在高并发场景中，缓存能抵挡大量数据库查询，减少数据库压力，对于缓存更新通常有以下几种模式可以选择：• cacheaside• read/writethrough• writebehindcachingcacheaside模式Cache-aside模式是一种常用的用于管理缓存的模式。它用于确保缓存与底层数据源之间的数据一致性。以下是cache-aside模式的工作原理：图片1.从缓存读取：当有读取操作请求时，应用程序首先检查缓存中是否存在数据。如果在缓存中找到了数据，则将其返回给调用者，避免了访问底层数据源的需要。2.缓存未命中：如果在缓存中未找到数据，则表示缓存未命中。在这种情况下，应用程序从

反射是Java面试中必问的面试题，但只有很少人能真正的理解“反射”并讲明白反射，更别说能说清楚它的底层实现原理了。所以本文就通过大白话的方式来系统的讲解一下反射，希望大家看完之后能真正的理解并掌握“反射”这项技术。1.什么是反射？反射在程序运行期间动态获取类和操纵类的一种技术。2.反射的应用有哪些？反射在日常开发中使用的地方有很多，例如以下几个：动态代理：反射是动态代理的底层实现，即在运行时动态地创建代理对象，并拦截和增强方法调用。这常用于实现AOP功能，如日志记录、事务管理等。Bean创建：Spring/SpringBoot项目中，在项目启动时，创建的Bean对象就是通过反射来实现的。JDB

在大数据面试中，深刻理解Hadoop是取得成功的关键之一。以下是一些关于Hadoop的HDFS存储系统的高频面试题目以及解答思路和经验分享：一、HDFS读流程发起下载请求：客户端创建分布式文件系统，向NameNode请求下载 user/warehouse/ss.avi 文件；获取文件元数据：NameNode返回目标文件的元数据，包括文件块的位置；请求读取第一个块：客户端向 data1 请求读取第一个块；数据传输：data1 通过 FSDataInputStream 将数据返回给客户端；继续请求读取：重复步骤3-4直到所有文件块都读取完毕，然后关闭 FSDataInputStream。二、HDF

1.TCP三次握手过程？目的是同步连接双方的序列号和确认号，并交换TCP窗口。第一次握手，客户端发送(seq=x)，客户端进入SYN_SEND状态；第二次握手，服务端响应(Seq=y,Ack=x+1)，服务器端就进入SYN_RCV状态；第三次握手，客户端收到服务端的确认后，发送(Ack=y+1)，客户端进入ESTABLISHED状态。当服务器端接收到这个包时，也进入ESTABLISHED状态；2.为什么是三次握手，而不是两次或四次？如果只有两次握手，那么服务端向客户端发送 SYN/ACK 报文后，就会认为连接建立。但是如果客户端没有收到报文，那么客户端是没有建立连接的，这就导致服务端会浪费资源

😎作者介绍：我是程序员洲洲，一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主、前后端开发、人工智能研究生。公众号：洲与AI。🎈本文专栏：本文收录于洲洲的《送书福利》系列专栏，该专栏福利多多，只需关注+点赞+收藏三连即可参与送书活动！欢迎大家关注本专栏~专栏一键跳转🤓同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。🌼同时洲洲已经建立了程序员技术交流群，如果您感兴趣，可以私信我加入我的社群~社群中将不定时分享各类福利🖥随时欢迎您跟我沟通，一起交流，一起成长、进步！点此即可获得联系方式~本文目录一

🌈个人主页:鑫宝Code🔥热门专栏:闲话杂谈｜炫酷HTML|JavaScript基础​💫个人格言:"如无必要，勿增实体"文章目录引入柯里化定义实现快速使用柯里化的作用提高自由度bind函数参考资料引入上周我一个学弟，去字节面试实习生。面试官问他有没有用过柯里化，他摇了摇头。有一说一，确实柯里化在现实中的项目还是用的比较少的。🐶面试官继续问他是否听说过柯里化，我的老实学弟摇了摇头。半小时面完后，我问学弟面的如何？学弟摇了摇头说，学长，你听说过柯里化吗？柯里化定义首先，我们参照维基百科给出的定义：在计算机科学中，柯里化（英语：Currying），又译为卡瑞化或加里化，是把接受多个参数的函数变换成接

大数据开发（Hadoop面试真题）1、Map的分片有多大？2、MapReduce的map进程和reducer进程的ivm垃圾回收器怎么选择可以提高吞吐量？3、MapReduce作业执行的过程中，中间的数据会存在什么地方？不会存在内存中吗？4、Mapper端进行combiner之后，除了速度会提升，那从Mapper端到Reduce端的数据量会怎么变？5、MapReducemap输出的数据超出它的文件内存之后，是落地到磁盘还是落地到HDFS中？6、MapReduceMap到Reduce默认的分区机制是什么？7、MapReduceMapJoin为什么能解决数据倾斜？、8、MapReduce运行过程中

从小厂出来，没想到在另一家公司又寄了。到这家公司开始上班，加班是每天必不可少的，看在钱给的比较多的份上，就不太计较了。没想到9月一纸通知，所有人不准加班，加班费不仅没有了，薪资还要降40%,这下搞的饭都吃不起了。还在有个朋友内推我去了一家互联网公司，兴冲冲见面试官，没想到一道题把我给问死了：如果模块请求http改为了https,测试方案应该如何制定，修改?感觉好简单的题，硬是没有答出来，早知道好好看看一大佬软件测试面试宝典了。通过大数据总结发现，其实软件测试岗的面试都是差不多的。常问的有下面这几块知识点：第一部分，测试理论（测试基础+需求分析+测试模型+测试计划+测试策略+测试案例等等）第二部

冯诺依曼体结构一、体系结构（硬件上）——冯诺依曼体系结构二、内存的引入：为什么在体系结构中要存在内存??前言：内存背景三、在体系结构中存在内存的原因以及内存的意义一、体系结构（硬件上）——冯诺依曼体系结构我们常见的计算机，如笔记本。我们不常见的计算机，如服务器，大部分都遵守冯诺依曼体系截至目前，我们所认识的计算机，都是有一个个的硬件组件组成。输入单元：包括键盘,鼠标，扫描仪,写板等输出单元：显示器，打印机等存储器：内存【掉电易失】中央处理器(CPU)【俗称芯片】：含有运算器和控制器等运算器：让cpu具有数据计算的功能运算：算术逻辑运算常规运算：+-*/逻辑运算：判断真假控制器：协调设备之间内部

前段时间，英伟达CEO黄院士发出惊人言论：「都别学编程了，以后交给AI就行了，以后人人都是软件工程师。」当时还有很多人反对，说「AI永远不会取代程序员。」没想到，首个人工智能软件工程师Devin一发布，程序员的饭碗可能真要被AI端走了。在SWE-Bench基础测试中，无需人类协助，Devin就可以解决13.86%的问题。而目前的SOTA模型，在没有人类帮忙的情况下，只能完成1.96%的任务。仅从评测结果看，Devin解决真实世界软件问题的能力要远好于当前的GPT-4和Claude等模型。官方发的推特说，Devin不仅通过了一家业内领先的人工智能公司的面试，在自由职业平台Upwork上也能成功接