本文将覆盖以下内容：如何尽力做好面试如何在软件工程师的角色中生存（及发展）考虑持续改进时可以参考的资源 面试
当你开始软件工程职业生涯时，你得面对一个无可争议的事实。面试很恶心。
参与其中的每个人都觉得很恶心。既被人面试过又面试过别人的我可以证明，面试是一项极其耗时、极其有压力的工作，并且面试其实并不是将来工作表现一个的好的指示器。但不管怎样，这都是一个必要之恶，
安庆java开发
本文将覆盖以下内容：如何尽力做好面试如何在软件工程师的角色中生存（及发展）考虑持续改进时可以参考的资源 面试
当你开始软件工程职业生涯时，你得面对一个无可争议的事实。面试很恶心。
参与其中的每个人都觉得很恶心。既被人面试过又面试过别人的我可以证明，面试是一项极其耗时、极其有压力的工作，并且面试其实并不是将来工作表现一个的好的指示器。但不管怎样，这都是一个必要之恶，你和你的简历很好还是做好准备为妥。
条件二
既然条件一已经实现了，那条件二会复杂么 ？
相比于条件一来说就是同一个key对应了多个用户。那么我们只需要把key加上用户的信息就可以了。比如说 key_用户1、key_用户2。
漏桶算法核心思想
漏桶算法的意思呢就是一个接口在一个时间单位中允许被访问次数是动态变化的（假如一分钟允许访问60次，那么从开始计时时不管有没有被访问第59秒只允许访问59次，30秒只允许30次）。为什么这样呢，因为有另外一个线程在进行递减操作
涉及变量
接口（key）
时间单位（expire）
允许访问多少次（limit）
递减间隔时间（interval）
递减步长（step）
剩余可访问次数（value）
key的访问时间（lastUpdateTime）
当前时间（nowTime）（注意nowTime的取值应为应用取得的时间而不是redis或者nginx取得的时间）
条件程一：
12345678 if(存在key){ value--； if(value<=0){ 不能访问 } }else{ 添加key，设置value为limit }
是因为我认为NoSQL解决方案不如RDBMS解决方案吗？当然不!
是因为我专注于SQL的做事方式，而不想陷入一种相对较新的技术的不确定性吗？不，也不是！事实上，我非常兴奋地学习和使用各种分布式数据库提供的设施。
那我为什么要写这个？
原因很简单——几年前，我见证了设计一个为遥测事件提供模式管理设施的系统。事实证明，这比初计划的要昂贵得多。为什么呢？因为选择了错误的数据库解决方案。
这个系统的一个要求是确保模式编辑是一致的，并且模式的很新版本被显示给每个模式编辑器。它还应该支持并发编辑。
此外，同时访问这个系统的用户数量永远不会超过几百个。存储的数据量不会是Tb级——多几百Gb。
因此，如果我们考虑了CAP定理的权衡，那么选择应该是显而易见的——使用RDBMS。这样做的好处是支持系统的一致性和事务支持需求。
相反，选择了NoSQL数据库（Azure表存储）来进行原型设计。这一选择的原因是，它使原型设计更快，并提供了更大的灵活性，同时更新了单个遥测事件的模式。与Azure SQL相比，Azure表存储的低成本被认为是另一个原因。
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