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1. 线程池初始化的主要参数有哪些?这些参数分别有什么作用?
2. 线程池的核心线程数和最大线程数怎么设置更合理,才能让任务处理达到最大吞吐量?
3. 下载大文件后对文件进行大量计算的任务,属于CPU密集型还是I/O密集型?该如何界定?
4. Thread Local的使用场景可以举一个例子吗?它存在哪些“坑”,什么情况会导致内存泄漏?
5. Spring中的@Transactional注解有失效的时候吗?
6. 接口响应时间慢,可能的原因有哪些?
7. 若排查出接口慢是因MySQL的SQL语句慢导致,该怎么优化MySQL?

系统设计
1. 单表数据量过大,从单表迁移到分表时,如何保证线上业务平滑过渡、不受影响?
2. 设计微信公众号系统的数据库表结构,需支撑“一天1000篇文章、每篇文章1万条评论”的量级,该如何设计表结构?分表策略是什么?

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1. Redis一直往里set值,内存满了之后继续写入,Redis会有什么表现?Redis服务宕机重启后,数据会丢失吗?

算法题:如何反转字符串中的单词(要求处理多余空格,如将“The sky is blue”反转为“blue is sky The”),请说明思路。
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一直觉得,实习应该先安身立命,再多多体验。首先确定当下最需要解决的事情——下一份实习,是要作为大厂的敲门砖,或者是秋招的胜负手?这种情况下就应该“精”。所谓精,也需要看具体情况来分析。不是说一定要业务核心,或者公司title多么大,才叫一段“精”的实习——毕竟不是所有人初出茅庐就可以找到一份title金光闪闪的实习。我的理解是,精不精其实由你的态度决定,大厂的边缘部门也好,中小厂也好,只要你认真对待,挖掘出这段实习的每一点价值,那都是一份有效的实习。有的牛油可能就要说,“我天天干的都是些碎片活,脏活,没意义的活,接触不到核心业务,这种情况下我怎么学到东西?”我的想法是:带着问题去做,带着目的去学,注意复盘和积累。如果实在不知道做什么,那就养成一个习惯:每天记录当日的需求,自己的进度,解决一个问题时的方法以及改进点,code review和请教前辈时的收获,碎片化的信息,等等……事无巨细地流水账记下来。等一个项目阶段性完成后,再进行小结,补充背景信息和阶段性的成果。现在的ai很好用,只要你能坚持记录,提供详实的基础材料,一定可以跟你一起挖掘出有用之处。等你填充出一份漂亮的简历,能够完成下阶段(秋招/暑期实习)的要求后,就可以考虑“多”的问题啦~(前提是你有余力。上班还是很累的,想多休息下是人之常情)去不同的城市,不同的企业实习,可以见识到很多不一样的东西,同时积累大量的信息,为你未来的职业选择和生活规划 提供道听途说无法替代的体验。攒钱当然也是其中的一环,但这可不仅仅是钱的问题,这种相对起正式工作和定居几乎无成本的尝试,会影响你今后一生中大大小小的决定
实习在多还是在精
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