很多人写简历时，都喜欢在技能栏里放一句：“熟悉 C++，具备项目开发经验。”但真到了面试现场，几轮问题下来，很多人自己都开始心虚。因为 C++ 这个东西，和 C、Python 还不太一样。它不是“会写”就能算熟悉，也不是把语法都背一遍就算掌握。C++ 最大的问题是：入门不难，往后越学越深。你以为自己会了类、继承、多态，结果一问拷贝控制、智能指针、模板、右值引用、虚函数表、内存模型，立刻就露馅。所以这篇文章，我们就认真聊一个很实际的问题：C++ 学到什么程度，才敢在简历上写“熟悉”？先说结论：会写 C++，不等于熟悉 C++很多人所谓的“会 C++”，大概停留在这些层面：会写类和对象会用 vec...

至今一个可转正被割了剩下的5点面试都挂了求收留，数据分析，数据开发，测试！

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 ...