今天来看货拉拉 Java 技术岗的面试问题，废话不多说，先看问题。
一面问题
先让介绍项目，超卖问题项目是怎么实现的？有什么改进的想法？ 线程池的核心参数？ 在秒杀的过程中，比如只有 10 个名额，有 100 个人去抢，页面上需要做一些什么处理？ HashSet 了解吗？ HashMap 了解吗？从 0 个 put 20 个数据进去，整个过程是怎么样的？HashMap 扩容机制？是 put 12 个数据之前扩容还是之后扩容？什么时候装红黑树？为什么是 8 的时候转，为什么是 6 的时候退化回链表？ ConcurrenHashMap 了解吗？用到哪些锁？ CAS 原理了解吗？ synchronized 有多少种锁？锁升级。 MySQL 有哪些锁？ 一条 SQL 执行的全流程？ 地址输入 URL 到数据返回页面，整个流程？ 域名服务器寻址？
二面问题
问了一下项目的锁，问怎么优化？ 怎么进行项目部署的？ 之前搭过最复杂的项目是什么？ 你感觉这种架构有什么好处？为什么要进行微服务拆分？ Nacos 用过吗？ CAP 理论？Base 理论？ MQ 用过吗？ 有什么技术优势？
1.怎么解决超卖问题？
答：超卖问题是一个相对来说，比较经典且相对难处理的问题，解决它可以考虑从以下三方面入手：
PS：关于这些技术实现细节，例如：Spring Cloud Gateway 全局自定义过滤器的实现、Sentinel 限流功能的实现、分布式锁 Redisson 的实现等，篇幅有限私信获取。
2.CAP 理论和 Base 理论？
CAP 理论
CAP 理论是分布式系统设计中的一个基本原则，它提供了一个思考和权衡一致性、可用性和分区容错性之间关系的框架。
CAP 理论的三个要素如下：
CAP 理论指出，在分布式系统中，不能同时满足一致性、可用性和分区容错性这三个特性，只能是 CP 或者是 AP。
- CP：强一致性和分区容错性设计。这样的系统要求保持数据的一致性，并能够容忍分区故障，但可用性较低，例如在分区故障期间无法提供服务。
- AP：高可用性和分区容错性设计。这样的系统追求高可用性，而对一致性的要求较低。在分区故障期间，它可以继续提供服务，但数据可能会出现部分不一致。
CAP 无法全部满足的原因
CA 或 CAP 要求网络百分之百可以用，并且无延迟，否则在 C 一致性要求下，就必须要拒绝用户的请求，而拒绝了用户的请求就违背了 A 可用性，所以 CA 和 CAP 在分布式环境下是永无无法同时满足的，分布式系统要么是 CP 模式，要么是 AP 模式。
BASE 理论
BASE 理论是对分布式系统中数据的一致性和可用性进行权衡的原则，它是对 CAP 理论的一种补充。
BASE 是指：
BASE 理论强调系统的可用性和性能，尽可能保证系统持续提供服务，而不是追求强一致性。在实际应用中，为了降低分布式系统的复杂性和提高性能，可以采用一些方法来实现最终一致性，如版本管理、异步复制等技术手段。
PS：BASE 理论并不是对 CAP 理论的颠覆，而是对分布式系统在某些场景下的设计原则，在具体系统设计中，开发人员需要根据业务需求和场景来权衡和选择适当的一致性和可用性策略。
3.你有什么技术优势？
当面试官问你这个问题时，你可以从以下几个方面回答：
PS：其他常规的八股问题，可以在我的网站 www.javacn.site 找到答案，本文就不再赘述了，大家自己去看吧。
小结
货拉拉解决了日常生活中搬家难的痛点，也是属于某一个细分赛道的龙头企业了，公司不大，但算的上是比较知名的企业。他们公司的面试题并不难，以八股和项目中某个具体问题为主，只要好好准备，拿到他们公司的 Offer 还是比较简单的。
最后：祝大家都能拿到满意的 Offer。
本文已收录到我的面试小站 www.javacn.site，其中包含的内容有：Redis、JVM、并发、并发、MySQL、Spring、Spring MVC、Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis、设计模式、消息队列等模块。
