阿里国际社招 p6面试 （凉凉）ai面经总结

三、核心技术场景考察及候选人表现

（一）考察场景

高并发秒杀场景：1 万人同时抢购 100 个库存的商品，要求保证用户体验、系统稳定性与扩展性

（二）候选人方案及面试官质疑

1. 候选人核心方案：前端先获取 token（通过 Lua 脚本实现锁机制），再凭 token 下单；后续考虑通过 MQ 异步处理、库存分片等方式优化
2. 面试官核心质疑点

• 超卖与少卖风险：Lua 脚本仅解决锁竞争问题，下单环节的复杂逻辑（风控等）可能导致下单失败，已分发 token 会造成少卖；锁机制无法完全避免超卖
• 系统扩展性不足：面对 1000 万人抢 1 万个商品的场景，数据库难以承载高并发读写，token 机制与数据库扛压能力不匹配
• 异步方案的用户体验问题：MQ 异步处理无法让用户实时知晓抢购结果，影响体验
• 库存分片逻辑模糊：未明确分片规则（如 1 万个库存分 10 个片的具体逻辑）、分片后库存总量管理方案
• 系统稳定性评估缺失：未提出具体的 QPS 承载能力评估方法，仅依赖询问其他系统团队，未体现架构师的风险预判能力
• 优惠规则的并发处理：优惠场景存在多写多读需求，比库存问题更严峻，候选人未给出有效管控方案
• 库存与实际仓储模型适配：不同仓库存分配需前置条件，候选人方案可能破坏底层模型设计

（三）候选人短板

1. 高并发场景实战经验不足，方案缺乏落地性与完整性，未考虑复杂业务逻辑对核心流程的影响
2. 系统架构设计的扩展性、稳定性思维欠缺，未建立全链路压测、风险评估的架构意识
3. 对库存分片、分布式数据一致性等关键技术点的理解不深入，逻辑不够清晰
4. 未兼顾技术方案与用户体验、底层业务模型的适配性

四、其他面试沟通内容

1. 岗位相关信息：面试官所在领域为商品技术，核心特点是领域复杂度高（需支持各行业商品的统一模型设计）、并发量高，要求候选人具备高并发场景的认知与眼界
2. 候选人离职原因：xxxxxxx

五、面试结论与评估

（一）整体评估

候选人具备基础的技术能力与业务认知，项目经历与岗位有一定匹配度，但在高并发场景的方案设计、系统架构的扩展性与稳定性把控、关键技术点的深度理解上存在明显短板，未达到 P6/P6 + 岗位对复杂场景架构设计能力的核心要求。

（二）核心判断依据

1. 优势：基础架构设计经验、电商核心场景认知、项目落地能力
2. 劣势：高并发方案设计不足、扩展性与稳定性思维欠缺、关键技术点理解不深入、缺乏风险评估意识
3. 岗位匹配度：基本符合业务领域匹配要求，但核心技术能力（高并发处理）未达标

（三）后续建议

若考虑进一步沟通，可补充考察候选人对高并发技术方案的学习能力与改进思路；若严格按照岗位要求，候选人当前能力暂无法胜任 P6/P6 + 级别的架构设计相关工作。