前言

前段时间有小伙伴面试蚂蚁金服成功，我让他总结下面试经验，然后就把文档发过来了。以下为面试内容。

一面：

针对我以前写过一个插件扩展功能，问其基本实现原理，然后回答了基于Spring 容器具有继承和多子容器容器隔离的特性实现了不同租户功能的隔离。
通过阅读Spring maven打包插件源码了解了spring 加载jar的机制，然后依赖了该项目中的一些关键jar 实现了自己的classLoader。然后面试官问 classLoader动态加载
class 怎么保障元空间不OOM，回答的如果自己使用的classLoader的话需要先卸载对应的class。

一面总结，总体来说
面试题都很常见。但是阿里的面试官喜欢往深了问，如果没有相应的基础很难招架。一面比较顺利，电话结束后面试官说后面面试官再和你聊

自我介绍

项目相关

回答的是刚毕业还是一个小白的时候，独自负责成功上线的一个项目，在这个过程中不断的解决尽管现在看起来很简单的问题。最后成功上线，也获得了客户和公司的认可

然后问自己最有挑战的项目，难点？回答了以前做过的信贷决策引擎系统2.1. 设计的方向是平台化，我们为业务提供的是一套决策流程框架，具体的业务指标是由模型算法工程师通过Python来实现，
平台只是通过Python脚本执行引擎去执行模型中的每一个指标，最后将指标结果进行汇总计算出来一个结果提供给银行作为参考。而针对流程中需要定制开发的部分，我们通过提供一个扩展接口包，各自的银行开发人员只需要去实现这个扩展包就可以进行定制开发了，开发完成以后将开发好的jar包上传至扩展管理平台（每一个银行在技术上就是一个spring上下文），就可以将银行的需要的功能动态的加载进系统中了。2.2. 晚上定时跑批系统的高并发处理。由于评级系统在评级的过程中涉及到大量的数据接口，因此评级整体上通过异步来处理的。通过MQ和Redis来做的异步评级2.3 由于评级系统内部涉及到大数据量的接口查询和存储，因此需要提高系统的一个吞吐，可以通过一个注重吞吐量的垃圾收集器来处理，另外由于外部接口即可能是同步的也可能是异步回调的，因此我们内部通过抽象“异步回调模型”来实现了一个统一的标准。另外系统中大量使用了线程池，因为对我们对线程池做了相应的优化。

面试官问，系统中这么多接口怎么保障数据一致性？回答的通过数据库乐观锁来实现，每一个指标所依赖的接口请求状态在这个指标记录都会做保存。

二面总结二面主要是聊了下项目，感觉面试官希望了解到候选者的一个逻辑表达能力以及以往工作中所接触到的项目是否有难点。
早上二面结束，中午接到电话说面试通过。

二面通过后，面试官联系我说需要做下笔试题。笔试题不难，主要是考设计模式以及高并发处理

三面和二面类型主要是聊了下项目。然后问了下技术选型以及为什么要这么选择

三面总结，主管面试，感觉技术上没有问多少东西了。主要是看眼缘吧。三面后一个小时后说面试通过，约了HR面

大厂面试过程中基础知识问的很少，基本是问源码和项目。所以想进大厂的小伙伴们一定要注意提升自己的底层知识与项目经验。

最后为大家准备了源码的相关学习教程