# interview **Repository Path**: istjl/interview ## Basic Information - **Project Name**: interview - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2025-04-20 - **Last Updated**: 2025-07-01 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # 索引类型 存储结构: Btree索引，Hash索引，full-index全文索引，R-tree索引 应用层: 普通索引，唯一索引，复合索引，聚镞索引，非聚镞索 # 底层实现 Hash索引： 基于hash表实现，只能精准匹配索引所有列的查询才有效，否则无法命中索引。 B-tree索引: 能加快数据的访问，存储引擎不再需要全表扫描获取数据，数据分布在各个节点上 # 区别: B+tree: 磁盘读写代价更低，更适合区间查询 Hash: 可以快速定位，但是没有顺序，并且io复杂度高，只有memory存储引擎显式支持哈希索引，适合等值查询，如(=，in,<=>),不支持范围查询,如果大量重复键值的情况，哈希索引的效率会很低 二叉树: 树的高度不均匀，不能自平衡，查询效率跟数据有关，且io代价高 红黑树: 树的高度随着数据量增加而增加，io代价高 # mysql支持的存储引擎 InnoDB： 支持事务，支持外键 MyISAM: 全文索引 # sql的约束 Not Null,Unique, Primary Key, Foreign Key, Check, Default, Auto_Increment # 事务的四个特征 原子性：事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么都做，要么都不做 一致性：事务执行前和执行后数据库的约束条件保持一致 隔离性: 多个事务并发执行时，一个事务的操作不应被其他事务干扰，各事务如同串行执行 持久性： 事务一旦提交，其对数据的修改就是永久性的，即使系统故障也不会丢失 # 隔离级别 读未提交：脏读 读已提交： 幻读 可重复读：幻读，默认隔离级别 可串行化：性能低，但是所有事务都必须排队执行 # 事务原理 基于日志文件(redo log)和回滚文件(undo log) # channel原理 基于csp模型的原生实现，与传统内存共享相比，它以通信为中心，使得goroutine的并发协作更简单，更安全。它即是同步点，也是值传递工具 底层由一个hchan结构体实现，包含了环形队列，发送队列和接收队列，goroutine，互斥锁，关闭标志 ```go type hchan struct{ qcount uint // 队列中的总元素个数 dataqsiz uint // 队列中元素的最大个数 buf unsafe.Pointer // 环形队列指针 elemsize uint16 // 每个元素的大小 sendx uint // 发送索引 recvx uint // 接收索引 recvq waitq // 接收等待队列 sendq waitq // 发送等待队列 lock mutex // 互斥锁 } ``` 关键组件: 等待队列 recvq: 等待从channel接收数据的goroutine队列 sendq: 等待向channel发送数据的goroutine队列 互斥锁 保护channel的所有字段 # map 底层实现 是一种哈希表结构的引用类型，用于对存储键值对，具有快速查找，插入，删除的特性。 底层实现： 基于哈希表实现，其底层结构由数组、哈希函数和桶组成，每个桶内最多容纳8个键值对，并通过tophash优化加速查找过程，冲突通过链式桶加开放寻址联合解决； 当负载因子过高或bucket填满时触发扩容，并采用渐进式rehash方式避免长时间阻塞，从而实现高效的插入、查找和删除操作 ```go type hmap struct{ count int // 当前map中键值对个数 flags uint8 B uint8 // 2^B表示桶的数量 noverflow uint16 // 溢出桶数量的近似值 hash0 uint32 // 哈希种子 buckets unsafe.Pointer // 指向bucket数组的指针 oldbuckets unsafe.Pointer // 扩容时的旧buckets nevacuate uintptr // 扩容迁移进度 extra *mapextra // 存放溢出桶等额外信息 } ``` 哈希表实现: 对每个键使用哈希函数计算哈希值 