识别阻塞风险：死锁排查与线程推进保障实战 在并行 C++ 开发中，理解“阻塞”与“非阻塞”操作的本质区别是构建高性能并发系统的关键。许多性能瓶颈并非源于算法逻辑的复杂性，而是源于线程间不当的资源竞争导致的相互等待。本文将通过一个具体的累加任务案例，深入剖析基于互斥锁的阻塞实现与基于原子操作的非阻塞实现之间的差异，并揭示其背后的底层机制。 阻塞式实现的陷阱 为了直观展示阻塞带来的性能问题，我们首先构建一个基于 std::mutex 的同步场景。在这个示例中，八个线程协作完成一个共享变量的递增任务，总迭代次数为 （即 32768 次）。 代码结构分析 在阻塞版本中，大部分线程运行常规的 work ...

我投的后台开发。。。这还要面吗

在牛客上投简历，被20人小厂给拒了，简历都没过筛😭😭😭。大佬们，求求给一些简历优化建议，推荐再塞个 ai吗(之前有做过很简单的rag)？还有就是我们教研室有一个项目，但是他是主要核心在spark，flink，模型，后端都是统计，增删改查之类的。大佬们，这个推荐我写吗？

影石一面 2025.10.20二面问了一些开放型问题，为什么学前端之类的是否参与过埋点体系的建设及承担的工作？埋点的发送方式及发送目的地？将 React 的 CSR 页面迁移成 SSR 时遇到的问题？CSR 和 SSR 时页面远程数据请求的区别？SSR迁徙SSR 时因可能没有 cookie，如何解决用户鉴权问题？SSR迁徙上线后 FSP 从 90 缩短到 1.8 秒以内 的情况？性能指标采集？React 函数式组件和类组件的区别？localStorage 和 cookie 的区别？Cookie的特性SSE（Server-Sent Events）是什么？HTTP2 的其他特性？tree shak...