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本文公眾號來源：程序員小賤
作者：L的存在
本文已收錄至我的GitHub
叮。。。。。美團(tuán)來電。這次不是外賣而是電話面試。所報崗位為后端/服務(wù)端開發(fā)，但是從我的復(fù)盤來看，這和 Java 后端開發(fā)的內(nèi)容差不多，除了部分的語言特性外，還是四大件基礎(chǔ)知識為重，下面我們來看看都問了啥，小心下次面你的時候就有這些問題哦

如果你問我，看了這些題就完事了？非也，這只是開始，你需要學(xué)習(xí)的還有很多，知道路子是怎么走才是重要的勒。

開始之前，我們先看提綱，大家默默的想一想，如果是你，你將怎么去回答這個問題，然后再看我的回答也許更佳哈。

1 一面(40分鐘)

自我介紹

老規(guī)矩，我叫啥，啥專業(yè)，技術(shù)棧是啥，能做啥

怎么理解分布式

其實如果沒有去實習(xí)，可能很少接觸分布式的內(nèi)容。對于面試官而言，也沒多期望你們對分布式的理解到多深的地步，只是希望你們能對其有個初步的了解即可。

不管是高登摩爾提出的摩爾定律還是Gordon Moore堅持的2版本是啥，總之如果你的系統(tǒng)需承載的計算量的增長速度大于摩爾定律的預(yù)測，那么在未來的某一個時間點，集中式系統(tǒng)將無法承載你所需的計算量。

在整個計算機系統(tǒng)發(fā)展的過程中，最實際的還是經(jīng)濟(jì)的元素。人們發(fā)現(xiàn)使用更加廉價的機器，組合在一起的分布式系統(tǒng)，除了可以獲得超過CPU發(fā)展速度的性能以外，還可以有更好的性價比，所以得出如下結(jié)論：

無論是要以低價格獲得普通的性能，還是要以較高的價格獲得極高的性能，分布式系統(tǒng)都能夠滿足。并且受規(guī)模效應(yīng)的影響，系統(tǒng)越大，性價比帶來的收益越高。

隨著計算機的飛速發(fā)展，科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)分布式系統(tǒng)相比于集中式系統(tǒng)的另一個很明顯的優(yōu)勢就是：具有更高的可用性。假設(shè)使用10個能夠承載10000流量相同的節(jié)點，其中的兩個節(jié)點掛了，只要實際的流量不超過8000，那么系統(tǒng)仍然正常運轉(zhuǎn)。

說這么多，分布式系統(tǒng)還是建立在「分治」和「冗余」的基礎(chǔ)上，這也就是分布式系統(tǒng)的本質(zhì)

那么分治是什么？

這和我們大腦解決問題類似，大問題分解為小問題，然后治理最后歸并。

為什么要這樣做？

小問題容易解決，解決了眾多的子問題，大問題也就更容易解決啦

如果拆分的父子問題有依賴關(guān)系怎么辦？

大問題拆分的過程中，非常重要的即不同分支的子問題不能相互依賴，需要各自獨立，因為如果存在依賴關(guān)系，父子問題就失去了「歸并」的意義，那么在開發(fā)中，這就是「聚合度」和「內(nèi)聚度」的問題。

什么是聚合度和內(nèi)聚度？

所謂聚合度即軟件系統(tǒng)中各個模塊的相互依賴程度。比如在調(diào)用A方法的時候都需要同步調(diào)用方法B，顯然這樣的耦合度就高

所謂內(nèi)聚度即模塊之間具有共同點的相似程度，所以在拆分的時候要尤其注意這兩點。

什么是冗余？

這里的冗余不是代碼的冗余，而是容許系統(tǒng)在一定范圍內(nèi)出現(xiàn)故障，但對系統(tǒng)的影響很小

如上圖將冗余的節(jié)點部署在單獨的服務(wù)器，完全是為了備用而做的冗余，如果不出現(xiàn)故障，那么資源是不是就浪費了，所以大多數(shù)情況會使用諸如雙主多活、讀寫分離之類的概念提高資源利用率

其實在生活中冗余也很常見，比如大部分的汽車系統(tǒng)中的底層控制系統(tǒng)也是有冗余機制，飛機發(fā)動機為什么是偶數(shù)，也是同樣的道理。還有更多的關(guān)于后端的基礎(chǔ)總結(jié)要點則參考另一篇文章42圖揭秘，「后端技術(shù)學(xué)些啥」

