先来唠唠
图片
今天刷脉脉的时候, 发现百度副总裁璩静一个人竟然占了前三的两个热榜, 对于她的离职你怎么看?
言归正传, 本文的重点还是分享面经干货
今天分享的是一位朋友在腾讯互娱的面经, 他本人目前已经是收到offer了, 让我们来看看这个难度如何:
图片
面试题详解
Go接口
接口在Golang中扮演着连接不同类型之间的桥梁，它定义了一组方法的集合，而不关心具体的实现。接口的作用主要体现在以下几个方面：
多态性:
接口允许不同的类型实现相同的方法，从而实现多态性。这意味着我们可以使用接口类型来处理不同的对象，而不需要关心具体的类型。
package main
import "fmt"
type Animal interface {
Sound() string
}
type Dog struct{}
func (d Dog) Sound() string {
return "Woof!"
}
type Cat struct{}
func (c Cat) Sound() string {
return "Meow!"
}
func main() {
animals := []Animal{Dog{}, Cat{}}
for _, animal := range animals {
fmt.Println(animal.Sound())
}
}在上面的示例中，我们定义了一个Animal接口，它包含了一个Sound()方法。然后，我们实现了Dog和Cat两个结构体，分别实现了Sound()方法。通过将Dog和Cat类型赋值给Animal接口类型，我们可以在循环中调用Sound()方法，而不需要关心具体的类型。这就体现了接口的多态性，不同的类型可以实现相同的接口方法。
解耦合：
接口可以将抽象与实现分离，降低代码之间的耦合度。通过定义接口，我们可以将实现细节隐藏起来，只暴露必要的方法，从而提高代码的可维护性和可读性。
package main
import "fmt"
type Printer interface {
Print(string)
}
type ConsolePrinter struct{}
func (cp ConsolePrinter) Print(message string) {
fmt.Println(message)
}
type FilePrinter struct{}
func (fp FilePrinter) Print(message string) {
// 将消息写入文件
fmt.Println("Writing message to file:", message)
}
func main() {
printer := ConsolePrinter{}
printer.Print("Hello, World!")
printer = FilePrinter{}
printer.Print("Hello, World!")
}在上面的示例中，我们定义了一个Printer接口，它包含了一个Print()方法。然后，我们实现了ConsolePrinter和FilePrinter两个结构体，分别实现了Print()方法。通过将不同的结构体赋值给Printer接口类型的变量，我们可以在主函数中调用Print()方法，而不需要关心具体的实现。这样，我们可以根据需要轻松地切换不同的打印方式，实现了解耦合。
可扩展性:
package main
import "fmt"
type Shape interface {
Area() float64
}
type Rectangle struct {
Width float64
Height float64
}
func (r Rectangle) Area() float64 {
return r.Width * r.Height
}
type Circle struct {
Radius float64
}
func (c Circle) Area() float64 {
return 3.14 * c.Radius * c.Radius
}
func main() {
shapes := []Shape{Rectangle{Width: 5, Height: 10}, Circle{Radius: 3}}
for _, shape := range shapes {
fmt.Println("Area:", shape.Area())
}
}在上面的示例中，我们定义了一个Shape接口，它包含了一个Area()方法。然后，我们实现了Rectangle和Circle两个结构体，分别实现了Area()方法。通过将不同的结构体赋值给Shape接口类型的切片，我们可以在循环中调用Area()方法，而不需要关心具体的类型。这样，当我们需要添加新的形状时，只需要实现Shape接口的Area()方法即可，而不需要修改已有的代码。这就实现了代码的可扩展性。
