有些题目看似简单，实则暗藏玄机，关键在于理解题意和解题思路，而不是硬背答案。
技术面试中的“陷阱题”往往不是考察你的代码能力，而是测试你对系统设计、边界条件、性能优化的理解。比如，有些题目会问：“如何设计一个秒杀系统？”看似是设计题，但背后隐藏的是高并发、缓存、限流、数据库优化等硬核知识。
我们来看看常见的陷阱题有哪些。比如，很多人会直接回答“用Redis做缓存，数据库做持久化”，但面试官可能更在意你是否知道Redis的淘汰策略，是否考虑过数据库连接池的配置，是否了解幂等性和分布式锁的使用场景。
秒杀系统的难点在于高并发下的资源竞争。假设你负责一个电商平台的秒杀活动，那么你得考虑三个核心问题：
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如何防止超卖？
很多人会想到加锁，但加锁可能会成为性能瓶颈。更聪明的做法是使用Redis的原子操作（比如INCR）来控制库存，或者在数据库层面使用乐观锁（CAS）。 -
如何应对突发流量？
如果不提前做压测，直接上线可能会导致系统崩溃。这时候应该引入限流机制，比如用Guava的RateLimiter或者Nginx的限流模块。同时，缓存预热和异步处理也是关键。 -
如何保障用户体验？
用户在秒杀时可能会遇到重复提交、超时、页面卡顿等问题。你可以通过前端拦截（比如限制点击频率）、后台异步通知、消息队列（比如Kafka）来减轻数据库压力，同时提升响应速度。
另一个常见的陷阱题是关于Feed流的设计。比如，你会被问：“如何实现一个动态的Feed流？”这时候很多人会想到“按时间倒序排序”，但其实这只是一个表象。真实场景下，Feed流可能需要根据用户兴趣、内容热度、地理位置等进行多维排序。
你可以用Elasticsearch来支持复杂的搜索和排序逻辑，或者用Redis的ZSet来实现时间排序。但更重要的是，你得明白数据实时性和延迟容忍度之间的权衡，以及如何在冷启动和热更新之间找到平衡点。
软技能也是面试中容易被忽视的部分。比如，当面试官问你：“你遇到过哪些技术难题？怎么解决的？”很多人会直接列出问题和解决方法，但真正优秀的候选人会用STAR法则来讲述故事。
- Situation（情境）：简单描述项目背景，比如“我们正在开发一个短视频平台，Feed流的加载速度影响用户体验”。
- Task（任务）：说明你负责的部分，比如“我负责优化Feed流的加载和排序逻辑”。
- Action（行动）：讲述你采取的措施，比如“我引入Elasticsearch支持多维排序，并使用Redis缓存热门内容”。
- Result（结果）：说明你取得的成果，比如“用户停留时间增加了30%，系统响应速度提升了50%”。
这不仅让面试官看到你的技术能力，还能体现你的问题解决能力和沟通表达能力。
谈薪时要注意什么？
面试官可能不会直接问你“你期望的薪资是多少”，但如果你在谈薪时表现得过于强硬，可能会让面试官觉得你“不好合作”。所以，建议你在谈薪前先了解行业薪资水平，比如参考BOSS直聘、拉勾网等平台的数据。
你可以用“期望薪资范围”来代替直接报数，比如：“我目前的期望是15-20K，但我也愿意根据公司情况灵活调整。”这种方式既展示了你的自信，又不会显得咄咄逼人。
职业规划是另一个关键点。面试官喜欢看到你对技术有长期热情，而不是只盯着眼前的职位。你可以从短期目标到长期目标分层次回答：
- 短期目标：比如“我希望在接下来的一年里深入学习分布式系统和数据库优化”。
- 长期目标：比如“我梦想能成为架构师，主导大型系统的研发和优化”。
这样既展示了你对技术的追求，也体现了你对职业发展的规划。
那么，你有没有遇到过让你印象深刻的陷阱题？ 以及你是如何应对的？
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