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...

实习不知道怎么写简历，求各位大佬给点建议！~

面试录音转文字记录，然后AI总结业务与项目经验（电商/订单方向）Q：针对淘宝接口的时间限制，你们如何拉取和存储订单？A： 淘宝默认只给 3 个月数据。通过聚石塔接入，普通版用户调 API 实时拉取；高级版用户则通过 TMC 消息队列或 RDS 数据库实时同步并持久化存储，可回溯至 6 个月。 Q：复购标签/复购率的具体判定逻辑是什么？A： 在 6 个月范围内，若当前订单的买家 ID、卖家 ID 及商品 SKU ID 与历史记录匹配，则判定为复购。 Q：如何优化复购查询性能并处理高频刷单场景？A： 数据库层面：建立专门的索引表，包含买家/卖家 ID、SKU/SPU ID 及创建时间，避免直查主库...