五轮面试，阿里offer到手

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原创 最新推荐文章于 2026-05-14 07:43:32 发布 319 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
五轮面试，阿里offer到手！经历了5次面试，其中4轮技术面“运女神终”终于眷顾了我 拿到 阿里实习offer，经历了5次面试，其中4轮技术面，1轮HR面试。在这里分享一下自己的面试经验和学习总结。希望能够帮助更多的小伙伴。 我本科毕业于中南大学信管专业，真正开始学习Java是在大三下学期，研究生就读北航的移动云计算专业。刚开始也是小白，也是一步步成成起来的。需要提的一点是，你将来是需要靠这个吃饭的，所以请对找工作保持十二分的热情，而且越早准备越好。 给大家整理了一些面试题有需要完整版的朋友可以点一点领取：点这里即可领取下面资料，获取码：优快云 阿里一面 一面是在上午9点多接到支付宝的面试 阅读详情

拿到 阿里实习offer，经历了5次面试，其中4轮技术面，1轮HR面试。在这里分享一下自己的面试经验和学习总结。希望能够帮助更多的小伙伴。

我本科毕业于中南大学信管专业，真正开始学习Java是在大三下学期，研究生就读北航的移动云计算专业。刚开始也是小白，也是一步步成成起来的。需要提的一点是，你将来是需要靠这个吃饭的，所以请对找工作保持十二分的热情，而且越早准备越好。

五轮面试，阿里offer到手

 

阿里一面

一面是在上午9点多接到支付宝的面试电话的，因为很期望能够尽快接到阿里的电话，所以非常兴奋。电话接通之后还是非常紧张的，毕竟是第一次这样的面试。

中间面的问题有些记不清了，下面列出了一面问到的问题：

  • 自我介绍下自己，不超过3分钟（实际上我的自我介绍不到一分钟）
  • 你感觉比本科阶段自己进步了多少，有哪些进步
  • 研究生期间最大的进步是什么
  • 你觉得你适合从事哪个方向的开发
  • synchronized与lock的区别，使用场景。看过synchronized的源码没
  • JVM自动内存管理，Minor GC与Full GC的触发机制
  • 了解过JVM调优没，基本思路是什么
  • 如何设计存储海量数据的存储系统
  • 缓存的实现原理，设计缓存要注意什么
  • 淘宝热门商品信息在JVM哪个内存区域
  • 操作系统的页式存储
  • volatile关键字的如何保证内存可见性
  • happen-before原则
  • Lucene全文搜索的原理
  • 你觉得自己适合哪方面的开发，为什么
  • 想去哪里实习，杭州？

反问面试官的问题：

  • 评价一下我的这次面试表现
  • 应该在我的技术栈中增加什么
  • 有机会下次面试吗

一面总结

一面大概面了50多分钟，从面试官口中得知他是一个老员工，比我大不了多少，总体上还是聊得蛮投机的。最后的三个问题是我问面试官的，在回答我是否还有机会下次面试的时候说：竞争很激烈，不过机会还是有的。
可以看出一面的问题不是很难，但是要得到面试官比较高的评价，还是需要一定的表达能力和对技术比较本质的认识的，如果在回答问题的时候能够做一些适当的扩展，自然会让面试官对你有不一样的评价。

我回答问题的遵循一定的步骤：先回答问题本质，在回答具体细节，最后做一些平时编程中的扩展。这样，会让面试官觉得你确实是在这个技术上面下过功夫的。

 

阿里二面

等了将近6天（还以为被刷了呢）终于在第二周的周四接到阿里面试电话，那叫一个激动啊。赶紧找了一个安静的地方，准备好后开始正式面试。二面的面试官是一个部门主管，自然还是有点小紧张的。这次面试官上来就直接问，没有一面的面试官那么好说话。

