2021中大厂php+go面试题(2)

一、前言

废话不多说࿰c;本篇是面试题系列的第二篇。文章面试题包括：快手࿰c;字节࿰c;得物࿰c;滴滴࿰c;百度等。第一篇面试题为： 2021中大厂php+go面试题(1)

友情提示： 大部分的面试题都是重复的࿰c;因此会越写越少。。

二、正文

1、快手一面

1.CDn工作原理
    答：CDN通过广泛的网络节点分布࿰c;提供快速、稳定、安全、可编程的全球内容分发
    加速服务࿰c;支持将网站、音视频、下载等内容分发至接近用户的节点࿰c;使用户可就近
    取得所需内容࿰c;提高用户访问的响应速度和成功率。
    
    https://blog.csdn.net/aliyunbaike/article/details/84952966
2.go的init用过吗࿰c;主要使用场景是哪些？
    答：每一个源文件都可以包含一个 init 函数࿰c;该函数会在 main 函数执行前࿰c;
被 Go 运行框架调用࿰c;也就是说 init 会在 main 函数前被调用。

3.快速排序

4.go的map怎么删除元素
    delete(map, 键)
    如果要清空map元素࿰c;直接make一个新map就可以

5.go的syncmap
    1)map在并发编程中࿰c;读是线程安全的࿰c;写不是
    2）sync.map是线程安全的࿰c;不需要初始化࿰c;声明即可
    3）Store 表示存储࿰c;Load 表示获取࿰c;delete 表示删除
    4）

2、边锋一面

1.redis的连接跟mysql的连接有什么区别？为什么redis可以承受
    更高的访问量？
    io多路复用
2.dns解析的具体流程
3.nginx访问php的方式࿰c;优缺点࿰c;怎么访问的
4.php获取请求到生成opcode的过程 ࿰c;opcode是干什么的࿰c;跟机器码有什么区别
    答：
    本质上一个opcode由两个参数(op1࿰c;op2)、返回值和处理函数组成。它的官方解释就
    是php脚本编译后的中间语言࿰c;类似于java中的bytecode或者是.net中的MSL。
    
    
5.php定义类外的 静态变量࿰c;还有类里面的静态变量有什么区别？你说到类里面的静态变量是不会立刻释放的࿰c;那么有100个请求去请求这个类࿰c;静态变量的值累加࿰c;100次之后你认为这个值是多少࿰c;为什么
6.php定义类外的 静态变量࿰c;还有类里面的静态变量有什么区别？你说到类里面的静态变量是不会立刻释放的࿰c;那么有100个请求去请求这个类࿰c;静态变量的值累加࿰c;100次之后你认为这个值是多少࿰c;为什么
    答：都是在程序一启动时就分配了内存空间࿰c;生命周期一样࿰c;但是作用域和可见性却
    不一样
    1）类内部静态变量必须通过类名或者对象名去访问࿰c;该变量在整个程序中都可见。
    2）类外的静态变量只能在定义文件中使用࿰c;只在定义文件中可见࿰c;无法在非定义文件中使用。
       
7.nginx发送请求到php࿰c;这个请求是什么格式的࿰c;里面都包含了哪些内容
    用户访问域名->域名进行DNS解析->请求到对应IP服务器和端口->
    nginx监听到对应端口的请求->nginx对url进行LOCATIOn匹配->
    执行匹配LOCATIOn下的规则->nginx转发请求给php->
    php-fpm的master进程监听到nginx请求->master进程将请求分配给闲置的worker进程
    ->worker进程执行请求->worker进程返回执行结果给nginx->nginx返回结果给用户
 
        nginx连接php的方式：
            1）tcp方式： ip+9000端口
            2）unix_socket:(要求nginx和php必须在同一台服务器上)
                fastcgi_pass unix:/tmp/php-fpm.socket
                
                   
    
8.redis做队列࿰c;如果消费者挂掉了࿰c;这个数据丢失怎么办
    redis有个命令叫做LPUSHRPOP（以及阻塞版本和不同方向的版本）࿰c;即从一个队列
    弹出的同时将这个消息送入另一个队列࿰c;同时返回给客户端。原子操作。
    
9.rebbitmq会积压到内存爆掉࿰c;kafka为什么不会
    答：当RabbitMQ收到消息时࿰c;如果是持久化消息࿰c;则会储存在内存中࿰c;同时也会写入
    磁盘；如果是非持久化消息࿰c;则只会存在内存中

3、字节一面

1.bitmap设置的长度是多大࿰c;用到了哪些hash函数
    bitmap底层使用的还是字符串结构࿰c;最多是512M
    ࿰c;也就是2的32次方 位
2.渐进式hash࿰c;对渐进式的理解
    1）从Dict.ht[0].table[0]的bucket进行rehash。
    2）处理完一个bucket后࿰c;将ht[0].table[Dict.rehashidx] 置为 NULL。
    3）将Dict.rehashidx加1࿰c;处理下一个bucket
    查询： 比较当前key的大小和 rehashidx的大小࿰c;来选择
    去h0还是h1中进行查询。
    
