1.����redis 阿里Դ��
2.阿里官方有哪些redis开发规范?
3.进阿里了...社招面经&个人成长经验分享
4.面试阿里挂在Dubbo上，夙夜匪懈整理了这份Dubbo面试题，阿里致自己！阿里
5.阿里官方redis开发规范
6.阿里最全面试100题：阿里天猫、阿里蚂蚁金服、阿里阿里巴巴面试题含答案

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       阿里巴巴面试题汇总

       阿里巴巴技术面试题集合，包含开源、阿里Java集合、阿里JVM、阿里NIO、阿里Dubbo、阿里秒杀系统、阿里高并发、阿里分布式、阿里锁、阿里redis、MySQL、Linux、hashMap、中间件等内容。

       面试题目录

       自我介绍及工作经历

       自己优势技术领域（如钉钉）

       使用过的中间件

       是否做过工作流引擎

       NIO底层实现

       JVM基础（必问）

       线程池原理（天猫、蚂蚁）

       锁的机制升降级（天猫、蚂蚁）

       Dubbo原理及序列化问题

       分布式事务一致性

       分布式系统考虑维度（天猫）

       微信红包实现

       海量数据分析

       API接口与SDI接口区别

       Hadoop底层实现（天猫）

       threadLocal、线程池、hashMap等（天猫）

       秒杀系统设计（天猫）

       虚拟机、IO相关知识点（天猫）

       Linux命令（天猫）

       数组与数列问题（天猫）

       重视开源技术（蚂蚁金服上海）

       并发问题解决方案（航旅）

       高并发处理策略（蚂蚁金服）

       获取本地可用端口

       流量控制问题

       数据库TPS与测试

       分布式锁与Redis缓存

       系统架构图与MySQL特性

       缓存击穿解决方法

       Java回收器原理

       Java集合特点与应用

       并发方案设计

       涵盖范围广泛，包括基础概念、系统设计、算法实现等多个方面，旨在全面检验面试者的技能水平。

       此外，还有针对Java高级、中间件、MySQL、分布式系统等领域的深入考察，以评估候选人在不同场景下的技术应用能力。

       面试准备建议

       回顾基础理论，熟练掌握Java基础、数据结构、算法等核心知识。

       深入理解相关技术栈，如JVM、多线程、并发编程、分布式系统、数据库优化等。

       熟悉开源项目和中间件，了解其原理和应用场景。

       准备常见面试题，包括但不限于数据结构、算法题、系统设计题。

       分析和复盘自己的项目经验，准备面试中可能会涉及的项目问题。

       关注新技术动态，保持技术视野的开阔。

       保持积极心态，面对不会的问题保持坦然，展现学习态度。

       最后，本文提供了一套完整的阿里巴巴面试题集，包括答案，可用于面试前的准备。建议收藏并详细复习，以提高面试成功率。

阿里官方有哪些redis开发规范?

       Redis 是一个广泛应用的缓存中间件，但不规范使用会导致内存浪费和性能下降等问题。高考志愿系统 源码为优化 Redis 使用，本文提出以下规范和最佳实践，以确保高效、稳定和安全的 Redis 服务。

       ### 内存使用优化

       1. **控制 Key 长度**：在设计 Key 时，应遵循逻辑简洁的原则，尽量减少 Key 的长度。例如，将 `order:orderid:` 优化为 `o:id:`，以节省内存空间。

       2. **避免大 Key**：限制存储大 Key 的数量，以防过多的内存占用和性能下降。遵循 Redis 的数据类型优化，如 String、Set 使用整数编码，Hash、ZSet 在数据量少时采用 ziplist 结构。

