网易互娱互联网产品策划笔试

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...

投了很多小公司都得不到回复，大佬帮忙看看是什么问题呢

刚进大厂才两周，直接被干懵了。这节奏快得让人想哭，每天都被压得喘不过气。好不容易才挤进来，现在走人实在不甘心，但继续硬撑又觉得快要顶不住了。从传统行业跳过来，发现这儿根本没人带你。问谁都是零碎信息，拼不出个完整逻辑。老员工个个忙得飞起，没人有空搭理你，上来就让你自己硬扛。任务东一榔头西一棒子的，搞得人整天神经紧绷，连周末都缓不过来。真不知道还要熬多久才能适应，接下来该咋整啊……

读研期间的第一次面试，体验很差，不知道是不是遇到kpi面了，面试官似乎并不感兴趣，问的也不是很深，基本都答上来了也很顺利，但还是第二天就挂了 ps：年底深圳的实习怎么这么难找？难受，有没有深圳的yy们交流一下 一小时10分钟 全程拷打项目中的八股  1、caffeine缓存时主要存储了什么数据 2、如何能实现按分钟和按小时同时限流，key和value分别是什么 3、spring aop如何实现的 4、用caffeine缓存有什么缺点 5、说一下rag流程 6、如何让大模型的响应时间变小的（stream响应），第一个token时间变小，总体时间如何？ 7、redis要保持数据的一致性有什么解决方...