你在求职过程中，遇到过哪些”神仙“HR？

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周二加班完已是九点，迫不及待的回来。匆忙洗去一身的疲惫后，在空调房里，用着工资买下的高配电脑，惬意的打开刚下载好的《黑神话悟空》，大圣的身影映入我的眼帘。拿起手柄时，我突想起十年前。也是在这炎炎的夏日，我拿着从淘宝淘来洋垃圾X99主板+E5，配上攒了许久才买的GTX950，用着只能开到1680*1050的分辨率的显示器，玩上《孤岛惊魂3》，尽管《孤岛惊魂3》的优化已经一流，但配置只能支撑玩到中低画质。那时候屋里也没有空调，高温下的机箱也需要打开侧板才能更好的散热，时常玩着玩着我就满头大汗，期待什么时候也能拥有畅玩2K 3A大作的配置。彼时的人生如那间房屋一般狭小， 初中的我时常哀叹道世界太大，...

因为有晒offer/感谢信的活动，所以我来参加一下瓜分奖品，实在抱歉确实没有offer，只能凑很多很多的感谢信。这是系列的感谢信，现在是新易盛，这个一面HR面试搞了30min，最后挂了，应该就是base地的问题#秋招##嵌入式##你都收到了哪些公司的感谢信？#

1、市面上的策略延时双删，布隆过滤器，数据同步，MQ异步处理，缓存预热等等2、大厂的策略是什么呢？在正式介绍之前，我们看一张图；如图，这是一张计算机的缓存策略2.1、前置表策略从这张图上面，大家可以联想到什么嘛？举个例子，一个很常见的场景题，如何设计一个热点数据服务？我们可以借鉴计算机的缓存策略，采用多级缓存的方式防止用户请求打到DB上；也就是说，用户的所有请求都在多级缓存层【专业词汇：前置表策略】进行数据处理那么前置表的运行机制是什么呢？比如：第一层缓存存放最热门的资源数据，当数据的热度降低到一定阈值，移除到二级缓存那么，如果一个热门数据，经过一段时间后热度降低；突然因为某些事件，造成数据再...