接口的应用场景
- API设计：接口在API设计中起到了至关重要的作用。通过定义接口，我们可以规范API的输入和输出，提高代码的可读性和可维护性。
- 单元测试：接口在单元测试中也扮演着重要的角色。通过使用接口，我们可以轻松地替换被测试对象的实现，从而实现对被测代码的独立测试。
- 插件系统：接口可以用于实现插件系统，通过定义一组接口，不同的插件可以实现这些接口，并在程序运行时动态加载和使用插件。
- 依赖注入：接口在依赖注入中也有广泛的应用。通过定义接口，我们可以将依赖对象的创建和管理交给外部容器，从而实现松耦合的代码结构。
空结构体的用途
不包含任何字段的结构体,就叫做空结构体。
空结构体的特点:
- 零内存占用
- 地址都相同
- 无状态
空结构体的使用场景
- 实现set集合
在 Go 语言中，虽然没有内置 Set 集合类型，但是我们可以利用 map 类型来实现一个 Set 集合。由于 map 的 key 具有唯一性，我们可以将元素存储为 key，而 value 没有实际作用，为了节省内存，我们可以使用空结构体作为 value 的值。
package main
import "fmt"
type Set[K comparable] map[K]struct{}
func (s Set[K]) Add(val K) {
s[val] = struct{}{}
}
func (s Set[K]) Remove(val K) {
delete(s, val)
}
func (s Set[K]) Contains(val K) bool {
_, ok := s[val]
return ok
}
func main() {
set := Set[string]{}
set.Add("程序员")
fmt.Println(set.Contains("程序员")) // true
set.Remove("程序员")
fmt.Println(set.Contains("程序员")) // false
}- 用于通道信号
空结构体常用于 Goroutine 之间的信号传递，尤其是不关心通道中传递的具体数据，只需要一个触发信号时。例如，我们可以使用空结构体通道来通知一个 Goroutine 停止工作：
package main
import (
"fmt"
"time"
)
func main() {
quit := make(chan struct{})
go func() {
// 模拟工作
fmt.Println("工作中...")
time.Sleep(3 * time.Second)
// 关闭退出信号
close(quit)
}()
// 阻塞，等待退出信号被关闭
<-quit
fmt.Println("已收到退出信号，退出中...")
}- 作为方法接收器
有时候我们需要创建一组方法集的实现（一般来说是实现一个接口），但并不需要在这个实现中存储任何数据，这种情况下，我们可以使用空结构体来实现：
type Person interface {
SayHello()
Sleep()
}
type CMY struct{}
func (c CMY) SayHello() {
fmt.Println("你好，世界。")
}
func (c CMY) Sleep() {
fmt.Println("晚安，世界...")
}Go原生支持默认参数或可选参数吗，如何实现
什么是默认参数
默认参数是指在函数调用时，如果没有提供某个参数的值，那么使用函数定义中指定的默认值。这种语言特性可以减少代码量，简化函数的使用。
在Go语言中，函数不支持默认参数。这意味着如果我们想要设置默认值，那么就需要手动在函数内部进行处理。
例如，下面是一个函数用于计算两个整数的和：
func Add(a int, b int) int {
return a + b
}如果我们希望b参数有一个默认值，例如为0，那么可以在函数内部进行处理：
func AddWithDefault(a int, b int) int {
if b == 0 {
b = 0
}
return a + b
}上面的代码中，如果b参数没有提供值，那么默认为0。通过这种方式，我们就实现了函数的默认参数功能。
需要注意的是，这种处理方式虽然可以实现默认参数的效果，但会增加代码复杂度和维护难度，因此在Go语言中不被推荐使用。
什么是可选参数
可选参数是指在函数调用时，可以省略一些参数的值，从而让函数更加灵活。这种语言特性可以让函数更加易用，提高代码的可读性。