       3. **设置过期时间**：为数据设置过期时间，减少热数据以外的内存占用，提高内存利用率。业务应用应优先查询 Redis，查询不到时再从后端数据库加载。

       4. **配置 maxmemory**：预估业务数据量，设置实例内存上限，避免内存膨胀。结合数据淘汰策略，确保 Redis 性能。

       5. **数据压缩**：在业务应用中压缩数据后再写入 Redis，减少内存占用。考虑解压缩带来的 CPU 负担和延迟。

       ### 高性能保障

       1. **避免大 Key 操作**：大 Key 的写入、删除和读取会消耗大量内存和 CPU 资源，影响性能。尽量避免存储大 Key，或将其拆分。

       2. **禁用复杂命令**：避免执行耗时的聚合类命令，如 SORT、SINTER 等，可将其在业务端或其它中间件执行。

       3. **优化网络操作**：减少一次查询过多数据，避免网络传输耗时，影响操作延迟。遵循容器类型操作原则。

       4. **正确删除元素**：删除 List/Hash/Set/ZSet 类型 Key 时，采用批量删除，避免对 CPU 的阻塞。

       5. **批量操作**：使用批量命令如 MGET、MSET 等，减少客户端与服务端的网络 IO 次数，提高效率。

       6. **清理过期 Key**：合理设置过期时间，并在过期时增加随机时间，避免大量 Key 集中过期导致阻塞。

       ### 可靠性与安全性

       1. **资源隔离**：按业务线部署 Redis 实例，避免故障影响其他服务。

       2. **主从集群**：部署主从集群，主库宕机时自动切换到从库，减少数据丢失和服务不可用时间。

       3. **哨兵集群**：部署哨兵集群，实现故障自动切换，并保证实例分布在不同机器上，防止单点故障。

       4. **日常运维**：定期备份数据，使用从库执行非关键操作，避免影响主库性能。

       5. **监控与预警**：建立完善的cocos touch实现源码监控系统，及时发现并处理问题，提高服务稳定性和响应速度。

       6. **安全措施**：定期进行安全审计，防止未经授权的访问或数据泄露，确保数据安全。

       通过遵循上述规范和最佳实践，可以显著提升 Redis 的性能、可靠性和安全性，确保其在复杂应用环境中的稳定运行。

进阿里了...社招面经&个人成长经验分享

       这是一位在国企IT行业工作了7年的Java程序员的分享，他在去年因职业发展规划决定尝试互联网行业的机会，从而开启了学习模式（即每晚从8点学习到点）并开始面试练习。他分享了从三次不同阶段的面试经历，到最终在阿里的社招中拿下offer的全过程。

       第一次面试在3月份，他面试了字节和阿里，但由于准备不足而未能通过。六月份他尝试了小公司面试，得到offer但考虑到技术提升需求而拒绝了。十一月份，在准备了两个月后，他通过了二线大厂的面试。然而，后续的面试过程中，他对动态规划等相关知识点准备不足，导致在其他大厂的面试中也未能通过。

       在经过深入学习和准备后，他于今年3月份开始投递简历。通过自己的学习笔记和刷题，他一个月内收到了来自蚂蚁、快手、拼多多、淘宝以及微软等大厂的offer。最终，他选择了加入阿里的淘系团队，年薪包为万元。

       他提供了一些面试准备建议，包括设定目标、提前准备面试、建立复习文档以及准备自我介绍等，特别是对于不同岗位级别（P5、P6、P7）所需的核心技能和知识点进行了区分。

       以下是面试中常考的几个知识点汇总：

       1、Java基础：容器、HashMap、多线程、各种锁、语言基础、计算机网络、设计模式。

       2、Spring全家桶：AOP和AOC、Spring源码、Spring Boot自动配置原理等。

       3、Redis、消息队列的基本概念和常见问题。

       4、数据库事务、索引、锁、调优。

       5、JVM内存分析、垃圾回收算法。小程序秒杀源码

       6、分布式系统的设计，如分布式锁、分布式事务、ID生成、Dubbo等。

       7、算法与数据结构的理解。

       他强调了系统架构设计的重要性，如业务架构设计及其挑战与亮点。

       最后，他提供了一份较为全面的学习路线和大纲，包括面试准备的关键点和知识体系构建，并表示愿意分享自己整理的学习资料，供有需求的人士联系他获取。

面试阿里挂在Dubbo上，夙夜匪懈整理了这份Dubbo面试题，致自己！

       欢迎关注专栏《Java架构筑基》，本专栏致力于深入探讨和分享Java技术的基石。

       在本月初，一位同事前往阿里巴巴进行面试，不幸的是在Dubbo部分挂了，回来后与我分享了面试的真题。借机，我获取了他整理的Dubbo面试专题，并附上了答案，现在与大家共享这份宝贵资源。

