一、云计算基础架构
阿里云面试中常涉及弹性计算技术的实现原理，要求候选人掌握资源动态调整策略。例如通过ECS实现实例自动扩缩容时，需理解负载均衡器与健康检查的协同机制。同时需要解释虚拟化技术如何支持多租户隔离，以及阿里云采用的分布式存储架构如何保障数据可靠性。
- 弹性伸缩实现方案：基于CPU/内存阈值触发扩容策略
- 数据存储优化：采用分片存储与副本同步机制
- 网络架构设计：VPC与混合云组网方案
二、分布式系统设计
面试重点考察微服务架构下的分布式事务处理能力，需展示对Seata等框架的应用经验。候选人需阐述CAP理论的实际应用场景，如电商系统中如何通过最终一致性保证订单数据准确。高并发场景下的缓存设计策略也是高频考点，需结合Redis集群说明热点数据预加载方案。
- 服务拆分原则：按业务域划分模块边界
- 消息队列选型：RocketMQ事务消息实现原理
- 数据分片策略：一致性哈希算法的实现
三、服务治理与中间件
面试官会深入考察Dubbo/Nacos等框架的服务发现机制，要求说明注册中心集群的脑裂问题处理方案。候选人需演示通过Sentinel实现熔断降级的配置过程，并解释滑动时间窗口算法的实现逻辑。数据库中间件方面，需展示MyCAT分库分表实践经验及跨库查询优化技巧。
四、系统运维与安全
涉及Linux系统调优与故障排查能力考核，包括但不限于：通过jstack分析线程阻塞问题、使用tcpdump抓包诊断网络异常等实战技能。安全领域需说明阿里云安全组配置原则，以及如何通过RAM实现最小权限访问控制。
- CPU过高排查：结合top+perf定位热点函数
- 数据备份策略：xtrabackup全量+binlog增量方案
- 容器网络诊断：calico插件流量分析
阿里云技术面试注重候选人在云原生架构下的全栈能力，既要求深入理解IaaS层资源调度机制，又需具备分布式系统设计经验。解决方案需体现对阿里云产品体系的技术整合能力，特别是在处理高并发、高可用场景时，能结合云平台特性提出优化方案。