在Go语言中，函数同样不支持可选参数。但是，我们可以使用可变参数来模拟可选参数的效果。
下面是一个函数用于计算任意个整数的和：
func Add(nums ...int) int {
sum := 0
for _, num := range nums {
sum += num
}
return sum
}上面的代码中，我们使用...int类型的可变参数来接收任意个整数，并在函数内部进行求和处理。
如果我们希望b和c参数为可选参数，那么可以将它们放到nums可变参数之后：
func AddWithOptional(a int, nums ...int) int {
sum := a
for _, num := range nums {
sum += num
}
return sum
}上面的代码中，我们首先将a参数赋值给sum变量，然后对可变参数进行求和处理。如果函数调用时省略了nums参数，则sum等于a的值。
需要注意的是，使用可变参数模拟可选参数的效果虽然能够实现函数的灵活性，但也会降低代码的可读性和规范性。因此在Go语言中不被推荐使用。
defer执行顺序
在 Go 中，defer 语句用于延迟（defer）函数的执行，通常用于在函数执行结束前执行一些清理或收尾工作。当函数中存在多个 defer 语句时，它们的执行顺序是“后进先出”（Last In First Out，LIFO）的，即最后一个被延迟的函数最先执行，倒数第二个被延迟的函数次之，以此类推。
在 Go 中，defer 语句中的函数在执行时会被压入一个栈中，当函数执行结束时，这些被延迟的函数会按照后进先出的顺序执行。这意味着在函数中的 defer 语句中的函数会在函数执行结束前执行，包括在 return 语句之前执行。
协程之间信息如何同步
协程（Goroutine）之间的信息同步通常通过通道（Channel）来实现。通道是 Go 语言中用于协程之间通信的重要机制，可以安全地在不同协程之间传递数据，实现协程之间的信息同步。
一些常见的方法来实现协程之间的信息同步：
- 使用无缓冲通道：无缓冲通道是一种同步通道，发送和接收操作会在数据准备好之前被阻塞。通过无缓冲通道，可以实现协程之间的同步通信，确保数据的正确传递。
- 使用带缓冲通道：带缓冲通道允许在通道中存储一定数量的元素，发送操作只有在通道已满时才会被阻塞。通过带缓冲通道，可以实现异步通信。
- 使用同步原语：Go 语言中的 sync 包提供了一些同步原语，如互斥锁（Mutex）、读写锁（RWMutex）等，可以用于协程之间的同步访问共享资源。
- 使用select语句：select 语句可以用于在多个通道操作中选择一个执行，可以实现协程之间的多路复用和超时控制。
- 使用context包：context 包提供了一种在协程之间传递取消信号和截止时间的机制，可以用于协程之间的协调和同步。
GMP模型
GM模型开销大的原因?
最开始的是GM模型没有 P 的，是M:N的两级线程模型，但是会出现一些性能问题：
- 全局队列的锁竞争。M从全局队列中添加或获取 G 的时候，都是需要上锁的(下图执行步骤要加锁)，这样就会导致锁竞争，虽然达到了并发安全，但是性能是非常差的。
- M 转移 G 会有额外开销。M 在执行 G 的时候，假设 M1 执行的 G1 创建了 G2，新创建的就要放到全局队列中去，但是这时有一个空闲的 M2 获取到了 G2，那么这样 G1、G2 会被不同的 M 执行，但是 M1 中本来就有 G2 的信息，M2 在 G1 上执行是更好的，而且取和放到全局队列也会来回加锁，这样都会有一部分开销。
- 线程的使用效率不能最大化。M 拿不到的时候就会一直空闲，阻塞的时候也不会切换。也就是没有 workStealing 机制和 handOff 机制。
图片
GMP
图片
go生成一个协程，此时放在P中还是M中
如果在本地的队列中有足够的空间，则会直接进入本地队列等待M的执行；如果本地队列已经满了，则进入全局队列（在GMP模型中，所有的M都可以从全局队列中获取协程并执行）
G阻塞，M、P如何
当G因系统调用(syscall)阻塞时会阻塞M，此时P会和M解绑即hand off，并寻找新的idle的M，若没有idle的M就会新建一个M
Redis与MySQL数据如何同步
这里提供几种方案:
- 定时任务同步：编写定时任务或脚本，定期从 MySQL 中读取数据，然后将数据同步到 Redis 中。这种方案简单直接，适用于数据量不大且同步频率不高的场景。
- 使用消息队列：将 MySQL 中的数据变更操作（如新增、更新、删除）通过消息队列（如 RabbitMQ、Kafka）发送到消息队列中，然后消费者从消息队列中读取消息，将数据同步到 Redis 中。这种方案实现了异步同步，降低了对 MySQL 的压力。
