又遇百度面试，被疯狂拷打

文末有面经共享群

前面已经分享过几篇百度的面试了，这是其中一篇的面经详解，据粉丝说被疯狂拷打，大家一起来看看有那么难吗？

先来看看 职位描述：

• 工作职责：

  • 负责百度文库的服务端研发工作。
  • 精心编写核心代码，勇挑关键技术攻关重任。
  • 积极参与服务架构设计，独立完成业务需求的精准分析与巧妙设计。
  • 致力于现有服务框架的升级、性能优化以及稳定性建设。
  • 全力推动技术与产品创新，精心建设良好的技术文档，助力团队明晰需求和技术架构，大幅提高开发效率。

• 任职资格：

  • 计算机或相关专业，本科及以上学历。
  • 拥有两年以上 Golang/PHP/Java/Python/C++ 项目开发经验，具备良好的编程习惯
  • 熟悉 Linux 操作系统和开发环境，拥有良好的数据结构、算法基础和系统设计能力。
  • 熟悉技术领域的通用组件如 Mysql、Redis、Kafka、ElasticSearch 等，在理论研究和实践经验方面造诣颇深，并能成功落地到业务中。
  • 熟悉 web service 相关技术，如高并发处理、存储与缓存，RPC、消息队列等技术。
  • 支付、会员、文档智能化等系统相关研发设计经验者优先。
  • 具备较好的团队合作精神，较强的沟通能力，主动性强，拥有很强的自我驱动力。
  • 拥有较好的产品意识，主动关注产品效果并积极推进产品方案的落实与完善。

面试流程

1. 自我介绍

2. 技能广度

   • 说明自己掌握多种语言，如Python、Java、Go、C/C++等。

3. Go逃逸分析

   逃逸分析是 Go 语言编译器的一项重要优化技术。

   简单来说，逃逸分析用于确定一个变量的内存分配位置。它会分析变量的作用域和生命周期，来决定是在栈上分配内存还是在堆上分配内存。

为了理解Go 逃逸，我们要来看看变量可能会在哪些情况发生逃逸？

1. 变量的作用域超出了其所在的函数：比如一个函数返回了一个局部变量的指针，由于函数返回后该局部变量仍然需要被访问，所以它不能在栈上分配，会逃逸到堆上。

func createPointer() *int {
    num := 5
    return &num
}

在这个例子中，num 变量发生了逃逸，因为函数返回了它的指针。

2. 切片或映射等动态大小的数据结构：当为切片或映射分配内存时，如果其大小在编译时无法确定，那么这些变量可能会逃逸到堆上。

func createSlice() []int {
    return []int{1, 2, 3}
}

3. 被全局变量引用：如果一个局部变量被全局变量引用，那么它也可能会逃逸。

我们可以通过 go build -gcflags="-m" 命令来查看编译器的逃逸分析结果。

4. Gin的http方法怎么实现的

   • 路由注册：使用特定的方法来注册不同的路由路径和对应的处理函数。
   • 上下文对象（gin.Context）：在处理函数中，通过 gin.Context 对象获取请求的相关信息，如请求参数、头部信息等，并设置响应的状态码、数据等。
   • 中间件支持：可以在路由处理之前或之后添加中间件来执行一些通用的逻辑，如日志记录、权限验证等。
   • 分组路由：可以将相关的路由分组，方便管理和组织。
   • 响应处理：设置响应的状态码、返回数据的格式（如 JSON、HTML 等）
   • 等等

5. Gin框架的标签机制

   1. json 标签：用于将结构体字段与 JSON 数据进行绑定。
   2. uri 标签：用于从 URL 路径中提取参数。
   3. binding 标签：用于指定参数的验证规则。
   4. form 标签：用于将表单字段与结构体字段进行绑定。

6. Channel了解吗

   • 内部结构
   • Channel 在内部由一个环形缓冲区和两个等待队列组成。
   • 环形缓冲区用于存储发送的数据，当缓冲区满时，发送操作会阻塞，直到有接收操作取出数据腾出空间。

