1. 上次一面聊了你的项目，能再深入说说项目中遇到的最大挑战吗？最大的挑战是处理秒杀场景的高并发问题。当时模拟了一个促销活动，瞬间有几千个请求抢购商品。最初的实现是直接查数据库库存，然后扣减，结果出现了超卖问题，而且数据库压力特别大，响应很慢。我分析后发现主要有三个问题：数据库成为瓶颈，库存扣减不是原子操作，没有做流量控制。解决方案是多层优化。首先把库存预热到Redis，用Lua脚本保证扣减的原子性。Lua脚本先判断库存是否充足，充足才扣减，整个过程是原子的。然后在网关层用Sentinel做限流，超过阈值直接拒绝。订单创建改成异步的，扣完库存就返回，通过RabbitMQ慢慢处理订单。还做了一些...

打招呼了两百个，收到回复5个都是拒绝的，省下基本上未读。

面试官人很好，很有耐心二面：1.自我介绍2.项目拷打3.讲一讲volatile的作用？（提到了一个总线锁，这个没回答上来，应该和内存屏障有关）4.ThreadLocal项目里怎么使用的，为什么可以降低GC压力？还有哪些使用场景?5.redis使用场景？6.redis新增从节点的命令是什么？7.redis全量同步的整个过程是什么?8.redis有哪些日志？9.二叉树最大路径和（需要手写Node节点，构造用例运行）10.反问：表现怎么样？主要做什么？进去之后实际需要做些什么？有没有人可以说说业务面会问些啥啊？🥲

1. 自我介绍2. 说一下你的代码风格很懵啊, 为啥问这个问题3. 你开发的高并发组件相对于通用库有什么优势？通用库（如 Boost/Poco）为满足泛型需求，包含了大量抽象、虚函数和全场景适配，较为臃肿。我自己开发的组件优势在于“极致裁剪”：针对特定业务场景（如固定大小的数据包）定制内存池，避免内核态内存碎片；针对单一生产者消费者模型替换重量级锁，采用无锁队列或轻量级同步原语，从而压榨出更高的极限吞吐量。4. 什么是多核 CPU 的伪共享（False Sharing）？如何解决？伪共享是指多个线程同时修改位于同一缓存行（Cache Line，通常为64字节）不同位置的独立变量，导致整个缓存行...