寫個代碼熱熱身----棧實現(xiàn)隊列

class?MyQueue?{
public:
????stack<int>?stIn;
????stack<int>?stOut;
????/**?Initialize?your?data?structure?here.?*/
????MyQueue()?{

????}
????/**?Push?element?x?to?the?back?of?queue.?*/
????void?push(int?x)?{
????????stIn.push(x);
????}

????/**?Removes?the?element?from?in?front?of?queue?and?returns?that?element.?*/
????int?pop()?{
????????//?只有當(dāng)stOut為空的時候，再從stIn里導(dǎo)入數(shù)據(jù)（導(dǎo)入stIn全部數(shù)據(jù)）
????????if?(stOut.empty())?{
????????????//?從stIn導(dǎo)入數(shù)據(jù)直到stIn為空
????????????while(!stIn.empty())?{
????????????????stOut.push(stIn.top());
????????????????stIn.pop();
????????????}
????????}
????????int?result?=?stOut.top();
????????stOut.pop();
????????return?result;
????}

????/**?Get?the?front?element.?*/
????int?peek()?{
????????int?res?=?this->pop();?//?直接使用已有的pop函數(shù)
????????stOut.push(res);?//?因為pop函數(shù)彈出了元素res，所以再添加回去
????????return?res;
????}

????/**?Returns?whether?the?queue?is?empty.?*/
????bool?empty()?{
????????return?stIn.empty()?&&?stOut.empty();
????}
};

介紹下第一個項目

注意：校招的的面試在我看來寫兩個項目差不多了，印象更深刻且自己的理解程度更好的放在上面。面試之前一定要搞懂這三個問題，且在練習(xí)的時候想想怎么能引面試官上鉤

項目的描述
自己在項目中擔(dān)任的角色，做了什么
在項目中遇到什么難點，怎么處理，有沒有測試過

說說快排思想？

如果我們的每一次分區(qū)操作都能正好將數(shù)組分成大小接近相等的兩個小區(qū)間，那么快排的時間復(fù)雜度和歸并是差不多的，所以其時間復(fù)雜度為O(nlogn)

這里特別注意所謂的每次分區(qū)操作有個前提條件，即選擇的pivot很合適，能掙好的將大區(qū)間對等的一分為二，如果原來的數(shù)據(jù)是一件排好序的，我們選擇最后一個元素為pivot，這樣每次分區(qū)得到的兩個區(qū)間是不均等，我們需要進(jìn)行大約n次分區(qū)操作，每次分區(qū)平均掃描n/2個元素，此時的復(fù)雜度將退化為0(n ^ 2)

注：一定要能手撕快排啊，這真是無數(shù)次會被考?。?！

public?class?QuickSort?{
????public?static?void?main(String[]?args)?{
????????int[]?arr?=?{?49,?38,?65,?97,?23,?22,?76,?1,?5,?8,?2,?0,?-1,?22?};
????????quickSort(arr,?0,?arr.length?-?1);
????????System.out.println("排序后:");
????????for?(int?i?:?arr)?{
????????????System.out.println(i);
????????}
????}
????private?static?void?quickSort(int[]?arr,?int?low,?int?high)?{

????????if?(low?????????????//?找尋基準(zhǔn)數(shù)據(jù)的正確索引
????????????int?index?=?getIndex(arr,?low,?high);

????????????//?進(jìn)行迭代對index之前和之后的數(shù)組進(jìn)行相同的操作使整個數(shù)組變成有序
????????????//quickSort(arr,?0,?index?-?1);?之前的版本，這種姿勢有很大的性能問題，謝謝大家的建議
????????????quickSort(arr,?low,?index?-?1);
????????????quickSort(arr,?index?+?1,?high);
????????}