3.kafka的分区和消费者的分配原则
    （1）分区数： Tt / max(Tp, TC)
    (2) key怎么分配到分区的？
        1）有key的时候࿰c;做一次hash࿰c;根据分区数取模
        2）key为null࿰c;则随机找一个分区写入
    （3）分区和消费者的策略
        1）range ：partitions的个数除于消费者线程的总数来决定每个消费者线程消费
            几个分区。如果除不尽࿰c;那么前面几个消费者线程将会多消费一个分区
       2）将所有主题的分区组成 list列表࿰c;然后对 list列表按照 hashCode 
           进行排序
       
        
4.统计相同用户的访问次数࿰c;sort排序
cat logs/baidu.access.log | awk '{print $(NF-1)}' | sort | uniq -c | sort -k 1 -n -r|head -10

5.有n个任务࿰c;每个任务有开始和结束时间࿰c;如何安排任务的顺序࿰c;
使得完成的任务个数是最多的

4、b站B部门一面

1.php实现锁
    1）静态变量（同一个请求的话࿰c;会不释放。多个请求的话会初始化）
    2）apcu 
    将php代码编译之后所产生的bytecode暂存在共享内存内供重复使用࿰c;以提升应用的运行效率。（Opcode Cache）
    提供用户数据缓存功能࿰c;需要显示的调用࿰c;和redis/memcache类似。（User Data Cache）

2.订单表的分库࿰c;如何查询？数据量比较大的话呢
    淘宝的做法是拆分买家库和卖家库࿰c;也就是两个库：买家库、卖家库。
    买家库࿰c;按照用户的id来分库分表。卖家库࿰c;按照卖家的id来分库分表。
    写入的时候࿰c;先写入买家库࿰c;然后通过消息队列异步写入到卖家库。
    

3.http304产生的原因࿰c;我们可以用它来实现什么场景

4.redis的bitmqp的缺点
    数据比较松散的情况下不好用
5.go的读写锁

6.redis的list做队列࿰c;当数据比较多的时候怎么处理？
（1）拆分法
可以遍历list࿰c;拆分到多个list中去࿰c;多个list可以按照顺序࿰c;比如1,-1000࿰c;
10001-2000 这样取名字
   （2）如果有范围查询的需求࿰c;可以考虑转换为zset来处理范围查询࿰c;按照时间戳
来进行排序即可

7.外部请求接口很慢࿰c;该怎么排查？服务器资源不足怎么办
    （1）服务器扩容
    （2）需要预估一个qps࿰c;扩容*120%即可
    1.内存使用过高࿰c;频繁gc导致cpu占满
    2.内存使用不高࿰c;出现了类似死循环场景
    通过第三方监控平台查看堆栈信息

8.lru的加锁࿰c;在操作链表的时候需要加读写锁的

5、货拉拉一面

1.php-fpm的超时配置࿰c;超时之后会显示什么
    （1）Nginx 504 Gateway Time-out的含义是没有请求到可以执行的php-CGI。
    （2）Nginx 502 Bad Gateway的含义是请求的php-CGI已经执行࿰c;但是由于
    读取资源的程序没有执行完毕而导致php-CGI进程终止。
    （3） 502错误是php-fpm控制的࿰c;超时会终止cgi
    （4） 504是nginx报出的࿰c;代表nginx连接fastcgi超时
    
2.codis的缺点是什么
    （1）master挂掉了࿰c;只能靠运维人员去维护
    （2）codis不保证数据一致性࿰c;不支持主从复制
    
    （3）非官方出品࿰c;后续升级没保障
    （4）codis不支持事务
3.mysql的死锁产生࿰c;还有如何防止
    （1）按同一顺序访问对象。
    （2）保持事务简短并在一个批处理中。
    （3）使用低隔离级别。
    （4）避免长事务࿰c;将事务拆解
    （5）设置锁超时等待innodb_lock_wait_timeout
    
4.mysql分表的查询问题࿰c;怎么不遍历所有表做一个查询
    (1)借用redis或者数据表࿰c;存储映射关系࿰c;映射查询字段和分表的关系
    （2）找到分表之后࿰c;直接执行查询࿰c;组合数据即可
    
    
5.php5.6和7.0的区别࿰c;写代码用到什么新特性了
    (1)php7.0之前出现的致命错误࿰c;都改成了抛出异常
    (2)增加了空结合操作符（？？）。效果相当于三元运算符
    (3) php7.0新增了函数的返回类型声明
    (4)define 可以定义常量数组
    为什么php7比较快：
    1、存储变量的结构体变小࿰c;尽量使结构体里成员共用内存空间࿰c;减少引用࿰c;
        这样内存占用降低࿰c;变量的操作速度得到提升。
    2、字符串结构体的改变࿰c;字符串信息和数据本身原来是分成两个独立内存块存放࿰c;
        php7尽量将它们存入同一块内存࿰c;提升了cpu缓存命中率。 
    3、数组结构的改变࿰c;数组元素和hash映射表在php5中会存入多个内存块࿰c;
        php7尽量将它们分配在同一块内存里࿰c;降低了内存占用、提升了cpu缓存命中率。
    4、改进了函数的调用机制࿰c;通过对参数传递环节的优化࿰c;减少一些指令操作࿰c;
        提高了执行效率。
        

