有没有东南大学计算机学院的硕士 打听一下老师

面试官问："用户 token 应该存在哪？"很多人脱口而出：localStorage。这个回答不能说错，但远称不上好答案。一个好答案，至少要说清三件事：有哪些常见存储方式，它们的优缺点是什么为什么大部分团队会从 localStorage 迁移到 HttpOnly Cookie实际项目里怎么落地、怎么权衡「安全 vs 成本」这篇文章就从这三点展开，顺便帮你把这道高频面试题吃透。三种存储方式，一张图看懂差异前端存 token，主流就三种：localStorage：用得最多，但也最容易出事大部分项目一开始都是这样写的，把 token 往 localStorage 一扔就完事了： ...

双非本末2硕，有一个研究所的实习，但也是做的图像算法工作，至今为止投了1000份简历，只有10多次面试，而且大部分都是一面挂，是不是简历项目太差了，求大佬指点

记得那年大三的时候，我们都在玩，室友突然说要去一线城市实习，我们都笑他不好好把握没课的大学时光……结果第二年开春室友回来之后就变了一个人，游戏也不打了，整天就是抱着电脑刷题，做项目，闲下来的时候就给我们讲实习遇到的同事，还有好mt，他说现在很清楚知道自己想要什么，不考研不考公，想去大厂工作……最后我们都在考研的时候，他已经拿到了大疆的offer，有一次碰到他刚好一起进图书馆，我问他年薪多少，他不好意思的笑了笑，40w+，然后我两就分开了，他去了机房，我去了自习室……

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...