程序员必备！这些技术干货，吐血整理给你了！

分享人：前华为资深技术专家-彭吉祥

他介绍移动回传网络在整个移动网络中的位置，以及从2G到5G时代的演进过程、选择IP来做为移动回传网络的关键技术点有哪些。

无线网络步入5G时代后，业务主要分为哪些种类，增强型的IPRAN会使用哪些新技术来分别满足这些不同特点的业务需求等。

疫情期间暴涨到百万并发在线后，做了哪些监控告警？

由于时间较紧张，所以核心还是沿用和优化团队之前ELK+Jaeger+Grafana监控体系，通过远程日志（ELK）来做请求索和定位问题；通过链路调用（Jaeger）来做链路追踪和性能损耗点分析；通过质量看板（Grafana）来做业务指标监控和接口成功率告警。

除此之外，还专项建立了内部巡检群和告警群，拉了很多外部合作学校/机构的反馈群，以及对微博关键词做舆论聚类分析监控，确保反馈更加全面和实时。

高并发场景下，如何做好DB与Redis的一致性？

高并发场景下，通常会避免在主流程里同步更新DB和Redis，而是基于linkedin databus、alibabacanal等组件，拉取binlog变更，针对实际DB变更的数据，经过一些数据组装后，异步写入Redis，这样操作可以自然引入排队（保证更新顺序）、超时重试等机制，保证数据的最终一致性。

怎么看Vue3.0 的Composition API？

1. 关注点分离，让程序可读、可扩展和可维护（React Hooks类似） 2. 将复用级别从组件级别降低到因子级别。3. 提供从函数式角度思考组件封装的模式。

安卓开发的APP能运行在鸿蒙系统么，鸿蒙和安卓的关系是子集还是扩展或是完全独立不同的？

Android App不能运行在鸿蒙系统上，但鸿蒙使用的是双系统策略。也就是说，除了鸿蒙，还会运行一些Android相关的framework以及Linux内核，也就是说，鸿蒙实际上是双内核，或者说双系统（鸿蒙和Android）

从 表面上看，apk是运行在鸿蒙上，其实是运行在Android上。鸿蒙系统会自动识别是apk，还是hap（鸿蒙的app包），如果是apk，就会交给Android部分执行，如果是hap，就会交给鸿蒙执行

测试基础架构的本质到底是什么？

测试基础架构的设计思路，可以总结为“测试服务化”。也就是说，测试过程中需要用的任何功能都通过服务的形式提供，每类服务完成一类特定功能，这些服务可以采用最适合自己的技术栈，独立开发，独立部署。

而至于到底需要哪些测试服务，则是在理解了测试基础架构的内涵后再高度抽象后得到的。根据在大型全球化电商网站工作的实际经验，我把一个理想中的测试基础架构概括为了一张图。这个理想的测试基础架构，包括了6种不同的测试服务，分别是:统一测试执行服务、统一测试数据服务、全局测试配置服务、测试报告服务、测试执行环境准备服务，以及被测系统部署服务。

4G时代和5G时代，网络时延的情况是怎么样的？

4G时代的数据业务，主要是侧重于带宽，对于延时并不看重，所以并没有使用特别的组网架构和技术去减少时延，一般来说是30ms到100ms之间比较常见，故障时倒换时间不会超过200ms。

但是到了5G时代，业务种类更多了，普通的eMBB数据业务，时延会在30ms到50ms的样子，对于uRLLC类型的业务，因为追求的是高可靠低时延，所以时延会降低至10ms以内。

这个时延减少的技术，主要是三点，一点是无线传输的技术提升，使得无线侧的传输时延从4G时代的20ms左右，减少到1ms；

第二点是承载网调整网络结构，使用FlexE分片，直通转发等新技术，同时硬件本身转发效率也得到了提升，使得在承载网上的时延可以降低5ms到10ms；

第三点是核心网MEC部分的下沉，也能大幅减少时延。5G网络的延时后面会主要体现在传输距离上，这一块的延时基本上已经很难再优化。

数据分析做成取数运动员，该如何破局？

在技术方面，数据分析要注意专业技术的提升、业界常用解决方案的深入了解，新技术的方法研究，同时要掌握数理知识、机器学习算法，技术储备上要做好，这样在遇到一些复杂问题时，能更好的做方案选型；

在业务方面，对于产品和运营提出的相对简单问题，数据分析不仅限于执行，而是要学会从数据层面上更深入的思考这个问题，以及在日常工作当中，积极主动的发现和剔除问题，给产品和运营提出更多的分析思路和更多的见解。

机器学习和深度学习的关系？

深度学习是机器学习的一个子集， 深度学习是指涉及到深度神经网络的深度学习算法。根据No Free Lunch Theorem， 深度学习的出现并不意味着非深度学习算法的过时。非深度学习和深度学习将会长期共同存在， 在各自的领域发挥作用。