开篇介绍

个人背景：

不说太多废话，但起码要让你先对我有一个基本的了解。本人毕业于浙江某二本院校，算是科班出身，毕业后就进了一家外包公司做开发，当然不是阿里的外包，具体什么公司就不透露了，在外包一呆就呆了整整2年多，直到现在才从外包离开，如今拿到阿里的offer准备入职了。

阐述原因：

在外包公司的两年里，作为一名菜鸡，确实非常合格，技术没什么长进，眼见也没有提升，没规划没未来，让人实在焦虑，之所以开始改变自己也是家庭发生了变故，才让自己开始思考人生。身边很多人感叹过，能从外包逆袭，算是传奇，所以今天想要分享一下个人的经历，希望能够鼓励到一些与我有相似经历的同行。

注意：这次面试过程比较长，内容繁多，在文章中我基本上简述了，文章里的面试题完整版和我个人的总结方法经验（面试学习和刷题笔记），都整理有PDF完整版，如有需要可以看文末

准备过程

先说说我自己的情况，我2016先在蚂蚁实习了将近三个月，然后去了我现在的老东家，三年多工作经验，可以说毕业后就一直老老实实在老东家打怪升级，虽说有蚂蚁的实习经历，但是因为时间太短，还是有点虚的。所以面试官看到我简历第一个问题绝对是这样的。

“哇，你在蚂蚁待过，不错啊”，面试官笑嘻嘻地问到。“是的，还好”，我说。“为啥才三个月？”，面试官脸色一沉问到。“哗啦啦解释一通。。。”，我解释道。“哦，原来如此，那我们开始面试吧”，面试官一本正经说到。

尼玛，早知道不写蚂蚁的实习经历了，后面仔细一想，当初写上蚂蚁不就给简历加点料嘛。

言归正传，准备过程其实很早开始了（当然这不是说我工作时老想着跳槽，因为我明白现在的老东家并不是终点，我还需要不断提升），具体可追溯到从蚂蚁离职的时候，当时出来也面了很多公司，没啥大公司，面了大概5家公司，都拿到offer了。

工作之余常常会去额外研究自己感兴趣的技术以及工作用到的技术，力求把原理搞明白，并且会自己实践一把。此外，买了N多书，基本有时间就会去看，补补基础，什么操作系统、数据结构与算法、MySQL、JDK之类的源码，基本都好好温习了（文末会列一下自己看过的书和一些好的资料）。我深知基础就像“木桶效应”的短板，决定了能装多少水。

此外，在正式决定看机会之前，我给自己列了一个提纲，主要包括Java要掌握的核心要点，有不懂的就查资料搞懂。我给自己定位还是Java工程师，所以Java体系是一定要做到心中有数的，很多东西没有常年的积累面试的时候很容易露馅，学习要对得起自己，不要骗人。

剩下的就是找平台和内推了，除了蚂蚁，头条和拼多多都是找人内推的，感谢蚂蚁面试官对我的欣赏，以后说不定会去蚂蚁咯。

平台：脉脉、GitHub、v2

蚂蚁金服（五面）

一面

一面就做了一道算法题，要求两小时内完成，给了长度为N的有重复元素的数组，要求输出第10大的数。典型的TopK问题，快排算法搞定。

算法题要注意的是合法性校验、边界条件以及异常的处理。另外，如果要写测试用例，一定要保证测试覆盖场景尽可能全。加上平时刷刷算法题，这种考核应该没问题的。

二面

1. 自我介绍下呗
2. 开源项目贡献过代码么？
3. 目前该部门做什么，业务简单介绍下，内部有哪些系统，作用和交互过程说下
4. Dubbo踩过哪些坑，分别是怎么解决的？
5. 开始进入正题，说下你对线程安全的理解
6. 事务有哪些特性？
7. 怎么理解原子性？
8. 乐观锁和悲观锁的区别？
9. 这两种锁在Java和MySQL分别是怎么实现的？
10. HashMap为什么不是线程安全的？
11. 怎么让HashMap变得线程安全？
12. Collections的synchronize两者的区别是什么？
13. jdk1.8对ConcurrentHashMap做了哪些优化？
14. redis主从机制了解么？怎么实现的？
15. 有过GC调优的经历么？
16. 有什么想问的么？

三面

1. 简单自我介绍下
2. 监控系统怎么做的，分为哪些模块，模块之间怎么交互的？用的什么数据库？
3. 使用什么存储引擎，为什么使用InnnoDB？
4. 订单表有做拆分么，怎么拆的？
5. 水平拆分后查询过程描述下
6. 如果落到某个分片的数据很大怎么办？
7. 哈希取模会有什么问题么？
8. 分库分表后怎么解决读写压力？
9. 拆分后主键怎么保证惟一？
10. Snowflake生成的ID是全局递增唯一么？
11. 怎么实现全局递增的唯一ID？
12. Mysql的索引结构说下
13. 主键索引和普通索引的区别？
14. 你们系统目前的瓶颈在哪里？
15. 你打算怎么优化？简要说下你的优化思路
16. 有什么想问我么？

