蚂蚁集团Java社招一面面经
面试题目
- 请先简要介绍一下你这边的个人经历。离职原因是什么?
- 在你参与的项目中，你觉得有哪些是有挑战性的?
- 针对具体的重构项目，你具体是怎么做的?重构时，业务逻辑和数据库部分是如何处理的?
- 在你的业务场景下，单机和集群的并发(QPS)表现如何?
- 你在平时开发中有接触或使用过AI编程吗?
- 在修改现有系统代码时，你一般会如何运用AI工具?
- 在使用AI时，有遇到过上下文污染或压缩导致的准确性问题吗?
- 从你的使用经验来看，你觉得Skill和Rule有什么区别?
- 你对幂等性有了解吗?在创单场景下，你们的幂等具体是怎么实现的?幂等ID是在什么时间点生成的，由谁负责生成?
- 分布式事务有了解吗？你们系统中TCC解决的是哪两个系统之间的问题？
- 如果让你去实现一套幂等机制，你知道该怎么做吗?
- 你们团队内部是如何定义“可用性”这一指标的?
- 如果监控到某个接口的可用性不达标，具体的治理流程是怎样的?
- 用英语口语，用两分钟时间介绍一下你现在的工作内容?
参考解析
幂等性实现： 通常采用“防重表+唯一索引”或“Redis分布式锁+Token机制”。创单场景下，幂等ID建议在客户端或接入层由前端生成并携带，服务端通过数据库唯一约束校验，防止并发写入导致重复记录。
分布式事务TCC： TCC（Try-Confirm-Cancel）通过预留资源（Try）、确认执行（Confirm）和回滚（Cancel）三个阶段保证强一致性。通常用于跨服务协作，如库存锁定与订单创建之间，需注意业务逻辑必须具备幂等性以应对超时重试。
系统可用性治理： 可用性通常定义为成功请求数/总请求数。治理流程：监控告警 -> 止损（降级、限流、熔断） -> 故障定位（日志、Trace） -> 修复与复盘。重点在于快速止损，优先保障核心链路的稳定性。
AI工具应用： 面试官关注的是候选人如何提升工程效率。利用AI进行代码审查、编写单元测试或辅助重构需注意上下文限制（Context Window）。对于Skill与Rule的理解，通常指AI任务处理中的“隐式技能逻辑”与“显式规则约束”。