@msg7086 [考察] 二字已经意味着不平等的关系。在这种关系下，你再牛逼，对方也能保留解释权地筛掉你。

这个问题的本质，其实是面试信息不对称的羞辱，而不是解决优化问题。

千万级数据，是个很有意思的数据量。往小的说，64 位 ID+64 位数据再加一个简单索引，撑死就几百 M 的非关系型内存数据。如果设计成流式统计或固定数组 + 矢量更改表，以内存高达 G 级与每秒海量 IOPS 的处理速度，查询与分页时间能在 ms 级完成。但如果往大的说，把满载撑死的单行平均数据，非顺序的链式（乱跳）结构，各种强关系的牵扯，各种触发器的拖累，加上数据存储在每秒 iops 低于 1k 的低速机械硬盘里，以及单次查询限定了非常小的内存空间，那么一次查询的排序 + 处理，能耗上两三小时也说不定。

这种情况下，面试官说不定早就针对他们自己的情况，给出了优化程度相当高的方案，然后在不告诉你完全信息的情况下，让你猜他们的场景与算法。他这种行为，面试很有可能已经不是他的唯一目的，说不定是他在同事面前故意刁难面试者，来哄抬他自身的技术价格。如果被面试者的级别越高，他就能越得逞。此时，就算你中了大奖，完整地猜出他们的场景，并给出了优于他的方案，说不定他也会一口否决你，然后说你的方法不行。

避免这种非对称羞辱的最佳方法，是你在面试前，针对他们产品的某种特性，给出更好的解决方案，并且提前做出性能对比测试并得出报表。此时，你完全可以不回答这个问题，然后直接扔出你的报表，说要不录用，要不你换公司，甚至换到竞品公司。当然，如果面试时，面试官很厚道，你可以保留这个行为。

针对题主的问题，一点点来回答。

1.现在太阳系内，不存在真正的智能，原因在于两点，第一是人类科技目前没有彻底弄懂智能的运作机制，你看到的神经网络其实也只是个猜测；第二是目前设备没有足够性能去模拟智能与智能形成的环境。

现阶段，所谓的 AI 、人工智能、机器学习，本质其实是对数据进行统计、整理与分析。这种方案，取名叫 [人工智能] 、 [大数据] 等等，更多的是出于商业目的，进行炒作，提高利润。举个例子，一道名叫 [高汤炖海鲜] 的菜，你愿意为此付多少钱？但如果改名叫 [佛跳墙] ，是不是价格又不一样了？


2.推荐算法，针对的是大部分无脑群众。这些群众买日常的用品，还真是买了第一次，下次又会买类似产品，所以推荐算法在这个场景下，就很有效了。而买显卡这类高智商的人群，则会有自己的理性想法，不容易被推荐与广告洗脑。


3.高薪工作岗位，并不在于该岗位一定就有啥难度，或没难度。岗位的薪水，与很多因素有关，比如稀缺性、从业人数、起步门槛等等。举个例子，安卓开发难吗？七八年前安卓刚火的时候，大部分工程师因为不喜欢风险，不知道安卓这个类别有没有前景，因此不愿意去学这个东西，导致懂安卓的人很少，因此当时安卓岗位的工资异常地高。但现在？

另外补充一点，很多异常高薪的岗位，并不是这个岗位有多少技术含量，而是这个岗位要能为公司：
提出问题、解决问题、带队（管理）、人脉关系。

这 4 点，单独一两点，还比较容易，能通过努力去达到。但如果一个人要同时满足这 4 点，那就不是纯粹的努力就能办到的了，除了努力，更需要机遇与运气。所以，超高薪岗位，比如 XX 经理、XX 总监等岗位的本质，更多的在于运气。

最后，别想太多，保持心态，脚踏实地。小富靠勤，大富靠命。

这不好说。

如果这 5000 人分布在世界各地，分时上线，那么一台最渣的云服务器就能扛起。

但如果这 5000 人都是一个地方的，还经常抢购秒杀，那么 5000 的 java 业务并发，一台几十万的中配物理服务器说不定也抗不下。

其实你应该考虑优化，优化的本质就是把这些集中的东西，进行分散处理。

1.这类东西其实根本不需要在意前端，前端直接输出为 excel 就行了。

2.这种东西的技术难度在后端，后端的核心技术难度在于，如何反爬，以及如何高性能地对 url 去重。

IM 的本质就是 rpc，没啥难度。只是业务上，第一次玩的话，最好用 Visio 把流程梳理一下。

思考一个问题，如果是你操作系统，向用户提供一个写数据的接口，你会如何设计？

你觉得为什么会跑不动呢？
列出 1 、2 、3.

通过调试与分析，这 1 、2 、3 是否真的是瓶颈？

瓶颈都找到了，除了加钱，基本上就有方法解决。

@HiCode 自称有牛人的收费圈子悖论：

如果真是牛人，必然不缺这几块钱，他们来圈子里讨论问题，目的只可能是想扩大自己的名气，但圈子设立经济门槛是有违他们初衷。

如果他们缺这几块钱门票，那肯定不是大神。

1.现在创业风险太大，极有可能打水漂，所以很多投资客，就来论坛看看，有没有人把某种想法，稳定的做成一段时间。如果有，就赶紧砸钱抄袭一波，顺便进行资本压制。

2.当然，对于上面这种行为，创业者也可以反向操作一波，画个陷进让投机资本去踩雷。

题主跑题了，下面的评论也被带偏了。

这个问题的本质不在于中年，而在于，你的领导坚持用 [7 层架构模型] ，而你不同意。

我建议，你先说明一下：

1.你们是做什么的，以及什么是 [7 层架构模型] 。

2.你的领导为什么喜欢这玩意，然后你又为什么不喜欢。

大家应该针对技术问题讨论，不要跑偏，谢谢。

你一上来就看百万并发，当然会满头问号。

你应该从最基础的开始，比如一个最基本的 C++ Server，用户一两百个。

然后不断地添加各种业务，业务有低负载的，有高负载的。

接着慢慢加用户。

然后再把用户平摊到不同的网络地域里。

接着再加数据，加业务，加用户，加到单机无法承受。

这样一步步来，你自己一步步思考，应该怎样做，会遇到什么问题。

当用户量和并发逐渐达到淘宝这个地步，你就会明白了他们大概会怎么做，以及为何这么做。

不过，难就难在，整个进化过程，你需要亲身体会，才会知道里面有多少坑。只是凭空想象，里面有很多实际问题，是无法想象出来的。

所以那个人到了 40+也只能呆在跳动字节的一线而已，因为他根本没考虑以下问题：

1.如果程序崩溃时，连日志组件也没能记录下，怎么办？

2.如果需要行级别的日志，才能找到问题，那前期开发时，如何进行日志输出？每一行代码就写个 Log()？

3.如果需要进行调试的地方，数据量极大，导致如果全部日志，会成为性能瓶颈。如果不全部日志，输出粒度又会造成关键信息不足，那怎么办？


真正的高手，会根据情况，来判断到底如何调试，通常是日志与调试进行两者结合。而不是拍脑袋觉得某种一定更好。

@black11black

1.如果题主是小白，那就不是废话。

2.Web 业务分很多种，有些对性能有要求的，用 C++写很正常，只是这种情况不多罢了。

每种语言与配套环境，都有自己的优势与劣势。

你如果看中运行性能，应该用 C++。

用 Python，还上 Django，你看中的应该是开发效率，而不是运行性能。