????}

????private?static?int?getIndex(int[]?arr,?int?low,?int?high)?{
????????//?基準(zhǔn)數(shù)據(jù)
????????int?tmp?=?arr[low];
????????while?(low?????????????//?當(dāng)隊尾的元素大于等于基準(zhǔn)數(shù)據(jù)時,向前挪動high指針
????????????while?(low?=?tmp)?{
????????????????high--;
????????????}
????????????//?如果隊尾元素小于tmp了,需要將其賦值給low
????????????arr[low]?=?arr[high];
????????????//?當(dāng)隊首元素小于等于tmp時,向前挪動low指針
????????????while?(low?????????????????low++;
????????????}
????????????//?當(dāng)隊首元素大于tmp時,需要將其賦值給high
????????????arr[high]?=?arr[low];

????????}
????????//?跳出循環(huán)時low和high相等,此時的low或high就是tmp的正確索引位置
????????//?由原理部分可以很清楚的知道low位置的值并不是tmp,所以需要將tmp賦值給arr[low]
????????arr[low]?=?tmp;
????????return?low;?//?返回tmp的正確位置
????}
}

半連接了解吧，如果SYN半連接隊列滿了怎么處理，只能丟棄連接？

如果你看過我之前寫的文章，這個問題應(yīng)該就非常容易解決了。SYN半連接隊列已滿，通過開啟cookies功能就可以在不使用SYN隊列的情況下成功建立連接

syncookies是怎么操作的？

服務(wù)端返回 ACK 的時候會計算一個值放在發(fā)出的SYN+ACK報文中，當(dāng)客戶端返回ACK的時候取出該值進(jìn)行驗證，如果合法即連接成功

Linux如何開啟syncookies呢？

通過將參數(shù)tcp_cookies設(shè)置1即可。如果參數(shù)值為2，表示無條件開啟這個功能。如果為1表示僅當(dāng)SYN半連接隊列放不下的時候，再開啟。

那可不可以繞過三次握手?

還有這種操作？

三次握手中，一個較大的問題是HTTP請求必須在一次的RTT后才能發(fā)送。從而谷歌提出了TFO。想要繞過三次握手過程，如果是客戶端發(fā)起連接，想要在SYN的請求報文中放入數(shù)據(jù)，需要得到服務(wù)端的認(rèn)可，所以事先需要有個約定。

首次建立連接走正常的三次握手，客戶端會在SYN報文中明確告訴服務(wù)器要使用TFO功能，服務(wù)端答應(yīng)后就會將客戶端的IP地址用自己的密鑰加密(cookie)攜帶在返回的SYN+ACK中，客戶端收到后將cookie緩存到本地
下次客戶端再建立連接，就可以在SYN中攜帶請求的數(shù)據(jù)+緩存的cookie

剛才你說的密鑰是不會變的？

當(dāng)然變化，不然就很容易產(chǎn)生SYN泛洪攻擊了。

Linux中如何打開TFO?

這里要注意了，需要客戶端和服務(wù)端都支持，TFO才會生效，當(dāng)tcp_fastopen設(shè)置為3的時候才生效

net.ipv4.tcp_fastopen=3

舉幾個使用緩存的例子

這里涉及面就非常廣了，什么數(shù)據(jù)庫緩存，如何選擇緩存的讀寫策略，如何做到緩存高可用，緩存穿透的怎么處理以及CDN相關(guān)，我們先舉幾個緩存的例子

我們知道虛擬地址到物理地址轉(zhuǎn)換的時候需要通過一個叫做MMU的硬件，每次這樣的轉(zhuǎn)換無疑會造成性能的轉(zhuǎn)換，所以接住了TLB來緩存最近轉(zhuǎn)換過的，下一次轉(zhuǎn)換的時候，如果緩存存在就直接轉(zhuǎn)換即可
在路由尋址的時候，會有個映射表讓我們知道該訪問哪個目的地址，同樣存在于緩存中
HTTP緩存機制。通過緩存協(xié)商方式減少網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)大小從而提升頁面展示的性能

緩存怎么個分類？

緩存分類分為三種，分別為靜態(tài)緩存、分布式緩存與本地緩存。

靜態(tài)緩存

通常使用靜態(tài)HTML實現(xiàn)靜態(tài)緩存。通過在Nginx上部署靜態(tài)緩存減少對于后臺應(yīng)用服務(wù)器的壓力。當(dāng)然你也可以存放數(shù)據(jù)庫，然后前端穿透查詢，但是對于后端的服務(wù)器壓力是非常大的。比如內(nèi)容系統(tǒng)，通常在錄入文章的時候先渲染成靜態(tài)頁面，然后放在前端Ngix服務(wù)器上，這樣用戶會直接訪問前端靜態(tài)頁面，但是如果是動態(tài)請求，這樣就需要分布式緩存了

