[求助]买房贷款直接找银行和找Broker有什么区别？# Living
u*p
1 楼
面经看到的，问已经有个sharing service 可以share 任何link。 怎么设计另一个
service 用来统计每五分钟 一小时 和一天的 每个不同的link share的次数 不用特别
精确。
这种要怎么考虑？谁给说说
service 用来统计每五分钟 一小时 和一天的 每个不同的link share的次数 不用特别
精确。
这种要怎么考虑？谁给说说
s*n
2 楼
新手，联系了几个Broker和银行，听版里说有的Broker有费用，也找了几个银行(自己
信用卡开卡银行)，感觉好像银行很流程化，没有说一定能贷到，要看具体情况，且一
直要到closing前一个星期才能确定到底能不能贷到，broker不也是和lender联系么？
请问有什么区别么？是不是就是选择多一些？求助，谢谢！
信用卡开卡银行)，感觉好像银行很流程化，没有说一定能贷到，要看具体情况，且一
直要到closing前一个星期才能确定到底能不能贷到，broker不也是和lender联系么？
请问有什么区别么？是不是就是选择多一些？求助，谢谢！
d*n
3 楼
哪家的面经?
L*i
4 楼
你找银行属于零售
broker找属于批发
大概这么理解
【在 s*******n 的大作中提到】
: 新手，联系了几个Broker和银行，听版里说有的Broker有费用，也找了几个银行(自己
: 信用卡开卡银行)，感觉好像银行很流程化，没有说一定能贷到，要看具体情况，且一
: 直要到closing前一个星期才能确定到底能不能贷到，broker不也是和lender联系么？
: 请问有什么区别么？是不是就是选择多一些？求助，谢谢！
broker找属于批发
大概这么理解
【在 s*******n 的大作中提到】
: 新手，联系了几个Broker和银行，听版里说有的Broker有费用，也找了几个银行(自己
: 信用卡开卡银行)，感觉好像银行很流程化，没有说一定能贷到，要看具体情况，且一
: 直要到closing前一个星期才能确定到底能不能贷到，broker不也是和lender联系么？
: 请问有什么区别么？是不是就是选择多一些？求助，谢谢！
u*p
5 楼
L家的高频，G有时也会问到
d*t
6 楼
找broker 划算，要没有closing cost 的，你在哪个州？
【在 s*******n 的大作中提到】
: 新手，联系了几个Broker和银行，听版里说有的Broker有费用，也找了几个银行(自己
: 信用卡开卡银行)，感觉好像银行很流程化，没有说一定能贷到，要看具体情况，且一
: 直要到closing前一个星期才能确定到底能不能贷到，broker不也是和lender联系么？
: 请问有什么区别么？是不是就是选择多一些？求助，谢谢！
【在 s*******n 的大作中提到】
: 新手，联系了几个Broker和银行，听版里说有的Broker有费用，也找了几个银行(自己
: 信用卡开卡银行)，感觉好像银行很流程化，没有说一定能贷到，要看具体情况，且一
: 直要到closing前一个星期才能确定到底能不能贷到，broker不也是和lender联系么？
: 请问有什么区别么？是不是就是选择多一些？求助，谢谢！
s*l
7 楼
map reduce?
t*t
8 楼
很多人说过很多次了：
珍惜生命，远离大银行！
珍惜生命，远离大银行！
H*5
9 楼
这不就是top k 异常么？解法面筋里都有
n*n
10 楼
大行有大行的好处。
【在 t****t 的大作中提到】
: 很多人说过很多次了：
: 珍惜生命，远离大银行！
【在 t****t 的大作中提到】
: 很多人说过很多次了：
: 珍惜生命，远离大银行！
p*g
11 楼
step 1: fixed time period or dynamic time period,
比如5分钟的，fixed
0:05, 0:10, 0:15.
那么你需要一个map<0:05: times> 每次进来, 拿到系统时间， 找到对应的map,然后放
入对应的map.entry
同理可以找到一小时的，一天的，比如一天的，那么一个月的log是30条数据，
如果是dynamic,就不是这样了，因为每个时间要找这个时间的前5分钟出现的次数，那
你要准备一个queue, 如果时间进来，比较queue.peek(),如果 （新进来的时间－queue
.peek())>5, 就pop出去。 然后queue.size(), 就是当前5分钟的次数，如果你需要全
部的， 你要用map 来记录， log大小取决于，新访问的次数。
比如5分钟的，fixed
0:05, 0:10, 0:15.
