Java实习模拟面试之蚂蚁金服后端校招一面：深入考察日志、并发、事务与算法

关键词：蚂蚁金服、Java后端、校招一面、死锁、线程安全、事务隔离、螺旋矩阵、原地去重

前言

大家好，我是正在备战互联网大厂后端开发岗位的应届生。最近我进行了一场高度仿真的“蚂蚁金服后端校招一面”模拟面试，全程约1小时，内容覆盖项目经历、系统设计、并发编程、数据库原理以及两道经典算法题。

本文将完整还原这场面试的问答过程，采用“面试官提问 + 我的回答”的对话形式，并附上关键知识点解析和面试技巧总结，希望能帮助正在准备Java后端校招的同学查漏补缺、提升实战能力！

一、自我介绍与背景了解

面试官提问：

请简单介绍一下你的实习经历。

我的回答：
好的。我去年暑期在一家金融科技公司担任后端开发实习生，主要参与了一个内部日志采集与分析系统的重构工作。我们使用 Spring Boot + MySQL + Kafka 技术栈，我负责日志落盘模块的性能优化和部分接口开发。通过这次实习，我对高并发场景下的日志处理、异步解耦以及系统稳定性有了更深入的理解。

面试官追问：

你为什么选择后端开发这个方向？学过哪些计算机核心课程？有参加竞赛或保研吗？

我的回答：
我本科主修计算机科学与技术，核心课程包括《数据结构与算法》《操作系统》《计算机网络》《数据库系统》《Java程序设计》等，成绩均在前10%。
我对系统底层逻辑和高并发架构特别感兴趣，因此选择了后端方向。
在校期间参加过 ACM-ICPC 区域赛（铜奖）和数学建模竞赛，目前也获得了本校的保研资格，但更希望先进入工业界积累实战经验。

二、项目深挖：日志系统相关问题

面试官提问：

你在实习中提到“日志采集系统”，如果主机突然断电，日志会丢失吗？

我的回答：
这个问题非常关键！是否丢失日志，取决于日志写入的持久化策略。

如果日志是直接写入操作系统的 Page Cache（比如默认的FileOutputStream），那么断电时数据可能还在内存缓冲区，尚未刷到磁盘，会丢失。
为了防止丢失，我们可以：
- 调用FileChannel.force(true)强制刷盘（同步写入）；
- 或者使用带fsync机制的日志框架（如 Logback 的FileAppender配置immediateFlush=true）；
- 更高可靠性的方案是：先写入 Kafka 这类具备持久化能力的消息队列，由消费者异步落盘——即使应用宕机，Kafka 也能保证消息不丢（配合 acks=all 和 replication）。

所以，单纯写文件有丢失风险，但通过合理设计可做到“近似不丢”甚至“强一致不丢”。

面试官追问：

那你们怎么保证日志按时被清理？比如只保留最近7天的日志。

我的回答：
我们采用了两种方式结合：

定时任务清理：用 Spring 的@Scheduled注解每天凌晨执行一个清理脚本，遍历日志目录，删除修改时间早于7天的文件。
日志滚动策略：使用 Logback 的TimeBasedRollingPolicy，按天滚动日志文件，并设置maxHistory=7，自动删除旧文件。

这样既避免了单个日志文件过大，又确保磁盘不会被占满，符合运维规范。

面试官继续追问：

你在重构旧系统时，如何保证和原有代码兼容？

我的回答：
这是重构中最容易踩坑的地方。我们的原则是：“接口不变，实现可变”。

具体做法：

保持 API 接口（URL、参数、返回格式）完全一致，前端和其他服务无感知；
对内部逻辑进行模块化拆分，用新代码逐步替换旧逻辑（Strangler Fig 模式）；
编写充分的单元测试和集成测试，确保行为一致；
上线时采用灰度发布 + 监控告警，一旦异常可快速回滚。

举个例子：我们把原来的同步写日志改为异步写 Kafka，但对外暴露的/log/upload接口响应格式和状态码完全没变。

三、并发与线程安全

面试官提问：

什么是死锁？你能举个例子吗？

我的回答：
死锁是指两个或多个线程互相持有对方需要的锁，导致彼此都无法继续执行的状态。

经典例子：

ThreadA:synchronized(lock1){synchronized(lock2){...}}ThreadB:synchronized(lock2){synchronized(lock1){...}}