下面是面试过程中的问题：

  • 自我介绍下自己，不超过3分钟（我的自我介绍仍然不超过1分钟）
  • 你说你熟悉并发编程，那么你说说Java锁有哪些种类，以及区别（果然深度不一样）
  • 如何保证内存可见性
  • Http请求的过程与原理
  • TCP连接的特点
  • TCP连接如何保证安全可靠的
  • 为什么TCP连接需要三次握手，两次不可以吗，为什么
  • AOP的原理
  • 动态代理与cglib实现的区别（这个，醉得很厉害）
  • 那么你说说代理的实现原理呗
  • 看过Spring源码没，说说Ioc容器的加载过程吧
  • 了解过字节码的编译过程吗（这个还真不知道）

反问面试官的问题：

  • 可以来杭州实习吗
  • 评价一下我的面试表现
  • 有机会下次面试吗
  • 您觉得我的技术栈应该补充什么，有哪些方面还需要提高

二面总结

二面面试官问的问题都比较直接，答案也是知道就知道，不知道就不知道。这些问题一部分是基础，一部分是根据你的专业技能的来提问的。

面完后面试官对我的评价是：中规中矩，有机会下次面试。虽说是中规中矩，但听到面试官说有机会下次面试就感觉这次面试应该过了。
虽说这次面试过了，但是我在思考的是为什么面试官对我的表现是中规中矩。后面我知道我的回答虽然答到了点子上，但是扩展程度不够，对一些问题的理解缺乏足够的实践经验。面试官告诉我，有时间可以去研究字节码的编译过程，以及JVM调优方面的知识（特别强调这个很重要）。

针对自己的不足，面完后又投入疯狂的看书写代码的生活中。虽然在面试中有一些回答不出来很正常，但是如果能够做到出乎面试官的意料，也是面试官对你很重要的加分项。

 

阿里三面（总监面）

三面与二面隔了5天，找了一个安静的地方开始电话面试。据说总监面会问项目多一点，所以在等待的这几天中给项目增加了几个比较肉的点。总监刚上来非常不客气，最尴尬的是总监那边老感觉有回声，因为不好意思提就忍了。

下面是三面遇到的问题：

  • 自我介绍，不超过3分钟（这次好像时间更久了，也就2分钟多点）
  • 说一下你对哪个项目比较熟悉
  • 为什么做这个项目
  • 项目采用了什么架构，数据库如何设计的
  • 数据库由哪些表，为什么有这些表
  • 主要有哪些核心模块，模块之间如何通信的
  • session放在哪里
  • 如何保存会话状态，有哪些方式、区别如何
  • 分布式session如何管理，你有哪些方案
  • 学过数据结构和算法吗（当然），你说说二分搜索的过程
  • 说一下快排的过程，写一下伪代码
  • 了解哪设计模式，举例说说在jdk源码哪些用到了你说的设计模式
  • 你有什么问我吗（仍然上面三个问题）

三面总结

本以为三面是交叉面，没想到是阿里的总监面试。由于具体的技术问题在前两轮面试中已经问过了，所以三面后不会有具体的技术问题，总结来看，对自己做过的项目一定要深入，包括使用使用到的技术原理、为什么要使用这些技术。

针对项目，面试官关注的无非以下几点：

  • 项目中某个比较重要的点是如何实现的（需要深入技术的原理）
  • 遇到的最大困难是什么（有哪些），你怎么解决的？
  • 如果需要扩展某个功能，如何降低系统的耦合度
  • 如果针对某个功能进行优化，你会怎么设计和优化

对于写在简历上面的项目，自己对照上面四个问题进行思考，才会在面试中游刃有余。因为任何在简历中作假的行为，面试官只要详细问你就露馅了。在听到面试官说有机会下次面试的时候，心中自然是非常高兴的。

 

阿里四面（总监）

果然，在第二天下午四点多接到了部门总监的电话，简单沟通后开始了面试。这次面试感觉是最放松的，没有什么高深的技术问题，感觉就像和朋友聊天的感觉，真的很感谢这位面试官。

下面是面试中的问到的问题：

  • 来个自我介绍呗，不超过3分钟
  • 介绍下你最熟悉的项目
  • 项目使用了什么架构，亮点是什么
  • 平时主要学习什么课程
  • 你目前的研究方向是什么
  • 家是哪的
  • 喜欢看什么书
  • 大概什么时候能来实习呢

