秋招offer帮选，各位大佬求解答

1.项目介绍2.实习相关3.项目相关4.GMP模型5.协程，线程，进程的区别。多进程程序有必要吗6.介绍一下垃圾回收机制7.进程之间通信方式8.I/0方式有哪几种，I/O多路复用底层实现Golang的I/O多路复用:9.浏览器到输入URL的过程10.TCP三次握手如果客户端最后一次不握手不发送ACK会怎么样11.介绍一下CDN。怎么访问到边缘服务器12.手撕代码:判断是否有子数组和为K

通往头部国企的道路，正在变得越来越窄。岗位越来越少，竞争的人却越来越多，而且你会发现，比你优秀的人永远不缺。这也是为什么，我现在给师弟师妹们的建议，反而是：如果能选择，尽量去更大的私企。去年我秋招的时候，航空、航天、电子、船舶等军工研究所的 offer 拿了不少，最后定在一家央企的省公司。当时看着还不错，但今年再看，同类岗位直接肉眼可见地减少了。我司甚至岗位直接归零，不再招聘。门槛也明显抬高：以前某些岗位不卡本科背景，现在本科也得 211 起步。以前大家还能凭项目或者竞赛弥补一下学历，现在很多简历连初筛都过不去了。反观不少大的私企，尤其是互联网和头部制造企业，他们反而对学历的要求没那么死板。更...

本人心中最关注校招生的稳定度(希望至少干一年以上)，其次关注薪酬待遇1.美团 上海 服务零售 后端 大sp n*15.5优点：校招培养好，感觉面试官人不错。担心：美团财报不大好啊，不知道会不会这几年有广进计划，而且是这几个里面最低的2.虾皮 深圳 shopee pay 后端 大sp （n+2）*14+5+12/4优点：哪怕虾皮卷起来了也还是相对其他大厂来说会轻松点，工资会高些担心：跟很多这个部门内部人士聊了聊，大部分说不卡转正不裁应届了，但是有一有极少数人说会卡转正，且半年一次361广进计划的存在还是让我有点担忧3.京东零售 核心部门 数据开发 大sp或者小ssp (n+4)*20优点：部门网上评价高，业务核心，工时没网传那么卷，校招生培养计划明确缺点：工资高，担心对我预期过高。数开跳槽会比后端弱一点，然后京东也有可能会有竞业协议

1.实习介绍2. 你刚才说全链路 10ms 内，这个“10ms”的统计口径具体是从哪到哪？是否包含撮合？如果不包含，柜台内处理和SDK 通信层各占多少？实际压测数据大概是怎么样的3. 说一个最近一次的容量上限：平峰 QPS、行情峰值 QPS、触顶现象是什么4. 为什么选Disruptor而不是LinkedBlockingQueue5.userId%128 做分片——如果用户写或者查很频繁倾斜怎么监测？当有三五个高频量化用户扎堆到同一分片，你们是怎么处理6.迁移前后的有序性怎么保证？7. 第一阶段和第二阶段双层 RingBuffer 的拆分依据是什么8.业务逻辑、持久化、推送为什么不放在一个阶段里用不同handler9.你们是事件源还是只是“事件日志 + 最终态”？RocksDB里存事件还是快照？快照生成策略是什么10.baseLog和RocksDB的边界点是什么？如果RocksDB 落地成功但baseLog→MySQL异步失败怎么办11. 说你们做的是真改单不是撤下重下。那由10个BTC调到11个时，增量冻结要做两阶段么，怎么做，撮合拒绝后怎么回滚呢12.市价改单vs限价改单的冻结口径什么区别？盘口估算失败时你们有保护系数吗？精度/最小变动价位校验放在第一阶段还是SDK前面13.改单失败场景列举一下？比如订单已撮合、深度变更、风控锁定、余额变化、系统切分片迁移中。每种失败的用户可感知到的行为和状态的回退分别是什么样的14. 你们那个柜台和撮合通信的SDK 的发送队列和接收队列是批量阈值触发，那批大小是静态还是自适应？峰值时批过大对尾延迟的影响怎么去抑制呢15.rokesDB 写放大/读放大/空间放大这些你们怎么权衡？用了哪些compaction 策略16. 压测时出现RocksDB 写吞吐低，你们改成128分片、8线程写8库？你们为什么要这么去分，依据是什么，128个分片会不会太多17. 统一账户上线前，你们老柜台如何兼容限额？母账户限额、币对限额、池子限额、档位限额的冻结时机分别是什么？新老系统共用/分开配置怎么保证一致呢18.自动借币/还币是Try/Confirm/Cancel 还是最终一致补偿？借币失败是不是要回滚下单