如火如荼的金三银四跳槽季迎来尾声，几家欢喜几家愁，既看到腾讯阿里百度的大厂offer，又羡慕30k、40k、50k的高薪，更多其实还是各种面试失蹄的故事。成功的案例五花八门，而失败的原因却千篇一律。据统计，约70%的求职者面试都是挂在同一个问题上，至于剩下的？则是没有撑到这个问题就挂了。什么问题？大数据高并发！
大数据高并发的三种死法
年年岁岁跳槽季，回回必问高并发，为啥如此高频？原因很简单，因为高并发能牵扯出太多问题，接口响应超时、CPU负载升高、GC频繁、死锁、大数据量存储等，能考察求职者的真实情况。问起大数据高并发，失败的求职者通常有以下三种死法：
很多人在第一步就倒下了，因为对数据化的指标没有概念：不清楚选择什么样的指标来衡量高并发系统？分不清并发量和QPS，甚至不知道自己系统的总用户量、活跃用户量，平峰和高峰时的QPS和TPS等关键数据，后面谈优化只是隔靴搔痒。
第二种死法是纸上谈兵，夸夸其谈：说起高并发方案，很多人都能滔滔不绝，大到垂直拆分、水平扩展、缓存、异步化架构设计，小到并发编程、请求合并、文件压缩等编程技术，然而没有实践落地经验，只能是纸上谈兵，一问就露馅了。过完以上两关后，面试官会选择一项具体的技术进行深入，或者Redis、或者RabbitMQ、或者水平设计、或者数据库优化、甚至是一些前端优化技巧，这个时候就看真功夫了，用过就是用过，没用过是编造不出来的。
这么一分析，是不是也能理解，为啥必问大数据高并发了？没有对并发的全面认知，没有对系统架构的理解和实践，没有对并发技术的深入，确实是搞不定大数据高并发难题的。牛年跳槽季，高薪那么多，不能因为一个问题就放弃了，下面给大家安排一波，希望能助你翻越高山和大海，拿到心仪的offer！
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