阿里盒马实习

字节crm后端二面 2026-2-10  自我介绍 你介绍一个你最近做的项目，然后讲一下当时的背景，以及通过哪些技术方式去解决的哪些问题 你说可以通过 AI 的方式去识别卡牌，那这个 AI 识别卡牌的话怎么去确定卡牌信息呢？ 你这里面用到那个 WebSocket，当时为什么去选择用 WebSocket 呢？ 你这里面用到这个 Redis，看你这简历里面用到 Redis 的话，这个 Redis 主要是为了怎么解决什么样的场景呢？ 基于 Canal 监听 binlog 的方式相比于缓存双删来说，它有什么缺点啊？ 基于 Canal 监听 binlog 同步的时候，是不是读到的还是老的数据啊？ 我看你...

总的来说，这是一场收获很大的面试，感觉面试官不是以老员工的角度来拷打我，而是以一个引路人的视角带着我去思考一些场景问题，用一些真实场景来向我展示平时所学应该如何应用，然后问问题也都是笑着和我聊天那种问法，感觉是一个很有人格魅力的人，就是在他面前基本上说不了谎，而且感觉他更喜欢那种真诚地回答以及真实的思考，真的对我自己有很大的帮助，真的给字节点个大大的赞

大四学院本 想冲刺一下春招但是学历直接被刷不知道是不是简历问题有没有牛油帮忙锐评一下

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...