那么你需要一个map<0:05: times> 每次进来, 拿到系统时间， 找到对应的map,然后放
入对应的map.entry
同理可以找到一小时的，一天的，比如一天的，那么一个月的log是30条数据，
如果是dynamic,就不是这样了，因为每个时间要找这个时间的前5分钟出现的次数，那
你要准备一个queue, 如果时间进来，比较queue.peek(),如果 （新进来的时间－queue
.peek())>5, 就pop出去。 然后queue.size(), 就是当前5分钟的次数，如果你需要全
部的， 你要用map 来记录， log大小取决于，新访问的次数。
s*n
12 楼
请问批发和零售能差多少?报价好像都是标准利率3.75.
【在 L**i 的大作中提到】
: 你找银行属于零售
: broker找属于批发
: 大概这么理解
【在 L**i 的大作中提到】
: 你找银行属于零售
: broker找属于批发
: 大概这么理解
y*y
13 楼
解法面筋是什么
【在 H**********5 的大作中提到】
: 这不就是top k 异常么？解法面筋里都有
【在 H**********5 的大作中提到】
: 这不就是top k 异常么？解法面筋里都有
o*p
14 楼
我们会随时找到人，有问必荅，而且有个人信誉。
H*5
15 楼
地里搜索 system design 高频题
: 解法面筋是什么
【在 y*y 的大作中提到】
: 解法面筋是什么
: 解法面筋是什么
【在 y*y 的大作中提到】
: 解法面筋是什么
m*8
16 楼
贷款额1米以上的只能大行吧
PF之类的地方利率差太多了
【在 t****t 的大作中提到】
: 很多人说过很多次了：
: 珍惜生命，远离大银行！
PF之类的地方利率差太多了
【在 t****t 的大作中提到】
: 很多人说过很多次了：
: 珍惜生命，远离大银行！
u*p
17 楼
没搜到答案啊，能不能给具体说说？谢谢啊
【在 H**********5 的大作中提到】
: 地里搜索 system design 高频题
:
:
: 解法面筋是什么
:
【在 H**********5 的大作中提到】
: 地里搜索 system design 高频题
:
:
: 解法面筋是什么
:
o*p
18 楼
看个案。买房贷款最主要按时close.
u*p
19 楼
多谢啊！对了这个是不是和 lc 里的Logger Rate Limiter 原理是一样的？
另外这是个global map吗？ 如果这个share server有很多replica，这种情况怎么处理
比较好？
queue
数。
【在 p*********g 的大作中提到】
: step 1: fixed time period or dynamic time period,
: 比如5分钟的，fixed
: 0:05, 0:10, 0:15.
: 那么你需要一个map<0:05: times> 每次进来, 拿到系统时间， 找到对应的map,然后放
: 入对应的map.entry
: 同理可以找到一小时的，一天的，比如一天的，那么一个月的log是30条数据，
: 如果是dynamic,就不是这样了，因为每个时间要找这个时间的前5分钟出现的次数，那
: 你要准备一个queue, 如果时间进来，比较queue.peek(),如果 （新进来的时间－queue
: .peek())>5, 就pop出去。 然后queue.size(), 就是当前5分钟的次数，如果你需要全
: 部的， 你要用map 来记录， log大小取决于，新访问的次数。
另外这是个global map吗？ 如果这个share server有很多replica，这种情况怎么处理
比较好？
queue
数。
【在 p*********g 的大作中提到】
: step 1: fixed time period or dynamic time period,
: 比如5分钟的，fixed
: 0:05, 0:10, 0:15.
: 那么你需要一个map<0:05: times> 每次进来, 拿到系统时间， 找到对应的map,然后放
: 入对应的map.entry
: 同理可以找到一小时的，一天的，比如一天的，那么一个月的log是30条数据，
: 如果是dynamic,就不是这样了，因为每个时间要找这个时间的前5分钟出现的次数，那
: 你要准备一个queue, 如果时间进来，比较queue.peek(),如果 （新进来的时间－queue
: .peek())>5, 就pop出去。 然后queue.size(), 就是当前5分钟的次数，如果你需要全
: 部的， 你要用map 来记录， log大小取决于，新访问的次数。
r*s
20 楼
单机还给搞什么map queue heap的一律0分，而且面试官会觉得很尴尬
: step 1: fixed time period or dynamic time period,
: 比如5分钟的，fixed
: 0:05, 0:10, 0:15.
: 那么你需要一个map 每次进来, 拿到系统时间， 找到对应的map,然后放
: 入对应的map.entry
: 同理可以找到一小时的，一天的，比如一天的，那么一个月的log是30条数据，
: 如果是dynamic,就不是这样了，因为每个时间要找这个时间的前5分钟出现的次
数，那
: 你要准备一个queue, 如果时间进来，比较queue.peek(),如果 （新进来的时间
－queue
: .peek())
【在 p*********g 的大作中提到】
: step 1: fixed time period or dynamic time period,
: 比如5分钟的，fixed
: 0:05, 0:10, 0:15.
