内推入职美团来啦

前言如果厌倦了市面上的商城、外卖类明星项目，想要找个重复率不那么高的项目，不妨来看一下异构数据源流转项目datalinkx。什么是异构数据源流转系统，不同于平台类的项目，datalinkx属于基础架构类的项目。在规模稍大的公司，特别是最近一段时间大模型技术发展，对大数据量的数据操作有很大的需求量，比如模型需要大量的标记数据做训练，爬虫的同事在互联网上库库一顿抓，抓完往库里一放就完事了，后端的同事拿来这些数据没法直接用，因为爬下来的数据很杂很乱，没有经过数据治理，比如a网站的性别叫男、女，b网站叫男生、女生，c网站叫男人、女人，d网站叫1、0。所以通常爬下来的数据都会通过数据流转服务进到数据中台...

想问一下现在找实习还来得及吗？学长跟我说没准备好就别找，会脏面经真的假的哇

锐评鸡蛋鸭蛋荷包蛋 我的蛋什么时候才能上巅峰凤凰蛋?1. 如何保证数据库数据和redis数据一致性数据库数据和 redis 数据不一致是在 高并发场景下更新数据的情况首先我们要根据当前保持数据一致性的策略来决定方案如果采取的策略是先删除缓存 更新数据库我们假设现在有一个写线程 如果在更新数据库的时候 读线程进入后 读取了脏数据 并且挂载缓存之后写线程更新完毕了数据 但是缓存里还是老数据就会造成数据不一致的问题这种策略的缓存数据库不一致容易发生因为 写入数据库的时间往往大于读取数据的时间所以写线程往往会慢于读线程结束这种策略的优化方案就是采用延迟双删 即是在写线程在更新数据库 前后 都清空缓存 ...