2015在實(shí)習(xí)的時(shí)候，當(dāng)時(shí)一個(gè)一起實(shí)習(xí)的朋友在2019年3月份的時(shí)候突然在微信上找我，問(wèn)我要不要面試下螞蟻金服。問(wèn)了下相關(guān)信息才知道他在2018年11月的時(shí)候進(jìn)到螞蟻金服，現(xiàn)在招人就想到了我，問(wèn)我要不要試一下。

剛開始還是有所顧慮的，因?yàn)楫吘故谴髲S，進(jìn)去應(yīng)該不容易，但是這個(gè)朋友進(jìn)去了，想想應(yīng)該也沒(méi)有很難吧，畢竟當(dāng)時(shí)實(shí)習(xí)的時(shí)候，他技術(shù)并不怎么樣。但是畢竟過(guò)去好幾年了，現(xiàn)在人家可能變厲害了。

所以一開始并沒(méi)有急著提交簡(jiǎn)歷，而是說(shuō)準(zhǔn)備下再提交簡(jiǎn)歷。然后就準(zhǔn)備了一周，寫簡(jiǎn)歷，刷題，在網(wǎng)上找螞蟻金服的面經(jīng)。提交了一份簡(jiǎn)歷，然后發(fā)現(xiàn)簡(jiǎn)歷上面沒(méi)有寫學(xué)歷，幸好他還沒(méi)提交，就修改了下重新發(fā)了一份，然后他又給我提了幾個(gè)建議，所以又改了一版，才最終提交。

提交簡(jiǎn)歷后的第二天下午，上班的時(shí)候螞蟻金服的面試官打電話過(guò)來(lái)了，說(shuō)要面試，當(dāng)時(shí)正在上班，就說(shuō)了下不方便，就約了當(dāng)天晚上再面試。誰(shuí)知道當(dāng)天小組因?yàn)閬?lái)了新人，晚上要聚餐，所以沒(méi)辦法，就厚著臉皮給面試官發(fā)了短信，說(shuō)了下晚上臨時(shí)有事不能參加，想約下第二天或者周末。沒(méi)想到面試官很理解，主要提出第二天晚上八點(diǎn)面試，短信上還讓我好好準(zhǔn)備，好好加油。

題外話： 有時(shí)間沖突的時(shí)候及時(shí)跟面試官溝通，往往第一面是技術(shù)面，大家都是做技術(shù)的，能理解的。 平時(shí)多交點(diǎn)朋友往往會(huì)有意外的驚喜

電面一

第二天晚上六點(diǎn)多快七點(diǎn)的時(shí)候面試官提前打電話了，這天是周五幸好及時(shí)下班，原本是想著早點(diǎn)下班回去再準(zhǔn)備準(zhǔn)備，誰(shuí)知道電話來(lái)的那么突然，剛點(diǎn)好晚飯，還沒(méi)來(lái)得及吃。既然電話都打來(lái)了，那就面唄，就到店外面面試了。

流程

1、2分鐘的自我介紹

大致講了自己的姓名，畢業(yè)院校，哪年畢業(yè)，個(gè)人愛好以及平時(shí)空閑時(shí)間做點(diǎn)什么，這個(gè)如實(shí)回答就好。因?yàn)橹坝忻嬖囘^(guò)，所以準(zhǔn)備過(guò)。建議可以自己提前寫下來(lái)，多說(shuō)幾遍，找點(diǎn)感覺。

2、你自己認(rèn)為自己最熟悉的技術(shù)是什么？

這個(gè)就因人而異了，每個(gè)人熟悉的東西都不一樣，一定要說(shuō)自己最擅長(zhǎng)的東西，不要給自己挖坑。因?yàn)槊嬖嚬傧乱徊骄蜁?huì)根據(jù)你的回答進(jìn)行提問(wèn)。對(duì)于我來(lái)是，工作了幾年學(xué)的東西多而雜，沒(méi)有什么很深入的，但是總不能說(shuō)沒(méi)有吧，所以就說(shuō)了 Java 開發(fā)比較多，所以 Java 語(yǔ)言熟悉多一點(diǎn)。然后面試官就說(shuō)：“好，那我就問(wèn)你一點(diǎn) Java 語(yǔ)言方面的。”

