面试阿里倒在二面,疫情期间复习,为进阿里巴巴提前做足准备

简介: 阿里的电话总是那么突然,经常在上班上的好好的时候,就突然来了说个杭州的座机电话,接的多了看到就可以猜到。大家习惯就好,一般面试官会提前打电话预约时间,可以预约一个自己合适的时间,因为阿粉我加班比较多,所以预约的都是晚上 9,10 点~,不得不说,阿里的面试官也挺辛苦的。

阿里的电话总是那么突然,经常在上班上的好好的时候,就突然来了说个杭州的座机电话,接的多了看到就可以猜到。大家习惯就好,一般面试官会提前打电话预约时间,可以预约一个自己合适的时间,因为阿粉我加班比较多,所以预约的都是晚上 9,10 点~,不得不说,阿里的面试官也挺辛苦的。

每个人都有一个进互联网大厂的梦!我也不例外,虽然挂在了二面,但是也让我大开了眼界,更加激起我学习的欲望,准备在疫情结束之后再战阿里!

突如其来的一面

  1. 自我介绍
  2. 介绍自己做的项目
  3. 项目中最有难度和记忆最深刻的项目
  4. 说说Hashmap 原理
  5. 底层红黑树是什么?
  6. ArrayList 与 LinkedList的区别
  7. ArrayList 扩容的过程是什么样子的
  8. 常用排序算法和时间复杂度
  9. 快排的实现原理:双指针,建议在纸上自行手写实现,这样才容易记牢。
  10. Kafka 事务处理机制
  11. Kafka 消息重复消费如何处理
  12. Kafka 如何保证消息的可靠性
  13. 线上FullGC 处理方法
  14. 垃圾回收介绍下
  15. 多进程和多线程有什么区别
  16. 类加载机制
  17. 开发过程中关于规范的代码有什么好的可以分享
  18. Spring 解决循环依赖

一面相对来说是比较偏技术细节的,从语言本身到 JVM,再到框架和工具都有涉及。

二面

二面的电话,同样还是那么的突如其来。。。二面的内部比较宽泛,偏项目和个人发展,没有标准答案,大家自行思考即可。

  1. 介绍自己,并介绍一下自己做的项目
  2. 自己主要负责哪块内容,其中印象最深刻的项目是什么
  3. 项目中遇到的最难的问题是什么,怎么解决的,
  4. 项目在生产上有没有遇到过问题,是什么样子的问题以及如何解决的
  5. 有没有因为 bug 或者其他原因导致的线上问题
  6. HashMap 与 ConcurrentHashMap的区别
  7. 线程池的实现原理
  8. GC 垃圾回收器的理解
  9. 慢 SQL 优化有什么建议
  10. Kafka 的基本组件和消息流程
  11. 使用 Redis 如何实现一个分布式锁
  12. 本人觉得工作这么久对业务有什么重大的贡献
  13. 项目小组有多少人,个人觉得自己在小组中是什么样的位置
  14. 工作这么久觉得业务上有什么缺陷,怎么优化
  15. 是否有参与项目架构的讨论和设计
  16. 业余时间一般做些什么
  17. 有 Github 账号,那GitHub 上印象最深刻的项目是什么

从二面的题目上可以看得出,考察的是各方面的能力,项目经历和设计能力,沟通能力以及学校能力,可谓是方方面面都在考察。

小结

二面过去了很久还没接到电话,阿粉我就知道肯定是到此为止了。哎,很遗憾阿粉我就进行到了二面,没机会给大家介绍三面的内容了,不过阿粉我会努力的!争取下次给大家分享三面的内容。

虽然这次失败了,但是我并没有气馁,只能说明还有很大的进步空间,下次再战!

最近疫情严重,在家待着哪里都不能去,刚好要在我好好学习学习,争取等到疫情结束过后再次冲击!

调整自己的心态,正确面对得失

面试中常见的问题,主要是心态,面试调整心态是第一位的,如何调整成最佳心态呢?很多求职者在面试过程中自己思路不清晰,语言不流畅,说话毫无逻辑,会不断否定自己,归根结底都是面试心态问题,所以调整自己的心态,正确面对得失是非常重要的,我的方法是给自己足够的心理暗示。

提升技术,扩宽知识

对于程序员来说,要想成长为一名行业内的大牛大神级别的人物,那么唯一的办法就是通过学习,来不断提升自己的技术,扩宽知识,达到一定的高度和深度。那么如何提升自己的技术,扩宽自己的知识储备呢?

