关于工作环境：base深圳前海 内部配置绝了。一整栋50层都是oppo哒，我的工位可以看到欢乐港湾和大海，零食柜自给，很感动的是每层都提供独立的隔音室，3层饭堂里，23楼是最好吃的 周边很繁华。楼下三层是大商场，午饭后我一般会和其他实习生姐妹去citywalk，好多奶茶店，茶救，奈雪 喜茶，瑞幸，奶白，煲珠公每天换着喝，好幸福 关于工作氛围 感受到相当年轻，相当扁平的氛围，我们组（销售运营部）有三个哥哥姐姐直接对接我，她们人真的很nice，笨笨的我不会时，问她们都会耐心解答~~ 关于工作内容 感觉出入还是有的，问了哥哥姐姐，他们收到五六十份简历，面了6个，最后选了我，好感动好幸运。偏大客户运营...

我发现可以通过教培指数来判断一个学校的就业水平，即该校教培入职应届生人数➗该校当年应届生总人数，该指数越大说明学校就业越烂，还可以分别计算各个学院的就业水平😄。华理今年的该指数目前为0.09（根据新东方、猿辅导、作业帮、有道、学大、昂立与学而思教师总人数之比近似计算各机构在华理录取人数）哪位教培hr能给各92排个名让高考生避雷一下。😄

楼主本来是混了一个实习，准备寒假沉淀下3月开投的，结果过年老家事情太多了，从2/10到今天2/25大概只学了一周，且大多数时间在算法上，简历八股完全没怎么准备，今年暑期还超级提前，简直想死了，想问下大佬们，直接备战秋招和春招可行吗

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...