阿里三面，P9面试官是如何360°无死角考察候选人的？

 这篇文章，给你们分享一位朋友面试阿里某个部门时的经历。

简单说一下这位朋友面试的背景，自己技术底子还不错，在几个有必定知名度的中型互联网公司工做过，而后以前打算尝试一下阿里的职位，就去面试了。

第一轮和第二轮面试，所有都经过了，面试官评价也是基本技术素养还能够，基础也不错，定级都是P6+的职级。

可是第三面是那个部门老大P9出来面试他，结果就挂在这里了，因此把这个第三面的一些问题分享出来，给你们参考。

一、业务背景介绍

首先这个同窗上来先阐述了一下本身的一些项目经历，当前他在公司里主要是负责一个数据类的系统，业务逻辑并不复杂，可是有一点技术难度。

主要是天天都会有人调用他的接口，而后有数据会落入数据库表中。

简化一下来讲，大概是这个背景，以下图：

这个系统天天接口调用大概会落入数据库中有20万左右的数据量，那么每月大概是600万左右的数据量，每一年大概是近亿级的数据量会落入数据库中。

可是这是针对整个数据库来讲的，平摊到里面核心的每一个表，大概每一个表每一年新增个千万级别的数据量。

 

二、架构演进考察 

系统就是这么个状况，接着面试官就开始发问了。。。

面试官：如今你的系统压力其实不大，天天20万新增数据量也不大，每一年哪怕单表新增千万级数据其实也还算能够接受。

                 第一个问题：若是假设你的系统承载的业务量翻了10倍，天天新增200万数据，你的系统架构要如何演进？

                 若是你的系统承载的业务量翻了100倍，天天新增2000万数据，你的系统架构要如何演进？

 候选人  ：这个。。。咱们还没这种需求，因此我暂时还没想过这个问题。。。

面试官心想：（这小伙子想面P6+  ？那是资深Java职位，起码得有点架构演进的意识吧，怎么一点意识都没有）

面试官对面试者的印象有点扣分了。。

  旁白解读

实际上这类问题在BAT、美团、京东等大公司里面试，都是常问的，为何呢？

由于大公司里的系统面对的就是业务常常翻倍的增加，系统压力愈来愈大，因此每一年都要作几回技术升级，一直要进行架构演进。

因此在互联网公司里，架构设计能力中很是关键的一环，就是针对业务增加，架构演进的能力是很是核心的。

你要有一个意识说若是你的业务量10倍增加，100倍增加，你的系统架构要如何演进？这几乎是资深工程师必需要有的一个意识和能力。

其实你们能够思考一下，若是10倍增加，单表每一年新增近亿数据，还能用单库单表的方式来承载吗？

确定不行了，因此必然针对10倍增加的场景，须要引入分库分表的技术，保证每一个库每一个表分散必定的数据量，避免单表单库数据量过大。

那么你们再思考一下，若是100倍增加呢，每一年单表新增近10亿数据，你分库分表也不必定够了。由于此时可能会有高并发访问的问题，数据库抗起来很吃力。

此时，你要不要考虑数据异构、冷热分离等数据存储的架构设计？

好比采用MySQL分库分表 + 分布式NoSQL数据库 + Elasticsearch分布式搜索 + Redis缓存的架构，来总体设计这个数据存储架构。

你能够先作冷热分离的架构，好比最热的数据放入分布式NoSQL数据库，专门承载当日数据的高并发写入，以及高性能的读写。

而后每过一段时间，作数据归档，把NoSQL里再也不频繁使用的冷数据迁移到MySQL里去归档。

最后就是应对海量数据的检索，能够把索引构建在Elasticsearch里来应对，可是从NoSQL+MySQL的异构存储来提取明细数据便可。

并且针对一些特别热查询的数据，能够依托Redis作一个缓存。

其实那个P9面试官的面试评价里，指望的也是候选人把这一套架构说出来。虽然P6+的职级不必定说有能力彻底hold住这个架构，可是起码要有这个意识。