6.laravel,yii࿰c;ci的区别࿰c;laravel的特点？控制反转？依赖注入？
    （1）laravel社区最活跃࿰c;支持的扩展也多
    （2）yii的配置文件比较麻烦࿰c;不过支持多种环境配置
    （3）laravel的路由比较强大࿰c;但是基于组件式࿰c;稍微臃肿点
    （4）yii的view和model层不太好用
    控制反转：和依赖注入配合使用࿰c;只不过是用容器去绑定依赖࿰c;
    这样相当于控制权给到了容器。
    依赖注入：不用在程序里实例化类࿰c;可以通过参数的形式注入进去
    ci:CI中的超级对象就是当前控制器对象࿰c;它提供了很多属性.($this)
    
    
7.composer的自动加载机制
    （1）autoload机制 可以使得 php 程序有可能在使用类时才自动包含类文件࿰c;
        而不是一开始就将所有的类文件include进来࿰c;这种机制也称为 
        Lazy loading (惰性加载)。
    （2）单个autoload也不方便࿰c;难以维护࿰c;所以就出现了composer:
        composer 会找到符合 PR4 规范的第三方库的源
        将其加载到 vendor 目录下
        初始化顶级域名的映射并写入到指定的文件里
        写好一个 autoload 函数࿰c;并且注册到 spl_autoload_register()里
 8.redis的持久化࿰c;会持久化过期的key吗       
     （1）aof是以记录命令方式࿰c;所以如果还没过期࿰c;那么不会有变更的命令࿰c;
     如果过期࿰c;会在aof日志插入一条del命令。
     （2）rdb的话是内存快照方式࿰c;如果持久化时࿰c;key已经过期࿰c;那么不会持久化࿰c;
     如果在过期之前就已经持久化了࿰c;那么在恢复数据时࿰c;会判断key是否过期࿰c;
     如果过期不会导入。
9.redis和memcache的区别
    （1）存储数据安全--memcache挂掉后࿰c;数据没了；redis可以定期保存到磁盘（持久化）；
    （2）灾难恢复--memcache挂掉后࿰c;数据不可恢复; redis数据丢失后可以通过aof恢复；
    （3）redis数据结构更丰富
    （4）Memcached单个key-value大小有限࿰c;一个value最大只支持1MB࿰c;而redis最大支持512MB

6、滴滴一面

1.go的协程比线程轻到哪里了？
    （1）协程在用户态进行上下文切换࿰c;耗时是线程的30/1。
    线程需要：1,000 ~ 1,500 纳秒
    （2）协程初始2kb࿰c;线程好几m
    （3）线程切换：cpu上下文(寄存器),私有的栈࿰c;线程状态等
        协程千幻：cpu上下文（寄存器）
     缺点：cpu无法实现抢占式调用协程
    
2.算法题：堆排序
    升序----使用大顶堆
    降序----使用小顶堆
    (1)为什么升序要用大顶堆呢
    大顶堆的特点：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值࿰c;我们把大顶堆构建
    完毕后根节点的值一定是最大的࿰c;然后把根节点和最后一个元素（也可以说最后一个节
    点）交@R_772_11318@࿰c;那么末尾元素此时就是最大元素了
3.go的runtime
    (1)在把用户写的程序翻译成可执行文件的过程中࿰c;把 runtime 代码塞进了
        可执行文件
        1）初始化全局变量࿰c;
        2）调用每个模块的init函数
        3）初始化 GC࿰c;以及初始化 Go scheduler
        4) 启用一个协程࿰c;调用用户写的 main 函数。

7、滴滴二面

1.php的autoload加载机制
    //根据类名找到文件
    $path = str_replace('_', '/', $class_Name);
    //直接引入
　　require_once $path . '.php';
2.php的数组扩容
    （1）有个参数࿰c;当删除的数量比较多时࿰c;先进行rehash计算࿰c;去掉删除的部分
    （2）删除比较少࿰c;空间不足࿰c;则扩容+rehash,申请2倍的空间࿰c;然后rehash计算
    
    

3.redis的zset结构
    （1）数据量小于128或者存储的key小于64则为ziplist
        特点是内存连续࿰c;占用空间小
    （2）正常情况下是跳跃表࿰c;存在多级索引࿰c;第一层是双向链表结构
         由许多层结构组成。
        每一层都是一个有序的链表。最底层 (Level 1) 的链表包含所有元素。
        如果一个元素出现在 Level i 的链表中࿰c;则它在 Level i 之下的链表也都会出现
    (3)为什么用跳跃表不用红黑树
        （1）跳跃表底层是双向链表࿰c;适合做范围查询
        （2）跳跃表的修改࿰c;删除只需要更改相邻节点的指针࿰c;不需要重建树
        （3）跳跃表占用的内存比红黑树少一些
 （3）zet结构
1）由字典和跳跃表构成。字典让我们查询单个元素的时间复杂度是o(1)࿰c;
跳跃表主要是按照分值对元素排序.范围查询的时候࿰c;时间复杂度是o(loginN)