由于篇幅限制,很多内容都只展示了目录和截图,这些都整理在文档里,需要这些文档资料的,均可以免费分享给大家,希望所有的程序员都能够学习起来,努力实现我们的大厂梦!

资料获取可以点击此处来获取就可以了!

疫情期间准备如何复习在此备战阿里

前段时间通过很多渠道和朋友要到一份美团架构师写的Java面试宝典(284篇)我把美团架构师给我的一份Java面试宝典啃完了,从而还找了Java后端以及一些大厂的面试场景和面试题不断刷题提高自己的眼界、技术栈。

这本文档覆盖了JVM、锁、并发、Java反射、Spring原理、微服务、Zookeeper、数据库、Redis、数据结构、算法、大数据等大量知识点。

分为Java基础、数据结构算法、开源框架部分、分布式部分、微服务部分

针对阿里二面复习—刷题

MySQL 性能优化的21个最佳实践(含答案)

  1. 为查询缓存优化你的查询
  2. EXPLAIN 你的 SELECT 查询
  3. 当只要一行数据时使用 LIMIT 1
  4. 为搜索字段建索引
  5. 在 Join 表的时候使用相当类型的例,并将其索引
  6. 千万不要 ORDER BY RAND()
  7. 避免 SELECT *
  8. 永远为每张表设置一个 ID
  9. 使用 ENUM 而不是 VARCHAR
  10. 从 PROCEDURE ANALYSE() 取得建议
  11. 尽可能的使用 NOT NULL
  12. Prepared Statements
  13. 无缓冲的查询
  14. 把 IP 地址存成 UNSIGNED INT
  15. 固定长度的表会更快
  16. 垂直分割
  17. 拆分大的 DELETE 或 INSERT 语句
  18. 越小的列会越快
  19. 选择正确的存储引擎
  20. 使用一个对象关系映射器(Object Relational Mapper)
  21. 小心“永久链接”

JVM面试专题(含答案)

  1. 说一下 JVM 的主要组成部分及其作用?
  2. 说一下 JVM 运行时数据区
  3. 说一下堆栈的区别?
  4. 队列和栈是什么?有什么区别?
  5. 对象的创建
  6. 为对象分配内存
  7. 处理并发安全问题
  8. 对象的访问定位
  9. 句柄访问
  10. 直接指针
  11. 内存溢出异常
  12. Java会存在内存泄漏吗?请简单描述垃圾收集器
  13. 简述Java垃圾回收机制
  14. GC是什么?为什么要GC
  15. 垃圾回收的优点和原理。并考虑2种回收机制
  16. 垃圾回收器的基本原理是什么?垃圾回收器可以马上回收内存吗?有什么办法主动通知虚拟机进行垃圾回收?
  17. Java 中都有哪些引用类型?
  18. 怎么判断对象是否可以被回收?
  19. 在Java中,对象什么时候可以被垃圾回收
  20. JVM中的永久代中会发生垃圾回收吗
  21. 说一下 JVM 有哪些垃圾回收算法?
  22. 标记-清除算法
  23. 复制算法
  24. 标记-整理算法
  25. 分代收集算法
  26. 说一下 JVM 有哪些垃圾回收器?
  27. 详细介绍一下 CMS 垃圾回收器?
  28. 新生代垃圾回收器和老年代垃圾回收器都有哪些?有什么区别?
  29. 简述分代垃圾回收器是怎么工作的?
  30. 简述java内存分配与回收策率以及Minor GC和Major GC
  31. 对象优先在 Eden 区分配
  32. 大对象直接进入老年代
  33. 长期存活对象将进入老年代
  34. 简述java类加载机制?
  35. 描述一下JVM加载Class文件的原理机制
  36. 什么是类加载器,类加载器有哪些?
  37. 说一下类装载的执行过程?
  38. 什么是双亲委派模型?
  39. 说一下 JVM 调优的工具?
  40. 常用的 JVM 调优的参数都有哪些?

