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面试系列｜蚂蚁金服技术面【3】

news 来源：原创 2025/8/11 18:15:31

今天继续分享一下蚂蚁金服的 Java 后端开发岗位真实社招面经，复盘面试过程中踩过的坑，整理面试过程中提到的知识点，希望能给正在准备面试的你一些参考和启发，希望对你有帮助，愿你能够获得心仪的 offer !

第二轮面试之后的后续，隔了几天没有通知结果。但是某天晚上接到一个电话，是另一位面试官，得知是简历被另一个部门捞起来了，应该是之前的流程没过，但是简历被其他部门捞起来了。这次约的是晚上 7 点，仍然是视频远程面试，下面是面试时语音实录复盘。

面试官：请简单介绍一下你的项目。
候选者：好的，balabala…（按照提前准备的进行答复）。

面试官：这个项目的定位是什么，和 xxx 有什么区别？
候选者：xxx 平台更偏向，而 xxx 主要面向。

面试官：单点登录（SSO）有哪些实现方案？
候选者：
1）基于 JWT（客户端存储 Token，服务端解析）。
2）基于浏览器 Cookie（共享 Cookie 进行身份验证）。
3）基于 Session（服务端共享 Session）。
4）基于 SSO 网关（所有请求经过网关统一认证）。

面试官：统一鉴权怎么做？

候选者： 通过浏览器 Cookie 或 Header 获取 Token，解析身份信息。在 Gateway 统一设置线程上下文，让后续服务能直接获取用户身份。

面试官：你提到了线程上下文，那么线程上下文可能遇到什么问题，有遇到过吗？

候选者：（1）线程污染问题：在后端 HTTP 请求通常由线程池处理，比如 Tomcat 或 Netty 都会复用线程池中的线程来处理请求。例如请求 A 进入后端，线程池分配 线程 T1 处理它，A 的请求过程中设置了 线程上下文（ThreadLocal 变量），但没有在请求结束时清理。请求 B 进入后端，线程池又分配到 线程 T1，由于 T1 之前被请求 A 污染，B 可能会获取到 A 的数据，导致数据错乱或权限问题。

候选者：（2）线程上下文参数传递问题：使用 ThreadLocal 时，线程上下文参数比如租户ID存储在当前线程中，无法传递的一个子线程中，比如有异步的逻辑会进行日志记录、消息发送，任务触发等操作，这个时候线程上下文拿不到这个参数会导致业务出错。

候选者： 针对上面连个问题的解决方案。（1）针对线程污染问题可以通过统一拦截的清理机制，或者手动清理，确保 finally 里 clear() 线程变量；（2）线程上下文父子线程之间传递的问题可以通过使用阿里一个 TTL（TransmittableThreadLocal） 库解决线程池透传问题。TTL 通过增强 ThreadLocal 机制，可以保证 父线程的 ThreadLocal 变量正确地传递给线程池中的子线程，即使子线程是复用的。

面试官：你提到 ThreadLocal ，那么 ThreadLocal 是怎么实现的？
候选者：每个 Thread 维护一个 ThreadLocalMap，Key 是 Thread.currentThread() 对象，Value 是存储的变量值。线程通过 ThreadLocal 的 get() 方法，获取当前线程的变量值，确保变量是线程私有的。

private T get(Thread t) {ThreadLocalMap map = getMap(t);if (map != null) {ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);if (e != null) {T result = (T) e.value;return result;}}return setInitialValue(t);}private void set(Thread t, T value) {ThreadLocalMap map = getMap(t);if (map != null) {map.set(this, value);} else {createMap(t, value);}}

面试官：实现完整的多租户需要哪些方面的改造？

候选者：租户管理大致需要租户创建、分配资源、连接池（PgBouncer）、License 限制。
（1）数据库隔离：物理隔离（独立库）、逻辑隔离（租户 ID 过滤）。
（2）访问控制：租户的访问地址、权限模型。
（3）数据层：MyBatis AbstractRoutingDataSource 自动路由数据源。

面试官：你提到了你尝试几种 SaaS 化实现，哪种 SaaS 改造方式比较好？

候选者：
（1）小规模：逻辑隔离（共享数据库，按业务表添加租户ID字段区别，或者按照租户ID分表）。
（2）大规模：物理隔离（独立数据库），提高安全性和扩展性。
（3）再大规模：多租户集群 + 读写分离 + 连接池优化（PgBouncer）。

