后端与工程
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后端系统设计
核心四板斧：限流 → 缓存扣减 → 异步落库 → 最终一致。 1. 前端/网关限流：按钮置灰防重复、Nginx/网关限流、答题验证码削峰。 2. 库存预热到 Redis：下单先在 Redis 用原子操作扣减，扛住高并发，DB 不直接顶流量。
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工程化与部署
基于 Starlette（异步 Web 框架）+ Pydantic（数据验证序列化）。特点：高性能（与 NodeJS/Go 相当）、支持 ASGI（异步）、依赖注入（Depends）、自动生成 API 文档。
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数据库与并发
本文系统梳理数据库与并发核心知识：B+树因固定查询复杂度、叶节点链表支持范围查询成为主流索引；MVCC通过快照实现读写不互斥，MySQL默认可重复读隔离级别，读已提交每次新建快照；SQL优化需用索引、聚合优先、建临时表，大数据量可采用宽表和ClickHouse分区分桶；ClickHouse的列式存储与ReplacingMergeTree适合聚合与增量去重；Elasticsearch依赖倒排索引、分片副本和缓存实现高效召回；多线程需注意竞态条件与死锁，守护线程随主线程结束自动终止；经典SQL题通过自关联和分组统计筛选在≥3家网吧出现时间重叠的用户对。掌握这些知识可提升系统设计与查询优化能力。
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Python 基础
Python核心基础8大模块：数据类型分不可变（数字、字符串、元组）与可变（列表、字典、集合），影响赋值与内存；装饰器通过函数或类动态增强行为，可用作速率限制等；迭代器实现`__next__`协议，生成器用`yield`逐步产生值，内存高效；GIL使CPU密集型任务多线程效率低，建议用多进程，I/O密集型可用多线程或异步；反射用`getattr`等动态调用，GC以引用计数为主、标记清除和分代回收为辅，上下文管理器通过`__enter__/__exit__`自动释放资源；`==`默认比较地址，`__eq__`可自定义相等逻辑；`re`模块支持匹配、替换、分割及预编译和分组；常用内置函数如`map`、`filter`、`zip`提升编码效率。理解这些基石可应对面试、优化代码并解决实际问题。