现在有什么赛道可以干到退休？
最近，一则“90后无论男女都得65岁以后退休”的消息在多个网络平台传播，也不知道是真是假，好巧不巧今天刷热门的时间又看到一条这样的热门：现在有什么赛道可以干到退休？点进去看了几条热评，第一条热评说的就是：
“除了体制内，那边可以干到65岁退休？”
结果背面就有两个人发了两张截图截图，内容分别是“入职阿里巴巴15周年的祝福”和“入职腾讯14周年的祝福”，真的是让人羡慕嫉妒恨呐，他们稳固干到退休肯定是没问题...
那你呢？你现在的“赛道”可以干到退休吗？
想听听大家对这件事的看法，接待大家在品评区讨论！
当然看这些东西就图一乐哈，最重要的还是学习，下面就分享一下粉丝投稿的万兴实习面经。
万兴实习面试
一面（Hr）
[*]自我介绍
[*]你认为你的个人优势是什么
[*]谈谈你的工作履历或实习履历
[*]说说你个人的优点
[*]你对这个行业将来的看法
[*]了解Ai吗，对ai的看法
二面（技能）
[*]go defer顺序
类似于栈，先进后出
[*]mysql如何储存大量数据，分库存分表的建议和看法（没答出来）
在 MySQL 中处置惩罚大量数据时，分库分表是一种常见的策略：
一、分库
[*]垂直分库
[*]按照业务模块将不同的数据表存储在不同的数据库中。例如，将用户相关的数据表放在一个库，订单相关的数据表放在另一个库。
[*]优点：可以降低单个数据库的复杂度，提高特定业务模块的性能和可用性。
[*]缺点：跨库关联查询变得复杂，需要通过应用层来处置惩罚。
[*]水中分库
[*]将数据按照某种规则（如用户 ID 取模）分布到多个数据库中。
[*]优点：可以有效应对数据量的增长，实现分布式存储和负载均衡。
[*]缺点：数据的分布规则需要精心设计，数据迁徙和扩容相对复杂。
二、分表
[*]垂直分表
[*]将一个表中不常用的字段、大字段或者长度较长的字段拆分到另一个表中。例如，将商品表中的详细形貌字段拆分到单独的表中。
[*]优点：减少表的宽度，提高查询性能，便于维护。
[*]缺点：增加了表关联的操作。
[*]水中分表
[*]按照肯定的规则（如主键值取模、按时间范围等）将一个表的数据拆分到多个表中。
[*]优点：可以办理单表数据量过大的问题，提高查询服从。
[*]缺点：同样存在数据分布规则设计和跨表查询的复杂性。
[*]谈谈你对docker的理解（参考中阳哥docker那篇文章）
Docker 是一种重要的技能，理解如下：
[*]隔离应用
[*]把应用和其依靠打包在独立容器中，彼此隔离不干扰。
[*]像 Web 应用和数据库应用能在同一主机上互不影响。
[*]便于部署迁徙
[*]容器包罗应用所需统统，能在不同环境快速部署，无视环境差别。
[*]优化资源利用
[*]能更精细分配资源，多个容器可共享主机资源。
[*]支持版本控制与回滚
[*]对容器镜像能版本控制，出问题可回滚。
[*]促进开辟运维协作
[*]开辟环境与生产一致，减少问题。
[*]适合微服务架构
[*]每个微服务可打包成容器，方便独立操作。
[*]助力 CI/CD
[*]与相关工具链集成，实现自动化流程。
[*]Grpc和http的区别
[*]性能
[*]Grpc 通常在性能方面表现更优，由于它使用二进制协议，数据传输服从高。
[*]Http 一般使用文本格式，数据量相对较大。
[*]连接方式
[*]Grpc 支持长连接，能减少连接建立的开销。
[*]Http 常见的是短连接，每次哀求都要重新建立连接。
[*]数据格式
[*]Grpc 基于 Protocol Buffers 定义数据格式，具有高效的序列化和反序列化能力。
[*]Http 可以使用多种数据格式，如 JSON、XML 等。
[*]流处置惩罚
[*]Grpc 对双向流和服务器流的支持较好。
[*]Http 在流处置惩罚方面相对较弱。
