蚂蚁暑期实习电话面gg

在这个早晨，闹钟还没响，我的生物钟就先一步把我叫醒了。摸了摸头顶那片日益荒芜的不毛之地，我叹了口气。我是不惑，一个在互联网浪潮里扑腾了十年的老程序员，人送外号人形键盘侠，现在自嘲是贷款上班的AI编程不惑。以前咱们上班，那是出卖劳动力换钱；现在倒好，为了能更好地出卖劳动力，还得自己先掏腰包把生产工具给续费了。今天咱们不聊什么高大上的技术趋势，也不扯什么人类未来的宏大叙事。就想跟大伙儿坐下来，嗑着瓜子，扒一扒我这个典型的职场牛马，每个月到底要给这些AI祖宗们进贡多少银子，以及这背后的酸甜苦辣。说实话，这笔账我不算不知道，一算那是真的一激灵。一、 痛并快乐着的赛博义肢对于一个靠写代码恰饭的人来说，I...

后台开发go，45k*15+15w。清华本科，还没想好要不要读研，做后台开发略微感觉薪资和算法有些差距

1.快手-无限复活-测评不用重做2.美团-3个志愿3.腾讯-1个志愿-部门共享简历，提前批面评太差会影响正式批4.携程-1志愿5.小红书-2志愿-顺序流转6.米哈游-1志愿7.小米-2个志愿

三、核心技术场景考察及候选人表现（一）考察场景高并发秒杀场景：1 万人同时抢购 100 个库存的商品，要求保证用户体验、系统稳定性与扩展性（二）候选人方案及面试官质疑候选人核心方案：前端先获取 token（通过 Lua 脚本实现锁机制），再凭 token 下单；后续考虑通过 MQ 异步处理、库存分片等方式优化面试官核心质疑点超卖与少卖风险：Lua 脚本仅解决锁竞争问题，下单环节的复杂逻辑（风控等）可能导致下单失败，已分发 token 会造成少卖；锁机制无法完全避免超卖系统扩展性不足：面对 1000 万人抢 1 万个商品的场景，数据库难以承载高并发读写，token 机制与数据库扛压能力不匹配异步...