结果候选人彻底什么都说不出来，那固然会让人很失望了。

三、对公司底层技术的原理考察

这位同窗他们的系统有一部分的数据是放在特殊存储服务里的，用的是云平台上的存储服务，并且存放在存储服务里的数据仍是很核心的数据。

因此面试官就开始问第二个问题了。

面试官：你能说说你对这种特殊存储服务的理解吗，他的原理是什么？

               大家用的云平台上的服务存储他的架构是什么样的，大家的存储是如何规划的？

候选人  ：我。。。通常是调用API往里面写数据，详细的还没太多关注过

面试官：心想：（ 搞什么鬼，核心数据放这种特殊的存储服务里，结果从没关注过，起码也得了解一下他的原理，把人家的文档仔细看几遍吧 ）

（ 并且对于本身的存储是如何规划的，容量是否充足，他是怎么扩容的，怎么什么都不知道 ）

旁白分析

这是该同窗犯的第二个错误，不说资深工程师，就说做为一个高级工程师，应该对本身负责的系统使用到的方方面面都有必定的了解。

好比你要是用了语音转换API，或者是快递公司的查询API，那你起码知道人家背后大体在干什么，或者问清楚人家API的QPS极限，以及大家的访问量是多少。

大家用了特殊的存储服务，起码知道那种存储服务的实现原理是什么，存储的容量规划等等问题，这是一个高级工程师hold住本身工做的起码工做素养。

四、系统难点的考察

面试气氛尴尬，不过仍然继续。。。

面试官：那你以为大家这个系统最大的技术难点是什么？

候选人 ：我想一想（思索10秒后）。。。好像没什么难的，主要就是一些接口，而后数据就落入数据库了。。。

面试官心想：（这家伙难道在公司混日子？）

旁白分析

大公司面试必定会问你系统的难点是什么，这表明你的项目经验有多少含金量。

哪怕大家项目很low，你硬凑平时也得想办法弄点新技术进去，没难点也要凑点儿难点出来，不然去面试必然给人鄙视。

举个例子，好比上面的这个系统，实际上他有一个步骤是要作数据迁移，也就是说把数据库里可能几百万数据量，一次性迁移到另一套存储里去

那么这个数据迁移的步骤，其实涉及到千万级的数据量迁移。

你如何保证数据迁移的效率？如何保证迁移后的数据准确性？在迁移的过程当中如何避免影响数据库的性能？

像这些问题，其实你平时都应该考虑一下，做为一个技术难点好好阐述一下吧。

五、擅长技术的考察 

面试官：那你说说你认为本身最擅长最有深度的技术吧

候选人  ：我好像平时本身用MQ技术比较多一些

面试官：那你说说Kafka、RabbitMQ、RocketMQ几种MQ的对比，还有他们各自的原理。

               它们分别如何实现分布式消息队列架构的，底层的机制都聊一下，对比一下特色以及优缺点。

候选人  心想：（。。。我要回家！）

旁白分析

大公司必定会考察你的技术深度，通常就是对你平时用的最多，或者最熟悉的技术深刻挖掘和考察，看你的技术深度有多深。

结果这个同窗本身说了MQ，可是对MQ的了解实际上很是的浅薄，深刻的东西都说不出来，那么最后必定就是让面试官很无语了。

六、总结 

其实这个同窗技术底子仍是不错的，包括一些技术的基础，因此前两轮面试都是过了的。可是第三轮面试考察的角度都是彻底不一样的，一会儿暴露出来了他的能力缺陷。

对本身负责系统的架构演进彻底无心识，负责系统的难点从没思考过，系统涉及的一些技术的细节不了解，没有技术深度的积累，都致使他在三面表现很很差，最后就是直接挂掉。

因此但愿你们经过这篇文章，吸收这位同窗的经验教训，平时多思考本身负责系统的技术难点，以及业务量成倍增加时架构如何演进，系统涉及到的各类技术的细节，以及积累相关技术的技术深度。

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