貨拉拉面試:全程八股!被問麻了

作者 | 磊哥

來源 | Java中文社群

今天來看貨拉拉 Java 技術(shù)崗的面試問題，廢話不多說，先看問題。

一面問題

“

1. 先讓介紹項目，超賣問題項目是怎么實現(xiàn)的？有什么改進的想法？
2. 線程池的核心參數(shù)？
3. 在秒殺的過程中，比如只有 10 個名額，有 100 個人去搶，頁面上需要做一些什么處理？
4. HashSet 了解嗎？
5. HashMap 了解嗎？從 0 個 put 20 個數(shù)據(jù)進去，整個過程是怎么樣的？HashMap 擴容機制？是 put 12 個數(shù)據(jù)之前擴容還是之后擴容？什么時候裝紅黑樹？為什么是 8 的時候轉(zhuǎn)，為什么是 6 的時候退化回鏈表？
6. ConcurrenHashMap 了解嗎？用到哪些鎖？
7. CAS 原理了解嗎？
8. synchronized 有多少種鎖？鎖升級。
9. MySQL 有哪些鎖？
10. 一條 SQL 執(zhí)行的全流程？
11. 地址輸入 URL 到數(shù)據(jù)返回頁面，整個流程？
12. 域名服務(wù)器尋址？

”

二面問題

“

1. 問了一下項目的鎖，問怎么優(yōu)化？
2. 怎么進行項目部署的？
3. 之前搭過最復(fù)雜的項目是什么？
4. 你感覺這種架構(gòu)有什么好處？為什么要進行微服務(wù)拆分？
5. Nacos 用過嗎？
6. CAP 理論？Base 理論？
7. MQ 用過嗎？
8. 有什么技術(shù)優(yōu)勢？

”

1.怎么解決超賣問題？

答：超賣問題是一個相對來說，比較經(jīng)典且相對難處理的問題，解決它可以考慮從以下三方面入手：

1. 前端初步限制：前端先做最基礎(chǔ)的限制處理，只允許用戶在一定時間內(nèi)發(fā)送一次搶購請求。
2. 后端限流：前端的限制只能針對部分普通用戶，如果有惡意刷單程序，那么依靠前端是解決不了任何問題的，所以此時就需要后端做限流操作了，而后端的限流又分為以下手段：
   1. IP 限流：限制一個 IP 在一定時間內(nèi)，只能發(fā)送一個請求。此技術(shù)實現(xiàn)要點：通過在 Spring Cloud Gateway 中編寫自定義全局過濾器來實現(xiàn) IP 限流。
   2. 接口限流：某個接口每秒只接受一定數(shù)量的請求。此技術(shù)實現(xiàn)要點：通過 Sentinel 的限流功能來實現(xiàn)。
3. 排隊處理：即時做了以上兩步操作，仍然不能防止超賣問題的發(fā)生，此時需要使用分布式鎖排隊處理請求，才能真正的防止超賣問題的發(fā)生。此技術(shù)實現(xiàn)要點：
   1. 方案一：使用 Lua 腳本 + Redis 實現(xiàn)分布式鎖。
   2. 方案二：使用 Redisson 實現(xiàn)分布式鎖。

“

PS：關(guān)于這些技術(shù)實現(xiàn)細節(jié)，例如：Spring Cloud Gateway 全局自定義過濾器的實現(xiàn)、Sentinel 限流功能的實現(xiàn)、分布式鎖 Redisson 的實現(xiàn)等，面試訓(xùn)練營有講解，需要的私信我。

”

2.CAP 理論和 Base 理論？

CAP 理論

CAP 理論是分布式系統(tǒng)設(shè)計中的一個基本原則，它提供了一個思考和權(quán)衡一致性、可用性和分區(qū)容錯性之間關(guān)系的框架。CAP 理論的三個要素如下：

1. 一致性（Consistency）：在分布式系統(tǒng)中的多個副本或節(jié)點之間，保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性。也就是說，如果有多個客戶端并發(fā)地讀取數(shù)據(jù)，在任何時間點上，它們都應(yīng)該能夠觀察到相同的數(shù)據(jù)。
2. 可用性（Availability）：系統(tǒng)在任何時間點都能正常響應(yīng)用戶請求，即系統(tǒng)對外提供服務(wù)的能力。如果一個系統(tǒng)不能提供響應(yīng)或響應(yīng)時間過長，則認(rèn)為系統(tǒng)不可用。
3. 分區(qū)容忍性（Partition tolerance）：指系統(tǒng)在遇到網(wǎng)絡(luò)分區(qū)或節(jié)點失效的情況下，仍能夠繼續(xù)工作并保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性和可用性。