分布式緩存

面試中高頻的Redis和Memchache，就是通過集群的方式突破單機瓶頸

熱點本地緩存

熱點嘛，微博每天都有熱點，尤其是什么XX明星出軌，這樣的查詢通常會命中某一個緩存節(jié)點，短時間內(nèi)極高的緩存熱點查詢。這個時候就會在代碼中使用一些本地本地緩存方案。如hashmap

緩存的不足

從上面基本上知道，緩存的主要作用是提升訪問的速度，提升并發(fā)的能力。

緩存最好適用于讀多寫少且?guī)в幸欢ǖ臒狳c屬性

因為既然是緩存受限于存儲介質(zhì)，不可能緩存所有數(shù)據(jù)，只有當(dāng)數(shù)據(jù)有一定的熱點屬性才能有更高的緩存命中率

緩存讓系統(tǒng)更加復(fù)雜，容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的現(xiàn)象

比如更新數(shù)據(jù)庫成功了，但是更新緩存失敗了。這個時候可以考慮固定時間清理或者手動清理。

給運維帶來一定的成本

運維小哥需要了解一些緩存組件的使用

一面小結(jié)

一面面試涉及到了項目，計算機網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和后端的基本知識，也基本覆蓋了校招的各科且有一定的是實踐性考察，不同公司面試當(dāng)然不一樣，看多了你會發(fā)現(xiàn)重點就是這些了，繼續(xù)復(fù)盤二面

2 二面

慢慢的到了10月，面試的越多不知道的越多，感覺需要學(xué)習(xí)的越多，當(dāng)然越戰(zhàn)越勇，面完一面是一面，積累一面是一面。團(tuán)團(tuán)既然給臉，那就面唄

寫個代碼-----數(shù)組中數(shù)字出現(xiàn)的次數(shù)

我擦，上來就是寫代碼，不過大家習(xí)慣就好，每個面試官套路不同，資本社會接受即可，寫唄，準(zhǔn)備這么久的你還怕啥。管他三七二十一，能上位運算就上位運算，盤它完事，小伙伴說能不能寫個python版本，那就py唄。如果這個題目還要猶豫，趕緊再去練練《劍指offer》和leetcode100題呀

class?Solution(object):
????def?singleNumbers(self,?nums):
????????"""
????????:type?nums:?List[int]
????????:rtype:?List[int]
????????"""
????????temp?=?0
????????for?i?in?nums:#得到用于區(qū)分的數(shù)字
????????????temp?^=?i
????????num?=?1
????????while?not?(num?&?temp):#找到用于區(qū)分的數(shù)字中從右到左的第一位為1的值
????????????num?=?num?<1
????????result1?=?0
????????result2?=?0
????????for?i?in?nums:
????????????if?num?&?i:#?劃分兩個數(shù)組
????????????????result1?^=?i#兩個數(shù)組分別取異或
????????????else:
????????????????result2?^=?i
????????return[result1,result2]?

說說TCP的收發(fā)包可通過哪些配置？

這個題就有點大了，我可以扯很久，而且只要問到TCP發(fā)送或者接受的類似問題，真是可以大干好幾百個回合。在這里就稍微詳細(xì)的說說，在以后的面試過程中，遇到此題講不在多說哈，還答不上來就打自己幾耳巴可好，別別，還是不能這么對自己，好了，不多BB了，上干貨

收包是數(shù)據(jù)到達(dá)網(wǎng)卡后交給應(yīng)用程序處理的過程，發(fā)包則調(diào)用相應(yīng)的發(fā)包函數(shù)將數(shù)據(jù)包從網(wǎng)卡發(fā)出的場景。

我們再看看類似的幾個問題

我明明是用了write和send進(jìn)行發(fā)包，但是總是發(fā)不出去
通過抓包發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)包已經(jīng)到網(wǎng)卡了，但是應(yīng)用程序為什么就是收不到
調(diào)整了緩沖區(qū)大小，不失效的原因