   • 两个等待队列分别用于存储因发送或接收操作而阻塞的 goroutine。当相应的条件满足（如缓冲区有空间可发送或有数据可接收），这些 goroutine 会被唤醒并继续执行。

     • 使用场景
   • 数据传递与共享
   • 任务分发与协调
   • 控制并发数量
   • 实现信号通知
   • 等等

Channel 的实现也说明了通过通信来共享内存

7. Sync包有哪些东西

   • Mutex（互斥锁）：用于保证在同一时刻只有一个 goroutine 可以访问共享资源，防止数据竞争。
   • RWMutex（读写互斥锁）：提供了更细粒度的控制，允许多个 goroutine 同时读取共享资源，但在写操作时进行排他锁定。
   • Sync.Map：一种支持并发安全读写的 Map 数据结构，适用于多个 goroutine 同时读写的场景。
   • Sync.Once：确保某个操作只执行一次，常用于初始化只需要执行一次的共享资源。
   • Sync.Pool：对象池，用于复用临时对象，减少内存分配和垃圾回收的开销。
   • 等等

8. HTTP状态码

   • 1XX 信息性状态码
   • 2XX 成功状态码
   • 3XX 重定向状态码
   • 4XX 客户端错误状态码
   • 5XX 服务器错误状态码、

9. HTTP状态码499

   • Nginx自定义状态，表示客户端在请求还未完成时关闭了连接。

10. Redis应用与数据一致性

    • 可能会导致数据不一致的情况：

      1. 并发操作：多个客户端同时对 Redis 中的数据进行读写操作，可能导致数据不一致。

         2. 数据过期：设置了过期时间的键，如果在过期时间到达之前没有及时更新或处理，可能导致数据不一致。
         3. 主从复制延迟：在 Redis 的主从架构中，主节点的数据变更需要同步到从节点，如果同步过程存在延迟，可能导致从节点读取到的数据与主节点不一致。

    • 解决数据一致性问题的方法：

      1. 事务：使用一个原子操作，但需要注意的是，Redis 事务不支持回滚操作。
      2. 乐观锁：可以使用 Redis 的 WATCH 命令实现乐观锁机制。
      3. Lua 脚本：多个操作可以用lua脚本

11. Mysql innodb为什么主键推荐用自增

    • 优化 B + 树结构：InnoDB 使用 B + 树来组织数据，自增主键可以使 B + 树的结构更加紧凑和平衡，减少树的深度，从而提高查找、插入和删除操作的性能。
    • 减少页分裂：InnoDB 以页为单位存储数据，如果主键不是自增的，插入新数据时可能会导致页的频繁分裂和重组。
    • 提高存储和查询性能：自增主键的数据分布更有序，有利于索引的构建和维护。
12. Mysql删除数据，容量会不会变

不会变，因为删除操作只是在数据行上做了删除标记，而不是真正地从物理上删除数据和释放磁盘空间。

13. Mysql表设计优化策略

    1. 为字段选择合适的数据类型
    2. 为字段选择合适的数值
    3. 合理设置字段属性
    4. 考虑存储引擎
    5. 索引优化
    6. 一些参数优化
    7. 连接数优化
    8. 等等

14. 微服务架构利弊

    • 优点：

      • 独立部署和扩展
      • 灵活的技术选型
      • 容错性高
      • 职责明确
      • 敏捷开发

    • 缺点：

      • 分布式事务处理困难
      • 测试复杂性
      • 业务排查问题慢
      • 数据一致性

15. 微服务故障排查技巧

    • 利用请求ID
    • 链路追踪
    • 监控工具
    • 日志记录
    • 测试环境复现
    • 等等

16. 现场编码练习

    • 完成字符串处理任务。

17. 提问环节

    • 询问业务方向、工作时间、工作薪资等。
18. 面试反馈

结语

面试结束后，仅 30 分钟就约了周三的 HR 面，整个过程非常高效。
面试官全程未开摄像头，让我无法知晓对面的状态，但 Go 基础、Mysql 和微服务确实是提问的重点。希望这次面试经历能给大家带来启发和帮助，祝大家都能顺利拿下心仪的岗位！

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