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AI时代：码农的涅盘重生 第5章 第一次面试(第2页/共3页)
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“嗯。”李工不置可否，接着问，“如果现在这个系统，流量突然增长十倍，达到每秒八万请求，你之前的架构还撑得住吗？瓶颈可能会在哪里？你会怎么改造？”
林晨心里一紧。这才是真正的问题。他迅速思考：“十倍流量……之前的Redis集群规模可能不够，需要扩容，并且要考虑跨机房同步的问题。数据库分表策略可能需要调整，单表数据量增长会带来查询效率下降。另外，应用服务器本身也可能成为瓶颈，需要水平扩展，并考虑负载均衡和会话保持的问题。改造的话，可能需要引入更细粒度的缓存策略，比如本地缓存结合分布式缓存；数据库层面或许要考虑引入更强的OLAP分析能力，或者把一些实时性要求不高的统计任务剥离到大数据平台；服务端可以考虑部分接口异步化，用消息队列削峰……”
他尽可能把能想到的点都说了出来，有些地方他知道自己只是泛泛而谈，缺乏真正的实战细节。李工一边听，一边在纸上画着什么。
“分布式事务怎么处理的？比如下单扣库存和生成订单，要保证一致性。”
“我们当时用的是最终一致性思路。先预扣库存，创建订单，如果订单创建失败，库存再回补。通过日志和定时任务核对异常状态。”林晨回答，这是他们实际采用的方案。
“TCC（Try-Confirm-Cancel）模式了解吗？和Saga模式对比呢？”
林晨顿了一下：“了解概念。TCC需要业务方提供三个接口，实现复杂度高，但一致性最强。Saga通过一系列本地事务和补偿事件实现，更适合长流程业务。我们当时的业务场景相对简单，所以没采用这两种。”
李工点了点头，没再深究。接下来的问题开始涉及更多具体技术细节：JVM调优参数，MySQL索引优化和死锁排查，Spring Cloud各个组件的原理和坑，Docker和Kubernetes的使用经验……
林晨大部分都能答上来，有些地方能讲得很细，比如他曾经花了两天时间排查的一个由不当索引导致的慢查询问题。但涉及到容器化编排、服务网格（Service Mesh）这些更前沿或他们之前没大规模使用的技术时，他的回答就偏向于理论了解，缺少实战体会。
他能感觉到，李工对他的基础和经验是认可的，但眼神里也偶尔会闪过一丝“技术栈偏传统”的评估意味。
技术问题问了将近一个小时。李工终于合上了笔记本，看着林晨：“技术层面聊得差不多了。你对我们公司有什么想了解的？”
林晨知道，这是面试的后半程，也是了解对方和表达自己诉求的机会。他问了几个关于公司当前主要产品、技术团队规模、未来半年技术规划的问题。李工的回答比较务实：产品正在寻求突破，团队目前后端加他只有五个人，希望招个能扛事的一起搭建更稳定的架构。
“最后，聊聊你的期望薪资吧。”李工很直接。
林晨心提到了嗓子眼。他预设过很多次这个场景，但真到了这一刻，还是感到一阵紧张。他清楚自己的底线，也记得张伟的提醒。他稳住声音，报出了那个数字：“我的期望年薪是120万左右。根据公司具体的薪酬结构，可以谈。”
李工脸上没什么表情，只是眉毛几不可察地动了一下。他沉默了几秒钟，然后说：“这个数字……和我们这个岗位的预算，差距比较大。我们是一家还在发展阶段的创业公司，这个岗位的薪资范围，大概在月薪35K到45K，14到16薪。即便按上限算，距离你的期望也有不小距离。”
虽然早有心理准备，但亲耳听到对方说出“差距比较大”这几个字，林晨心里还是沉了一下。他试图争取：“我理解创业公司的情况。但我有十年的完整经验，带过团队，处理过复杂系统，也愿意承担压力和责任。薪资方面，是否还有一定的弹性空间？或者，在期权方面……”
李工摇了摇头，语气平和但坚定：“薪资范围是公司定的，我个人权限有限。期权当然有，但那是长期且不确定的回报。坦率说，林先生，你的技术基础很扎实，项目经验也匹配。但你的期望薪资，可能更匹配那些业务稳定、现金流充足的中大型公司，或者风口上的热门领域。我们目前给不了。”
话说得很直白，也很现实。林晨知道，再谈下去意义不大了。他维持着基本的礼貌，又问了一两个关于面试流程后续的问题，李工表示会和HR沟通，有消息会通知。
走出创智大厦时，下午的阳光斜照过来，拉长了身影。林晨站在路边，看着车来车往，刚才面试时绷紧的神经慢慢松弛下来，随之而来的是一种混合着疲惫、失落和迷茫的复杂情绪。
技术面，他感觉聊得不算差，甚至有些地方还能展现出自己的经验优势。但最后卡在薪资上，而且卡
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