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colo

欲买桂花同载酒

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2025-12-12
Raft集群中Leader节点在提交日志前崩溃，如何保证数据一致性和系统可用性？当Leader在提交日志前崩溃时，Raft通过以下机制保证一致性：日志完整性检查：新Leader通过选举限制确保拥有最新日志日志强制覆盖：新Leader用本地日志覆盖其他节点不一致日志提交规则：新Leader仅提交当前任期日志或之前任期已复制到多数节点的日志客户端重试：客户端超时后重试请求确保最终成功
- 2025年-12月-12日
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Raft算法
2025-12-12
反转链表 II 反转链表 II 要求反转链表中从位置 left 到 right 的部分。核心步骤：创建虚拟头节点简化边界处理定位 left 前驱节点和 right 后继节点反转指定区间内的子链表重新连接反转后的子链表到原链表时间复杂度 O(n)，空间复杂度 O(1)。
- 2025年-12月-12日
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链表
2025-12-12
设计一个可靠UDP协议（RUDP）的握手和拥塞控制机制可靠UDP协议需要在UDP基础上实现以下核心机制：三次握手连接：SYN → SYN-ACK → ACK 序列建立可靠连接序列号与确认机制：每个数据包携带唯一序列号，接收方发送ACK确认选择性重传(SACK)：通过SACK块标识丢失数据包范围动态拥塞控制：采用类TCP Cubic算法，包含慢启动、拥塞避免、快速恢复阶段心跳检测：Keepalive报文维持连接活性
- 2025年-12月-12日
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网络基础
2025-12-12
设计一个多线程文件下载器，使用线程池管理下载任务实现要点：使用ThreadPoolExecutor自定义线程池，避免Executors默认方法通过Range请求头分割文件为多个分片并行下载使用CountDownLatch同步下载线程通过RandomAccessFile实现分片写入异常处理需包含重试机制和线程中断添加进度监控和资源清理逻辑
- 2025年-12月-12日
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多线程与线程池
2025-12-12
Hive 数据倾斜优化实战解决Hive数据倾斜的核心步骤：识别倾斜键：通过count(distinct key)或采样分析数据分布优化策略选择：Map端聚合：hive.map.aggr=true随机前缀：对倾斜Key添加随机前缀分散计算单独处理：分离倾斜Key与非倾斜Key分别计算参数调优：调整hive.groupby.skewindata和hive.optimize.skewjoin
- 2025年-12月-12日
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Hive
2025-12-12
简述HTTPS的作用及TLS握手的基本过程 HTTPS 通过 TLS/SSL 协议为 HTTP 提供安全保护：加密传输：防止数据被窃听身份验证：通过证书验证服务器身份数据完整性：防止数据被篡改TLS 握手基本过程：客户端发送 ClientHello服务器返回 ServerHello + 证书客户端验证证书并生成会话密钥双方切换加密通信
- 2025年-12月-12日
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HTTPS/TLS
2025-12-12
请解释什么是性能测试，并列举常见的性能测试指标性能测试是通过模拟用户负载来评估系统响应能力、稳定性和资源消耗的测试类型。主要指标包括：响应时间：系统处理请求所需时间吞吐量：单位时间处理的请求量并发用户数：同时操作的用户数量错误率：失败请求的百分比资源利用率：CPU/内存等硬件资源使用率
- 2025年-12月-12日
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性能测试
2025-12-12
实现一个带缓存、防抖和错误处理的自定义数据请求Hook 实现一个自定义Hook useFetch 需满足：支持GET请求数据并缓存结果输入参数变化时自动重新请求实现500ms防抖避免频繁请求返回包含数据/加载状态/错误的对象核心实现要点：使用useState管理数据/加载/错误状态用useEffect处理异步请求和清理通过AbortController取消未完成请求使用useRef存储缓存和防抖计时器
- 2025年-12月-12日
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React Hooks
2025-12-12
最长有效括号子串给定一个只包含 '(' 和 ')' 的字符串，找出最长有效（格式正确且连续）括号子串的长度。核心解法：动态规划：定义 dp[i] 表示以 s[i] 结尾的最长有效括号长度栈辅助：利用栈存储未匹配括号的索引，实时计算长度关键方程：当 s[i]=')' 且 s[i-1]='(' 时，dp[i] = dp[i-2] + 2；当 s[i]=')' 且 s[i-1]=')' 时需二次判断时间复杂度 O(n)，空间复杂度 O(n)
- 2025年-12月-12日
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数组与字符串
2025-12-12
使用Pandas读取CSV文件并显示前5行使用Pandas的read_csv()函数读取CSV文件，再通过head()方法显示前5行数据。核心步骤：导入Pandas库：import pandas as pd读取文件：df = pd.read_csv('data.csv')显示数据：df.head()
- 2025年-12月-12日
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数据分析

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