最近一份工作的项目还可以，建议接着往风控、审核系统方向投， 对你来说算是有行业积累了。

QPS 过万，单表数据条数过亿可以算是吗？

@programbao 相比你原来干土木行业来说确实还行。 话说其实你们完全可以在国内开发，然后出差去印尼部署实施就行了啊。 比如把研发中心设在温州，几个研发每隔一段时间出差去一趟印尼，在那边留驻一个人维护就行了。

兄弟，不划算啊。 待遇也不算高、工作时间也不短，而且长期驻外家里、感情上都照顾不到，这种情况在外面待上 3-5 年，到时候你就是想回来也回不动了，难道以后做印尼人？

什么程度算卷？ 学一下 istio 的简单实用没啥问题， 但指望说学好 istio 以后找一份 istio 的工作那就别想了，其实 k8s 比 istio 重要，推荐你先学一下 k8s 的使用吧。 毕竟面试一旦聊到云原生，k8s 几乎是必聊的话题。

先努力干着， 不是因为程序员这个职业有多好，而是其它行业更糟糕。

@marcolin18 我试试，谢谢大佬

@GeekGao 谢谢大佬

@someday3 在看 🤣 就是因为现在啥都没有，才来社区问问大佬们有啥意见

@yufeng0681 我现在的疑问就是这个方案该怎么定。 以最简单粗暴的一种思路来讲， 如果需求是给男性用户推荐小于或等于他年龄的用户， 则根据用户的生日去数据库查询生日小于等于他的、且最近活跃的 100 个用户， 然后在程序内做去重。 当然实际业务还有很多个加权项，有的项目没有办法从数据库直接查，所以就有了这个提问。

@SakuraSa 因为涉及到类似于男女匹配推荐，所以跟 feed 流的推荐有点不一样。 您提到的协同过滤是需要用到什么算法框架去实现吗？

@marcolin18 用 mysql 这种关系型数据库也可以实现多维度、不同加权、综合排序吗？

@GeekGao 那这种算法是需要用到哪些算法推荐框架吗？ 还是说依赖哪些数据库？ 或者是哪些基础设施？ 因为我没弄过这一块，可能问的问题很不专业， 明了一点说就是我现在只会写代码，这样一个推荐需求我无从下手。

@piecezzz 必须要用算法模型去实现吗？

@sss15 陌生人社交不是熟人社交，这个是熟人社交的做法

@SoviaPhilo 这是另外一个维度，也就是关联推荐，跟我们现在做的并不冲突。

@fnd 在看大家怎么做的，也想在社区问问，扩展一下思路

@LitterGopher 性别、年龄、生日、包括地理位置都是用户自己可选的， 用户不选我就过滤掉这一项就好了， 还有，app 的正常用户的主要目的是来交友的，而不是抬杠。

@GeekGao 如果不用算法，有什么其它方案可选啊？ 比如有没有某种数据库可以实现类似的对比、加权、排序需求。