       以下是Dubbo面试专题的主要内容：

       Dubbo与DubboX的区别

       实际上，Dubbox与Dubbo并无本质区别，后者只是在功能上进行了扩展。Dubbox考察的点在于其新增的功能。

       注册中心集群故障时，发布者与订阅者之间的通信情况

       在启动Dubbo时，消费者会从Zookeeper中拉取注册的生产者地址、接口等数据，并缓存在本地。每次调用时，会基于本地存储的地址进行调用。

       Dubbo中涉及的角色

       Registry：注册中心，用于发布和订阅服务的平台，替代ESB服务总线。

       Consumer：服务的消费者，即服务客户端。

       Provider：服务的提供者，即服务端。

       Container：容器，Dubbo服务端在启动时依赖的容器，通常使用Spring容器。

       Monitor：监控中心，监控服务端和客户端的使用数据。

       Dubbo在安全机制上的解决方案

       Dubbo通过使用Token令牌防止用户绕过注册中心进行直连，并在注册中心上管理授权。此外，Dubbo还提供了服务黑白名单，以控制服务允许的调用方。

       Dubbo的执行流程

       暂无详细描述

       Dubbo支持的协议

       Dubbo协议（官方推荐）

       RMI（Remote Method Invocation）协议

       Hessian协议

       Dubbo支持的注册中心

       Zookeeper（官方推荐）

       Multicast

       Redis

       Simple

       Dubbo服务负载均衡策略

       Random LoadBalance：随机策略，按权重设置随机概率，有利于动态调整提供者权重。

       RoundRobin LoadBalance：轮循策略，按权重设置轮循比率，存在慢的提供者累积请求问题。

       LeastActive LoadBalance：最少活跃调用数策略，活跃数指调用前后计数差，使慢的提供者收到更少请求。

       ConsistentHash LoadBalance：一致性Hash策略，微博 资源码相同参数的请求总是发到同一提供者，基于虚拟节点平摊到其他提供者。

       Dubbo核心配置

       核心配置包括但不限于：

       dubbo:service/

       dubbo:reference/

       dubbo:protocol/

       dubbo:registry/

       dubbo:application/

       dubbo:provider/

       dubbo:consumer/

       dubbo:method/

       默认使用Dubbo协议。

       Dubbo连接注册中心与直连的区别

       在开发及测试环境下，绕过注册中心测试指定服务提供者时，可以采用点对点直连。这种方式忽略注册中心的提供者列表，动态注册和发现服务，实现软负载均衡和Failover。注册中心通过长连接推送变更数据给消费者，基于负载算法直接调用提供者，三者间为长连接。

       Dubbo协议为什么不能传输大包

       由于Dubbo协议采用单一长连接，网络成为传输瓶颈。

       Dubbo协议为何要求消费者比提供者多

       考虑到网络传输限制，为充分利用网络带宽，理论上1个服务提供者需要个服务消费者才能压满网卡。

       Dubbo协议的适用范围与场景

       Dubbo协议适用于服务提供者较少、服务消费者较多的场景，通过单一连接保证性能，减少连接握手，使用异步IO和复用线程池，避免CK问题。

       进BAT阿里一线互联网公司，仅仅掌握Dubbo是不够的。此外，还需深入了解Kafka、Mysql、Tomcat、Docker、Spring、MyBatis、Nginx、Netty、Redis、Spring cloud、分布式、高并发、性能调优、微服务等架构技术。

