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压测过程中关注哪些核心指标？
压测过程中关注哪些核心指标？这道腾讯牛客题的关键是围绕“压测核心指标”讲清概念、机制、取舍和边界。压测要关注吞吐、延迟、错误率、资源利用率、饱和点和稳定性。核心指标包括 QPS/TPS、P50/P95/P99、超时率、错误码、CPU、内存、GC、磁盘 I/O、网络、连接池、队列长度和依赖服务耗时。
SQL 语句执行效率低时，如何分析并优化？
SQL 语句执行效率低时，如何分析并优化？这道腾讯牛客题的关键是围绕“SQL 查询优化与索引失效判断”讲清概念、机制、取舍和边界。SQL 慢或大批量查询要按定位、解释、改写、验证的流程处理：先从慢查询日志定位 SQL，再用 EXPLAIN/EXPLAIN ANALYZE 看访问类型、索引、扫描行数、回表、排序和临时表。
评估推荐效果时，需要采集哪些曝光 log 和点击 log，如何保证指标可归因？
这题考推荐系统评估的数据基础。回答要说明曝光 log 是分母和归因基础，点击 log 是用户反馈结果，两者必须用 requestId、itemId、position、策略版本和时间窗口串起来，否则 CTR、转化率和 A/B 结论都不可靠。
如何评估微信订阅号底部相关文章推荐功能的效果？
这题考数据分析师是否能把一个具体推荐功能拆成目标、指标、实验和风险。订阅号底部相关文章推荐不能只看点击率，还要看对阅读深度、作者生态、用户体验和大盘阅读量的增量影响。
如何设计 A/B Test 评估文章推荐对大盘阅读量的增量影响？
这题考推荐功能的增量实验设计。回答要从实验目标、随机单位、指标层级、替代效应、分层分析和护栏指标展开，核心是证明文章推荐带来了大盘阅读量净增，而不是把原本会发生的阅读从其他入口搬过来。
A/B Test 中为什么常用 t 检验，它的适用前提和局限是什么？
这题考 A/B Test 的统计基础。t 检验常用于比较两组均值差异，因为它在方差未知、样本均值近似正态时能给出差异显著性判断；但前提、指标类型、样本独立性、方差差异和业务效应都必须一起说明。