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1、常见的方案有数据库自增ID、UUID、Redis生成和雪花算法。实际分布式场景下，雪花算法更常用，它将ID分为时间戳、机器ID和序列号三部分，性能高且趋势递增。但要注意时钟回拨问题，可通过记录上次生成时间戳或使用扩展版算法解决。2、雪花算法的ID在时间戳维度是递增的，但同一毫秒多机器生成的ID可能乱序。如需严格单调递增，可用数据库号段模式：服务启动时申请一个ID范围，内存分配用完后再次申请，这样单服务内ID严格递增。3、redo log是InnoDB的物理日志，崩溃恢复时重放提交的事务；undo log记录数据修改前的状态，用于回滚和MVCC读；binlog是MySQL Server层的逻辑日志，用于主从同步和数据备份。4、主库将变更写入binlog，从库通过IO线程拉取binlog到relay log，再由SQL线程重放SQL实现同步。5、优化索引时要减少回表和利用覆盖索引。索引失效常见于：违反最左前缀、对索引列计算、类型转换、LIKE左模糊匹配、OR连接非索引列等情况。6、InnoDB索引用B+树实现，联合索引按字段从左到右排序。如果跳过左侧字段，因为b的值在全局无序，无法利用索引快速定位，导致失效。7、当元素少且小时，用压缩列表节省内存；当元素多或大时，自动转为 "跳跃表+字典" 组合。跳跃表负责按分值排序，支持高效范围查询；字典负责成员到分值的映射，实现O(1)快速查分数。这种设计平衡了内存与性能。8、跳表插入节点时，从最高层向右向下逐层搜索并记录小于目标的分值位置（update[]）；随后随机生成新节点层高，创建节点并按层将其插入：每层链接到对应update[]节点之后，并指向其原后继；最后更新跳表的最大层高和节点总数，实现高效定位与平衡插入。9、Redis有6种淘汰策略，常用的是allkeys-lru和allkeys-lfu。LRU淘汰最近最少访问的，LFU淘汰访问频率最低的。LFU更适合长期热点场景，而LRU对突发流量更敏感。10、Redis用惰性删除+定期删除组合：访问key时检查过期，同时后台定期抽样清理过期key。当内存不足时，再根据淘汰策略主动删除数据。11、TCP通过滑动窗口实现流量控制：接收方在ACK包中携带窗口大小。发送方根据这个窗口动态调整发送数据量，避免接收方缓冲区溢出。

刚刚结束的秋招中，有人欢喜有人忧。欢喜的是，有些同学找到了不错的工作；忧愁的是，也有同学没有心仪的去处。秋招和春招，是学生们心头的两个坎，之前看师兄师姐们或优雅或费力的迈过这些坎，感触并不大。终于，在毕业的前一年，也轮到了我们自己。第一次经历，自然心头有着不少疑惑。今天从计算机行业出发，我带你抽丝剥茧，把事情整清楚。首先抛出三个大家关心的问题：校园招聘的秋招和春招有什么区别秋招零offer，春招还有机会吗秋招已经签约了，能去春招再看看吗春夏秋冬，四季变换，自有顺序。那为啥秋招会在春招之前呢？因为，对于学生来说，在校期间的求职时间有两段，一段是毕业前一年的秋天，在 7 月 ~ 11月之间，称为秋...

总体来说KPI面，不推荐去，自己搜一下这个企业。总体问的都是自己简历相关的问题，其它包括1，实施工作是什么你的理解 ？2，薪资问题3，智能体部署，大模型的应用怎么搞。有相关经验吗4，数据库相关问题，基础问了最后G了，应该就是KPI面