3、 HashMap 底層實(shí)現(xiàn)原理是什么？

這個(gè)作為一個(gè)面試必問(wèn)的題目，所以我還是提前準(zhǔn)備過(guò)的，看過(guò)源碼。所以這個(gè)問(wèn)題不是問(wèn)題，答完，面試官說(shuō)回答的對(duì)了。

HashMap，HashTable，ConcurrentHashMap 面試必備，針對(duì)1.7和1.8的不同實(shí)現(xiàn)加以說(shuō)明。包括底層的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，Hash 碰撞生成鏈表，Java8的鏈表轉(zhuǎn)紅黑樹。

4、Java 的多線程有沒(méi)有使用過(guò)

根據(jù)自身情況，用過(guò)就用過(guò)，沒(méi)用過(guò)就沒(méi)有用過(guò)。我回答有簡(jiǎn)單的使用過(guò)，但是使用的場(chǎng)景不多。面試官也就沒(méi)追問(wèn)了，說(shuō)了沒(méi)關(guān)系，就繼續(xù)。

5、講一下線程池，以及實(shí)現(xiàn)固定大小線程池底層是如何實(shí)現(xiàn)的？

講了下四中線程池，單一線程池，固定大小線程池，緩存線程池，定時(shí)線程池。但是關(guān)于固定大小線程池底層是如何實(shí)現(xiàn)的，回答的不好，面試官直接問(wèn)底層的源碼是不是沒(méi)看過(guò)，就說(shuō)是的。面試官說(shuō)沒(méi)關(guān)系。。。

追加：線程池底層都是通過(guò)ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

corePoolSize: 表示需要設(shè)置的線程個(gè)數(shù)； maximumPoolSize: 線程池允許的最大線程個(gè)數(shù)； keepAliveTime: 空閑線程存活的時(shí)間，超過(guò)這個(gè)時(shí)間就會(huì)被回收； unit: 存活時(shí)間的單位；workQueue: 需要執(zhí)行的任務(wù)隊(duì)列。threadFactory: 線程工廠，用于創(chuàng)建線程，一般用默認(rèn)的即可； handler: 拒絕策略，當(dāng)任務(wù)太多來(lái)不及處理，如何拒絕任務(wù)； 拒絕策略： 直接丟棄（DiscardPolicy） 丟棄隊(duì)列中最老的任務(wù)(DiscardOldestPolicy) 拋異常(AbortPolicy) 將任務(wù)分給調(diào)用線程來(lái)執(zhí)行(CallerRunsPolicy)

6、Redis 為什么這么高效，使用的場(chǎng)景是什么？

回答了一下我們使用 redis 做緩存和登錄 session 存在的場(chǎng)景，以及 redis 是單線程的。

1、完全基于內(nèi)存，大多數(shù)請(qǐng)求都是內(nèi)存操作，非?？焖伲?2、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，操作簡(jiǎn)單； 3、采用單線程，避免了不必要的上下文切換和競(jìng)爭(zhēng)條件，不存在多進(jìn)程或者多線程的切換，不用考慮鎖帶來(lái)的性能消耗； 4、使用多路 I/O復(fù)用模型，非阻塞 IO

7、分布式服務(wù)是否了解，zookeeper，dubbo 是否使用過(guò)？

關(guān)于 zk 和 dubbo 這塊用的不多，zk 主要是在使用 kafka 的時(shí)候會(huì)用到，但是不涉及原理上面的研究。dubbo 雖然項(xiàng)目中有用過(guò)，但是并不是很深入，就沒(méi)說(shuō)用過(guò)，直接說(shuō)沒(méi)用過(guò)。

8、冪等概念有沒(méi)有了解過(guò)

冪等性是數(shù)學(xué)上的含義是對(duì)于參數(shù) x，f(x)=f(f(x));比如絕對(duì)值函數(shù)。 在分布式環(huán)境下表示的是對(duì)于同樣的請(qǐng)求，在一次或者多次請(qǐng)求的情況下對(duì)系統(tǒng)的使用資源是一樣的。保證失敗重試不會(huì)導(dǎo)致提交兩次。 方法： 帶版本號(hào)的方式； 采用數(shù)據(jù)庫(kù)唯一索引方式；