四面总结

虽然这面比较轻松，也没有什么具体的技术问题，但对项目仍然是面试官关注的，后面了解到总监面除了看你的基础，主要看你的潜力（就是有没有培养的价值），这个东西看起来挺虚的，但是从你平时的学习中仍然是可以看得出来的。所以，作为一名开发人员，平时对技术的研究也是很重要的。在听到面试官说让我好好等HR通知的时候可开心了，感觉饭都吃得更香了。

阿里五面（HR面）

在隔了4天左右，终于接到了HR的电话，那叫一个激动啊。感觉离阿里offer已经不远了，于是振奋精神，聊得还不错。

下面是HR问我的问题：

  • 自我介绍下吧
  • 做了哪些项目
  • 看你在问题中说你在杭州看到很多商贩使用付款二维码，你对支付宝怎么看
  • 每天有那么多人使用支付宝，这些数据如果给你存储，你会怎么设计呢（不是说HR不问技术问题吗？不愧是阿里的HR）
  • 为什么想来支付宝实习呢
  • 你身边同学如何评价你、老师呢
  • 如果与同事发生了意见的不一致，你会如何解决呢

关于HR面试

其实早就听说HR面试的最终的录取结果具有一票否决权，在面完前面的技术面试之后，还是很担心的。所以咨询了师兄以及网上找了阿里HR面试的资料，大概得到以下结论：

  • 诚信至上，所以在简历中不要存在任何虚假信息，企图通过虚假信息得到面试机会的后果得不偿失
  • HR更关注你的表达能力、与同事相处的能力以及对工作的态度
  • 对自己的是否一个明确的职业规划（前提是首先得对自己有一个清晰的定位）
  • 关于待遇的问题（由于面的实习岗位，所以这个没有提，但是就我而言，能力才是最重要的，能力上来了待遇自然就水涨船高）

关于面试的心态

在自己拿到阿里offer之前，一直都在想一个问题：我到底该如何做才能离阿里更近？一年的成长与思考让我认清了这点，虽然中间也遇到过很多坑，但却真正让我对自己有了一个清晰的定位，也有了比较明确的目标。

正因为如此，我每天所学习的都给我莫大的动力，让我不断进步，并最终实现自己的目标。所以迷茫才是最可怕的，只有摆正心态，对找工作保持十二分的热情，勤奋努力，才能离目标更近一步。
但是有了目标和努力外，不一定就能实现目标，说到底还有一个运气的成分在里面，只能说你找到心仪的工作概率更大而已。遇到一个好的面试官绝对赚了。这四位阿里的面试官我感觉都挺好的，没有因为他们资历深就为难我，所以还是非常感谢这四位技术面试官的。

学习资料分享

由于文章篇幅有限，下面就由截图的形式展现出来，可以点赞后添加助手vx：bjmsb10 免费获取全部；

五轮面试，阿里offer到手

 

这套面试手册的组成内容主要有以下3大主题，5个主要模块，35个小板块：

程序员面试题集
JAVA核心面试题库（1000+题.pdf）
JAVA常见面试题库（3000+题.pdf）
BATJ JAVA经典必考面试题库（50+题.pdf）
互联网一线大厂面试题库（300+题.pdf）
百度篇
京东篇
腾讯篇
头条篇
美团篇
华为篇
滴滴篇
........
Java各知识点综合面试题（5000+题.pdf）
并发编程
多线程
集合框架
设计模式
数据库
性能优化
RabbitMQ消息中间件
ActiveMQ消息中间件
Dubbo
JVM
Kafka
MongoDB
MyBatis
MySQL
Netty
Nginx
Redis
Tomcat
Zookeeper
Spring
SpringBoot
SpringCloud
SpringMVC
...