CAP 理論指出，在分布式系統(tǒng)中，不能同時滿足一致性、可用性和分區(qū)容錯性這三個特性，只能是 CP 或者是 AP。

• CP：強一致性和分區(qū)容錯性設(shè)計。這樣的系統(tǒng)要求保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性，并能夠容忍分區(qū)故障，但可用性較低，例如在分區(qū)故障期間無法提供服務(wù)。
• AP：高可用性和分區(qū)容錯性設(shè)計。這樣的系統(tǒng)追求高可用性，而對一致性的要求較低。在分區(qū)故障期間，它可以繼續(xù)提供服務(wù)，但數(shù)據(jù)可能會出現(xiàn)部分不一致。

CAP 無法全部滿足的原因

CA 或 CAP 要求網(wǎng)絡(luò)百分之百可以用，并且無延遲，否則在 C 一致性要求下，就必須要拒絕用戶的請求，而拒絕了用戶的請求就違背了 A 可用性，所以 CA 和 CAP 在分布式環(huán)境下是永無無法同時滿足的，分布式系統(tǒng)要么是 CP 模式，要么是 AP 模式。

BASE 理論

BASE 理論是對分布式系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的一致性和可用性進行權(quán)衡的原則，它是對 CAP 理論的一種補充。BASE 是指：

1. 基本可用性（Basically Available）：系統(tǒng)保證在出現(xiàn)故障或異常情況下依然能夠正常對外提供服務(wù)，盡管可能會有一定的性能損失或功能缺失。在分布式系統(tǒng)中，為了保證系統(tǒng)的可用性，有時會犧牲一致性。
2. 軟狀態(tài)（Soft State）：系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)的狀態(tài)并不是強一致的，而是柔性的。在分布式系統(tǒng)中，由于網(wǎng)絡(luò)延遲、節(jié)點故障等因素，數(shù)據(jù)可能存在一段時間的不一致。
3. 最終一致性（Eventually Consistent）：系統(tǒng)會保證在一段時間內(nèi)對數(shù)據(jù)的訪問最終會達到一致的狀態(tài)。即系統(tǒng)允許數(shù)據(jù)副本在一段時間內(nèi)存在不一致的狀態(tài)，但最終會在某個時間點達到一致。

BASE 理論強調(diào)系統(tǒng)的可用性和性能，盡可能保證系統(tǒng)持續(xù)提供服務(wù)，而不是追求強一致性。在實際應(yīng)用中，為了降低分布式系統(tǒng)的復(fù)雜性和提高性能，可以采用一些方法來實現(xiàn)最終一致性，如版本管理、異步復(fù)制等技術(shù)手段。

“

PS：BASE 理論并不是對 CAP 理論的顛覆，而是對分布式系統(tǒng)在某些場景下的設(shè)計原則，在具體系統(tǒng)設(shè)計中，開發(fā)人員需要根據(jù)業(yè)務(wù)需求和場景來權(quán)衡和選擇適當(dāng)?shù)囊恢滦院涂捎眯圆呗浴?/p> ”

3.你有什么技術(shù)優(yōu)勢？

當(dāng)面試官問你這個問題時，你可以從以下幾個方面回答：

1. 總結(jié)你掌握的技術(shù)點：首先，從你所應(yīng)聘的職位和相關(guān)領(lǐng)域出發(fā)，總結(jié)并列出你的技術(shù)專長或?qū)I(yè)專長。注意，你講的這些技術(shù)點一定要向面試公司要求的技術(shù)點靠攏。
2. 強調(diào)你的技術(shù)專長：在列舉領(lǐng)域后，強調(diào)你在這些領(lǐng)域中的技術(shù)專長。你可以提及一些主要技術(shù)、框架等方面的技術(shù)專長。
3. 舉例說明：提供一些具體的項目案例或工作經(jīng)驗，展示你在技術(shù)領(lǐng)域上的實際應(yīng)用能力。說明你如何使用所掌握的技術(shù)解決具體問題、優(yōu)化系統(tǒng)性能或提升用戶體驗等。這樣可以更加具體地說明你的技術(shù)優(yōu)勢，并證明你的技能在實踐中是有價值的。
4. 強調(diào)自己“軟”優(yōu)勢：向面試官展示你的“軟”優(yōu)勢，例如：喜歡專研技術(shù)（加上具體的例子，例如每天都有寫代碼提交到 GitHub）、積極學(xué)習(xí)和持續(xù)成長等能力。同時，強調(diào)你在團隊合作中的貢獻和溝通技巧等其他能力，這些也是技術(shù)優(yōu)勢的重要補充。

“

PS：其他常規(guī)的八股問題，可以在我的網(wǎng)站 www.javacn.site 找到答案，本文就不再贅述了，大家自己去看吧。

”

小結(jié)

貨拉拉解決了日常生活中搬家難的痛點，也是屬于某一個細分賽道的龍頭企業(yè)了，公司不大，但算的上是比較知名的企業(yè)。他們公司的面試題并不難，以八股和項目中某個具體問題為主，只要好好準(zhǔn)備，拿到他們公司的 Offer 還是比較簡單的。

說件大事

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