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一、项目1.项目来历,难点,学到了什么2.为什么引入多级缓存,只有单级会有什么问题3.本地和中心缓存的区别,为什么要做本地缓存4.如何做缓存量的限制5.为什么用Zset,如果数量级特别大打爆单机怎么办?多路归并的局部最优解有全局最优解性吗?(最后答了分批次加载+多路归并单调性6.为什么用了ES还要实现Mysql查询逻辑?ES的优势在哪?为什么Mysql模糊查询效率低?7.为什么要用消息队列?和系统回调的区别在哪优势在哪?(没答出来消息队列能保证指令顺序,回调失败后会一直重试8.为什么lua脚本能够实现原子性?为什么不用SHA?(没听过9.如何优化lua脚本多次上传服务器的带宽开销?二、八股1.学过go没有,解释一下mysql的事务隔离级别2.介绍一下RC和RR的场景(只能用RR的场景没答出来 让我下来看看报表场景的使用3.为什么mysql不用hash用b+树,如果一个系统追求O(1)、O(logn)的存储,有什么设计方案(我说o1只能哈希, log的话要更高效率的搜索树--然后面试官说用es4.es和mysql的数据同步,在一个主从的场景下主节点同步压力过大如何优化三、手撕实现一个分布式锁伪代码(最后看门狗没写出来 以为面试官在问我在单线程内怎么实现超时续费 拉了陀大的感觉最后手撕自己非人类,已自闭隔天早上挂 问hr面评 说项目理解深度一般 + 手撕不像人鱼鱼了
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MCP(模型上下文协议)可以理解成一个“AI翻译官+智能管家”的组合体,它的核心作用是让AI大模型能更流畅地与外部世界“对话”和“合作”。用生活化的例子来解释:1. MCP是AI的“万能翻译官”假设你有一个只会说中文的AI助手,但你想让它帮你操作家里的英文智能音箱、查询法国天气、甚至调用公司的数据库。这时候,MCP就像一个翻译官:统一语言:它把AI的“中文指令”翻译成各种设备/系统能听懂的语言(比如API接口、数据库查询语句),同时把外部系统的反馈再翻译回中文告诉AI。打破隔阂:无论设备是国产的还是进口的,只要支持MCP协议,AI都能直接“喊话”操作,不用为每个设备单独学外语。2. MCP是AI的“任务调度员”当AI需要完成复杂任务时(比如“帮我订一张明天上海飞北京的机票,然后发邮件通知同事”),MCP会像管家一样拆分任务:分步执行:先让AI查航班信息,再调用订票接口,最后通过邮件工具发通知。自动纠错:如果某个步骤失败(比如航班售罄),MCP会告诉AI重新规划,比如“换下午的航班”或“改高铁”。3. MCP是AI的“记忆助手”大模型虽然聪明,但容易“健忘”(比如对话太长就记不住上下文)。MCP的作用是:整理重点:把长对话压缩成“关键词+逻辑链”,比如把“用户昨天说喜欢川菜,今天要请客”简化成“用户需求:川菜餐厅推荐,6人,预算500元”。按需调用:当AI需要回忆细节时,MCP会快速“翻笔记”,而不是让AI从头读所有对话。4. MCP是AI的“安全保镖”当AI需要操作敏感信息(比如银行账户、医疗记录)时,MCP会:检查权限:确认AI有资格访问这些数据(比如用户已授权)。加密通道:像“保密通话”一样,确保数据传输过程中不被窃听。MCP让AI从“学霸”变成“社会人”没有MCP时,AI像是一个只会读书的学霸,虽然知识渊博,但不会用手机、不会点外卖、不会打车。有了MCP,AI就像一个精通多国语言、会规划行程、能处理突发状况的“社会人”,能无缝融入我们的日常生活和工作场景。 #牛客激励计划#  #ai智能作图#  #聊聊我眼中的AI#  #产品经理# #牛客AI配图神器#
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