资料获取可以点击此处来获取就可以了!

我的复习宝典资料

(1)Java面试手册

  • 性能优化面试专栏
  • 微服务架构面试专栏
  • 并发编程高级面试专栏
  • 开源框架面试题专栏
  • 分布式面试专栏

(2)实战文档

  • Redis实战
  • MySQL实战
  • Spring Boot实战
  • Spring Cloud实战
  • 实战Java虚拟机

以实战Java虚拟机为例:

  1. 初探Java虚拟机
  2. 认识Java虚拟机的基本结构
  3. 常用Java 虚拟机参数
  4. 垃圾回收概念与算法
  5. 垃圾收集器和内存分配
  6. 性能监控工具
  7. 分析Java堆
  8. 锁与并发
  9. Class 文件结构
  10. Class 装载系统
  11. 字节码执行

(3)Java核心知识点整理文档

由于篇幅限制,很多内容都只展示了目录和截图,这些都整理在文档里,需要这些文档资料的,均可以免费分享给大家,希望所有的程序员都能够学习起来,努力实现我们的大厂梦!

资料获取可以点击此处来获取就可以了!

相关文章
|
12天前
|
存储 SQL 算法
阿里面试:每天新增100w订单,如何的分库分表?这份答案让我当场拿了offer
例如,在一个有 10 个节点的系统中,增加一个新节点,只会影响到该新节点在哈希环上相邻的部分数据,其他大部分数据仍然可以保持在原节点,大大减少了数据迁移的工作量和对系统的影响。狠狠卷,实现 “offer自由” 很容易的, 前段时间一个武汉的跟着尼恩卷了2年的小伙伴, 在极度严寒/痛苦被裁的环境下, offer拿到手软, 实现真正的 “offer自由”。在 3 - 5 年的中期阶段,随着业务的稳定发展和市场份额的进一步扩大,订单数据的增长速度可能会有所放缓,但仍然会保持在每年 20% - 30% 的水平。
阿里面试:每天新增100w订单,如何的分库分表?这份答案让我当场拿了offer
|
2月前
|
监控 Kubernetes Java
阿里面试:5000qps访问一个500ms的接口,如何设计线程池的核心线程数、最大线程数? 需要多少台机器?
本文由40岁老架构师尼恩撰写,针对一线互联网企业的高频面试题“如何确定系统的最佳线程数”进行系统化梳理。文章详细介绍了线程池设计的三个核心步骤:理论预估、压测验证和监控调整,并结合实际案例(5000qps、500ms响应时间、4核8G机器)给出具体参数设置建议。此外,还提供了《尼恩Java面试宝典PDF》等资源,帮助读者提升技术能力,顺利通过大厂面试。关注【技术自由圈】公众号,回复“领电子书”获取更多学习资料。
|
22天前
|
缓存 NoSQL Java
阿里面试:DDD 落地,遇到哪些 “拦路虎”?如何破局?
为每个子领域定义限界上下文(bounded context),限界上下文是一个清晰定义了领域模型的边界的范围。在限界上下文内,领域模型的概念是一致的,但不同限界上下文之间可以有不同的模型和语言。界限上下文,基本可以对应到 落地层面的 微服务。这就是 DDD 建模和 微服务架构, 能够成为孪生兄弟、 天然统一的原因。具体的方法论和落地实操,请参考 《第34章视频 DDD学习圣经》DDD 战略设计的第一步就是统一语言,也叫通用语言(UBIQUITOUS LANGUAGE),用于定义上下文。
阿里面试:DDD 落地,遇到哪些 “拦路虎”?如何破局?
|
5月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
阿里面试:为什么要索引?什么是MySQL索引?底层结构是什么?
尼恩是一位资深架构师,他在自己的读者交流群中分享了关于MySQL索引的重要知识点。索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,主要作用包括显著提升查询速度、降低磁盘I/O次数、优化排序与分组操作以及提升复杂查询的性能。MySQL支持多种索引类型,如主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引和空间数据索引。索引的底层数据结构主要是B+树,它能够有效支持范围查询和顺序遍历,同时保持高效的插入、删除和查找性能。尼恩还强调了索引的优缺点,并提供了多个面试题及其解答,帮助读者在面试中脱颖而出。相关资料可在公众号【技术自由圈】获取。