4.一个请求到php程序的过程
    （1）三次握手之后࿰c;请求建立连接࿰c;进入全连接队列࿰c;accept()函数可以取到
    （2）Nginx会按照FastCGI协议的消息格式发送数据࿰c;
        worker进程再按照协议多次read()数据并解析
    （3）词法语法分析࿰c;生成语言片段
    （4）zend引擎根据opcode调用机器指令
    （5）执行用户通过register_shutdown_function()注册的关闭函数
    （6）释放资源࿰c;清理符号表࿰c;销毁超全局变量࿰c;重置max_execution_time 等等
    
5.一个请求到go程序的过程
        golang作为常驻进程, 请求第三方服务或者资源(http, mysql, redis等)完毕后,
         需要手动关闭连接, 否则连接会一直存在;
         （1）为什么请求之后要defer关闭
         https://www.cnblogs.com/lovezbs/p/13197587.html
         如果请求不手动关闭的话࿰c;每个请求都会创建两个goroutIne,y
         分别去往这个连接写入请求(writeLoop函数)和读取响应(readLoop函数)࿰c;
         且请求结束不会主动释放࿰c;会导致goroutIne不断增加࿰c;导致内存泄露
        （2）go的链接复用问题
            在go的源码中特意指出࿰c;需要读取rep.body才能复用链接。有时候
            我们只读取header做判断࿰c;code不是200就返回错误࿰c;这样的话该链接
            就不会复用࿰c;导致出现大量的tcp : rst.       
        --- go作为客户端
        1.创建http.Client对象client
        2.创建http.request对象req
        3.发送请求client.do(req)
        4.关闭resp.body.Close()
        ---- 源码部分
        （1）client.do
            主要是参数校验࿰c;设置默认值࿰c;调用client.send
       （2）client.send
           cookie的装载࿰c;获取Transport对象࿰c;调用http.send
       （3）http.send
           校验请求参数࿰c;超时取消(setrequestCancel)和请求事务: rt.RoundTrip(req)
       （4）client.setrequestCancel
           创建一个协程利用SELEct chan机制阻塞等待取消请求
       （5）Transport.RoundTrip
           参数校验࿰c;获取缓存的或新建的连接
       （6）Transport.getConn
           连接池有空闲则取出空闲连接
           连接池无空闲则创建新连接
           达到最大数量则阻塞࿰c;等待空闲连接
           同时开启了两个goroutIne࿰c;分别 读取response 和 写request
           
        


        --- go作为服务端是如何处理的
        http.HandleFunc("/Hello", SayHello)
   （0）  首先调用http.HandleFunc
        往DefaultServeMux的map[String]muxEntry中增加对应的handler和路由规则

    （1）http.ListenAndServe(":9090", nil) //设置监听的端口
    （2）ListenAndServe内部使用Net包调用了 net.Listen("tcp", addr) 来监听端口
        --- 接收客户端请求
    （1）启动for循环࿰c;使 Listener 不断地接收来自客户端的请求࿰c;accept
    （2）给每个请求实例化一个conn,serve.NewConn
    （3）调用go c.serve启动协程࿰c;用户的每一次请求都是在一个新的 goroutIne中服务࿰c;互相不影响
    
        --- 处理请求
    （1）分析请求࿰c;取出请求体resp,req
    （2）根据ServeMux 路由规则管理器map࿰c;判断请求分发给哪些handle
    （3）我们注册的函数会转化为handleFunc类型࿰c;然后通过
        handler.servehttp(resp,req),从而实现请求处理

  
6.gin框架的接口会开启协程吗
答：会的࿰c;参照上面的请求流程
    客户端：每次请求开启两个协程࿰c;负责读写
    服务端：每次开启一个协程处理请求

7.外部怎么访问k8s的pod
    （1）nodeip: service设置为nodeIP类型࿰c;集群外就可以使用K8s任意一个节点
    的IP加上30000端口访问该服务了࿰c;kube-proxy会自动将流量以轮询的方式转发给
    该service的每一个pod。
    （2）LoadBalancer：公有云提供的负载均衡器。
         任意节点的IP加30051端口访问服务 10.97.121.42:30051
        使用EXTERNAL-IP来访问࿰c;这是云供应商提供的负载均衡IP
    （3）ingress
        K8s管理的负载均衡容器࿰c;它的镜像包含一个nginx或HAProxy负载均衡器和
        一个控制器守护进程
    外部访问URL,访问该服务࿰c;入口是80端口࿰c;然后Ingress controller直接将流量
    转发给后端Pod࿰c;不需再经过kube-proxy的转发࿰c;比LoadBalance方式更高效
    
8.k8s的服务发现
    (1)通过service实现的
    （2）etcd是干什么的
        https://zhuanlan.zhihu.com/p/96721097
        etcd 是一个分布式的、可靠的 key-value 存储系统࿰c;它用于存储分布式系统
        中的关键数据。
        使用Raft 一致性算法来实现分布式一致性
     服务注册：
     （1）提交服务配置࿰c;创建service对象࿰c;创建endpoint对象
     （2）DNS监控service变化࿰c;注册服务
     服务发现：
     （1）kube-proxy 监控ep变化࿰c;通过IPVS修改路由规则࿰c;去往service流量转向pod
     （2）服务通过DNS和service name 寻找 cluster ip 
     （3）流量转发给 cluster ip,随后被路由规则转给 对应POD   
     （4）kube-proxy 监控 pod࿰c;一旦发现 pod 服务变化࿰c;将会把新的 ip 地址更新
         到 service。kube-proxy 更新的存储在 etcd 里的映射关系(ep)
         
