30min，无算法，无八股，全程问项目......项目来源、部署方式，以及你做了哪些优化？如何思考这些优化？ 为什么引入 SPI？解决了什么问题？适用于什么场景？ 秒杀整体方案是怎样的？（同步 vs 异步） Redis + Lua 在秒杀中的作用？如何保证原子性、防超卖、一人一单？ 为什么要引入 MQ？在系统中起什么作用？ MQ 消费失败会带来什么问题？如何解决？ 如何保证 MQ 的可靠性？ 如何监控 MQ？出现问题如何快速定位？ 如果 MQ 出问题，系统如何降级？ 如何设计高可用方案（如 Consumer、集群、容灾）？ 秒杀系统中哪些需要强一致性？哪些只需要最终一致性？ AI 项目整体架构...

佬们求助，28小登已经boss上沟通了300了，牛客投了很多也是简历秒挂，想问下大佬们是哪出了问题呀，海投的中小厂，现在还是0面

这种实习能去吗？    

最近看了好多同学简历中的项目经历都已经变成一个AI项目加一个常规项目，而且大家似乎很有默契的形成了一个RAG项目+商城、优选、秒杀项目.....很难不让人感慨，在这个古法编程向vibe coding过度的时期，大家又默契的写出了同质化如此高的简历。如果大家厌倦了写商城类这种极致并发的项目，害怕自己经不住面试官对大流量技术设计的拷打，那不妨关注一下由楼主开源的异构数据源流转系统datalinkx。不同于c端项目浮夸的流量和并发，在后A(AI)、B(BigData)、C(CloudCompute)时代，datalinkx的优势在于其大数据垂直领域的业务价值。为什么选择搞异构数据源流转项目每到春招秋...