- 使用数据库触发器：在 MySQL 中设置触发器，当数据发生变更时触发触发器，将变更信息发送到消息队列或直接同步到 Redis 中。这种方案可以实现实时同步，但需要谨慎设计触发器逻辑，避免影响数据库性能。
- 使用数据同步工具：可以使用一些数据同步工具（如 Maxwell、Debezium）来实现 MySQL 和 Redis 数据的实时同步。这些工具可以监控 MySQL 数据库的变更，并将变更数据同步到 Redis 中。
- 使用缓存库：一些缓存库（如 Redisson、Lettuce）提供了与 MySQL 数据库的集成，可以通过配置简单地实现 MySQL 数据到 Redis 的同步。
Explain的字段
explain的用法：
explain select * from gateway_apps;返回结果：
图片
下面对上面截图中的字段一一解释：
1、id：select 查询序列号。id相同，执行顺序由上至下；id不同，id值越大优先级越高，越先被执行。
2、select_type：查询数据的操作类型，其值如下：
- simple：简单查询，不包含子查询或 union
- primary:包含复杂的子查询，最外层查询标记为该值
- subquery：在 select 或 where 包含子查询，被标记为该值
- derived：在 from 列表中包含的子查询被标记为该值，MySQL 会递归执行这些子查询，把结果放在临时表
- union：若第二个 select 出现在 union 之后，则被标记为该值。若 union 包含在 from 的子查询中，外层 select 被标记为 derived
- union result：从 union 表获取结果的 select
3、table：显示该行数据是关于哪张表
4、partitions：匹配的分区
5、type：表的连接类型，其值，性能由高到底排列如下：
- system：表只有一行记录，相当于系统表
- const：通过索引一次就找到，只匹配一行数据
- eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常用于主键或唯一索引扫描
- ref：非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。用于=、< 或 > 操作符带索引的列
- range：只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。一般使用between、>、<情况
- index：只遍历索引树
- ALL：全表扫描，性能最差
6、 possible_keys：显示 MySQL 理论上使用的索引，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用。如果该值为 NULL，说明没有使用索引，可以建立索引提高性能
7、key：显示 MySQL 实际使用的索引。如果为 NULL，则没有使用索引查询
8、key_len：表示索引中使用的字节数，通过该列计算查询中使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好 显示的是索引字段的最大长度，并非实际使用长度
9、ref：显示该表的索引字段关联了哪张表的哪个字段
10、 rows：根据表统计信息及选用情况，大致估算出找到所需的记录或所需读取的行数，数值越小越好
11、filtered：返回结果的行数占读取行数的百分比，值越大越好
12、extra：包含不合适在其他列中显示但十分重要的额外信息，常见的值如下：
- using filesort：说明 MySQL 会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行读取。出现该值，应该优化 SQL
- using temporary：使用了临时表保存中间结果，MySQL 在对查询结果排序时使用临时表。常见于排序 order by 和分组查询 group by。出现该值，应该优化 SQL
- using index：表示相应的 select 操作使用了覆盖索引，避免了访问表的数据行，效率不错
- using where：where 子句用于限制哪一行
- using join buffer：使用连接缓存
- distinct：发现第一个匹配后，停止为当前的行组合搜索更多的行
Redis过期删除策略
Redis 中提供了三种过期删除的策略
定时删除
在设置某个 key 的过期时间同时，我们创建一个定时器，让定时器在该过期时间到来时，立即执行对其进行删除的操作。
优点：
