面经：拼多多今年的Java一面技术面真难

拼多多Java高级面试经验分享

这份面试超级难，问题多达40个，覆盖了实际项目、技术细节和架构知识。

第一部分：项目介绍和仓储管理系统

面试官先从你最近的项目入手，挖得很深，考验你对业务的熟悉度。感觉像在聊家常，但其实在考察你的实战经验。

• 你最近做的仓储管理系统，能简单说说是什么样的吗？（就是让你介绍项目背景。）
• 这个系统怎么和订单系统连接起来的？（问数据怎么互通。）
• 入库操作是基于订单触发的吗？（确认业务逻辑。）
• 有没有不靠订单也能入库的情况？（比如特殊场景。）
• 整个入库流程谁启动？怎么一步步走的？（详细描述流程。）
• 你提到质检系统会参与，质检结果怎么处理？（处理异常情况。）
• 系统里你觉得最难的部分是哪里？（分享痛点，共鸣点满满！）

第二部分：数据存储和搜索优化

这里跳到高并发场景，每天百万订单，问题聚焦数据库和ES（Elasticsearch）。很多人都会遇到数据量大的烦恼，这部分特别有共鸣——谁没为性能优化头疼过？

• 你说每天订单上百万，怎么存储这些订单？（数据库设计。）
• 哪些字段会同步到ES里？（数据选择。）
• 从ES查出的字段，是用来显示的还是查询条件的？（用途区分。）
• 新数据还没同步到ES，前端查不到，怎么办？（延迟问题解决。）
• ES同步用什么工具？怎么做的？（中间件和机制。）
• 同步是异步的吗？怎么确保延迟不影响业务？（保证效率。）
• 数据表这么大，怎么分表的？（分表策略。）
• 有没有分库？（更高级的数据库拆分。）
• 主表现在存多少数据？（规模评估。）
• 查询时怎么决定用数据库还是ES？（路由判断。）
• 页面查询主要查哪些字段？（实际应用。）

第三部分：并发和死锁问题

并发是Java面试的经典痛点，这里问得很细，感觉像在分享“血泪史”。如果你遇到过死锁，肯定会点头说：“太真实了！”

• 在高并发下遇到过死锁吗？（实际问题。）
• 死锁怎么产生的？是更新顺序不对吗？（原因分析。）
• 最后怎么解决死锁的？（解决方案。）
• 用异步处理就能完全避免死锁吗？加了什么锁策略？（深入探讨。）
• 服务拆分时，有没有规定某些表只能由特定服务操作？（权限控制。）
• 你了解数据库锁吗？比如表锁、行锁，在什么场景触发？（基础知识。）
• 遇到过间隙锁吗？（高级锁机制。）

第四部分：线上问题排查和数据一致性

线上运维是程序员的“战场”，这些问题让人想起半夜debug的日子，超级有共鸣。

• 线上排查OOM（内存溢出）问题怎么做？查过Linux下内存高的进程吗？（实用技巧。）
• 系统对数据一致性要求高吗？（业务需求。）
• 有没有做对账？数据怎么校验？（一致性保障。）

第五部分：整体架构和技术选择

最后拉到大架构层面，考察你的视野。为什么选这个工具不选那个？这些问题让面试像在讨论公司决策。

• 你熟悉整体系统架构吗？能简单梳理一下？（大局观。）
• 为什么用Kong和Apollo，不用Spring Cloud？（工具对比。）
• Kong怎么知道服务下线了？（服务发现。）
• 限流在哪里做的？是自己网关实现的吗？（流量控制。）
• 怎么做链路追踪？traceId怎么贯穿整个链路的？（监控机制。）

第六部分：并发处理和消息队列

并发和消息是后端永恒的话题，这里问得很接地气，很多人都会回想自己的项目经历。

• 你懂并发吗？平时怎么处理并发请求？（基本方法。）
• 用线程池做异步，线程生命周期了解吗？（线程知识。）
• 线程怎么复用的？（优化原理。）
• 用过哪些并发方案？除了线程池还有什么？（多样工具。）
• 用Kafka吗？遇到消息堆积过？（消息队列问题。）
• 消息堆积怎么处理？加线程还是调整消费者？（常见应对。）
• 除了加消费线程，用过解耦方案吗？（高级策略。）

这份面试真难。