首先来看一下该岗位的职责和要求：

岗位职责

  1. 负责公司旗下产品的全新需求开发
  2. 负责公司中台系统管理系统开发
  3. 开发临时性工具和数据处理工作
  4. 设计开发可复用模块，提高开发效率节省维护成本
  5. 保质保量的完成上级领导安排的技术相关工作

任职要求

  1. 本科以上学历，计算机相关专业优先，3年左右 Golang 开发经验，有 PHP 转 Go 项目经验者优先
  2. 熟练掌握 Golang/PHP 语言，熟悉至少一种 Golang 框架
  3. 熟练掌握关系型数据库 Mysql 及部分 Nosql
  4. 熟练掌握 Redis 缓存技术及 Rabbitmq 等常用消息队列
  5. 熟悉 Svn/Git，熟悉 Shell，Python 等至少一种脚本语言
  6. 基础扎实，对数据结构有较为深刻的理解
  7. 具备良好的分析解决问题能力，能独立承担任务和有系统进度把控能力，注重结果导向
  8. 良好的代码书写、注释习惯，能写出高质量的代码，对自己开发的代码负责

面试问题

  • 自我介绍
  • 项目介绍
  • 八股

1. Redis 大key 删除

问题背景：
在Redis中，删除大key（如大型哈希表、列表、集合或有序集合）时，直接使用DEL命令会导致Redis阻塞，影响性能。

解决方案：

  • 使用UNLINK命令：

    • UNLINK命令从Redis 4.0开始引入，它的工作原理是异步删除key。UNLINK命令会立即将key从数据库中删除，但实际的内存释放工作会在后台线程中进行，不会阻塞主线程。
    • 示例：
      UNLINK my_large_key

  • 分批删除：

    • 使用SCAN、HSCAN、SSCAN、ZSCAN等命令分批删除大key中的元素，减少每次操作的负载。
    • 示例：
      SCAN 0 MATCH my_large_hash:* COUNT 100
      这个命令会返回100个匹配的key，然后你可以逐个删除这些key。

  • 选择在业务低峰期执行删除操作：

    • 在业务低峰期执行删除操作，可以减少对正常业务的影响。
    • 例如，可以选择在夜间或周末进行大key的删除操作。

  • 使用RENAME命令：

    • 先将大key重命名，使其不再被业务访问，然后再逐步删除。
    • 示例：
      RENAME my_large_key my_large_key_to_delete
DEL my_large_key_to_delete

2. MySQL 什么时候会回表

问题背景：
在MySQL中，回表是指在查询过程中，如果索引不能完全覆盖查询所需的所有列，MySQL需要通过主键索引回表获取完整的行数据。

具体场景：

  • 非覆盖索引：当查询条件命中了索引，但查询结果需要的列不在索引中时，MySQL需要回表获取这些列的数据。

    • 示例：
      SELECT name, age FROM users WHERE id = 1;
      如果id上有索引，但name和age不在索引中，MySQL需要回表获取name和age。

  • 非唯一索引：即使查询条件能够唯一确定一行，但如果使用的是非唯一索引，MySQL也需要回表确认这一行是否满足查询条件。

    • 示例：
      SELECT * FROM users WHERE email = 'example@example.com';
      如果email上有非唯一索引，MySQL需要回表确认是否有多个用户具有相同的email。

  • 多表联接：在多表联接查询中，如果使用了非覆盖索引，MySQL可能需要回表获取额外的数据。

    • 示例：
      SELECT u.name, o.order_id FROM users u JOIN orders o ON u.id = o.user_id WHERE u.id = 1;
      如果users表的id上有索引，但name不在索引中，MySQL需要回表获取name。

3. MySQL explain type类型 ref 和 index的区别

问题背景：
EXPLAIN命令用于显示MySQL如何执行查询计划，其中type列显示了访问类型。

具体区别：

  • ref：

    • 表示使用了非唯一索引或唯一索引的一部分。
    • 对于每个索引值，MySQL需要进行一次查询，以找到符合条件的行。
    • 适用于等值查询（如=、IN、<=>）。
    • 示例：
      EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE email = 'example@example.com';
      如果email上有索引，type列会显示为ref。

  • index：

    • 表示全索引扫描，即MySQL会遍历整个索引来查找匹配的行。
    • 这通常用于索引覆盖查询，即查询的所有列都包含在索引中，无需回表。
    • 适用于范围查询（如>、<、BETWEEN、LIKE）。
    • 示例：
      EXPLAIN SELECT email FROM users ORDER BY email;
      如果email上有索引，type列会显示为index。

4. 对已经关闭的chan进行读写会怎么样？

问题背景：
在Go语言中，channel是一种同步机制，用于在goroutine之间传递数据。

具体行为：

  • 读取已关闭的channel：

    • 从已关闭的channel读取数据时，会立即返回零值，并且关闭标志位会被设置，表明channel已经关闭。

  • 向已关闭的channel写入数据：

    • 向已关闭的channel写入数据会触发panic，因为不允许向已关闭的channel写入数据。

5. 如何保证多个goroutine的全部执行

问题背景：
在Go语言中，goroutine是轻量级的线程，用于并发执行任务。确保多个goroutine全部执行完毕是常见的需求。

具体方法：

  • 使用sync.WaitGroup ：

    • 在启动goroutine前增加WaitGroup的计数，goroutine完成后调用Done()方法减少计数，最后在主goroutine中调用Wait()等待所有goroutine完成。

