突破舒适区：阿里面试中的ES实战与ConcurrentHashMap解析

在"别人家的面经21"这篇文章中，讲述了作者的一次面试经历和在IT项目开发中的技术挑战。面试官询问了关于作者的自我介绍和项目经验，特别是关于一个具有挑战性的商品搜索功能的实现过程。作者提到，在项目中原本计划使用Solr进行搜索引擎，但由于项目采用SpringBoot框架，且与Solr的版本不兼容，导致API无法直接使用，加上Solr的初始配置复杂，促使作者考虑更换解决方案。 作者决定转向Elasticsearch（ES）学习，尽管ES对他是陌生的。在实现过程中，作者面临的主要技术任务包括关键词检索、结果高亮和聚合等，虽然没有深入研究ES的底层原理，但成功地完成了基本功能的开发。面试官对于是否阅读过ES源码表示疑问，作者坦诚并未阅读，但他强调实际工作中会关注并发性能优化，例如通过理解并使用ConcurrentHashMap，这是一个在并发场景下比HashMap更高效的线程安全版本。 ConcurrentHashMap与HashMap之间的主要区别在于并发控制。HashMap是非线程安全的，每次操作都会锁住整个数据结构，导致并发性能低下。而ConcurrentHashMap引入了锁分段机制，通过将数据分割成多个桶并为每个桶分配独立的锁，可以显著提高并发性能，允许多个线程同时访问不同的部分而不互相干扰。作者指出，ConcurrentHashMap的每个锁对应多个桶，这有助于减少锁的竞争，从而降低并发时的上下文切换，提高了系统的整体效率。 总结来说，这段内容展示了作者在面临技术挑战时的决策过程，包括选择合适的技术栈（如从Solr转到ES）、解决实际问题（如商品搜索功能）以及对并发编程的理解，特别是对ConcurrentHashMap与HashMap性能差异的阐述。这对于求职者而言，展示了一种主动学习和解决问题的能力，同时也提醒应聘者在简历中提及技术时应注重实用性和原理性知识的平衡。