四面

1. 介绍下自己
2. 为什么要做逆向？
3. 怎么理解微服务？
4. 服务治理怎么实现的？
5. 这个不是中间件做的事么，为什么你们部门做？
6. 说说Spring的生命周期吧
7. 说说GC的过程
8. CMS GC有什么问题？
9. 怎么避免产生浮动垃圾？
10. 强制young gc会有什么问题？
11. 知道G1么？
12. 回收过程是怎么样的？
13. 你提到的Remember Set底层是怎么实现的？
14. 有什么想问的么？

五面

五面是HRBP面的，和我提前预约了时间，主要聊了之前在蚂蚁的实习经历、部门在做的事情、职业发展、福利待遇等。阿里面试官确实是具有一票否决权的，很看重你的价值观是否match，一般都比较喜欢皮实的候选人。HR面一定要诚实，不要说谎，只要你说谎HR都会去证实，直接cut了。

1. 之前蚂蚁实习三个月怎么不留下来？
2. 实习的时候主管是谁？
3. 实习做了哪些事情？
4. 你对技术怎么看？平时使用什么技术栈？
5. 最近有在研究什么东西么
6. 你对SRE怎么看
7. 对待遇有什么预期么

最后HR还对我说目前稳定性保障部挺缺人的，希望我尽快回复。

小结

蚂蚁面试比较重视基础，所以Java那些基本功一定要扎实。蚂蚁的工作环境还是挺赞的，因为我面的是稳定性保障部门，还有许多单独的小组，什么三年1班，很有青春的感觉。面试官基本水平都比较高，基本都P7以上，除了基础还问了不少架构设计方面的问题，收获还是挺大的。

拼多多（三面）

面试前

面完蚂蚁后，早就听闻拼多多这个独角兽，决定也去面一把。首先我在脉脉找了一个拼多多的HR，加了微信聊了下，发了简历便开始我的拼多多面试之旅。这里要非常感谢拼多多HR小姐姐，从面试内推到offer确认一直都在帮我，人真的很nice。

一面

1. 为啥蚂蚁只待了三个月？没转正？
2. Java中的HashMap、TreeMap解释下？
3. TreeMap查询写入的时间复杂度多少？
4. HashMap多线程有什么问题？
5. CAS和synchronize有什么区别？都用synchronize不行么？
6. 如果要保证线程安全怎么办？(ConcurrentHashMap)
7. ConcurrentHashMap怎么实现线程安全的？
8. get需要加锁么，为什么？
9. volatile的作用是什么？
10. 底层怎么实现的？
11. 在多核CPU下，可见性怎么保证？
12. 聊项目，系统之间是怎么交互的？
13. 系统并发多少，怎么优化？
14. 给我一张纸，画了一个九方格，都填了数字，给一个MN矩阵，从1开始逆时针打印这MN个数，要求时间复杂度尽可能低
15. 可以先说下你的思路(想起来了，说了什么时候要变换方向的条件，向右、向下、向左、向上，依此循环)
16. 有什么想问我的？

二面

1. 自我介绍下
2. 手上还有其他offer么？
3. 部门组织结构是怎样的？
4. 系统有哪些模块，每个模块用了哪些技术，数据怎么流转的？
5. 链路追踪的信息是怎么传递的？
6. SpanId怎么保证唯一性？
7. RpcContext是在什么维度传递的？
8. Dubbo的远程调用怎么实现的？
9. Spring的单例是怎么实现的？
10. 为什么要单独实现一个服务治理框架？
11. 谁主导的？内部还在使用么？
12. 逆向有想过怎么做成通用么？
13. 有什么想问的么？

三面

二面老大面完后就直接HR面了，主要问了些职业发展、是否有其他offer、以及入职意向等问题，顺便说了下公司的福利待遇等，都比较常规啦。不过要说的是手上有其他offer或者大厂经历会有一定加分。

小结

拼多多的面试流程就简单许多，毕竟是一个成立三年多的公司。面试难度中规中矩，只要基础扎实应该不是问题。但不得不说工作强度很大，开始面试前HR就提前和我确认能否接受这样强度的工作，想来的老铁还是要做好准备

总结：绘上一张Kakfa架构思维大纲脑图（xmind）

其实关于Kafka，能问的问题实在是太多了，扒了几天，最终筛选出44问：基础篇17问、进阶篇15问、高级篇12问，个个直戳痛点，不知道如果你不着急看答案，又能答出几个呢？

若是对Kafka的知识还回忆不起来，不妨先看我手绘的知识总结脑图（xmind不能上传，文章里用的是图片版）进行整体架构的梳理

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梳理了知识，刷完了面试，如若你还想进一步的深入学习解读kafka以及源码，那么接下来的这份《手写“kafka”》将会是个不错的选择。

• Kafka入门

• 为什么选择Kafka

• Kafka的安装、管理和配置

• Kafka的集群

• 第一个Kafka程序

• Kafka的生产者

• Kafka的消费者

• 深入理解Kafka

• 可靠的数据传递

• Spring和Kafka的整合

• SpringBoot和Kafka的整合

• Kafka实战之削峰填谷

• 数据管道和流式处理(了解即可)

程序

• Kafka的生产者

• Kafka的消费者

• 深入理解Kafka

• 可靠的数据传递

• Spring和Kafka的整合

• SpringBoot和Kafka的整合

• Kafka实战之削峰填谷

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