面试官：假设未来要支持 1 万个租户，如何优化资源使用？你上面说的一个租户一个库的方案有什么问题？

候选者：（这里感觉掉坑里了，当时没有答好，此前说了几种方式，但是没有仔细思考里面的问题，下面梳理复盘整理如下）

（1）数据库实例管理成本高： 1 万个租户 = 1 万个数据库，数据库的运维、备份、监控成本极高。
（2）资源利用率低： 许多租户可能业务量小，独立数据库的大量资源处于闲置状态，造成浪费。高负载租户可能会遇到资源不足的问题，扩展性差。
（3）数据库连接数受限： 数据库的 最大连接数 是有限的，例如 MySQL 默认最大连接数 151，无法同时支持大量租户的并发访问。需要使用连接池（如 PgBouncer 或 HikariCP），但连接数仍然受物理资源限制。
（4）Schema 变更困难： 1 万个数据库要同时执行 DDL 变更（如表结构调整）是非常麻烦的，升级难度高。需要设计数据库版本管理机制，避免版本不一致导致问题。

面试官：介绍一下二级缓存（Redis + 内存缓存）解决了什么问题？

候选者：二级缓存（Caffeine + Redis）可优化使得本地缓存命中率高，减少 Redis 压力（Redis 连接、网络I/O消耗）。

面试官：二级缓存如何保证数据一致性？

候选者：（1）分布式锁（RLock）：确保缓存更新时并发安全。（2）事件订阅（Redis Key 过期监听）：数据更新后删除内存缓存。

面试官：Redis 集群有使用过吗？
候选者：使用过 Redis Cluster，采用分片存储，提高高可用性，支持主从同步 + 哨兵模式保证故障恢复能力。

面试官：讲一下如何使用异步线程？
候选者：（1）新建线程（new Thread）。（2）Spring @Async 注解，基于线程池执行。（3）线程池（ThreadPoolExecutor），支持任务队列、线程回收。
面试官：详细讲一下 @Async，有看过它的源码吗？
候选者：（光记得拿来就用，后悔没有看过…）整理一下：@Async 依赖 TaskExecutor 线程池，默认是 SimpleAsyncTaskExecutor，可通过 @EnableAsync 配置 ThreadPoolTaskExecutor。

面试官：自己实现一个阻塞队列，如何设计？说一下思路
候选者：（G，开始上强度了）（1）基于 CAS 设计无锁队列，避免线程竞争。（2）使用 ReentrantLock + Condition 实现阻塞队列。（3）采用 LinkedBlockingQueue 支持 FIFO 消息存储，避免数据丢失。

import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;public class MyBlockingQueue<T> {private final Object[] items;  // 用数组存储队列元素private int count, head, tail; // count 记录当前队列元素个数，head 头指针，tail 尾指针private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();private final Condition notFull = lock.newCondition();  // 队列满时，生产者等待private final Condition notEmpty = lock.newCondition(); // 队列空时，消费者等待public MyBlockingQueue(int capacity) {items = new Object[capacity]; }// 生产者入队（如果满了，阻塞）public void put(T element) throws InterruptedException {lock.lock();try {while (count == items.length) {  // 队列满，生产者阻塞等待notFull.await();}items[tail] = element;tail = (tail + 1) % items.length; // 循环队列，防止数组越界count++;notEmpty.signal(); // 通知消费者可以消费了} finally {lock.unlock();}}// 消费者出队（如果空了，阻塞）@SuppressWarnings("unchecked")public T take() throws InterruptedException {lock.lock();try {while (count == 0) { // 队列空，消费者阻塞等待notEmpty.await();}T element = (T) items[head];items[head] = null; // 释放对象，防止内存泄漏head = (head + 1) % items.length; // 维护循环队列count--;notFull.signal(); // 通知生产者可以继续生产了return element;} finally {lock.unlock();}}// 获取队列当前大小public int size() {lock.lock();try {return count;} finally {lock.unlock();}}
}

面试官：RBAC、ABAC、PBAC 的区别？

候选者：（1）RBAC（基于角色的访问控制）：用户 → 角色 → 权限。（2）ABAC（基于属性的访问控制）：通过用户、环境、资源等属性控制权限。（3）PBAC（基于策略的访问控制）：基于策略定义权限。

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