美团要泡死了

一、Redis 热 key：互联网平台的 “流量噩梦”在电商秒杀、爆款商品上线等场景中，海量用户请求会瞬间集中涌向存储对应信息的单个 Redis 节点，这就是 Redis 热 key 问题。就像一座设计合理的桥梁，某一车道突然涌入 100 万辆车，不仅会导致该车道瘫痪，还可能引发整座桥梁坍塌 —— 热 key 带来的连锁反应远比想象中严重：数据层面：承载热 key 的 Redis 节点因过载被打挂后，其负责的缓存数据全部丢失，进而引发可怕的缓存雪崩；应用层面：用户持续刷新却无法加载页面，服务直接陷入不可用状态，严重影响用户体验与业务连续性。很多人会误以为 “简单扩容就能解决问题”，但实际这是一...

这几天美团开奖，基本上看到了大家发的offer，大部分都是白菜价，少量的sp，ssp。其实个人感觉美团还是个学历厂，基本上第二轮电话就会直接报明确的薪资了，但是也会存在直接发邮箱。据说越晚开薪资越高！食杂：目前薪资开的最多的基本上是这个板块，但是也存在白菜价。金服：基本上都是白菜价。酒旅：开了一小部分，基本上都是白菜价。其他建议：1.美团基本是2+7模式，2天内接受offer，7天内三方。2.如果有offer直接去就是了，毁三方会比较麻烦。3.提前批和实习薪资其实大差不差，现在的环境，有一个工作就不错了，还是“黄马褂”！

pandas入门级高频操作 #读取数据 pd.read_csv(file.csv) #取列 df['col1','col2'] #条件筛选 df[df['col1']=='xx'] #缺失值删除：删除name为空的行 df.dropna(subset = ['name']) #去重 df.drop_duplicates(subset = ['col1']) df.duplicated() #布尔值，行是否重复 df['col'].duplicated() #布尔值，列是否重复 #重命名 df.rename(columns = {'col1':'recol1','col2':'recol2'})...