         
   
9.dns解析步骤
    1）操作系统会先检查自己本地的hosts文件是否有这个网址映射关系
    2）如果hosts里没有这个域名的映射࿰c;则查找本地DNS解析器缓存
    3）查找本地DNS服务器࿰c;也就是配置中的首选dns服务器
    4）转发模式：把请求转发到上一层dns服务器࿰c;不断转发
    5）非转发： 先发送到13台根服务器࿰c;根服务器返回顶级域名服务器的ip࿰c;
        客户端访问该ip࿰c;然后由顶级域名服务器进行下一级的查询
    6）为什么根域名只有13台？
        答：因为采用udp协议减小开销࿰c;dns规定512字节的传输上限࿰c;
           一次返回最多返回13个根域名记录     
10.redis集群的分布式是什么样子的 
    不同的服务在不同的节点上。这些服务组合起来才是完整的功能࿰c;
    这就是分布式。   

8、b站B部门二面

1.k8s的服务发现࿰c;服务注册࿰c;服务调用是为了什么
      服务注册：
     （1）提交服务配置࿰c;创建service对象࿰c;创建endpoint对象
     （2）DNS监控service变化࿰c;注册服务
      服务调用：
      （1）有两种方式࿰c;一种是RPC方式࿰c;另一种是事件驱动（Event-driven）方式࿰c;也就是发消息方式
     服务发现：
     （1）kube-proxy 监控ep变化࿰c;通过IPVS修改路由规则࿰c;去往service流量转向pod
     （2）服务通过DNS和service name 寻找 cluster ip 
     （3）流量转发给 cluster ip,随后被路由规则转给 对应POD   
     （4）kube-proxy 监控 pod࿰c;一旦发现 pod 服务变化࿰c;将会把新的 ip 地址更新
         到 service。kube-proxy 更新的存储在 etcd 里的映射关系(ep)
          
  2.k8s我们发布服务的时候࿰c;怎么进行一个平滑启动
      答：https://yuerblog.cc/2019/12/11/k8s-%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%B9%B3%E6%BB%91%E5%8F%91%E5%B8%83%E5%BA%94%E7%94%A8%EF%BC%9F/
      上线：
          1）POD上线需要配置健康检查
          2）健康检查通过࿰c;service才会将POD加入endpoints列表࿰c;
          流量进入可以正常响应
          
     下线：
         1）POD下线时会在etcd中先标记POD状态为terminaTing退出中࿰c;
             其他相关联动资源会监听到变化并采取后续动作。
        2）先关闭监听࿰c;处理完已有请求࿰c;退出进程
         
            
  3.redis集群扩容的一个过程
      （1）添加节点
      （2）分配hash槽࿰c;可以全部重新分配࿰c;
      也可以指定节点分出一部分槽出来
      （3）槽迁移
          每个节点计算自己的槽࿰c;比如原来节点负责5000个槽࿰c;现在负责4000个࿰c;
          则把多余的1000迁移到新节点。主要是迁移槽上的key࿰c;
          
  4.mysql同时读写一行会数据࿰c;会触发锁吗
      对于普通SELECT语句࿰c;InnoDB不会加任何锁࿰c;所以读写同时进行没有问题࿰c;
      读为快照读࿰c;写为当前读
      
  5.go的map的底层结构
      (1)结构：散列表+bucket
      (2)底层一个数组arr
        index = hash(key)
        arr[index] = struct{xxxx}
     (3)每个bucket中可以存储8个kv键值对࿰c;
     (4)hash值的低八位和bucket数组长度取余࿰c;定位到在数组中的那个下标࿰c;
     hash值的高八位存储在bucket中的tophash中࿰c;用来快速判断key是否存在࿰c;
     
  
  6.redis和MySQl的强一致性如何实现 
      （1）两段式提交࿰c;引入一个协调者。
      事务A和事务B都分为准备和提交阶段࿰c;状态同步给协调者࿰c;任一步骤出问题则回滚
      （2）raft算法实现
   
  7.kafka在扩容的时候࿰c;怎么在不影响现有业务的情况下扩容
      （1）kafka新增节点࿰c;对其他节点来说是无感知的
      （2）在新节点上创建topic,或者迁移topic分区即可
      
  8.redis的热点key如何处理
      （1）收集热点key࿰c;比如自己写日志或者用redis提供的命令
      （2）加载到内存࿰c;直接在内存中读取
      （3）热点key分散࿰c;加个随机数进行分散࿰c;分散到多个redis机器࿰c;
      读的时候随机从有备份的redis上读取即可
      
  9.redis集群的脑裂如何避免
      min-slave解决。当脑裂之后࿰c;会有一个分区的slave升级为master,
      此时根据配置文件࿰c;当slave少于配置个数则停止写入。
      这样保证只有一个master提供写入࿰c;等网络恢复也不会有问题
      