目录资料部分截图

简历篇：

五轮面试，阿里offer到手

 

跳槽篇

五轮面试，阿里offer到手

 

一线大厂面试题篇（350+题）

五轮面试，阿里offer到手

 

JVM面试题汇总（100+题）

五轮面试，阿里offer到手

 

Tomcat面试题整理汇总

五轮面试，阿里offer到手

 

Tomcat优化相关面试问题（60+题）

五轮面试，阿里offer到手

 

Mysql面试题汇总（一）

五轮面试，阿里offer到手

 

Mysql面试题汇总（二）

五轮面试，阿里offer到手

 

Spring源码深度解析

五轮面试，阿里offer到手

 

Redis常见面试题汇总（300+题）

五轮面试，阿里offer到手

 

Zookeeper常见面试题汇总（50+题）

五轮面试，阿里offer到手

 

Java高频核心面试题库（1000+题）

五轮面试，阿里offer到手

如何获取

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最后的总结

由于本科是非科班出身，也仅仅是接触过Java而已，在大三的时候对自己的未来的发展道路很迷茫，不知道何去何从，感觉自己就是一个loser。那会考完研后有幸进入了金蝶实习，也就是那段时间让我认清了自己的短板，自己欠缺的是什么，那段时间也是我确立自己目标的过程。

读研后疯狂看书、写代码、写博客、做项目，每天都在对自己进行总结和反思，正是这样一个不断的自我反思与努力的过程中，我得到了真正的成长与进步。也是这段经历让我能够面对阿里技术面试官的提问应答自如，从而顺利拿到阿里的offer。
最后，想送给自己两句话以鞭策自己：

越努力，越幸运！以现在大多数人的努力程度之低，根本轮不到可以拼天赋。

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

五轮面试，阿里offer到手！！

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我是如何通过阿里面试的？

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【面试经验】连过五轮面试的阿里实习生亲述

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二本渣渣的我有幸通过简历，五轮面试，成功拿到阿里P6的offer！

学历真的是一个敲门砖，所以能升学历的小伙伴，一定要记得升学历！对于很多没有学历优势的人来说，面试大厂是非常困难的，很多时候连面试的机会都得不到。所以能得到面试机会，一定要好好把握，面试前准备一定要充分。作为一个二本的渣渣，能够通过简历，五轮面试，拿到P6的offer，还是很感慨的，分享出来，一起学习。 阿里一面： 本来阿里就是随便投一下的，没想过会接到通知。接到电话的时候，正在面试某小厂，然后在走廊回答问题，让hr等了我40分钟，也是挺不好意思的。来电的是阿里的HR，倒是单刀直入，直接进入面试： 自我介.

再下秃头，有何贵干的博客 1831

通过五轮阿里面试，阿里实习生亲述面试经历！

拿到阿里实习offer，经历了5次面试，其中4轮技术面，1轮HR面试。在这里分享一下自己的面试经验和学习总结。希望能够帮助更多的小伙伴。 我本科毕业于中南大学信管专业，真正开始学习Java是在大三下学期，研究生就读北航的移动云计算专业。刚开始也是小白，也是一步步成成起来的。需要提的一点是，你将来是需要靠这个吃饭的，所以请对找工作保持十二分的热情，而且越早准备越好。 阿里一面 一面是在上午9...

勇往直前的专栏 2033

2020疫情过后,我面试经历:通过五轮面试斩获offer阿里实习生亲述（内有面试题）

拿到 阿里实习offer，经历了5次面试，其中4轮技术面，1轮HR面试。在这里分享一下自己的面试经验和学习总结。希望能够帮助更多的小伙伴。 由于本科是非科班出身，也仅仅是接触过Java而已，在大三的时候对自己的未来的发展道路很迷茫，不知道何去何从，感觉自己就是一个loser。那会考完研后有幸进入了金蝶实习，也就是那段时间让我认清了自己的短板，自己欠缺的是什么，那段时间也是我确立自己目标的过程。 读研后疯狂看书、写代码、写博客、做项目，每天都在对自己进行总结和反思，正是这样一个不断的自我反思与努力的过程中.

Android725的博客 2932

阿里面试都问什么？通过五轮阿里面试人的亲述！

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weixin_37097680的博客 1178
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