首页
沸点
课程
数据标注
HOT
AI Coding
更多
直播
活动
APP
插件
直播
活动
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
登录
注册
确定删除此收藏集吗
删除后此收藏集将被移除
取消
确定删除
确定删除此文章吗
删除后此文章将被从当前收藏集中移除
取消
确定删除
编辑收藏集
名称:
描述:
0
/100
公开
当其他人关注此收藏集后不可再更改为隐私
隐私
仅自己可见此收藏集
取消
确定
面试
订阅
FreeWind68
更多收藏集
微信扫码分享
微信
新浪微博
QQ
16篇文章 · 0订阅
我用埋点让老板安静 (埋点篇)
数据埋点与我们的产品息息相关,大部分业务的迭代以及收益衡量都离不开埋点数据的分析。 如何用埋点数据分析描述自己开发的产品,是工作中的一节必修课
面试官问我库里的数据和缓存如何保持一致了?
由于简历上的自我介绍和技术栈里,写了精通高并发和分布式系统架构,还很低调的写了熟悉redis(是的,没敢写精通),然后被敏锐的面试官,似乎抓到了简历上亮点;然后就是一阵疯狂的灵魂拷问
SQL 必须被淘汰的 9 个理由
尽管 SQL 很受欢迎并取得了成功,但它仍然是一项悖论研究。它可能笨重且冗长,但开发人员经常发现它是提取所需数据的最简单、最直接的方法。当查询编写正确时,它可能会快如闪电,而当查询未达到目标时,它会慢
哈啰一面:如何优化大表的查询速度?
哈啰出行作为阿里系共享单车的头部企业,在江湖中的知名度还是有的,而今天我们就来看一道哈啰 Java 一面中的经典面试题:当数据表中数据量过大时,应该如何优化查询速度? 哈啰出行的面试题目如下: 其他面
高并发系统如何设计?只说4条就被录取了
前言 最近有位粉丝问了我一个问题:如何设计一个高并发系统? 这是一个非常高频的面试题,面试官可以从多个角度,考查技术的广度和深度。 今天这篇文章跟大家一起聊聊高并发系统设计一些关键点,希望对你会有所帮
日常开发中,提升技术的13个建议
大家好,我是田螺。 最近有位读者问我:田螺哥,日常开发中,都是在做业务需求,如何提升自己的技术呢? 所以,本文田螺哥整理了提升技术的13个建议,小伙伴们,一起加油。
虾皮一面:如何保证数据双写一致?
年关将至,又到了准备面试跳槽的季节了。据不完全统计,跳槽是涨薪最快的方式,没有之一。而跳槽成功与否的关键是“面试”,所以认真准备面试 = 快速涨薪。 准备面试,自然就少不了刷面试真题了,而今天这份刚出
工作六年,我学会了用 Arthas 来辅助我的日常工作
如何通过 arthas 来解决日常工作中的疑难问题,如何通过 arthas 处理工作以前需要 debug,需要打印日志才能找的 bug。 集合案例来谈谈如何使用 arthas 这些命令。
货拉拉面试:全程八股!被问麻了
今天来看货拉拉 Java 技术岗的面试问题,废话不多说,先看问题。 一面问题 二面问题 1.怎么解决超卖问题? 答:超卖问题是一个相对来说,比较经典且相对难处理的问题,解决它可以考虑从以下三方面入手:
真·Redis缓存优化—97%的优化率你见过嘛? | 京东云技术团队
本文通过一封618前的R2M(公司内部缓存组件,可以认为等同于Redis)告警,由浅入深的分析了该告警的直接原因与根本原因,并根据原因提出相应的解决方法,希望能够给大家在排查类似问题时提供相应的思路。