如果 A 拿到 lock1，B 拿到 lock2，然后都试图获取对方的锁，就会死锁。

四个必要条件（Coffman 条件）：

互斥
占有并等待
不可抢占
循环等待

预防方法：按固定顺序加锁、使用超时机制（tryLock）、避免嵌套锁等。

面试官追问：

什么是线程安全？Java 中如何实现线程安全？

我的回答：
线程安全指多线程环境下，程序能正确处理共享资源，不会出现数据不一致或异常行为。

Java 提供多种实现方式：

synchronized 关键字：基于 JVM 内置锁，保证原子性和可见性；
ReentrantLock：更灵活的显式锁，支持公平锁、中断、超时；
volatile：保证变量的可见性和禁止指令重排序（但不保证原子性）；
并发工具类：如ConcurrentHashMap、AtomicInteger、CopyOnWriteArrayList；
ThreadLocal：为每个线程提供独立副本，避免共享。

例如，ConcurrentHashMap通过分段锁（JDK7）或 CAS + synchronized（JDK8+）实现高效并发读写。

四、数据库与事务

面试官提问：

数据库中如果对一个数据有读有写，要加锁吗？

我的回答：
这取决于隔离级别和具体场景。

在READ COMMITTED及以上级别，写操作（UPDATE/DELETE）会自动加排他锁（X锁），读操作（SELECT）默认不加锁（快照读）；
但如果使用SELECT … FOR UPDATE，就会加共享锁（S锁）或排他锁，用于防止其他事务修改；
在SERIALIZABLE级别，所有读都会加锁，避免幻读。

所以，普通 SELECT 不加锁，但涉及“读后写”或“一致性读”的场景，必须显式加锁或依赖 MVCC 机制。

面试官追问：

说说事务的隔离级别？

我的回答：
SQL 标准定义了四种隔离级别（由低到高）：

隔离级别	脏读	不可重复读	幻读	实现方式
READ UNCOMMITTED	✅	✅	✅	几乎无锁
READ COMMITTED	❌	✅	✅	每次读取新快照
REPEATABLE READ	❌	❌	✅（MySQL 通过间隙锁解决）	快照 + 行锁
SERIALIZABLE	❌	❌	❌	全表加锁或严格串行

MySQL 默认是 REPEATABLE READ，通过 MVCC + Next-Key Lock（行锁+间隙锁）解决幻读。

面试官深入追问：

事务中的一致性（ACID）和分布式系统中的一致性（CAP）是一回事吗？

我的回答：
完全不同！这是很多同学容易混淆的概念。

ACID 中的 C（Consistency）：指数据库从一个合法状态转移到另一个合法状态，比如满足外键约束、唯一索引等。它是应用层面的数据正确性保证。
CAP 中的 C（Consistency）：指分布式系统中所有节点在同一时刻看到相同的数据，即“强一致性”（如线性一致性）。它关注的是多副本之间的数据同步。

举个例子：转账操作满足 ACID 一致性（总金额不变），但在分布式数据库中，可能因为网络延迟导致不同节点看到的余额暂时不一致（CAP 中的弱一致性）。

五、手撕算法环节

手撕题 1：原地去重（非严格递增数组）

题目：给定非严格递增数组[1,1,2,3,3,3,4,4]，原地移除重复元素，返回不同数字个数 k=4，且前 k 个元素为[1,2,3,4]。

我的思路 & 代码：

publicintremoveDuplicates(int[]nums){if(nums==null||nums.length==0)return0;intslow=0;for(intfast=1;fast<nums.length;fast++){if(nums[fast]!=nums[slow]){nums[++slow]=nums[fast];}}returnslow+1;}

使用双指针：slow 指向当前有效位置，fast 遍历数组。时间 O(n)，空间 O(1)，完美符合要求。

手撕题 2：顺时针螺旋输出矩阵（LeetCode Hot 100）

示例：输入[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]，输出[1,2,3,6,9,8,7,4,5]

我的思路 & 代码：

publicList<Integer>spiralOrder(int[][]matrix){List<Integer>res=newArrayList<>();if(matrix==null||matrix.length==0)returnres;inttop=0,bottom=matrix.length-1;intleft=0,right=matrix[0].length-1;while(top<=bottom&&left<=right){// →for(inti=left;i<=right;i++)res.add(matrix[top][i]);top++;// ↓for(inti=top;i<=bottom;i++)res.add(matrix[i][right]);right--;// ←（需检查是否还有行）if(top<=bottom){for(inti=right;i>=left;i--)res.add(matrix[bottom][i]);bottom--;}// ↑（需检查是否还有列）if(left<=right){for(inti=bottom;i>=top;i--)res.add(matrix[i][left]);left++;}}returnres;}