      
  10.es的架构࿰c;index的内部实现
      https://blog.csdn.net/u013380694/article/details/101760607
      它可以将索引划分为多个分片࿰c;可以部署到集群中的任何一个节点࿰c;
      且每个分片都有副本࿰c;实现高可用
      （1）它允许水平切分内容卷。
      （2）它允许通过分片来分布和执行操作来应对日益增长的执行量。
      （3）一个索引就像数据库。而Type就相当于每一张表࿰c;
      而mapping就相当于表的结构定义࿰c;定义了什么字段类型等
      往index的一个type里添加一行数据就叫做一个document
      每一个document有多个field
      查询：
          （1）客户端发送请求到协调节点
          （2）协调节点从分片上查询数据࿰c;由协协调节点进行聚合
          （3）合并数据࿰c;返回给客户端

9、回响科技一面

1.kafka多个分区怎么保证消息顺序
    （1）首先发送消息可以通过指定key+单分区实现
    （2）多个消费者消费的时候࿰c;可以自己对key取模࿰c;放入到队列中࿰c;
    开多线程去消费这些队列。队列内是有序的

2.mysql在没有隔离级别的情况下࿰c;多线程修改一行数据可以吗
    （1）隔离级别是为了解决事务的并发问题࿰c;比如脏读࿰c;不可重复读࿰c;幻读问题等
    （2）当没有隔离级别的时候࿰c;多线程修改一行数据࿰c;就会
    出现：原始数据是0.线程1想+1࿰c;线程2也想+1࿰c;那么同时执行࿰c;结果是2࿰c;
    但是对于线程1来说࿰c;我只是想+1而已
    
3.幂等性和线程安全？两个线程修改一个变量࿰c;为什么不行
    （1）确保在多线程访问的时候࿰c;我们的程序还能按照我们预期的行为去执行࿰c;
    那么就是线程安全。
    （2）两个线程修改一个变量是可以的࿰c;但结果可能不是我们想要的
 
4.redis为什么要有单线程࿰c;除了锁还有其他原因吗
    （1）锁开销
    （2）不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗CPU
    （3）无法发挥多核CPU性能࿰c;不过可以通过在单机开多个redis实例来完善࿰c;
    同时给redis实例绑定cpu核即可发挥多核的优势
    
    
5.rpc和http访问的区别在哪
    相同点：底层通讯都是基于socket࿰c;都可以实现远程调用࿰c;都可以实现服务调用服务
    不同点：
    （1）速度来看࿰c;RPC要比http更快࿰c;虽然底层都是TCP࿰c;但是http协议的信息往往比较臃肿
    （2难度来看࿰c;RPC实现较为复杂࿰c;http相对比较简单
    （3）如果对效率要求更高用rpc࿰c;灵活性通用性要求高用http
    （4）rpc是长连接࿰c;http是短连接࿰c;效率更高
    （5）rpc可以压缩消息࿰c;实现更极致的流量优化
6.mysql直接修改库存有什么问题？
    （1）没什么问题࿰c;主要是怕mysql承受不住太大的流量挂掉
    （2）常规方法是库存设置无符合࿰c;不能是负数࿰c;使用事务࿰c;
        代价是速度比较慢
    （3）我们可以考虑使用乐观锁࿰c;查询出version࿰c;修改的时候根据version来修改
    
7.go中的锁是怎么实现的
    互斥锁：通过状态status和信号量来实现的。
    协程1加锁的话࿰c;lock=1
    协程2加锁的话࿰c;waiter=1࿰c;代表等下
    锁释放：
        协程A主要是通过释放信号量来通知协程b࿰c;此时协程B可以加锁
    自旋：加锁失败会持续请求加锁࿰c;不会立刻阻塞。是通过cpu的空转实现的࿰c;30个时钟周期
    
8.  redis的rdb和aof过程大概说一下

10、全民快乐一面

1.go常用的包有哪些࿰c;说说http和io包的函数
2.php的Trait函数࿰c;Trait引用的方法和原父类方法哪个优先级比较高
    父级使用Trait关键字࿰c;当前类 通过use使用父类
    （1）代码复用࿰c;相当于copy了一份代码
    （2）类成员优先级为：当前类>Trait>父类
    
3.mysql主从不一致的原因࿰c;在配置一样࿰c;不考虑网络因素的情况下
    （1）主从两台机器的负载不一致࿰c;线程忙不过来
    （2）max_allowed_packet ࿰c;主库设置的大࿰c;当有大sql的话࿰c;从库无法执行
    （3）自增键不一致 ࿰c;自增步长不一致导致
    （4）同步参数未设置 
    =1   
4.go的chAnnel怎么保证线程安全的
    （1）chAnnel内部维护了一个互斥锁࿰c;来保证线程安全
    
5.100W用户刷视频࿰c;怎么保证用户刷的视频不不重复
6.php安装扩展的步骤࿰c;编译的命令是哪个
    1.　　wget extension.tar.gz下载相应的扩展包并解压。
    2.　　cd extension/切换到扩展extension的目录中
    3.　　/php/bin/phpize 运行php安装目录下的phpize文件࿰c;
        这时候会在extension目录下生成相应的configure文件。
    4.　　/configure --with-php-config=/php/bin/php-config 运行配置࿰c;
        如果你的服务器上只是装了一个版本的php则不需要添加--with-php-config 。后面的参数只是为了告诉phpize要建立基于哪个版本的扩展。
    5.　　make && make install 编译模块
    