和前面一樣，都是需要了解相應(yīng)的系統(tǒng)參數(shù)才能較好的回答這些問題且能體現(xiàn)你對網(wǎng)絡(luò)的了解深度

TCP數(shù)據(jù)包在發(fā)送的過程中會受到哪些影響？

這個圖畫了一個小時，一定要好好看看，順便記得給我一個贊，么么噠，下面我們詳細(xì)看看這個圖

當(dāng)我們通過write等發(fā)包函數(shù)進(jìn)行發(fā)包的時候，這些系統(tǒng)調(diào)用都是將數(shù)據(jù)包先從用戶緩沖區(qū)拷貝到TCP發(fā)送緩沖區(qū)中，可是這個TCP緩沖區(qū)是有大小限制的，正是這個限制就會產(chǎn)生各種問題。

TCP發(fā)送緩沖區(qū)的默認(rèn)受到 net.ipv4.tcp_wmen 控制

這三個參數(shù)分別的叫做是min，default，max。TCP發(fā)送緩沖區(qū)會在min和max中浮動，初始的大小為default。

為什么需要自動調(diào)整，是不是越大越好？

首先這個動態(tài)調(diào)整是由內(nèi)核來完成，不需要應(yīng)用程序的干預(yù)，而且每次發(fā)包的大小不一樣，數(shù)據(jù)太小，緩沖區(qū)卻很大自然就浪費了內(nèi)存，所以通過動態(tài)調(diào)整的方式滿足發(fā)包的需要。

TCP緩沖區(qū)設(shè)置太小或者太大有什么標(biāo)志？

TCP的發(fā)送緩沖區(qū)設(shè)置太小，最明顯的特征即導(dǎo)致業(yè)務(wù)延遲。如何發(fā)現(xiàn)呢，可以通systemtap等工具在內(nèi)核打點完成觀察，如果發(fā)現(xiàn)了有sk_stream_wait_memory就認(rèn)為這發(fā)送緩沖區(qū)太小了，需要調(diào)大tcp_wemem:max

可不可以開發(fā)的時候指定需要發(fā)送的大?。?/p>

當(dāng)然可以呀，通過setsockopt中的SO_SNDBUF設(shè)置固定的緩沖區(qū)大小。但是設(shè)置了這個參數(shù)，tcp_wmem就會失效，也就沒有了動態(tài)調(diào)整，設(shè)置的值不能超過net.core.wmem_max，如果超過了，內(nèi)核會強制設(shè)置為wmem_max。所以通常情況下，我們不會通過SO_SNDBUF設(shè)置TCP緩沖區(qū)的大小，設(shè)置太大浪費內(nèi)存，設(shè)置太小引起緩沖區(qū)不足的問題。

上面所說的tcp_wmem和wmem_max都是針對單個tcp連接，其單位是字節(jié)。系統(tǒng)中通常有非常多的tcp連接，連接太多可能導(dǎo)致內(nèi)存耗盡

我們能不能設(shè)置tcp消耗內(nèi)存的大??？所謂上限

當(dāng)所消耗的內(nèi)存達(dá)到max就不會再發(fā)包

可以通過什么方式觀測到這種情況？

Linux內(nèi)核給我們早就埋了點，sock_exceed_buf_limit。觀察的時候只需要打開tracepoint即可

然后在日志中查看是否發(fā)生了事件

伴隨tcp層數(shù)據(jù)包的處理完畢來到ip層，在IP層需要考慮端口范圍的問題，太小可能導(dǎo)致無法創(chuàng)建連接。

net.ipv4.ip_local_port_range = 1024

為了實現(xiàn)tcp/ip數(shù)據(jù)流進(jìn)行流控，Linux內(nèi)核在ip層實現(xiàn)了qdisc(排隊規(guī)則)。我們平時見的比較多的TC即是基于qdisc的流控工具，實際上我們通過ipconfig看到的txqueuelen即qdisc的隊列長度。它太小就會導(dǎo)致數(shù)據(jù)包被丟失