: 那么你需要一个map<0:05: times> 每次进来, 拿到系统时间， 找到对应的map,然后放
: 入对应的map.entry
: 同理可以找到一小时的，一天的，比如一天的，那么一个月的log是30条数据，
: 如果是dynamic,就不是这样了，因为每个时间要找这个时间的前5分钟出现的次数，那
: 你要准备一个queue, 如果时间进来，比较queue.peek(),如果 （新进来的时间－queue
: .peek())>5, 就pop出去。 然后queue.size(), 就是当前5分钟的次数，如果你需要全
: 部的， 你要用map 来记录， log大小取决于，新访问的次数。
: step 1: fixed time period or dynamic time period,
: 比如5分钟的，fixed
: 0:05, 0:10, 0:15.
: 那么你需要一个map 每次进来, 拿到系统时间， 找到对应的map,然后放
: 入对应的map.entry
: 同理可以找到一小时的，一天的，比如一天的，那么一个月的log是30条数据，
: 如果是dynamic,就不是这样了，因为每个时间要找这个时间的前5分钟出现的次
数，那
: 你要准备一个queue, 如果时间进来，比较queue.peek(),如果 （新进来的时间
－queue
: .peek())
【在 p*********g 的大作中提到】
: step 1: fixed time period or dynamic time period,
: 比如5分钟的，fixed
: 0:05, 0:10, 0:15.
: 那么你需要一个map<0:05: times> 每次进来, 拿到系统时间， 找到对应的map,然后放
: 入对应的map.entry
: 同理可以找到一小时的，一天的，比如一天的，那么一个月的log是30条数据，
: 如果是dynamic,就不是这样了，因为每个时间要找这个时间的前5分钟出现的次数，那
: 你要准备一个queue, 如果时间进来，比较queue.peek(),如果 （新进来的时间－queue
: .peek())>5, 就pop出去。 然后queue.size(), 就是当前5分钟的次数，如果你需要全
: 部的， 你要用map 来记录， log大小取决于，新访问的次数。
z*0
21 楼
参考leetcode design hit counter 或者搜系统设计 hit counter
u*p
22 楼
能请问下应该是什么思路吗？多谢啊
【在 r*****s 的大作中提到】
: 单机还给搞什么map queue heap的一律0分，而且面试官会觉得很尴尬
:
:
: step 1: fixed time period or dynamic time period,
:
: 比如5分钟的，fixed
:
: 0:05, 0:10, 0:15.
:
: 那么你需要一个map 每次进来, 拿到系统时间， 找到对应的map,然后放
:
: 入对应的map.entry
:
: 同理可以找到一小时的，一天的，比如一天的，那么一个月的log是30条数据，
:
: 如果是dynamic,就不是这样了，因为每个时间要找这个时间的前5分钟出现的次
: 数，那
【在 r*****s 的大作中提到】
: 单机还给搞什么map queue heap的一律0分，而且面试官会觉得很尴尬
:
:
: step 1: fixed time period or dynamic time period,
:
: 比如5分钟的，fixed
:
: 0:05, 0:10, 0:15.
:
: 那么你需要一个map 每次进来, 拿到系统时间， 找到对应的map,然后放
:
: 入对应的map.entry
:
: 同理可以找到一小时的，一天的，比如一天的，那么一个月的log是30条数据，
:
: 如果是dynamic,就不是这样了，因为每个时间要找这个时间的前5分钟出现的次
: 数，那
u*p
23 楼
我去看看，多谢啊
【在 z*******0 的大作中提到】
: 参考leetcode design hit counter 或者搜系统设计 hit counter
【在 z*******0 的大作中提到】
: 参考leetcode design hit counter 或者搜系统设计 hit counter
p*g
24 楼
我这是自己的思路, 我的列子是单台server, 如果有很多台server, 你要用hash(
sharelinks), 这样就行了, 每台server只处理固定的link. 然后每台server后可以建
立aggregator server, 在这种server上,你可以计算各种分析, 比如统计亚太区的link
的5分钟, 此时,你可以用map reducer.
【在 u****p 的大作中提到】
: 多谢啊！对了这个是不是和 lc 里的Logger Rate Limiter 原理是一样的？
: 另外这是个global map吗？ 如果这个share server有很多replica，这种情况怎么处理
: 比较好？
:
: queue
: 数。
sharelinks), 这样就行了, 每台server只处理固定的link. 然后每台server后可以建
立aggregator server, 在这种server上,你可以计算各种分析, 比如统计亚太区的link
的5分钟, 此时,你可以用map reducer.
