看看坐标深圳、薪资15k的go开发岗面试强度如何

继续分享热乎乎的面经

今天依旧是分享组织内部成员的真实面试经历。

他个人感觉面试不太满意，尤其是分布式锁那一块回答的不太好也不知道怎么回答，大家可以看一下整个面试过程，如果你对这些问题有更好的见解可以发在评论区，大家一起讨论一下：

岗位介绍

Golang后端开发工程师 10-15K·13薪 深圳

岗位职责：

1. 参与音视频后端业务系统的模块设计、微服务开发和维护；
2. 参与微服务基础设施落地建设:包括不限于服务治理、 可观测、消息队列、数据库等中间件技术；

3. 参与线上问题攻坚和后端业务系统稳定性建设；

   任职资格：

4. 本科及以上学历、两年以上相关工作经验；
5. 精通Linux平台下Golang/C/C++/python/java任一编程语言、 熟练掌握常见数据结构和算法；
6. 熟练使用MysqlPostgresql. Redis、 kafka; 具备调优和问题定位分析能力；
7. 熟悉分布式、微服务架构、docker/k8s 容器编排等云原生相关技术；
8. 积极主动、具有良好的沟通、分析、解决问题能力。

面经分享

1. 实习公司的产品功能，服务于什么行业的？

2. MySQL 一行记录是怎么存储的？

1. 存储位置
   数据存储在 .ibd 文件中，每个表对应一个文件（InnoDB引擎）。文件路径可通过 SHOW VARIABLES LIKE 'datadir' 查看。
2. 表空间层级
   由段（数据段/索引段）、区（连续64个页，1MB）、页（默认16KB）、行构成。页是磁盘读写的最小单位，区用于减少随机I/O。

3. 行格式（以Compact为例）

   • 变长字段长度列表：逆序存储VARCHAR等字段的实际长度，使字段值与长度信息在CPU缓存中相邻。
   • NULL值列表：用位图标记允许为NULL的列，逆序存储。
   • 记录头信息：包含删除标记、下一条记录指针、记录类型（普通/索引节点/最小/最大）。

   • 隐藏字段：

     • row_id（无主键时自动生成）
     • trx_id（事务ID）
     • roll_pointer（指向旧版本数据的指针，支持MVCC）。
4. 行溢出处理
   当单行数据超过页大小时，Dynamic格式仅存储溢出页指针（20字节），而Compact会部分存储真实数据。

5. 行格式选择

   • Compact（5.7前默认）：适合小字段。
   • Dynamic（5.7后默认）：对大字段仅存指针，空间利用率更高

3. 为什么使用分布式锁，分布式锁和mysql锁的区别？

他的业务场景：活动期间，瞬间有大量请求发送过来频繁出现数据不一致问题。多个用户同时修改同一群组的积分时，积分值可能被覆盖或计算出错，导致最终结果与预期不符。

他的做法：使用Redis的SETNX命令实现分布式锁，确保同一时刻仅一个请求能修改特定群组的积分，为避免死锁，为锁设置超时时间

面试官追问：为什么这个场景需要分布式锁，使用mysql的锁不行吗，而且mysql也能保证并发安全，为什么还要使用呢？

从这里就卡住了，因为他的场景是单个数据库内的，然后面试官就质疑了，说没有分库分表，不用分布式锁也能保证数据一致性。仔细一想确实是这样，这样我也推荐大家写简历的时候，如果场景是单个数据库，最好不要提到分布式锁。

分布式锁和mysql锁的区别

一、核心定位

维度	分布式锁	MySQL 锁
作用范围	跨进程、跨节点的全局资源协调	单数据库连接或单节点内的资源互斥
目标	解决分布式系统多节点并发竞争	保障单数据库事务的 ACID 特性

二、实现机制

1. ​分布式锁

   • Redis：通过 SET key value EX NX 实现，结合超时和续期（如 Redisson 看门狗）。
   • ZooKeeper：基于临时顺序节点和监听机制，保证公平性。
   • MySQL 特殊设计：通过唯一索引或乐观锁字段实现跨节点互斥。

2. MySQL 锁

   • 悲观锁：SELECT ... FOR UPDATE 直接锁定数据行或表。
   • 乐观锁：通过版本号字段实现非阻塞并发控制。

三、适用场景

场景	推荐方案	原因
单节点事务并发控制	MySQL 锁	无需额外组件，直接利用数据库 ACID 特性。
跨节点资源协调（如集群任务）	分布式锁	解决多节点并发问题（如 Redis 高吞吐、ZooKeeper 强一致）。
高并发短时操作（如秒杀）	Redis 分布式锁	单线程模型适合高频短时锁操作。

四、性能与可靠性

维度	分布式锁	MySQL 锁
性能	Redis（微秒级） > ZooKeeper（毫秒级）	行锁中等，表锁并发性能差。
可靠性	Redis 需集群防单点故障；ZooKeeper 强一致	依赖数据库主从切换容错。