[*]协作开辟时，不同人员的go版本不同如何办理
[*]统一版本
[*]确定一个共同的 Go 版本，要求所有开辟人员安装和使用该版本。
[*]可以通过项目规范和文档明确指定。
[*]使用工具管理
[*]利用版本管理工具，如 go.mod 和 go.sum 。
[*]这些文件可以指定项目所依靠的特定 Go 版本和模块版本，确保不同开辟者在拉取代码时能够获取到一致的依靠环境。
[*]容器化开辟环境
[*]使用 Docker 等容器技能创建统一的开辟环境。
[*]在容器中配置好指定的 Go 版本和相关依靠，开辟人员在容器中进行开辟，制止本地环境差别。
[*]Prtobuf文件过多过长时间该如何管理
[*]分包与分组
[*]将相关功能或模块的消息定义分组到不同的 Protobuf 文件中。
[*]例如，将用户相关的消息定义放在 user.proto ，订单相关的放在 order.proto 。
[*]目次布局规划
[*]创建清晰的目次布局来组织 Protobuf 文件。
[*]可以按照业务模块、功能类型等划分不同的目次。
[*]提取公共部分
[*]如果有多个文件中存在重复或相似的定义，提取这些公共部分到单独的 Protobuf 文件中，然后其他文件进行引用。
[*]版本控制
[*]利用版本控制体系（如 Git）来管理 Protobuf 文件的变更历史。
[*]文档注释
[*]在 Protobuf 文件中添加详细的注释，阐明每个消息的用途、字段含义等，方便理解和维护。
[*]定期审查与重构
[*]定期对 Protobuf 文件进行审查，删除不再使用的定义，优化复杂的布局。
例如，一个大型电商项目可以将商品相关的 Protobuf 文件放在 goods/ 目次下，包括 goods_info.proto 、 goods_comment.proto 等。对于一些通用的错误码定义，可以提取到 common/error_code.proto 中供其他文件引用。
[*]GMP模型
https://juejin.cn/post/7384303275376230411
可以看看这个，我自己总结的
[*]为什么选择go,go语言优势，计划做哪方面的开辟
Go 语言有诸多优势，如语法简洁高效，便于学习和编写；并发支持强大，goroutine 和 channel 让并发编程轻松；编译速率快，利于快速开辟；内存管理有自动垃圾回收；跨平台性好；性能出色，能满意高性能需求；尺度库丰富，涵盖众多领域。这些优势使其在云计算、后端开辟、网络编程等领域广泛应用。
[*]如何进行版本管理（git）
[*]Map是否安全
在 Go 语言中，内置的 map 不是并发安全的。
如果在多个 goroutine 中同时对一个 map 进行读写操作，可能会导致不可预测的结果，例如数据竞争、步伐瓦解等。
例如，如果一个 goroutine 正在对 map 进行写入操作，而另一个 goroutine 同时在读取或删除元素，就可能出现问题。
为了在并发环境中安全地使用 map ，可以使用一些并发安全的替代方案，比如使用 sync.RWMutex 来加锁保护对 map 的操作，或者使用第三方库提供的并发安全的 map 实现。
[*]个人项目相关（较多较细）
[*]Kafka
三面（综合面）
[*]是否使用过ai,对大模型的看法，大模型对步伐员有什么资助？
[*]如果你要进行一个项目开辟的话，流程该怎么样
[*]对于Go的界面化不够友好，该怎么办理
[*]在项目开辟时间，前后端开辟有分歧该如何办理
[*]对于go将来的发展你怎么看，使用哪个版本的go,各个版本间你是怎么看的
[*]个人爱好，职业发展
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