【在 u****p 的大作中提到】
: 多谢啊！对了这个是不是和 lc 里的Logger Rate Limiter 原理是一样的？
: 另外这是个global map吗？ 如果这个share server有很多replica，这种情况怎么处理
: 比较好？
:
: queue
: 数。
r*s
25 楼
Basically you should use a distributed sorted set to store the hits. Redis
is much more powerful than most people think (I know a lot of people just
consider it as a giant hashmap)
Either solution 1 or 2 in the following SO answer would work:
https://stackoverflow.com/questions/25706925/how-do-i-implement-temporal-
leaderbords-with-redis
However as a design question, you should also consider persisting the
original
hit data in blob storage so if Redis crashes, you can revive it by replay
the data.
If you need a top-K hit counter for over 1 day period, I would suggest you
to add some offline processing, and aggregate the realtime part on the
flight. Which makes the whole system a Lambda Architecture:
https://en.wikipedia.org/wiki/Lambda_architecture
: 能请问下应该是什么思路吗？多谢啊
【在 u****p 的大作中提到】
: 我去看看，多谢啊
is much more powerful than most people think (I know a lot of people just
consider it as a giant hashmap)
Either solution 1 or 2 in the following SO answer would work:
https://stackoverflow.com/questions/25706925/how-do-i-implement-temporal-
leaderbords-with-redis
However as a design question, you should also consider persisting the
original
hit data in blob storage so if Redis crashes, you can revive it by replay
the data.
If you need a top-K hit counter for over 1 day period, I would suggest you
to add some offline processing, and aggregate the realtime part on the
flight. Which makes the whole system a Lambda Architecture:
https://en.wikipedia.org/wiki/Lambda_architecture
: 能请问下应该是什么思路吗？多谢啊
【在 u****p 的大作中提到】
: 我去看看，多谢啊
r*s
26 楼
如果面试官期待这样的答案而不是一个单机的计数器的话
那heaps讲出来就很尴尬了。
当然也怕面试官自己半吊子，就知道个单机计数器，就拿来面试别人。
我觉得可以策略性地先试探一下（也是展示你想要搞定ambiguity的能力），问一下我
们对这个service有多严肃呀，我们是要做一个单机的试验还是要做一个完整的上线方
案啊？
: Basically you should use a distributed sorted set to store the
hits.
Redis
: is much more powerful than most people think (I know a lot of
people
just
: consider it as a giant hashmap)
: Either solution 1 or 2 in the following SO answer would work:
: https://stackoverflow.com/questions/25706925/how-do-i-implement-
temporal-
: leaderbords-with-redis
: However as a design question, you should also consider
persisting the
: original
: hit data in blob storage so if Redis crashes, you can revive it
by
replay
: the data.
【在 r*****s 的大作中提到】
: Basically you should use a distributed sorted set to store the hits. Redis
: is much more powerful than most people think (I know a lot of people just
: consider it as a giant hashmap)
: Either solution 1 or 2 in the following SO answer would work:
: https://stackoverflow.com/questions/25706925/how-do-i-implement-temporal-
: leaderbords-with-redis
: However as a design question, you should also consider persisting the
: original
: hit data in blob storage so if Redis crashes, you can revive it by replay
: the data.
那heaps讲出来就很尴尬了。
当然也怕面试官自己半吊子，就知道个单机计数器，就拿来面试别人。
我觉得可以策略性地先试探一下（也是展示你想要搞定ambiguity的能力），问一下我
们对这个service有多严肃呀，我们是要做一个单机的试验还是要做一个完整的上线方
案啊？
: Basically you should use a distributed sorted set to store the
hits.
Redis
: is much more powerful than most people think (I know a lot of
people
just
: consider it as a giant hashmap)
: Either solution 1 or 2 in the following SO answer would work:
: https://stackoverflow.com/questions/25706925/how-do-i-implement-
temporal-
: leaderbords-with-redis
: However as a design question, you should also consider
persisting the
: original
: hit data in blob storage so if Redis crashes, you can revive it
by
replay
: the data.
【在 r*****s 的大作中提到】
: Basically you should use a distributed sorted set to store the hits. Redis
: is much more powerful than most people think (I know a lot of people just
: consider it as a giant hashmap)
: Either solution 1 or 2 in the following SO answer would work:
: https://stackoverflow.com/questions/25706925/how-do-i-implement-temporal-
: leaderbords-with-redis
: However as a design question, you should also consider persisting the
: original
: hit data in blob storage so if Redis crashes, you can revive it by replay
: the data.
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