4. 说一下项目中kitex框架，跟其他框架有什么区别

在对现有框架进行调研后，我们发现像网关与微服务之间采用 gRPC、Thrift 等协议通信的方案，主要依赖于代码生成来实现协议解析和传输。这意味着每当有更新时，都需要重新生成代码并发布，无法支持动态更新。以 gozero 为例，它遵循了这种模式。

Kitex 提供了一个不同的解决方案。Kitex 支持所谓的泛化调用，这使得作为客户端的网关能够动态维护业务接口的 IDL（接口定义语言）。通过这种方式，可以实现从 HTTP 接口到 RPC 接口的转换，无需依赖业务服务端的客户端代码，从而实现了网关与业务逻辑之间的代码解耦。

网关仅需关注通用逻辑的维护，例如鉴权插件等，而无需关心具体的业务代码。当有新的服务上线时，也不需要停机更新。这种方法不仅加速了业务迭代，也提高了整体效率。

5. 基于RBAC理论怎么设计用户鉴权

根据组织的业务需求和安全策略，定义不同的角色，并为每个角色分配相应的权限。然后，将用户与合适的角色进行关联，用户在登录系统后，通过激活相应的角色来获取该角色所拥有的权限，从而在其会话期间能够访问和操作被授权的系统资源。

• 实现一个中间件用来做权限拦截
• 定义一个角色权限关联表，用用户角色查询权限关系鉴权
• 使用rediss缓存用户的权限数据，使用jwt

6. mmap是什么，项目使用mmap解决了什么问题

• mmap（memory-mapped files，内存映射文件）是一种将文件或设备直接映射到进程地址空间的机制，允许应用程序像访问内存一样访问文件数据。

• mmap 的工作原理

  1. 通过系统调用将文件映射到进程的虚拟地址空间
  2. 操作系统负责在后台处理实际的文件I/O
  3. 访问映射区域时会触发页错误，操作系统按需将文件内容加载到物理内存

• 项目中 mmap 解决的问题

  1. 高效文件I/O：
  2. 避免了传统的read/write系统调用开销
  3. 减少了用户空间和内核空间之间的数据拷贝
  4. 大文件处理：
  5. 可以处理比物理内存大的文件
  6. 只有实际访问的部分才会被加载到内存
  7. 共享内存通信：
  8. 多个进程可以映射同一个文件实现高效通信
  9. 比管道或消息队列更高效
  10. 随机访问优化：
  11. 对大型数据结构的随机访问更高效
  12. 不需要维护复杂的文件偏移量

7. OSI七层协议说一下，TCP，http属于哪一层的，数据链路层有哪些协议

应用层、表示层、会话层、传输层、网络层、数据链路层、物理层。

数据链路层（第2层）的协议包括但不限于以太网（Ethernet）、PPP（点对点协议）、SLIP（串行线路互联网协议）等。这些协议负责在同一网络中的不同节点之间进行可靠的数据帧传输。

8. 数据库的三大范式

1. 第一范式（1NF）：确保每列都是不可再分的基本数据项，即数据库表中的每一列都是不可分割的原子值，不允许表中有重复的组或数组出现。简单来说，就是消除重复的列，确保每个字段都只存储单一值。
2. 第二范式（2NF）：在满足第一范式的基础上，要求实体必须完全依赖于主键，而非部分依赖。这意味着如果一个关系中有复合主键，那么非主键字段必须依赖于整个主键组合，而不是主键的一部分。这主要是用来解决数据库中存在部分依赖的问题，保证数据的一致性和减少冗余。
3. 第三范式（3NF）：在满足第二范式的基础上，进一步消除传递依赖，即非主键字段之间不能存在依赖关系。也就是说，所有非主键字段必须直接依赖于主键，而不能通过其他非主键字段间接依赖主键。这一步是为了消除那些不是由主键直接决定的数据冗余。

9. 数据库的事务ACID特性

1. 原子性（Atomicity）：指事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么全部成功执行，要么全部不执行，不存在部分执行的情况。如果在事务过程中发生错误，系统会进行回滚，使数据库状态回到事务开始之前的状态。
2. 一致性（Consistency）：确保事务执行后，数据库从一个一致状态转移到另一个一致状态。一致性是由用户定义的约束和业务规则来维护的，事务应当将数据库从一种有效的状态转变为另一种有效的状态，保证数据的完整性。
3. 隔离性（Isolation）：指并发执行的多个事务之间相互隔离，互不影响。每个事务都感觉不到系统中有其他事务在并发地执行。根据不同的隔离级别，可以不同程度地避免脏读、不可重复读和幻读等问题。
4. 持久性（Durability）：一旦事务被提交，它对数据库中数据的改变就是永久性的，即便系统出现故障也不应丢失已提交的更新。即事务完成后，该事务的结果对系统的影响是永久的。

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