7.唯一索引和主键索引的区别
    (1)一个表只能有一个主键索引࿰c;可以有多个唯一索引；
    (2)主键索引一定是唯一索引࿰c; 唯一索引不是主键索引；
    (3)主键可以与外键 构成 参照完整性约束࿰c; 防止数据不一致。

11、货拉拉二面

1.kafka保证消息顺序性写入
    生产者发送消息的send有四个参数
    （分区号、时间戳、key、headers）࿰c;我们可以指定key࿰c;
    来保证消息都发送到同一个分区
 2.php的while..true常驻进程会造成什么影响   
 
3.缓存击穿和缓存穿透
    （1）缓存击穿࿰c;是redis额热点key过期
        1）不给热点key设置过期时间
        2）互斥锁࿰c;发现无缓存࿰c;加锁去更新缓存
    （2）缓存穿透是redis+mysql都顶不住了
        1）参数校验࿰c;防止不存在的key
        2）布隆过滤器
        3）缓存空值或者默认值

12、b站B部门三面

1.接口网络超时如何排查  
    （1）代码层面
        1）下游sql等查询是否超时
        2）数据库连接是否满了࿰c;代码中是否出现死循环等
            占用大量的cpu和内存
   （2）网络层面
       1）运营商网络问题
2.kafka的offset和MySQl的索引的区别
    kafka索引：
    （1）偏移量索引文件用来建立消息偏移量(offset)到物理地址之间的映射关系࿰c;
        方便快速定位消息所在的物理文件位置；
    （2）时间戳索引文件则根据指定的时间戳(timestamp)来查找对应的偏移量信息。
    查找步骤：
        （1）根据offset找到日志分段的索引文件(.index文件)
        （2）读取偏移量索引索引文件࿰c;使用二分找到最大索引项
        （3）读取日志分段文件并且从日志分段文件中顺序查找(.log文件)
        relativeOffset对应的消息
   区别：
       （1）kafka是系数索引࿰c;R_541_11845@ysql是b+树索引
       （2）kafka维护索引使用了跳跃表结构࿰c;索引维护结构不会随便变动࿰c;有新索引
       文件才更新。mysql的索引树更新比较频繁
       （3）应用场景不同࿰c;kafka是主要是顺序写入࿰c;顺序读出࿰c;很少有检索的操作。
       
    
3.x=1 and y>1 order by z如何建索引    

13.好未来一面

 1.服务间通信的实现
     微服务必须使用进程间通信机制来交互࿰c;微服务架构
     异步消息机制和同步请求/响应机制这两类 IPC 机制可用
     
 2.服务探针的实现
     存活探针：为了查看容器是否正在运行࿰c;如果返回false则重启pod
     就绪探针：查看容器是否准备好接受http请求,通过则把流量发到pod上 
     存活探针和就绪探针被称作健康检查。
     
 3.进程࿰c;线程间的通信方式
     进程--------
     1）管道( pipe )：一般是父子进程通信
     2）信号量：主要作为进程间以及同一进程内不同线程之间的同步手段
         也是一种锁机制
     3）共享内存：最快的ipc通信
     4）套接字：可用于不同的进程通信。
     5）消息队列：由消息的链表࿰c;存放在内核中并由消息队列标识符标识
     线程----------------
     线程间的通信目的主要是用于线程同步࿰c;所以线程没有像进程通信中的用于
     数据交换的通信机制。
     1）锁机制：包括互斥锁、条件变量、读写锁
     2）信号量机制(SemaphorE)：包括无名线程信号量和命名线程信号量
     3）信号机制(Signal)：类似进程间的信号处理

14、映客一面

 1.手写lru
   2.mysql的acid分别是怎么实现的
   Atomicity）原子性： 事务是最小的执行单位࿰c;不允许分割。原子性确保动作
       要么全部完成࿰c;要么完全不起作用；
       （1）通过undo日志࿰c;事务回滚时能够撤销所有已经成功执行的sql语句
       
（consistency）一致性： 执行事务前后࿰c;数据保持一致；
        （1）一致性是事务追求的最终目标࿰c;前问所诉的原子性、持久性和隔离性࿰c;
        其实都是为了保证数据库状态的一致性。
        
（isolation）隔离性： 并发访问数据库时࿰c;一个事务不被其他事务所干扰。
        （1）四种隔离级别实现的
（Durability）持久性: 一个事务被提交之后。对数据库中数据的改变是持久的࿰c;
    即使数据库发生故障。
        （1）Innnodb有很多 log࿰c;持久性靠的是 redo log。
        （2）如果出现缓冲丢失࿰c;可以从redo logo日志中恢复
        


   3.go的syncmap怎么实现并发安全的
   （1）步骤
       a、过 read 和 dirty 两个字段将读写分离࿰c;读的数据存在只读字段 read 上࿰c;
           将最新写入的数据则存在 dirty 字段上
       b、读取时会先查询 read࿰c;不存在再查询 dirty࿰c;写入时则只写入 dirty
       c、读取 read 并不需要加锁࿰c;而读或写 dirty 都需要加锁
       d、另外有 misses 字段来统计 read 被穿透的次数（被穿透指需要读 dirty
            的情况）࿰c;超过一定次数则将 dirty 数据同步到 read 上
       e、对于删除数据则直接通过标记来延迟删除
   （2）原理
    sync.map实现就是依靠两张map对读操作和写操作分离࿰c;后续根据需要在把
        dirty map合入 read map中。