9、常用的數(shù)據(jù)庫(kù)是什么？

我們常用的數(shù)據(jù)庫(kù)是 MySQL，所以就回答了 MySQL。

10、MySQL 的事務(wù)特性有哪些？

•首先事務(wù)是作為單個(gè)邏輯工作單元執(zhí)行的一系列操作，這些操作作為一個(gè)整體一起向系統(tǒng)提交，要么都執(zhí)行，要么都不執(zhí)行。事務(wù)是一個(gè)不可分割的邏輯單元。•A（原子性）事務(wù)的各步操作是不可分的，保證一系列的操作要么都完成，要么都不完成；•C（一致性）事務(wù)完成，數(shù)據(jù)必須處于一致的狀態(tài)；•I（隔離性）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行修改的所有并發(fā)事務(wù)彼此之間是相互隔離，這表明事務(wù)必須是獨(dú)立的，不應(yīng)以任何方式依賴或影響其他事務(wù)；•D（持久性）表示事務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)處理結(jié)束后，對(duì)數(shù)據(jù)更改必須持久化，不管是事務(wù)成功還是回滾。事務(wù)日志都能夠保持事務(wù)的永久性。

11、如果現(xiàn)在一臺(tái)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)庫(kù)掛了怎么處理？

首先這題沒(méi)有 get 的面試官想問(wèn)的點(diǎn)是什么，所以就根據(jù)自己項(xiàng)目本身的情況做答了。我們項(xiàng)目生產(chǎn)上的數(shù)據(jù)庫(kù)是有主備的，在主數(shù)據(jù)庫(kù)掛掉的情況下是會(huì)切換到備數(shù)據(jù)庫(kù)，先保證業(yè)務(wù)的穩(wěn)定性，然后在對(duì)崩潰現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行保留，方便后續(xù)分析問(wèn)題，找到原因。這里面試官追問(wèn)了一下，我們主備的切換是自動(dòng)的還是手動(dòng)的，這個(gè)由于是公司運(yùn)維團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)的，自己本身不是特別清楚，但是根據(jù)對(duì)公司運(yùn)維團(tuán)隊(duì)的了解，應(yīng)該是自動(dòng)的。所以就這樣如實(shí)的回答了。

12、數(shù)據(jù)庫(kù)如何實(shí)現(xiàn) rollback 的？

數(shù)據(jù)庫(kù)在寫入數(shù)據(jù)之前是先講對(duì)數(shù)據(jù)的改動(dòng)寫入 redo log 和 undo log，然后在操作數(shù)據(jù)，如果成功提交事務(wù)就會(huì)講操作寫入磁盤；如果失敗就會(huì)根據(jù)redo log 和 undo log 逆向還原到事務(wù)操作之前的狀態(tài)。

13、工作這么久你遇到的最難的技術(shù)點(diǎn)是什么？

我這邊根據(jù)具體的工具經(jīng)理，回答的是 kafka 的初次使用，因?yàn)楫?dāng)時(shí)是公司內(nèi)部第一個(gè)引入 kafka，之前沒(méi)有小組使用過(guò)，所以要采很多坑。并且那個(gè)時(shí)候 kafka 還沒(méi)有發(fā)布1.0版本，官網(wǎng)和網(wǎng)上提供的版本很雜亂不兼容。

14、用過(guò)Kafka 的話說(shuō)下 Kafka優(yōu)缺點(diǎn)有哪些？

•Kafka 是一個(gè)高吞吐量的消息隊(duì)列。基本的組件有生產(chǎn)者，消費(fèi)者，node 節(jié)點(diǎn)，生產(chǎn)者負(fù)責(zé)生產(chǎn)消息，將消息發(fā)送到指定的 topic 或者 partition 當(dāng)中。•每個(gè) partition 可以有多個(gè)分區(qū)副本，并且存放在不同的 broker 節(jié)點(diǎn)上，保證數(shù)據(jù)的安全。partiton 的底層是根據(jù) segment 段存放的一系列日志文件，文件里面存放的具體的消息內(nèi)容，每條消息都有一個(gè)唯一的 offset 偏移量，并且是按照磁盤順序存放的。由于磁盤是順序讀寫，所以 kafka 可以有很高的吞吐量。磁盤的順序讀寫比隨機(jī)讀寫的性能高很多。•每個(gè)消費(fèi)者都屬于一個(gè)消費(fèi)者組，可以消費(fèi)指定 topic 下的數(shù)據(jù)。