我們?nèi)绾斡^察到這個現(xiàn)象？

如果發(fā)現(xiàn)dropped不為0，則很可能是txqueuelen太小導(dǎo)致，此時就需要調(diào)大這個值

經(jīng)過ip層后就進(jìn)入網(wǎng)卡了，此時需要發(fā)送的數(shù)據(jù)包走完TCP/IP協(xié)議棧

那么對于接受放而言，是怎么接受的？

同樣，先看看圖

從上圖可以發(fā)現(xiàn)其接受流程和發(fā)送流程基本相反。當(dāng)數(shù)據(jù)包到達(dá)接受方的網(wǎng)卡，就會觸發(fā)中斷,高速CPU讀取數(shù)據(jù)包，但是在高速網(wǎng)絡(luò)中，大量的數(shù)據(jù)包，如果每來一個數(shù)據(jù)包就觸發(fā)一次中斷勢必讓CPU的處理效率大大折扣，所以提出了NAPI技術(shù)，讓CPU一次性輪詢多個數(shù)據(jù)包，通過批量的方式來提升效率，降低中斷帶來的性能開銷

在poll的時候，一次輪詢多少個？

這個poll通過sysctl選項控制

此值默認(rèn)大小為300，通常會增加此值到600使得一次性能處理更多的的數(shù)據(jù)包

可以無限增大此值？

當(dāng)然不行，系統(tǒng)存在太多進(jìn)程，CPU需要權(quán)衡自己的時間照顧其他的進(jìn)程，如果CPU在poll的時間太多，其他任務(wù)的調(diào)度就會延遲。

當(dāng)poll了數(shù)據(jù)包就會到IP層處理，隨后到達(dá)tcp層，從而遇到我們之前所說的TCP接受緩沖區(qū)

默認(rèn)通過tcp_rmem控制緩沖區(qū)的大小，通過適當(dāng)?shù)恼{(diào)整該值來獲取更好的網(wǎng)絡(luò)性能

TCP的默認(rèn)緩沖區(qū)大小會在min和max之間動態(tài)的調(diào)整，不過和發(fā)送緩沖區(qū)不同的是，這個動態(tài)調(diào)整時通過選項tcp_moderade_rcvbuf。通常我們都會打開它

為什么接受緩沖區(qū)時通過選項來自動調(diào)節(jié)，而發(fā)送緩沖區(qū)不是

因為tcp接受緩沖區(qū)會直接影響tcp擁塞控制，從而影響對端的發(fā)包，所以通過選項控制的方式更加靈活的控制對端的發(fā)包行為

還有其他方式控制tcp的接受緩沖區(qū)？

當(dāng)然有，可以通過setsockopt()的配置選項SO_RECVBUF控制，如果設(shè)置了此值，那么tcp緩沖區(qū)的自動調(diào)整將關(guān)閉，總之只有當(dāng)tcp_moderate_rcvbuf 為 1，并且應(yīng)用程序沒有通過 SO_RCVBUF 來配置緩沖區(qū)大小的情況下，TCP 接收緩沖區(qū)才會動態(tài)調(diào)節(jié)

總結(jié)：

TCP/IP協(xié)議棧復(fù)雜無比，此文介紹了很多配置選析，后續(xù)給大家總結(jié)一個常用的參數(shù)表

好了，這個題目也許啰嗦，但是你會發(fā)現(xiàn)確實有點東西哈，盤它呀，接著面試

小伙子對這個問題的理解比較深刻，差不多都答在了點上，你說說一致性哈希是什么？

說一致性哈希是什么，那我們肯定需要告訴面試官為啥要用一致性哈希，直接使用哈希不香？有什么問題嘛？

我先用個簡單的例子讓大伙看一波為啥使用一致性哈希

現(xiàn)在我們有一個分布式緩存，需要存放6w張美女照片，別問我干啥，就是存著

方案1:直接采用哈希算法，對每個圖片進(jìn)行分片

余數(shù)正好對應(yīng)每個機器節(jié)點

這樣子會出現(xiàn)什么問題？

通過哈希算法，每個key可以尋址對應(yīng)服務(wù)器，假設(shè)發(fā)過來的請求為key01，計算公式為hash(key01)%3

經(jīng)過計算后尋址編號為1的服務(wù)器節(jié)點，如下圖所示

此時加入新的服務(wù)器節(jié)點，就會出現(xiàn)路由失敗的情況。此時從三個節(jié)點變化為4個節(jié)點，之前的hash(kley01)%3=1就變化為 hash(key-01) % 4 = X，因為取模運算發(fā)生了變化，所以這個 X 大概率不是 1，這時你再查詢，就會找不到數(shù)據(jù)了，因為 key-01 對應(yīng)的數(shù)據(jù)，存儲在節(jié)點 A 上，而不是節(jié)點 B。同樣的道理，如果我們需要下線 1 個服務(wù)器節(jié)點（也就是縮容），也會存在類似的可能查詢不到數(shù)據(jù)的問題

