@xiebiao 暂时不招人，优先是内部转岗

还是这个行业，只不过从开发转到了售前，有空就研究一下解决方案。

在某互联网大厂待了 3 年，每天 14 个小时以上的高强度工作，身体实在扛不住了，就换了个公司干售前。
现在的工作内容是跑业务，各种吹牛逼卖产品，陪客户吃喝玩乐，收入翻了几倍。

强烈推荐性格外向，学历履历都比较好的技术大佬转售前，我学长在卖 某里系 的产品，年包都 200w 了。

强烈推荐 FlinkCDC ，大数据项目每天处理 5 亿条数据，处理流程如下：ODS -> DWD -> DWM -> DWS -> ADS ，暂时没发现什么问题

@nevadax 是这样的，我司也被坑怕了，跟印度 1 美元买航母的老故事很相似

mark 一下，支持~

服务调用方进行查询重试，被调用方做好幂等。每个服务都需要提供一个对外查询的接口，用来向外部输出操作执行的状态。

场景举例：A 调用 B

前置要求：A 跟 B 都需要各自提供一个对外查询的接口，对外输出操作执行的状态

失败场景：
1. A 调用 B 超时或无响应，A 一般要进行重试，并且在重试前调用 B 所提供的对外查询接口，检查 B 的执行状态，如果 B 的执行状态显示 ok ，就不再发起重试调用，并把 A 的调用改为成功
2. A 调用 B 直接返回异常，A 进行重试，重试间隔时间可以用指数退避算法计算差值，直至达到重试阈值，触发告警后进行人工处理

在 B 处理请求时，可以先回调 A 所提供的对外查询接口，判断 A 操作的执行状态，从而进行不同的逻辑处理

幂等场景：在有业务状态的场景下，可以用业务状态做好幂等；在无业务状态的场景下，用业务唯一 ID 保证幂等

个人建议：
1. 耗时较长，并且用户对响应没有特殊要求的操作可以进行异步化调用，这样可以减少核心链路的层级，释放系统压力
2. 能用同步解决的问题，就别用异步

计算机硕士在小城市，只有考编这一条出路，先进入体制内，然后在体制内找对象，才能很好的在这城市扎根。

先按照规则圈定人员名单，然后对名单内的用户进行消息推送。

在公司中这类需求都会用 Kafka + Flink 体系去做，采集用户登录日志、走各种数据分层模型、存储人员名单、创建消息推送任务、配置消息推送模板、填充模板、消息推送审批、触发消息推送任务......

一共放了 8 天假，深圳 <---> 长沙往返，开车在路上一共堵了 4 天，现在又要连上 7 天

我司国庆之前用 32G 内存的服务器，压测了单机版的 ClickHouse ，数据可以参考一下：

扫描行数：530,000,000
耗时(秒)：0.942
查询列数：2
结果行数：46

深圳开车回湖南老家，地图导航上显示的是姨妈色，七点出发的，现在还堵在虎门大桥

@fdghjk 比如数据库的切换，默认用 sqlite ，线上要如何无风险的切换到 etcd ？比如 k8s etcd 遇到的 informer 问题，在 k3s 上就没办法测出来？

在解决这类问题的时候，要投入进去大量的资源（人力、时间），使用 k3s 的公司不太可能去投入这么多资源，而有这么资源去投入的公司一般不会用 k3s 。

不建议使用的主要理由如下：
1 、遇到问题资料比较少
2 、要调研的东西比较多
3 、如果要做一些定制化的改动，风险太大

仅代表个人浅见，一些精通源码、每天解决 k3s 生产上疑难杂症的大佬轻点喷
（毕竟这是在 v 站，肯定会有一些大佬跳出来说是我们不会用）