阿里巴巴面试题 · 技术原理
阿里巴巴相关面试题，按最终去重题目聚合。
共 2826 道真题 · 当前筛选命中 2010 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术原理
考察点
技术栈
第 861 题Java 堆怎么发生 OOM？描述一下写一个什么样的代码来触发。 考察对 Java 堆内存模型和 OOM 触发机制的理解第 862 题虚拟地址是怎么转化到物理地址的？过程是怎么样的？ 考察操作系统内存管理中地址转换的核心机制与流程第 863 题请谈谈你对Kotlin编程语言的理解和实际使用经验。 考察Kotlin语言特性掌握程度与实际应用能力第 864 题为什么B+树结构适合作为MySQL索引，查询效率高？ 考察对B+树特性的理解及其在数据库索引中的优势分析第 865 题请说明 bge 和 gte 这类嵌入模型的训练思路，它们与传统 BERT 微调有何不同？ 考察对嵌入模型训练范式（对比学习、难负样本、多阶段训练）的理解第 866 题为了优化推理速度，KV Cache是一个很关键的技术。它的原理是什么？ 考察对自回归推理中键值缓存原理及收益的理解第 867 题说说面向对象和面向过程的区别 考察对两种主流编程范式核心思想与适用场景的理解第 868 题MVCC是什么，原理是什么？ 考察对数据库多版本并发控制机制的理解第 869 题你认为React中最难学习或理解的概念是什么，为什么？ 考察候选人学习React时的深度思考与自我认知第 870 题介绍一下大语言模型中的知识蒸馏，它如何用于压缩模型体积？ 考察对大语言模型知识蒸馏原理及其在模型压缩中作用的理解第 871 题多模态大模型的预训练一般分为几个阶段？ 考察对预训练流程的阶段划分与阶段目的的理解第 872 题请解释Spring MVC中双重拦截器（Interceptor）的含义，并说明如何配置。 考察对Spring MVC拦截器体系及配置机制的理解第 873 题DeepSeek-R1的强化学习训练方式与传统RLHF有何不同？ 考察对R1中强化学习训练机制的理解第 874 题说一下 LoRA 是什么原理 考察对大模型参数高效微调方法的理解第 875 题你是如何选择或定义线程池的？请说明你使用自带线程池还是自定义线程池，以及这样选择的理由。 考察线程池配置原理与按场景选型的能力第 876 题在语音数据转写和文本质量检查流程中，如何设计校验机制以避免常见错误？ 考察语音转写质量保障、错误类型识别与校验机制设计能力第 877 题Redis的列表底层数据结构是什么？ 考察对Redis列表内部实现和版本演化的理解第 878 题Mooncake 项目中 KV Cache 是否采用外挂（外部存储）方案？ 考察对 Mooncake 项目 KV Cache 存储架构的具体了解程度第 879 题请介绍你在项目中使用的 Hadoop 架构，包括核心组件、数据流转和典型应用场景。 考察对 Hadoop 生态架构的理解、实际应用深度与项目复盘能力第 880 题请说明 MySQL 中 IN 与 EXISTS 的区别及适用场景。 考察对 MySQL 子查询与连接查询性能与语义差异的理解