1. 上次一面聊了你的项目，能再深入说说项目中遇到的最大挑战吗？最大的挑战是处理秒杀场景的高并发问题。当时模拟了一个促销活动，瞬间有几千个请求抢购商品。最初的实现是直接查数据库库存，然后扣减，结果出现了超卖问题，而且数据库压力特别大，响应很慢。我分析后发现主要有三个问题：数据库成为瓶颈，库存扣减不是原子操作，没有做流量控制。解决方案是多层优化。首先把库存预热到Redis，用Lua脚本保证扣减的原子性。Lua脚本先判断库存是否充足，充足才扣减，整个过程是原子的。然后在网关层用Sentinel做限流，超过阈值直接拒绝。订单创建改成异步的，扣完库存就返回，通过RabbitMQ慢慢处理订单。还做了一些...

😢 飞书电话会议。我真的搞不懂，那些问题我基本上都回答出来了，咋回事呢。

今日首蚌，真的很难绷住

自我介绍算法。合并区间，lc56八股+场景GoGo的标准库用过哪些？gmp说一说计网输入URL到渲染内容发生了什么DNS 的迭代和递归查询一个页面渲染慢了，怎么定位问题？数据库索引类型两个事务同时执行一条记录的先查询，内存中更新，然后回写，最终的结果有几种可能，具体数值是：原始2000，操作是+500实习项目反问：面试表现，由于那边偏传统工程，所以对实习项目（偏Agent一些，传统工程也有）问的较少，说可能是传统工程做的少了，有一些基础不扎实hc，很明确的有，但人很多。毕竟飞书是很大的团队，即使是一个组也很多人竞争hc