   4.tcp的timewait怎么产生的࿰c;如何防范
       作用：
           （1）保证服务器能收到最后一次ack
           （2）同时2msl能保证旧报文消失࿰c;防止旧报文出现在新的连接中
      防范：
          （1）服务器设置套接字：so_reuseaddr
          （2）短连接改成长连接
          （3）linux内核参数：net.ipv4.tcp_tw_reuse
          
               
   5.介绍项目的时候࿰c;最好是把技术栈各方
   面都详细的说一下
   6.插入100W数据࿰c;大概耗时多少࿰c;如何优化？批量插入的时候会影响
   其他操作吗࿰c;如何优化？
   
   7.redis的分布式锁在高并发情况下会出现什么问题
       （1）锁续约问题࿰c;可以用redisson的看门狗机制
       （2）锁超时时间一定要设置
       （3）根据value上锁࿰c;防止释放锁混乱
       （4）分布式场景下࿰c;R_541_11845@aster加锁之后挂掉࿰c;slave会成为新的master
       此时A客户端认为自己上锁了࿰c;B客户端也能获取到锁࿰c;会造成锁混乱
       使用redlock会好一些
   8.https到底是对称加密还是非对称加密？
       答：是非对称加密(公私钥) +对称加密(传输内容对称加密)
       1.客户端请求服务端࿰c;获取公钥。
       2.服务端生成公私钥࿰c;自己保存私钥（SK）࿰c;将公钥（PK）发给客户端。
       3.客户端生成随机字符串key࿰c;通过公钥(PK)加密后发送给服务端。
       4.服务端拿到加密后的内容后࿰c;用自己的私钥(SK)进行解密࿰c;得到key,
       后续的过程都是通过密钥(key)来进行对称加密来传输。

15、小猪民宿

1.php的worker线程假死࿰c;如何重连的
    （1）首先࿰c;php-fpm假死一般是线程繁忙或者请求数过多࿰c;超时等原因࿰c;
    主要是修改配置文件࿰c;增加请求数量限制࿰c;超时时间等。
    （2）kill掉worker之后࿰c;R_541_11845@aster进程会自动创建一个work出来
    
2.设计php框架的问题
3. mysql的查询优化器工作原理
    （1）主要是判断cost࿰c;cost包括扫描行数等
    （2）参照mysql拾遗
4.单机多少配置才能顶住1000qps
    参考：https://blog.csdn.net/weixin_34346099/article/details/88679411
    假如机器是4核8G:
    (1)同时处理的请求做多4个    
    (2) 假设一个进程30M࿰c;那么4048/30 = 135（留一些给mysql）
    (3) 假设一个请求200ms࿰c;那么1000qps要求
    T = (1000 / n ) * t
    总耗时：T
    一次处理请求：n
    每次请求时间：t 200ms
    (4) 根据计算可以得知࿰c;我们一次要处理200个请求才行
        首先我们的worker进程是足够的࿰c;其次是4核也够用
        
    (5 )其他需要注意的点
        1）mysql连接数   
        2) 服务器句柄限制࿰c; ulimit -n查看
        3）tcp的timewait影响࿰c;允许端口复用
5.压测需要注意的参数
    1）qps
    2) 请求处理时间
    3）        

16.滴滴二面

1.一致性hash
    （1）对2的32次方取模࿰c;构造0-2的32次方哈希环
    （2）对服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希
    （3）计算key的hash࿰c;计算出在哪个空间࿰c;顺时针往下寻找节点即可
    （4）为了防止数据分布不均匀࿰c;构造虚拟节点
    （5）节点宕机࿰c;只会影响不一部分数据࿰c;其他节点还能正常使用
    
2.两个文件a和b里面都是id࿰c;求出不同的id  
    （1）分治࿰c;hash(id)%1000࿰c;分成1000个小文件,a0...a99
    （2）此时a99中的id肯定也在b99中࿰c;文件就转化为了对小文件的求去重
     (3) 读取a0࿰c;构造hash表࿰c;再便遍历b0࿰c;如果a0中不存在则为不重复
     的id࿰c;放入新集合中即可
     
4.myisam的应用场景
    特点：高性能读取࿰c;存储的有行数࿰c;无事务
    场景：（1）需要频繁count的场景
        （2）读多写少的场景

17.百度1-5面

大部分八股文跟上面雷同࿰c;只记录不同的
1.对于团队管理的理解
2.项目的架构设计࿰c;为什么这么设计
3.字符串中࿰c;中括号࿰c;大括号࿰c;小括号࿰c; 判断是否匹配（算法）
4.乱序数组࿰c;构建二叉树（算法）

三、后记

      以上就是博主历时2个月的面试记录了。提醒大家一定要刷算法题࿰c;博主基本都是倒在算法题上面。其次面试看运气࿰c;不要在意࿰c;面就完了。

end