對于這個問題怎么解決呢

我們就需要遷移數(shù)據(jù)，基于新的計算公式 hash(key-01) % 4 ，來重新對數(shù)據(jù)和節(jié)點做映射。需要注意的是，數(shù)據(jù)的遷移成本是非常高的。

如何解決這個問題---一致性哈希

一致性哈希也是使用了取模運算，但是和傳統(tǒng)的取摸運算不同，一致性哈希算法是對2^32 - 1進(jìn)行取模運算

即使這些數(shù)據(jù)均勻，但是數(shù)據(jù)的活躍度不同，存放熱點數(shù)據(jù)多的節(jié)點訪問量非常大，就很容易的達(dá)到CPU瓶頸。一致性哈希算法即將整個哈希值空間組織成一個虛擬的圓環(huán)---哈希環(huán)

通過哈希算法，將節(jié)點映射到哈希環(huán)上，通常是節(jié)點主機名，ip地址等如下圖

在尋址的過程就只需要兩步

將key作為參數(shù)執(zhí)行c-hash計算出哈希值，確定key在環(huán)的位置
從這個位置沿著哈希環(huán)順時針走，遇到的第一個節(jié)點即key對應(yīng)的節(jié)點

如下圖所示

從上圖可以發(fā)現(xiàn)，key01對應(yīng)節(jié)點A，key03對應(yīng)節(jié)點C，如果此時C宕機了，只需要將key03定位到節(jié)點A即可，key01和key02并不需要改變。所以一致性哈希算法在增加和減少節(jié)點的時候，只需要重新定位一小部分?jǐn)?shù)據(jù)而不需要重新定位所有數(shù)據(jù)，這樣就實現(xiàn)了"增加/減少節(jié)點需要大規(guī)模遷移"這個問題

如果節(jié)點比較少，是不是很容易就將請求數(shù)據(jù)打到一個節(jié)點呢？

這個問題即"數(shù)據(jù)傾斜問題"，由于節(jié)點的不均勻是的大量你的請求訪問到節(jié)點A上，造成負(fù)載不均衡。

鑒于這個問題引入了虛擬節(jié)點，簡單的來說通過增加節(jié)點的個數(shù)來緩解節(jié)點的不均勻現(xiàn)象

所謂虛擬節(jié)點即對每個服務(wù)器節(jié)點計算多個哈希值，假設(shè)一個真實的節(jié)點有2個虛擬節(jié)點，此時我的三個節(jié)點就共有6個虛擬節(jié)點，如下圖所示

此時如果在環(huán)上順時針尋找虛擬節(jié)點，假設(shè)key01選擇虛擬節(jié)點nodeB02，那么此時將請求映射到真是節(jié)點B即可

所以通過虛擬節(jié)點擴(kuò)充節(jié)點數(shù)量的方式解決節(jié)點較少情況下數(shù)據(jù)傾斜的問題，代價非常小，只需要增加一個字典map維護(hù)真實節(jié)點和虛擬節(jié)點的映射關(guān)系即可

說說HTTP1.0 1.1 2 3的演進(jìn)

之前有一篇文章單獨說了這個問題，現(xiàn)在粗略總結(jié)下，希望讀者們再去查查相關(guān)資料

http/1.1 相對于http/1.0性能上的改進(jìn)：

http/1.0 采用的是短連接，會有較大的三次握手和四次揮手的開銷
支持管道傳輸，http/1.0 只有第一個響應(yīng)回來才能發(fā)這個請求，但是http/1.1 可以連續(xù)發(fā)送，并不需要等待其回來，減少了整體響應(yīng)時間

http/1.1 性能瓶頸：

請求/響應(yīng)的頭部沒有經(jīng)改壓縮就發(fā)送，只能壓縮body部分
發(fā)送冗長的首部，每次互相發(fā)送相同的首部造成的浪費較多
服務(wù)器是按順序響應(yīng)的，會出現(xiàn)隊頭擁塞的情況
沒有請求優(yōu)先級控制
請求只能從客戶端開始，服務(wù)器只能被動響應(yīng)