15、TCP/IP 協(xié)議是如何保證數(shù)據(jù)可靠性的？

首先 TCP是面向連接的傳輸協(xié)議。主要通過(guò)消息確認(rèn)和重試機(jī)制來(lái)保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃浴?/p>

電面二

二面的時(shí)間是在第二周，周四下午的時(shí)候打電話過(guò)來(lái)，問(wèn)是否可以面試。但是當(dāng)時(shí)在上班就說(shuō)不方便，能否周五晚上面試。面試官說(shuō)可以。誰(shuí)知道，第二天中午還沒(méi)下班就打電話過(guò)來(lái)說(shuō)面試，可能本來(lái)周五大家各自事情都多吧，他也想盡快搞完。我這邊被突然的面試電話給搞懵了一下，想著不是約好了晚上么，怎么搞突擊。。。但是沒(méi)辦法，已經(jīng)推過(guò)一次，沒(méi)好意思再推掉。就說(shuō)了我要找個(gè)安靜地方，稍等下。

整個(gè)面試過(guò)程不是很好，主要是在公司內(nèi)部找了個(gè)沒(méi)人的地方，說(shuō)話聲音都不敢大，而且還經(jīng)常有人經(jīng)過(guò)，來(lái)來(lái)回回的。感覺這點(diǎn)沒(méi)有決策好，也是這次的一個(gè)遺憾。所以大家電話面試的時(shí)候一定要找個(gè)沒(méi)人的地方。

流程

1、先進(jìn)行自我介紹，然后介紹自己做過(guò)的項(xiàng)目，從項(xiàng)目流程架構(gòu)設(shè)計(jì)等方面介紹

根據(jù)個(gè)人經(jīng)歷說(shuō)了自己所做的項(xiàng)目，以及流程和架構(gòu)方面，因?yàn)槭亲约簠⑴c的項(xiàng)目，所以整個(gè)流程說(shuō)的還是很流暢的。畢竟自己很熟悉。這塊盡量多從幾個(gè)方面講，流程，架構(gòu)，設(shè)計(jì)等。

2、HashMap 的查詢時(shí)間復(fù)雜度

理想情況下是 O(1)的，但是實(shí)際中會(huì)出現(xiàn) hash 碰撞，導(dǎo)致無(wú)法達(dá)到效果。

3、LinkedList和ArrayList的區(qū)別

• LinkedList 底層是基于雙向鏈表實(shí)現(xiàn)的，而 ArrayList 底層是基于動(dòng)態(tài)數(shù)組實(shí)現(xiàn)的；
• 查詢的時(shí)候 LinkedList 的效率要低于 ArrayList，因?yàn)?LinkedList 需要遍歷鏈表，而 ArrayList 底層數(shù)組根據(jù)下標(biāo)直接獲取數(shù)據(jù)。
• 插入刪除數(shù)據(jù)的時(shí)候，LinkedList 效率比ArrayList 效率高，因?yàn)?ArrayList 在數(shù)據(jù)多的情況下會(huì)進(jìn)行數(shù)組擴(kuò)容或移動(dòng)數(shù)組。
• 多進(jìn)程與多線程在編程上面有什么需要注意的

首先進(jìn)程是資源分配的最小單元，線程是任務(wù)調(diào)度的最小單元

5、ThreadLocal的使用場(chǎng)景

ThreadLocal 適用于每個(gè)線程需要自己獨(dú)立的實(shí)例且該實(shí)例需要在多個(gè)方法中被使用，也即變量在線程間隔離而在方法或類間共享的場(chǎng)景。

6、堆內(nèi)存和棧內(nèi)存有什么區(qū)別

• 堆內(nèi)存是線程共享的，棧內(nèi)存是線程私有的；
• 堆內(nèi)存用來(lái)存放由new創(chuàng)建的對(duì)象和數(shù)組，棧內(nèi)存中存放一些基本類型的變量和對(duì)象的引用變量；

