觉得自己会凭借努力跨越阶级 却因为从小养成的懦弱性格成为了面试吃亏的最大原因 我真的不愿意相信什么有志者事竟成 在这样的社会背景下根本没有公平机会 倒霉的永远会倒霉 吃亏的永远会吃亏
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发布于 2023-11-12 19:38 山东
我杭州大小周7k😄接受了 无所谓了,水平也就这
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发布于 2023-11-19 17:51 广东
怎么会这样。。所以找工作到底看什么。。这样的实习经历连面试都没有。。
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发布于 2023-11-13 16:25 浙江
同上海,大佬加油
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发布于 2023-11-12 19:39 广西

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08-28 11:37
已编辑
华东师范大学 Java
Sigma777:本来想说师弟怎么把我这个老东西卷没了,仔细一看是师兄 简历不错,但是得准备好选型话术,比如我举个例子你为什么要用caffeine,一般我们的小项目不会有这么hot的key需要本地缓存,你要说明你是如何发现有这么hot的key连redis都兜不住的,引入后优化了多少时间,然后还有本地缓存大小设置为多少,这个大小能保证热点key不会因为太小而淘汰也不会因为太大影响服务吗,为什么不用guava,引入本地缓存同步问题怎么解决。 然后分库分表,为什么你觉得要分表,数据量多少,分多少张表几个库,分片键选择依据,你的所有查询能不能准确定位到某一张避免全库扫描,有没有数据倾斜问题就是分的每张表数据量差距特别大,你是一开始分库分表还是后期发现瓶颈才分,如果后期才分你如何把旧表的数据搬过去同时还能确保业务正常运行。 然后是消息队列,你说缓存高并发请求,却选择了吞吐量较小的rabbit,有什么原因吗,为什么不选Kafka。 然后你说分布式锁解决集群环境并发安全,也就是说你是集群部署的,请问是怎么部署的,docker还是k8s,部署几台,配置是多少,jvm参数设置是多少,有监控吗,线上遇到故障吗,怎么解决的,有做负载均衡吗,数据是怎么压测的等等。 zset缓存本月实时排行数据具体怎么做的,会有大key问题吗。 其他本小渣暂时想不到了,留给其他大神点评
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秋招投简历提醒助手:简历内容全部去掉,黑体加粗大写北京大学
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