一哥们在北京互联网大厂上班,这公积金水平在北京属于什么段位?
mhr18 2025-05-22 11:52 38 浏览 0 评论
大家好,我是鸭鸭!
前几天不是刷到个秀存款的帖子吗,今天刷到个秀公积金的帖子。
啥情况?
年底都开始不想上班就想秀了呗?估计再过段时间又要刷到秀年终奖的帖子了。
说实话,我不知道这哥们秀的是自己还是“真我有一个朋友”,咱们放大了看看公积金的明细,说实话有点顶。
他问这是什么水平?
这是公积金缴存的顶格标准,存缴比例高达12%。一句话总结:顶配了,哥们!
北京公积金规定基数的上限就是 35283,也就是说即使你月工资高达 60000,那么缴纳的基数也是 35283。
大家知道哪里平均工资最高吗?
评论区的平均工资最高。
说实话按人均年收入百万水平来算,我觉得这哥们的发言还是保守了。
当然也有老实哥,发表中肯回答,确实很中肯:
刷着刷着突然有一条评论强烈吸引了我的目光:
北京六套房的狠人嘲讽道:“有存款千万,还天天上班,你算啥?”
躺平是个伪命题,因为大部分人没有资格谈“彻底退出”,只是换个姿势喘口气。
我个人觉得不论这哥们工作了几年,就单纯从公积金角度来说,能缴满,已经超过绝大部分打工者了。
有些人可能打一辈子的工都摸不到基线的上限。
公积金顶格交满,是北京职场打工人的荣誉勋章,是996奋斗的硕果,也是一份给生活的不动声色的安全感。但如果只是靠公积金就想“躺平”,那只能说——你只躺了个局部!
因为,从他的公积金余额来看,这小伙子很可能还没买房...
不说了,说多了又是泪。
哎,还是继续刷我的面试题吧
Redis List 类型的常见操作命令有哪些?
回答重点
Redis 中的 List 类型是一个字符串列表,这里是一些常见的操作命令:
1)lpush:将一个或多个值插入到列表头部。列表不存在,一个新的列表会被创建。
2)rpush:将一个或多个值插入到列表尾部。
3)lpop:移除并返回列表头部的元素。
4)rpop:移除并返回列表尾部的元素。
5)lrange:获取列表指定范围内的元素。
6)lindex:通过索引获取列表中的元素。
7)llen:获取列表长度。
8)lset:将列表中指定索引的元素设置为另一个值。
9)lrem:移除列表中与参数匹配的元素。
10)ltrim:修剪(裁剪)一个已存在的 list,使其只包含指定范围的元素。
示例代码如下:
lpush mylist a # 在列表 'mylist' 的头部插入元素 'a'
rpush mylist b # 在列表 'mylist' 的尾部插入元素 'b'
lpop mylist # 移除并返回 'mylist' 的第一个元素
rpop mylist # 移除并返回 'mylist' 的最后一个元素
lrange mylist 0 -1 # 返回 'mylist' 中的所有元素
lindex mylist 0 # 获取 'mylist' 中索引为 0 的元素
llen mylist # 返回 'mylist' 的长度
lset mylist 0 x # 将 'mylist' 中索引为 0 的元素设置为 'x'
lrem mylist 1 a # 从 'mylist' 中移除第一个 'a'
ltrim mylist 1 2 # 保留 'mylist' 中索引从 1 到 2 的元素,其他的删除
扩展知识
列表存储结构
Redis List 类型的底层实现有两种数据结构,Redis 会根据列表的长度和每个元素的大小自动选择使用哪种结构:
- 双向链表(Linked List):当列表元素较多时,使用双向链表实现,便于从两端快速添加和删除。
- 压缩列表(Ziplist):当列表元素较少且总大小较小时,使用内存更节省的压缩列表实现。
- Redis 中的 Ziplist 和 Quicklist 数据结构的特点是什么?(点击下方小程序搜882即可查看)
List 的使用场景
- 消息队列:Redis 的 LPUSH 和 RPOP 组合可以用来实现生产者-消费者模型,将 LPUSH 用于生产者,RPOP 用于消费者,这种方式可实现简单的消息队列。
- 任务调度:可以使用 LPUSH 和 BRPOP 来实现任务调度,将任务放入队列中,消费者通过阻塞方式从队列中取任务进行处理。
- 聊天记录:可以使用 Redis List 存储用户的聊天记录,利用 RPUSH 添加消息,使用 LRANGE 获取指定范围内的消息。
列表操作性能问题
- 大列表操作:当列表非常大时,某些操作(如 LRANGE 或 LREM)可能会导致 Redis 阻塞,因为 Redis 是单线程的,因此对大列表的操作应该尽量避免。
- 列表裁剪:使用 LTRIM 命令对列表进行裁剪,以控制列表的大小,避免列表无限增长导致内存占用过高。例如:LTRIM mylist 0 99,只保留前 100 个元素。
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