ES 查询性能优化1. 索引设计优化1.1 分片策略合理设置分片数量：过多分片增加开销，过少分片影响并发分片大小控制：单个分片建议控制在 10GB-50GB 之间副本策略：根据查询负载和容错需求调整副本数 { "settings": { "number_of_shards": 5, "number_of_replicas": 1, "refresh_interval": "30s", "index.codec": "best_compression" } ...

1.hashmap底层原理？concurrenthashmap底层原理？数据+链表+红黑树。存放方式，冲突解决方式，扩容机制。   concurrenthashmap1.7+concurrenthashmap1.82.假设我想自定义一个string类，能不能成功？不能，存在双亲委派机制。四个类加载器，请求层层向上传递。3.举几个打破双亲委派的例子。jdbc，tomcat。详细怎么做的没答出来。3.A服务同时调用100个微服务，每次调用耗时1s，还要把结果聚合到一起，你有什么思路吗？没答上来。面试官补充：线程池。4.A微服务调用B微服务，请求在框架中是怎么流转的？没答出来。5.Sentinel你们用的是什么策略？没答出来。6.redis分布式锁，在你们项目中是怎么用的？用于防止用户超领优惠券。redis原生 setnx上锁，lua脚本解锁。后续升级为redission方案，底层原理，看门狗等。7.MySQL b+树索引的结构？叶子节点存完整数据，用双向链表连接。非叶子节点存key和指针。8.什么是回表？怎么避免？非聚簇索引上的数据不全，需要再走一遍聚簇索引。9.TCP三次握手，四次挥手的流程说一下。没答全，忘了说SYN和ACK了。10.假设只有两次握手，可以吗？为什么？没答上来。11.讲一下你的NL2SQL这个MCP服务是怎么做的？12.反问环节

核心观点职业选择没有绝对的优劣，关键在于因人而异。大厂和小厂在视野、技术体系、工作标准和发展路径上有着截然不同的体验。核心差异对比视野与定位：广度 vs 深度小厂： 组织扁平，跨部门交流顺畅。员工容易成为跨界“多面手”，适合在端到端的业务线中摸索个人兴趣。大厂： 分工极其细致，存在部门信息壁垒。企业更倾向于培养深耕某一领域的“专家”，以解决深层次的复杂问题。技术与基建：敏捷 vs 严谨小厂： 倾向使用最新开源技术或第三方 SaaS，没有历史包袱。但缺乏长远规划和完善的底层基建，技术实现有时偏向“东拼西凑”。大厂： 基础设施完备，技术规范良好，喜欢自研“造轮子”。但部分老核心部门可能背负沉重且难...