每一年的双11，都是阿里新技术的演练场，也是阿里技术人一年一度的大秀秀场。
作为国内互联网技术的典型代表，阿里巴巴的技术一直备受着大家的关注。能进入阿里工作，是很多开发者们的目标与梦想，为帮助开发者们提升面试技能、高效通关一线互联网公司的面试，我们走访了多位阿里巴巴资深技术专家以及阿里高级Java候选人，提炼总结了这份面试真题，一次整体放出送给大家。
看看自己能答对多少，如果能回答70%的题目，就大胆去阿里以及各互联网公司试试身手吧。
本篇建议大家收藏、备用~
【阿里、天猫、蚂蚁面试题目】
涵盖：开源、Java集合、JVM、NIO、Dubbo、秒杀系统、高并发、分布式、锁、redis、MySQL、Linux、hashMap、中间件等。
1.自我介绍及工作经历。
2.自己优势技术在哪些方面。
3.用过哪些中间件。
4.做过工作流引擎没有。
5.NIO的底层实现。
6.JVM基础（必问），JVM GC原理，JVM怎么实现回收内存。
7.线程池原理是怎样的？
8.锁的机制升降级。
9.Dubbo原理、以及序列化等相关问题。
10.Dubbo如何一条链接并发多个调用。
11.说说你对分布式事务一致性的理解。
12.从系统层面考虑，分布式应该考虑哪些纬度。
13.微信红包的实现原理。
14.海量数据分析怎样实现。
15.API接口（提供给他人使用）与SDI接口的区别是什么。
16.如何实现Hadoop底层（天猫）
17.threadLocal，线程池，hashMap/hashTable/coccurentHashMap等（天猫）
18.谈谈如何设计秒杀系统。
19.虚拟机、IO等相关知识点。
20.Linux命令。
21.一个整形数组，给定一个数，在数组中找出两个数的和等于这个数，并打印出来，我写的时间复杂度高，要求O(n)。
22.n个整数，找出连续的m个数加和是最大。
23.开源技术了解多少。
24.1000个线程同时运行，怎么防止不卡。
25.并列的并发消费问题。
26.大量高并发量情况下，如何处理热点、数据等。
27.如何获取一个本地服务器上可用的端口。
28.流量控制相关问题。
29.数据库TPS是多少。
30.数据库锁隐的原理。
31.分布式锁、Redis缓存，Spring aop，系统架构图，MySQL的特性。
32.缓存击穿的解决方案有哪些。
33.Java怎么挖取回收器相关原理。
34.Java集合都有哪些，以及其特点是什么。
35.高并发场景相关题目：同时给10万个人发工资，你会怎么去设计并发方案，以确保在1分钟内全部发完，打个比方会提出类似的场景。
【阿里巴巴面试题目】
涵盖：一致性哈希算法、CAP、session、线程池、反射机制、http协议、Java虚拟机、分布式系统、TCP/IP、OSI、栈、堆、分布式系统设计等。
1.Java事件机制包括哪三个部分？分别介绍下。
2.使用线程池的原因？
3.线程池的作用有哪些？
4.几种常见的线程池及其各自的使用场景是怎样的。
5.线程池都有哪几种工作队列？
6.怎么理解无界队列和有界队列？
7.线程池中的几种重要的参数及流程说明。
8.什么是反射机制？
9.说说反射机制的作用。
10.反射机制会不会有性能问题？
11.你怎么理解http协议？
12.说说http协议的工作流程。
13.http有哪些请求提交方式？
14.http中的200,302,403,404,500,503都代表什么状态？
15.http get和post有什么区别？
16.你怎么理解cookie和session，有哪些不同点？
17.什么是web缓存？有什么优点？
18.什么是https，说说https的工作原理？
19.什么是http代理服务器，有什么用？
20.什么是虚拟主机及实现原理？
21.什么是Java虚拟机，为什么要使用？
22.说说Java虚拟机的生命周期及体系结构。
23.说一说Java内存区域。
24.什么是分布式系统？
25.分布式系统你会考虑哪些方面？
26.为什么说TCP/IP协议是不可靠的？
27.OSI有哪七层模型？TCP/IP是哪四层模型。
28.TCP协议的三次握手，四次挥手流程。
29.为什么TCP建立连接协议是三次握手，而关闭连接却是四次握手呢？为什么不能用两次握手进行连接？
30.为什么TCP TIME_WAIT状态还需要等2MSL后才能返回到CLOSED状态？
31.什么是DoS、DDoS、DRDoS攻击？如何防御？
32.描述一下Java异常层次结构。
33.什么是检查异常，不受检查异常，运行时异常？并分别举例说明。
34.finally块一定会执行吗？
35.正常情况下，当在try块或catch块中遇到return语句时，finally语句块在方法返回之前还是之后被执行？
36.try、catch、finally语句块的执行顺序。
37.Java虚拟机中，数据类型可以分为哪几类？
38.怎么理解栈、堆？堆中存什么？栈中存什么？