7、堆排序時(shí)間復(fù)雜度

8、如果優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)查詢，另外應(yīng)用層上還能如何優(yōu)化？

1）數(shù)據(jù)庫(kù)層面上：

除了主鍵索引，唯一索引之外，對(duì)于常用的查詢字段也要加索引。查詢的時(shí)候盡量使用主鍵索引，因?yàn)镸ySQL 的 InnoDB 的主鍵索引索引的是整行數(shù)據(jù)，而普通索引索引的是主鍵，會(huì)有回表操作。當(dāng)然索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應(yīng)的 select 的效率，但同時(shí)也降低了 insert 及 update 的效率，需要酌情考慮。 2、優(yōu)化查詢語(yǔ)句，盡量采用確認(rèn)性查詢語(yǔ)句，減少 or，in，not in，%xxx%語(yǔ)法的使用。

2）應(yīng)用層面上：

• 采用緩存機(jī)制，將常用的數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存，增加訪問(wèn)速度；
• 分庫(kù)分表，讀寫分離，將數(shù)據(jù)分開讀寫，提升性能

9、強(qiáng)一致性，弱一致性，最終一致性

• 強(qiáng)一致性：對(duì)于更新后的數(shù)據(jù)，要求后續(xù)所有節(jié)點(diǎn)的任何操作都要獲取最新值的情況；
• 弱一致性：對(duì)于更新后的數(shù)據(jù)，后續(xù)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)操作可以是新值，也可以是舊值，通過(guò)一段時(shí)間后后續(xù)節(jié)點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)的操作都是新值；
• 最終一致性：是弱一致性的特殊形式，存儲(chǔ)系統(tǒng)保證在沒(méi)有新的更新的條件下，最終所有的訪問(wèn)都是最后更新的值。

10、有一個(gè)一百萬(wàn)行的文件，內(nèi)部是購(gòu)買的商品ID，如何獲取到購(gòu)買最多的前一百個(gè)商品。

思路：首先考察的肯定是大數(shù)據(jù)處理方案，這些數(shù)據(jù)肯定不能一次性讀取到內(nèi)存，那就需要拆分，將數(shù)據(jù)分隔處理。假設(shè)要分隔為 n 個(gè)文件。

分隔：如果 ID 是整型的話，可以直接采用取模（id % n）的方式；如果 ID 是字符串可以先計(jì)算 hash 值然后再取模（hash(x) % n）的方式，將相同 ID 的商品分到同一個(gè)文件中。

針對(duì)每個(gè)小文件進(jìn)行 top100的排序，返回購(gòu)買最多的100個(gè)商品 ID•根據(jù) n 個(gè)文件中的100個(gè) ID，在進(jìn)行一次排序，即可得到需要的數(shù)據(jù)。

小結(jié)

首先很感謝內(nèi)推的那個(gè)朋友才有了這次的面試機(jī)會(huì)，雖然結(jié)果不盡人意，但是為自己的學(xué)習(xí)成長(zhǎng)之旅增加了一些精彩。

然后說(shuō)下這次的面試體驗(yàn)，總得來(lái)說(shuō)，感覺不是很好，因?yàn)閹状未螂娫挾际窃诠旧习嗥陂g，畢竟在公司接到面試電話還是很不好的。沒(méi)有按照約定的時(shí)間點(diǎn)打電話，可能是我接觸的少，不知道其他公司是怎么樣的，總覺得這樣不太好。

身為一個(gè)目前在職三年，工作在深圳這樣的大環(huán)境下，還是有很大壓力的。以前上學(xué)的時(shí)候想著什么時(shí)候能月入過(guò)萬(wàn)應(yīng)該就不愁什么的，但是漸漸的發(fā)現(xiàn)，及時(shí)月入過(guò)萬(wàn)也還是過(guò)不好生活。周圍比你厲害比你強(qiáng)的人多了去了，你能做的就只有不斷的學(xué)習(xí)，不斷的進(jìn)步。

到此這篇關(guān)于記一次螞蟻金服的面試經(jīng)歷(小結(jié))的文章就介紹到這了,更多相關(guān)螞蟻金服面試內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持腳本之家！

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