阿里官方redis开发规范

       阿里官方并没有发布针对 Redis 开发的官方规范。不过阿里团队在实际的开发过程中积累了一些经验，可以为开发人员提供一些参考：

       1. 尽量避免使用 Redis 的 BLPOP 命令，因为该命令会使用大量的 CPU 资源。

       2. 避免一次性批量删除大量的 key。可以将其使用多个循环遍历来替代。

       3. 使用 Redis 的数据结构时，需要注意其数据类型的大小限制，例如：string 类型的最大限制为 MB。

       4. 合理设置 Redis 的最大内存限制，避免由于内存崩溃导致应用无法正常运行。

       5. 针对高并发的业务，应该采用分片技术，将 Redis 分片部署到多个节点。

       6. 避免大批量的写操作，这样会影响 Redis 的性能和数据稳定性。一般可以采用队列来缓存这些操作。

       7. 在使用 Redis 的时候，可以采用缓存预热来提高数据访问效率。例如：将热点数据预先加载到 Redis 中，避免大量并发请求同时从后端获取数据。

       总体来说，阿里工程师的 Redis 开发经验可以归纳为：合理运用 Redis 的数据结构、使用分片技术、缓存合理预热以及避免大批量的写操作等。

阿里最全面试题：阿里天猫、蚂蚁金服、阿里巴巴面试题含答案

       阿里全面面试题详解

       1、微信红包背后的实现原理。

       2、大规模数据分析的策略与方法。

       3、线程安全与非线程安全的区别与应用场景。

       4、HTTP2.0、thrift的高效通信机制。

       5、电话面试中常见的自我介绍技巧。

       6、分布式事务的一致性保障措施。

       7、nio（非阻塞I/O）的底层实现原理。

       8、JVM基础概念，包括GC（垃圾收集）原理、内存管理。

       9、Java语言的核心概念与应用。

       、API与SDI接口的区别，API为第三方提供。

       、Dubbo的并发调用机制与序列化问题。

       、常用中间件的使用与比较。

       、工作流引擎开发经验分享。

       、工作经历中的亮点，以钉钉项目为例。

       、线程池的原理、锁机制与升级方法。

       、分布式系统设计的考虑维度。

       、Hadoop底层架构与实现原理。

       、threadLocal、线程池、数据结构（如HashMap）的应用。

       、设计秒杀系统的策略与关键点。

       、虚拟机、IO操作的知识点与优化。

       、Linux命令的使用与管理。

       、解决数组中给定数的两数和等于该数的问题。

       、寻找连续整数序列的最大和。

       、关注开源技术的重要性。

       、数据库锁机制与隐性原理。

       、处理大量并发线程的方法与防止卡顿。

       、并发消费问题的解决策略。

       、高并发场景下的数据处理与热点问题。

       、获取本地服务器端口的方法。

       、流量控制相关解决方案。

       、数据库TPS测试与优化。

       、缓存击穿的预防与解决策略。

       、Java内存回收机制的探索。

       、Java集合框架的特性和应用。

       、分布式锁、Redis缓存、Spring AOP、系统架构设计与MySQL特性。

       、并发发工资方案设计，确保高效。

       、Java异常层次结构与实例。

       、Java中try、catch、finally语句的执行顺序。

       、Java内存区域的划分与作用。

       、Java中数据类型的分类与栈、堆的区别。

       、Java中参数传递是值传递还是引用传递。

       、Java中栈大小的配置与基本类型的空间占用。

       、空Object对象的空间占用。

       、对象引用类型的分类与内存分配。

       、垃圾回收算法的介绍与应用。

       、解决内存碎片问题的方法。

       、解决对象创建与回收问题的策略。

       、内存分代与对象生命周期的管理。

       、触发垃圾回收的条件与时机。

       、选择合适垃圾收集算法的考量。

       、JVM最大堆大小的限制与配置。

       、堆大小的设置参数。

       、JVM的垃圾回收器种类与特性。

       、吞吐量优先与响应时间优先的垃圾回收器选择。

       、JVM调优的方法与实践。

       、内存泄漏的定义与常见原因，以及解决策略。

       、分布式系统部署的多层结构。

       、解决业务层数据访问问题的策略。

       、数据库分布优化的方法。

       、拜占庭将军问题的定义与解决。

       、TCP/IP协议的可靠性分析。

       、CAP定理的解释与应用。

       、强一致性、单调一致性和最终一致性的区别与理解。

       、分布式系统设计时的考虑策略。

       、常见数据分布模式。

       、一致性哈希算法的原理与应用。

       、Paxos算法的简介与工作原理。

       、Lease机制的定义与功能。

       、选主算法的实现与机制。

       、OSI七层模型与TCP/IP四层模型的比较。

       面试内容涵盖了从基础知识到高阶技术的全面考察，包括数据结构、算法、操作系统、网络、数据库、并发编程、分布式系统、内存管理、异常处理、垃圾回收、中间件等多方面，旨在全面评估候选人的技术深度与广度。文档与学习笔记提供了深入的Java核心知识点整理，包括虚拟机、Netty、zookeeper、Spring Cloud等架构技术资料，帮助面试者准备和提升技术能力，实现大厂梦。获取这些资料，请点击链接免费获取，希望对您有帮助。

阿里精选面试题及答案

       一、使用mysql索引原则与数据结构

       创建索引的原则包括：对于查询频率高的字段，对排序、分组、联合查询频率高的字段创建索引，避免过多索引以减少insert, update、delete语句执行效率降低，创建多列索引以覆盖多个查询条件。