39.为什么要把堆和栈区分出来呢？栈中不是也可以存储数据吗？
40.在Java中，什么是是栈的起始点，同是也是程序的起始点？
41.为什么不把基本类型放堆中呢？
42.Java中的参数传递时传值呢？还是传引用？
43.Java中有没有指针的概念？
44.Java中，栈的大小通过什么参数来设置？
45.一个空Object对象的占多大空间？
46.对象引用类型分为哪几类？
47.讲一讲垃圾回收算法。
48.如何解决内存碎片的问题？
49.如何解决同时存在的对象创建和对象回收问题？
50.讲一讲内存分代及生命周期。
51.什么情况下触发垃圾回收？
52.如何选择合适的垃圾收集算法？
53.JVM有哪三种垃圾回收器？
54.JVM中最大堆大小有没有限制？
55.如何进行JVM调优？有哪些方法？
56.堆大小通过什么参数设置？
57.吞吐量优先选择什么垃圾回收器？响应时间优先呢？
58.如何理解内存泄漏问题？有哪些情况会导致内存泄露？如何解决？
59.从分布式系统部署角度考虑，分哪几层？
60.如何解决业务层的数据访问问题？
61.为了解决数据库服务器的负担，如何做数据库的分布？
62.什么是著名的拜占庭将军问题？
63.讲讲CAP理念。
64.怎么理解强一致性、单调一致性和最终一致性？
65.分布式系统设计你会考虑哪些策略？
66.最常见的数据分布方式是什么？
67.谈一谈一致性哈希算法。
68.paxos是什么？
69.什么是Lease机制？
70.如何理解选主算法？
【阿里巴巴面试题目含答案】
1.mysql的三大引擎是啥？
mysql常用的引擎有InnoDB，MyISAM，Memory，默认是InnoDB
InnoDB：磁盘表，支持事务，支持行级锁，B+Tree索引
ps:优点： 具有良好的ACID特性。适用于高并发，更新操作比较多的表。需要使用事务的表。对自动灾难恢复有要求的表。
缺点：读写效率相对MYISAM比较差。占用的磁盘空间比较大。
mysql的4大特性+4种隔离级别：
MyISAM：磁盘表，不支持事务，支持表级锁，B+Tree索引
ps: 优点：占用空间小，处理速度快（相对InnoDB来说）
缺点：不支持事务的完整性和并发性
MEMORY(Heap)：内存表，不支持事务，表级锁，Hash索引，不支持Blob,Text大类型
ps: 优点：速度要求快的，临时数据
缺点：丢失以后，对项目整体没有或者负面影响不大的时候。
2.redis的hash算法用的是啥？
redis应该是使用一致性hash算法---MurmurHash3 算法，具有低碰撞率优点，google改进的版本cityhash也是redis中用到的哈希算法。
现有的主流的大数据系统都是用的 MurmurHash本身或者改进。
3.nosql为啥比sql快？
Nosql是非关系型数据库，因为不需要满足关系数据库数据一致性等复杂特性所以速度快；
sql是关系型数据库，功能强大，但是效率上有瓶颈。
4.什么是索引为啥nosql没索引？nosql有索引滴
索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种，聚簇索引是按照数据存放的物理位置为顺序的，而非聚簇索引就不一样了；聚簇索引能提高多行检索的速度，而非聚簇索引对于单行的检索很快。
聚簇索引：有主键时，根据主键创建聚簇索引；没有主键时，会用一个唯一且不为空的索引列做为主键，成为此表的聚簇索引；如果以上两个都不满足那innodb自己创建一个虚拟的聚集索引
非聚簇索引：非聚簇索引都是辅助索引，像复合索引、前缀索引、唯一索引。
5.B+树和B树区别？
B树的非叶子节点存储实际记录的指针，而B+树的叶子节点存储实际记录的指针
B+树的叶子节点通过指针连起来了, 适合扫描区间和顺序查找。
【阿里巴巴面试经验总结】
总结下来，阿里集团各子公司的面试题目主要集中在：
1.高级Java，譬如虚拟机、并发线程、分布式、NIO等。
2.中间件方面，譬如Redis的实现原理、集群、数据存储、持久化等。
3.后端部分，譬如候选人的MySQL数据库的掌握情况，从索引、sql慢查询、长事务等性能优化方面。
4.自己实操过的项目，是面试中的重点，从容从设计到编码，以及后续环境部署等等。
5.大数据相关的算法题目必问。
6.秒杀、高并发项目也是必问的，主要考查候选人对高并发场景的技术知识点掌握程度。
7.面试过程中自信很重要，即便遇到不会的问题，也坦然回答，在面试结束虚心请教面试官，可以给面试官留下谦逊爱学习的印象。
以上，是阿里系高级Java研发的最新面试题118道，面试题目涉及范围比较广泛，从技术基础到项目经验，从技术广度到技术深度，全方位深度挖掘候选人的技能水平。建议大家在参加任何一家公司的面试之前，都要多花时间温故而知新，准备充分，这样在面试过程中会从容很多，也能提高拿到offer的概率。
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