推荐我的玩法
亚洲迪士尼 3 家+大阪环球影城
上海->东京->大阪->香港->国内(觉得可以还可以去个北京环球影城)

最靠谱的选择是找曾经共事过的同事，大家互相认同出去创业。
需要你有一定的级别和在当时的公司作出明确的成绩，得到相关人的认可。
这样相当于知根知底，其他基本全部来自于你的社会关系，不熟的话被骗的概率很大。

实际上是这样的，优势是借这个机会把代码全部重构解决性能问题。
中台通过统一项目的读写操作可以方便的管理缓存
中台可以通过网关权限配置来对系统接口（数据）权限快速进行全链路监控和熔断限流

模块数量一定是大幅度的上升，尤其是定制化的需求还在快速迭代中的，中台代码也会慢慢变屎。
你可能只需要查询某个表的一个字段，还需要等着对方写一个接口给你，效率实际很低。

最后业务做的不好，迭代太慢沟通效率问题裁掉一个团队，最后由一个团队写中台然后再在业务层调用自己写的接口脱裤子放屁也是屡见不鲜。

@wy035 #45
22*8=176
996 可不是十几个小时
26*12=312

而且 996 的公司基本上不可能 9 点准时下班，10-12 点才是基本常态。
实际工时肯定是接近双倍的，资本家不会吃亏还会省钱，
多加一倍员工的话需要多一倍工位和五险一金以及过节福利等，还要配套的管理人员和人事行政。

996 的公司需要在面试的时候明确提出，大概率是 double 薪资，年终和福利待遇是很明确的。
戏称 ppt 就能拿上百万天使投资的时代，现实也确实如此，1-2 年快的话能到 C 轮，全是烧钱的业务。
互联网人天天讨论的都是上市敲钟，几年上市这种话题。
p2p 最火的时候就是所谓的互联网金融，薪资 triple 起步，办公环境都是核心地段最好的写字楼。
各大公司对资深开发以上的人基本都是无保留的谈价，有多少要多少。
大厂 5 6 年工作经验的出来就能去创业公司当技术总监，直接谈期权。

裁员？不存在的，简历开放电话接个没玩没了都烦了，位置太远都不愿意去面试。
面试结束 80%薪资当场拍板，你到家之前就能收到邮件 offer 。
二面？不存在的，技术面试之后必须安排二面，不然人马上就入职到其他公司了。
拿着其他家的 offer 去面试谈薪资，不加钱没可能入职，不然哪里招的到人啊。

那个时候筛选公司之后 1 天最多约 3 家面试，上午 1 家下午 2 家，没有笔试没有算法，就谈项目经验和实际问题，能处理就能入职。

离职全是裸辞每次都休息一个月再入职，想玩就玩，薪资比其他行业的同学高 2-3 倍。

@DandelionFlowers 这点我很认同，不砍点价格就难受，也不管你当前价格是否合理。哪怕你可能是目前咸鱼的最低价。

肯定会别想了

他去杭州根本没有考虑过你，就知道了。

我说下我了解的，你自己判断。
超前省流我推荐你分，下面说原因。

异地，她如果是编制不可能辞职，只能你去她所在的城市，现在已经开始嫌弃你了，后面可想而知。
她不了解你的工作模式，可能听人家说做程序员赚的多，你难的时候会嫌弃你。
你自己并不想更进一步，对方的一些行为上已经让你反感了，那么及时止损，省着之后恶心自己。
结束很简单，发个消息过去就说经过慎重考虑因为异地原因提出分手即可。

如果你还想继续下去那么我给你说说之后会怎么样
教师或着体制内岗位的女性就是这样，相对低的工作强度薪资不高，有机会能对接的社会相对高端的资源（你女朋友就是对接学生家长），会产生嫌贫爱富和极高的攀比，需要极致体面的生活支撑。我见过去新加坡吃肯德基和泡面飞红眼廉航也要出去玩发朋友圈的体制内女生，为了丰富朋友圈内容可以对接到更好的相亲资源。
从你的语言中我认为你不懂体制内所以我建议你直接断掉，找个普通人结婚。

你最后想说啥啊。。优雅停机？

我猜测了一下你的代码上下文，通过首行业务加并发锁，并且在执行到最后一个业务的时候内部有一个解锁指令。
加了个 180 秒的锁，执行到最后应该执行 del 解锁。

可以把你的订单内容，产品+数量之类的编个字符串算个 hash 加入到 rediskey 中，这样的话相同的产品并发下单才会触发锁，而不同产品下单不会受到影响。

这样改的前提是你需要把整个执行流程看一遍确认只有 2 个位置（也有可能只有一个）有锁操作，如果其他位置有锁检查一定要再看下代码逻辑。
我觉得这是最低成本改动，不牵扯到原有逻辑，可以通过搜索去检查该 key 的应用次数。

@dynastysea #23 这是应用问题，是代码写成这样，遇到屎山问题我没脸提工单。我怕人家让我提供代码我截出来丢老脸。

10 块钱的事。。。你不从物理解决吗

大外甥 我来回答
主要分为实时数仓和离线数仓
实时数仓主要做根据用户操作行为做实时分析，分析结果数据出现在大屏监控中或着监控告警。
极少数需要高实时的业务也有统计类需求，海量记录的日志中心等等。

离线数仓主要做根据历史数据做精确统计，以前一天/一周/一个月等维度做聚合计算等等。

主要提升其实就是因为数据量的增长传统关系性数据库无法运行相关的计算，必须要这块的技术来单独处理和优化。比如说我们有单表 10 亿数据的月度记录表 n 张，你在这个表运行下 count 都是比较困难的。

大数据通常都是 toC 的业务，toB 只有极少数工业场景需要比如工厂安装很多传感器，要求秒级上报对各指标的数据，后台自动运算超过阈值告警。