       索引数据结构主要为B+树，其特点是第一列使用时才启用索引。例如在创建多列索引时，只有当使用到某一列时，索引才会被启用。

       使用explain检测索引是否被启用，例如在查询时添加explain，以查看索引是否被使用。

       创建唯一性索引以加速通过该索引来确定某条记录的速度，避免使用可能会导致同名现象的字段如姓名。

       尽量使用数据量少的索引，避免对性能产生影响。如对长度过长的字段使用全文检索时，创建前缀索引以提高检索速度。

       定期删除不再使用或很少使用的索引，减少对数据库性能的影响。

       二、MySQL存储引擎

       MySQL存储引擎包括InnoDB、Memory、Merge和ARCHIVE。InnoDB支持事务型操作，具有较高并发读取频率。Memory存储引擎数据存放在内存中，适合数据量小、读取速度快的场景。Merge和ARCHIVE分别用于归档和特定类型的数据存储。

       三、高并发系统设计与数据库锁

       高并发系统设计中，可以采用分库分表、读写分离、归档和操作表区分、创建合适的索引等方法。数据库锁有共享锁、更新锁、排他锁和意向锁、计划锁，分别用于控制并发访问和数据操作。

       四、MySQL事务特性

       MySQL事务具有原子性、一致性、隔离性和持久性，确保数据操作的正确性和一致性。

       五、Oracle常用函数

       Oracle提供多种常用函数，用于数据处理和分析。

       六、SQL中可能不走索引的情况

       SQL查询中可能不走索引的情况包括：使用*作为查询条件、索引列上有null值、使用函数运算、发生隐式类型转换、选择大部分数据、使用!=或>、使用like或in等关键字。

       七、分布式唯一ID

       分布式唯一ID应具有核心特点：全局唯一、大致有序或单调递增、高性能、高可用、便于使用和信息安全。

       八、NIO和IO的区别

       NIO与IO相比，减少了内核空间到用户空间的数据拷贝，提供了块处理数据的能力，支持非阻塞操作，允许一个线程管理多个输入输出通道。

       九、Redis内存数据淘汰策略

       Redis提供了多种数据淘汰策略，如LRU、random、ttl、notenvision等，以管理内存中的数据。

       十、MyISM和InnoDB

       MyISM采用表级锁，对读操作不阻塞其他读操作，但会阻塞写操作。InnoDB采用行级锁，支持事务，提供了更高的并发性和数据一致性。

       十一、实时队列

       实时队列采用双队列模式，确保数据的新鲜性，同时处理异常数据，保证数据处理的可靠性和一致性。

       十二、DB的特性和隔离级别

       DB特性和隔离级别包括原子性、一致性、分离性和持久性。隔离级别包括读提交、读未提交、可重复读和序列化。

       十三、ICMP协议与网络层

       ICMP协议处于网络层（IP层），用于控制报文，提供网络诊断功能。

       十四、NIO与网络传输

       NIO与网络传输结合，实现持久TCP长链接，通过压缩消息、处理高频率消息和双向消息传输，提高网络数据传输效率。

       十五、内存泄漏

       内存泄漏是指程序在分配内存后未能正确释放，导致内存资源逐渐耗尽的问题。

       十六、平衡二叉树与红黑树

       平衡二叉树和红黑树都是用于数据存储和检索的树结构，平衡二叉树通过旋转维持树的平衡，红黑树通过颜色标记简化平衡操作，以提高数据操作效率。

腾讯阿里最全面试题Redis持久化RDB和AOF 的区别

       腾讯阿里最全面试题Redis持久化RDB和AOF的区别详解：

       Redis的数据持久化有RDB（快照）和AOF（日志）两种方式。RDB是通过定期或手动将数据库状态保存为压缩的二进制文件，即使服务异常也能通过RDB文件恢复。RDB的执行方式有SAVE和BGSAVE，前者会阻塞进程，后者则利用子进程生成文件，保证服务正常响应。

       AOF则是通过记录服务器执行的写命令来跟踪数据库状态，通过追加、写入和同步步骤实现。默认的AOF模式是everysec，平衡了安全性与性能，但用户可以根据需求调整。AOF在数据丢失的可能性上小于RDB，但可能会丢失较长时间的数据。

       Redis的快速主要归功于单线程处理客户端请求，多线程用于数据读写和协议解析。而面对热key问题，通过设置过期策略和优化缓存机制来缓解。缓存击穿和穿透可通过布隆过滤器减少请求打到数据库。缓存雪崩则涉及大规模缓存失效，需通过定期检查和高可用架构（如主从模式或哨兵）来解决。

       Redis集群通过数据分片、节点连接和故障转移机制实现高可用性。事务机制则是通过MULTI、EXEC和WATCH命令保证数据操作的原子性。了解这些，有助于深入理解Redis的底层运作和优化策略。