http/2

采用了HPACK算法避免傳送相同的頭部，并且對頭部數(shù)據(jù)進(jìn)行了壓縮
對傳輸?shù)臄?shù)據(jù)采用二進(jìn)制的方式傳輸，分為頭部幀和數(shù)據(jù)幀
對連接進(jìn)行了復(fù)用，只要訪問同一個域名下的資源，不必進(jìn)行TCP連接的重新建立
支持服務(wù)端push
對于服務(wù)端的響應(yīng)也不會不會出現(xiàn)隊頭擁塞的情況，可以根據(jù)優(yōu)先級進(jìn)行響應(yīng)

http/3 QUIC

采用了基于UDP的傳輸層協(xié)議，希望取代TCP
仍然也有隊頭阻塞的情況，例如當(dāng)TCP出現(xiàn)丟包重傳時
支持應(yīng)用層級別的重傳，而且在只丟失一個數(shù)據(jù)包的情況下不需要重傳，使用糾錯機制恢復(fù)丟失的包
說說數(shù)據(jù)庫事務(wù)的四大特性

事務(wù)時一個可執(zhí)行的邏輯單元，該邏輯單元的操作要么都執(zhí)行，要么都不執(zhí)行，事務(wù)具有ACID四個性質(zhì)

原子性：指事務(wù)包含的所有操作，要么都被執(zhí)行成功，如果中間有一條語句失敗，則進(jìn)行回滾。
一致性：指事務(wù)執(zhí)行前和執(zhí)行后都必須處于一致性狀態(tài)
隔離性：事務(wù)之間是相互獨立的，中間狀態(tài)對外是不可見的
持久性：數(shù)據(jù)的修改是永久的
多加索引一定很好嗎

索引主要用于加速查詢速度，但并發(fā)越多越好，因為索引需要占用物理空間的，且索引的維護(hù)需要時間的，所以如果建索引，一般來說，應(yīng)該查詢的次數(shù)大于插入的次數(shù)，同時我們一般只對例如where或者h(yuǎn)aving子句中涉及的字段進(jìn)行設(shè)置索引，因為其它的地方就算建立了索引，一般也用不到，只是浪費。

請問TCP哪些保證了數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?/span>

序列號、確認(rèn)重傳、超時重傳、擁塞控制(ps 看過我之前文章的小伙伴，問這個問題如果不能扯上一小時，自罰三杯)

三個線程順序打印A-Z

#include?
#include?
#include?
using?namespace?std;

char?ch?=?'A'?-?1;

pthread_cond_t??cond??=?PTHREAD_COND_INITIALIZER;
pthread_mutex_t?mutex?=?PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;

void*?print_fun(void?*?args){
????int?i?=?*((int*)args);
????char?next_ch?=?'A'?+?i;?
????while(next_ch?<=?'Z'){
????????pthread_mutex_lock(&mutex);
????????while(ch?+?1?!=?next_ch)pthread_cond_wait(&cond,?&mutex);
????????ch++;
????????cout<":"<endl;
????????next_ch?=?ch?+?3;
????????pthread_mutex_unlock(&mutex);
????????pthread_cond_broadcast(&cond);
????}
????return?nullptr;
}

int?main(){

????pthread_t?tids[3];
????int?pos?=?0;
????for(int?i?=?0;?i?3;?++i){
????????pthread_create(tids?+?i,?nullptr,?print_fun,?&pos);
????????sleep(1);
????????pos++;
????}
????for(int?i?=?0;?i?3;?++i){
????????pthread_join(tids[i],?nullptr);
????}
????return?0;
}

5 總結(jié)

請記下以下幾點:

公司招你去是干活了，不會因為你怎么怎么的而降低對你的要求標(biāo)準(zhǔn)。
工具上面寫代碼和手撕代碼完全不一樣。
珍惜每一次面試機會并學(xué)會復(fù)盤。
對于應(yīng)屆生主要考察的還是計算機基礎(chǔ)知識的掌握，項目要求沒有那么高，是自己做的就使勁摳細(xì)節(jié)，做測試，只有這樣，才知道會遇到什么問題，遇到什么難點，如何解決的。從而可以侃侃而談了。
非科班也不要怕，怕了你就輸了！一定要多嘗試。