华为主管面之前电话沟通是啥情况？

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...

第二段实习中，由于我是第一次用linux，很多指令都不熟悉，后来有一次要更新数据包，需要先更新再重启服务器，我就开始问ai都是哪个指令。在ai给出我指令后，我直接就执行了，当时执行完其实就觉得有点不对劲，后来发现我给全部门的服务器都给重启了只能说，真是给我汗都干出来了

暑假投过字节实习，当时无音讯。近期也没投过简历。今天有个字节HR直接加我微信，联系我约面😅本想说最近没时间拒绝的，她直接给我约到12月了，下周一给我发邮件有牛有知道这是啥情况嘛看她朋友圈，似乎就是字节HR不管了，12月试试吧

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...