  • 使用通道：

    • 可以创建一个通道，每个goroutine完成任务后向通道发送一个信号，主goroutine接收这些信号直到所有goroutine完成。

  • 使用上下文：

    • 通过context管理goroutine的生命周期，可以取消或超时等待。

6. string 转bytes 是否会重新分配内存

问题背景：
在Go语言中，字符串是不可变的，而字节切片是可变的。

具体行为：

  • 转换过程：

    • []byte(s)将字符串转换为字节切片时，通常不会重新分配内存，而是共享字符串的底层内存。
    • 例如：
      s := "hello"
b := []byte(s)
      在这个例子中，b和s共享同一块内存。

  • 修改字节切片：

    • 如果对字节切片进行了修改，会触发内存拷贝，因为字符串是不可变的。
    • 例如：
      s := "hello"
b := []byte(s)
b[0] = 'H' // 这会触发内存拷贝

7. goframe和gozero的区别

问题背景：
goframe和gozero都是Go语言的开发框架，但它们有不同的设计理念和应用场景。

具体区别：

  • goframe：

    • 特点：企业级开发框架，提供了一整套的Web开发、数据库操作、缓存、日志等组件。
    • 适用场景：适合快速构建企业级应用，特别是需要复杂功能和高性能的应用。
    • 优势：
      • 完善的文档和社区支持。
      • 提供丰富的中间件和插件。
      • 支持多种数据库和缓存系统。

  • gozero：

    • 特点：轻量级的微服务框架，专注于微服务架构，提供了API生成器、服务注册与发现、配置中心等功能。
    • 适用场景：适合构建微服务应用，特别是需要高可扩展性和高可用性的应用。
    • 优势：
      • 轻量级，启动速度快。
      • 内置了服务发现和配置管理功能。
      • 支持自动代码生成，提高开发效率。

8. 逃逸分析有哪些场景

问题背景：
逃逸分析是编译器的一种优化技术，用于确定变量的作用域和生命周期，以决定变量是否可以在栈上分配，从而减少堆上的内存分配，提高程序性能。

具体场景：

  • 全局变量：

    • 作用域超出函数范围的变量。

  • 函数返回值：

    • 如果函数返回了局部变量的引用或指针，该变量需要逃逸到堆上。

  • 闭包：

    • 如果一个函数返回了一个闭包，而闭包引用了外部函数的局部变量，那么这些变量需要逃逸到堆上。
    • 例如：
      func createClosure() func() int {
    x := 10
    return func() int {
        return x // x 逃逸到堆上
    }
}

  • 循环中的变量：

    • 在循环中创建的变量，如果在循环外被引用，也会逃逸到堆上。

9. Kafka如何实现有序

问题背景：
Kafka是一个分布式流处理平台，用于构建实时数据管道和流应用。

具体实现：

  • 分区：

    • 每个主题可以被划分为多个分区，每个分区内的消息是有序的。
    • 生产者可以指定消息的分区键，确保相同键的消息被发送到同一个分区。

  • 单一消费者：

    • 对于每个分区，如果有多个消费者订阅了同一个消费者组，那么每个分区的消息只会被一个消费者消费，确保了消息的顺序。

  • 事务：

    • Kafka支持事务，可以确保消息的生产者发送的消息按照发送顺序被提交。

10. 项目中常用的设计模式

问题背景：
设计模式是解决常见问题的模板，可以帮助开发者编写更高效、更可维护的代码。

  • 单例模式：

    • 描述：确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。
    • 优点：节省资源，避免重复创建对象。
    • 缺点：单例对象通常是全局可访问的，容易引起耦合。

  • 工厂模式：

    • 描述：提供一个创建对象的接口，但由子类决定实例化哪一个类。
    • 优点：将对象的创建和使用分离，提高代码的灵活性。
    • 缺点：增加了代码的复杂性。

  • 观察者模式：

    • 描述：定义了对象之间的一对多依赖关系，当一个对象的状态改变时，所有依赖于它的对象都会得到通知。
    • 优点：实现了对象之间的松耦合。
    • 缺点：如果观察者数量过多，通知过程可能会变得复杂。

  • 策略模式：

    • 描述：定义一系列算法，把它们一个个封装起来，并且使它们可以互相替换。
    • 优点：算法的变化独立于使用算法的客户。
    • 缺点：增加了代码的复杂性。

  • 装饰者模式：

    • 描述：动态地给一个对象添加一些额外的职责，而不必修改对象结构。
    • 优点：增加了代码的灵活性和可扩展性。
    • 缺点：增加了代码的复杂性。

  • 代理模式：

    • 描述：为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问。
    • 优点：增加了安全性和灵活性。
    • 缺点：增加了代码的复杂性。
# redis # 数据库 # 缓存
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