|
20天前
|
算法 NoSQL 应用服务中间件
阿里面试:10WQPS高并发,怎么限流?这份答案让我当场拿了offer
在 Nacos 的配置管理界面或通过 Nacos 的 API,创建一个名为(与配置文件中 dataId 一致)的配置项,用于存储 Sentinel 的流量控制规则。上述规则表示对名为的资源进行流量控制,QPS 阈值为 10。resource:要保护的资源名称。limitApp:来源应用,default表示所有应用。grade:限流阈值类型,1 表示 QPS 限流,0 表示线程数限流。count:限流阈值。strategy:流控模式,0 为直接模式,1 为关联模式,2 为链路模式。
阿里面试:10WQPS高并发,怎么限流?这份答案让我当场拿了offer
|
2月前
|
人工智能 缓存 Ubuntu
AI+树莓派=阿里P8技术专家。模拟面试、学技术真的太香了 | 手把手教学
本课程由阿里P8技术专家分享,介绍如何使用树莓派和阿里云服务构建AI面试助手。通过模拟面试场景,讲解了Java中`==`与`equals`的区别,并演示了从硬件搭建、语音识别、AI Agent配置到代码实现的完整流程。项目利用树莓派作为核心,结合阿里云的实时语音识别、AI Agent和文字转语音服务,实现了一个能够回答面试问题的智能玩偶。课程展示了AI应用的简易构建过程,适合初学者学习和实践。
124 22
|
3月前
|
存储 NoSQL 架构师
阿里面试:聊聊 CAP 定理?哪些中间件是AP?为什么?
本文深入探讨了分布式系统中的“不可能三角”——CAP定理,即一致性(C)、可用性(A)和分区容错性(P)三者无法兼得。通过实例分析了不同场景下如何权衡CAP,并介绍了几种典型分布式中间件的CAP策略,强调了理解CAP定理对于架构设计的重要性。
157 4
|
4月前
|
存储 NoSQL 算法
阿里面试:亿级 redis 排行榜,如何设计?
本文由40岁老架构师尼恩撰写,针对近期读者在一线互联网企业面试中遇到的高频面试题进行系统化梳理,如使用ZSET排序统计、亿级用户排行榜设计等。文章详细介绍了Redis的四大统计(基数统计、二值统计、排序统计、聚合统计)原理和应用场景,重点讲解了Redis有序集合(Sorted Set)的使用方法和命令,以及如何设计社交点赞系统和游戏玩家排行榜。此外,还探讨了超高并发下Redis热key分治原理、亿级用户排行榜的范围分片设计、Redis Cluster集群持久化方式等内容。文章最后提供了大量面试真题和解决方案,帮助读者提升技术实力,顺利通过面试。
|
4月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
阿里面试:1000万级大表, 如何 加索引?
45岁老架构师尼恩在其读者交流群中分享了如何在生产环境中给大表加索引的方法。文章详细介绍了两种索引构建方式:在线模式(Online DDL)和离线模式(Offline DDL),并深入探讨了 MySQL 5.6.7 之前的“影子策略”和 pt-online-schema-change 方案,以及 MySQL 5.6.7 之后的内部 Online DDL 特性。通过这些方法,可以有效地减少 DDL 操作对业务的影响,确保数据的一致性和完整性。尼恩还提供了大量面试题和解决方案,帮助读者在面试中充分展示技术实力。
|
5月前
|
消息中间件 存储 canal
阿里面试:canal+MQ,会有乱序的问题吗?
本文详细探讨了在阿里面试中常见的问题——“canal+MQ,会有乱序的问题吗?”以及如何保证RocketMQ消息有序。文章首先介绍了消息有序的基本概念,包括全局有序和局部有序,并分析了RocketMQ中实现消息有序的方法。接着,针对canal+MQ的场景,讨论了如何通过配置`canal.mq.partitionsNum`和`canal.mq.partitionHash`来保证数据同步的有序性。最后,提供了多个与MQ相关的面试题及解决方案,帮助读者更好地准备面试,提升技术水平。
阿里面试:canal+MQ,会有乱序的问题吗?

热门文章

最新文章