哈希函数是运行时根据CPU特性选择的，可以说AES哈希或memhash 使用hash0作为随机种子，防止哈希碰撞 查找过程: 计算键的哈希值 取哈希值的低位确定桶位置 取哈希值的高8位在桶内查找 如果当前桶没找到，检查溢出桶 找到匹配的tophash后，比较实际的键值 找到则返回对应之，否则返回零值 哈希表结构： 桶(bucket)： 扩容机制: 新哈希表的大小通常是当前大小的两倍 # Get和post的区别 Get: 请求从服务器获取资源,安全且密等，只读操作，不会对服务器上的数据造成影响 Post： 向指定的url指定的资源提交数据，数据方法放在body里，新增或提交数据的操作，会修改服务器资源，相对于操作来说是不安全的，不是幂等 # TCP和UDP的区别 TCP: 面向连接，可靠传输，使用流量控制和拥塞控制，有序，消息在传输过程中可能会乱序，TCP会重新排序，传输速度相对于UDP慢，只能一对一通信， UDP: 无连接，不可靠传输，不使用流量控制和拥塞控制，无序的，传输速度快，面向报文，支持一对一，一对多，多对一和多对多交互通信，适用于(ip电话，视频会议，直播denied) # http和https的区别 http: 默认端口80，不安全，明文传输，不支持https加密，不支持https认证，不支持https压缩，不支持https缓存，不支持https代理，不支持 https: 默认端口443，安全，加密传输，支持https加密，支持https认证，支持https压缩，支持https缓存，支持https代理，支持https # slice原理 ```go type slice struct { array unsafe.Pointer // 指向底层数组的指针 len int // 当前长度 cap int // 容量 } ``` 扩容策略: 新容量通常为原容量的2倍，当容量>=1024时，每次扩容1.25倍 # CSP模型 CSP模型是以“通信的方式来共享内存”，不同于传统的多线程通过共享内存来通信，用于描述两个独立的并发实体通过共享的通讯channel(管道)进行通信的并发模型 # GPM模型 G(goroutine): go协程，每个go关键字都会创建一个协程 M(Machine): 工作线程，在go中称为Machine,数量对应真实的CPU数(真正干活的对象) P(Processor): 处理器(go中定义的一个概念，非GPU),包含go代码的必要资源，用力啊调度G和M之间的关联关系，可以通过GOMAXPROCS()来设置，默认为核心数 M必须拥有P才执行G中的代码，P含有一个包含多个G的队列，P可以调度G交由M执行 # Goroutine调度策略 1. 队列轮转: P会周期性的将G调度到M中执行，执行一段时间后，保存上下文，将G放到队列尾部，然后再从队列中再取出一个G进行调度，除此之外，P还会周期性的查看全局队列额是否有G等待调度到M中执行 2. 系统调用: 当G0即将进入系统调用时，M0将释放P，进而某个空闲的M1获取P，继续执行P队列中剩下的G，M1到来源由可能是M的缓存池，也可能是新建的 3. 当G0系统调用结束后，如果有空闲的P，则获取一个P，继续执行G0，如果没有，则将G0放入全局队列，等待被其他的P调度，然后M0将进入缓存池睡眠 # 逃逸分析 1. 指针逃逸 2. 栈空间不足逃逸 3. 动态类型逃逸 4. 闭包引用逃逸 # new和make的区别 1. make仅用来分配及初始化类型为slice，map，chan的数据，返回引用类型， 2. new可以分配任意数据类型，根据传入的类型申请一块内存，返回指向这块内存的指针 # goroutine和线程的区别 1. 一个线程可以有多个协程 2. 协程可以保留上一次调用的状态，当过程重入时，相当于进入了上一次的调用状态 3. 线程，进程都是同步机制，协程是异步的 4. 协程是需要线程来承载运行的，所以协程不能取代线程 # gin框架为啥快 1. 基于高性能的httpRouter实现 使用基数树(radix tree)实现路由匹配，查找速度快 没有反射开销，所有路由都是基于编译时确定的 支持高效的路径参数解析 2. 极简设计 最小化框架开销，只提供核心功能 避免不必要的抽象层 减少中间件调用链的深度 3. 零内存分配优化 大量使用对象池(sync.pool)来重用对象 减少垃圾回收压力 优化上下文(context)对象的复用 4. 