搜索到一个解决高并发抢购的思路，大家觉得怎么样？

快手数据研发一面（40min➕，比较简单，面试官和善） 1.深挖项目，项目架构选型，不同数据为什么存储在不同位置等之类的问题 2.MR工作流程 3.Hive和Spark的区别 4.细挖简历，比如说说简历中复杂SQL的难点在哪里，如何解决 5.认识什么告警类型，都如何处理 6.数据倾斜如何定位，如何解决 7.数仓分层以及分层作用 8.DWS层和DWM层的区别 9.spark的driver,task,job,stage之间的联系 场景题，对直播中的金额数据如何进行数据质量的一个检测 手撕算法:最大子数组和 SQL:最大连续问题 二面（50min➕，主要难在项目拷打，八股很简单） 1.深挖项目非常细...

简历无包装，全部都是真实的，第一个项目全权自己完成的，完成了部署，第二个模仿黑马点评，第三个是星球项目，杭州150/天实习，我好不甘，大家有什么好的建议吗?

10.2任务完成情况八股文:JVM 19;+synchronized(终于搞透了)+一套面经模拟算法(排序，复原IP地址)学了一些国央企和HR常问的半结构化面试。10.3任务(要把所有能追问的问题搞懂)剩余的JVM数据库&消息队列(MySQL 31;Redis 21;Kafka 17;);(务必学完)算法(堆,栈)+项目(实习)+场景3; (算法务必写完)