对 CPU 是友好的，只有在取出键值对的时候才会进行过期检查，这样就不会把 CPU 资源花费在其他无关紧要的键值对的过期删除上。
缺点：
如果一些键值对永远不会被再次用到，那么将不会被删除，最终会造成内存泄漏，无用的垃圾数据占用了大量的资源，但是服务器却不能去删除。
惰性删除
惰性删除，当一个键值对过期的时候，只有再次用到这个键值对的时候才去检查删除这个键值对，也就是如果用不着，这个键值对就会一直存在。
优点：
对 CPU 是友好的，只有在取出键值对的时候才会进行过期检查，这样就不会把 CPU 资源花费在其他无关紧要的键值对的过期删除上。
缺点：
如果一些键值对永远不会被再次用到，那么将不会被删除，最终会造成内存泄漏，无用的垃圾数据占用了大量的资源，但是服务器却不能去删除。
定期删除
定期删除是对上面两种删除策略的一种整合和折中
每个一段时间就对一些 key 进行采样检查，检查是否过期，如果过期就进行删除
1、采样一定个数的key，采样的个数可以进行配置，并将其中过期的 key 全部删除；
2、如果过期 key 的占比超过可接受的过期 key 的百分比，则重复删除的过程，直到过期key的比例降至可接受的过期 key 的百分比以下。
优点：
定期删除，通过控制定期删除执行的时长和频率，可以减少删除操作对 CPU 的影响，同时也能较少因过期键带来的内存的浪费。
缺点：
执行的频率不太好控制
频率过快对 CPU 不友好，如果过慢了就会对内存不太友好，过期的键值对不能及时的被删除掉
同时如果一个键值对过期了，但是没有被删除，这时候业务再次获取到这个键值对，那么就会获取到被删除的数据了，这肯定是不合理的。
Redis 中过期删除策略
上面讨论的三种策略，都有或多或少的问题。Redis 中实际采用的策略是惰性删除加定期删除的组合方式。
定期删除，获取 CPU 和 内存的使用平衡，针对过期的 KEY 可能得不到及时的删除，当 KEY 被再次获取的时候，通过惰性删除再做一次过期检查，来避免业务获取到过期内容。
Redis常用数据结构
Redis 共有 5 种基本数据类型：String（字符串）、List（列表）、Set（集合）、Hash（散列）、Zset（有序集合）。
Zset使用场景, 具体实现
Zset的两种实现方式:
- ziplist：满足以下两个条件的时候
- 元素数量少于128的时候
- 每个元素的长度小于64字节
- skiplist：不满足上述两个条件就会使用跳表，具体来说是组合了map和skiplist
- map用来存储member到score的映射，这样就可以在O(1)时间内找到member对应的分数
- skiplist按从小到大的顺序存储分数
- skiplist每个元素的值都是[score,value]对
skiplist优势
skiplist本质上是并行的有序链表，但它克服了有序链表插入和查找性能不高的问题。它的插入和查询的时间复杂度都是O(logN)
skiplist原理
普通有序链表的插入需要一个一个向前查找是否可以插入，所以时间复杂度为O(N)，比如下面这个链表插入23，就需要一直查找到22和26之间。
图片
如果节点能够跳过一些节点，连接到更靠后的节点就可以优化插入速度：
图片
在上面这个结构中，插入23的过程是
- 先使用第2层链接head->7->19->26，发现26比23大，就回到19
- 再用第1层连接19->22->26，发现比23大，那么就插入到26之前，22之后
上面这张图就是跳表的初步原理，但一个元素插入链表后，应该拥有几层连接呢？跳表在这块的实现方式是随机的，也就是23这个元素插入后，随机出一个数，比如这个数是3，那么23就会有如下连接：
- 第3层head->23->end
- 第2层19->23->26
- 第1层22->23->26
下面这张图展示了如何形成一个跳表
图片
在上述跳表中查找/插入23的过程为：
图片
总结一下跳表原理：
- 每个跳表都必须设定一个最大的连接层数MaxLevel
- 第一层连接会连接到表中的每个元素
- 插入一个元素会随机生成一个连接层数值[1, MaxLevel]之间，根据这个值跳表会给这元素建立N个连接
- 插入某个元素的时候先从最高层开始，当跳到比目标值大的元素后，回退到上一个元素，用该元素的下一层连接进行遍历，周而复始直到第一层连接，最终在第一层连接中找到合适的位置
使用场景:
- 对有序数据进行排序，例如新闻排行榜或游戏排行榜。
- 对数据进行分组，例如将所有评分在3.0 到4.0 之间的电影分为一组。
- 对数据进行去重，例如将所有重复的单词从文本中删除。
本文转载自微信公众号「王中阳Go」，作者「王中阳Go」，可以通过以下二维码关注。
转载本文请联系「王中阳Go」公众号。