高效的中间件处理 中间键链是预编译的，运行时没有额外开销 中间键采用函数组合而非反射 # mysql的锁 粒度 表级锁: 共享锁：运行多个事务同时读取同一个资源 排他锁： 独占资源，阻止其他事务读写 行级锁： 表锁：锁定整张表 行锁：只锁一行，精细复杂 临键锁：锁住行与行之间的空隙，防止有人插队 并发控制策略 乐观锁：基于版本检查(先假定没人抢，最后提交时检查一下) 悲观锁：基于锁机制（先假定有人抢，先锁住再说） # redis为什么快 内存存储: redis将数据存储在内存中，实现了快速读写操作 高效的数据结构: redis内部使用了高效的数据结构 # redis 哨兵机制 sentinel： 主进程，用来监控redis节点的状态，并执行故障转移操作 monitor： 哨兵进程，用来监控redis的主节点和从节点是否正常工作，并在需要时通知其他哨兵进程和客户端 judge： 哨兵进程，用于对节点健康状态进行评估，并根据预定义的阈值决定是否要降一个不健康的节点标记为“下线” failover: 哨兵进程，负责执行故障转移操作，将主节点故障时选举出来的从节点晋升为新的主节点，并通知其他redis节点更新配置信息 # redis 事务 multi: 开启一个事务，multi执行之后，客户端可以向服务器发送任意多条命令，这些命令不会立即执行，而是被放到一个队列中 exec: 执行队列中所有的命令 discard： 中断当前事务，然后清空事务队列并放弃执行事务 # mysql 索引失效 使用 != 或者 <>导致索引失效 类型不一致导致索引失效 函数导致索引失效 运算符,or,模糊搜索，not in,not exists # go的垃圾回收机制 基础： 使用非分代、并发、三色标记的垃圾回收器，1.5之后低延迟，并发式gc 三色标记法: 白色: 尚未访问的对象 灰色: 已被标记为可达，但其引用的对象未标记 黑色: 自身和其引用的对象都已经被标记为可达 工作流程: 初始化所有对象为白色 从root(全局变量、栈等)开始，将其引用对象标记为灰色 扫描灰色对象，将其引用的对象也标记为灰色，自己转为黑色 扫描完成后，扔为白色对象即为不可达对象，将回收 写屏障：在并发标记的过程中，如果程序还在运行，会不断有新的引用关系建立，gc通过写操作中加屏障，记录这种变化，确保不会漏标对象 # goroutine调度策略 基于gmp模型的用户态调用器，通过将成千上万的goroutine映射到少量操作系统线程上执行， 并结合本地队列优先，全局队列协作、工作窃取及自go1.14引入的抢占式调度机制，实现高效的并发执行， 同时发生系统调用阻塞时自动将线程与调度器解绑，保证系统调度流畅且低延迟运行 工作窃取： 如果一个P的本地队列为空，调度器会尝试从其他P的队列中窃取goroutine 抢占式调度： go调度器会周期性的进行抢占，每当一个goroutine执行一定时间后，调度器就会检查是否要切换到另一个goroutine # 话单生成流程 根据交换机采集数据生成最近几分钟的带宽指标，再通过定时任务区分ecn，异网，推送kafka,再通过消费者去获取kafka的消息写入数据库，做了一个分表，按照月分，没有按年查的需求，使用预处理动态生成查询 ```sql -- 使用预处理语句动态生成查询 PREPARE yearly_query(text, text) AS SELECT * FROM orders_$1 WHERE created_at BETWEEN $2 AND $3 UNION ALL SELECT * FROM orders_$4 WHERE created_at BETWEEN $2 AND $3 ``` # 黑词过滤 DFA算法，将敏感词构建成一颗trie树（字典树），通过多字符匹配的方式快速检测文本中是否包含敏感词 # 集群健康度 查询k8s物理机状态,裸金属物理机状态，以及集群中各种类型的指标，如果不存在给默认值（根据默认值生成评分），根据值生成评分，最终根据不同类型的权重生成不同的分数，生成指标并保存到数据库 # 内存管理 第一层MCache: 是每个P的本地缓存，用于快速分配小对象，线程私有，无需加锁，极大提升了并发性能 第二层MCentral: 是个多线程共享的结构，用于协调和回收span，对应不同大小的size class 第三层MHeap: 全局堆管理器，负责真正的物理内存分配和页管理 go会把32kb以下的对象归为小对象，按照大约70多个size class分类管理，并使用按块切分和向上对其策略，防止内存碎片。大对象则直接向MHeap分配整页内存 在垃圾回收时，go使用三色标记清除算法，未使用的span会被合并回收。整体来说go的分配器设计配合其高效的GC，实现了自动化、并发友好且低延迟的内存管理策略 # go 内存管理 内存分配器：通过Mcache，MCentral，MHeap三级结构提供span，gc负责标记哪些对象还活着，哪些可以清理 清理完成后，gc会把空闲的span归还给内存管理分配器，用于下次分配 整体来说gc是保证内存不会泄露，分配器是保证分配够快