2021年最新大厂php+go面试题集(四)

1.kafka多个分区怎么保证消息顺序
    （1）首先发送消息可以通过指定key+单分区实现
    （2）多个消费者消费的时候，可以自己对key取模，放入到队列中，
    开多线程去消费这些队列。队列内是有序的

2.mysql在没有隔离级别的情况下，多线程修改一行数据可以吗
    （1）隔离级别是为了解决事务的并发问题，比如脏读，不可重复读，幻读问题等
    （2）当没有隔离级别的时候，多线程修改一行数据，就会
    出现：原始数据是0.线程1想+1，线程2也想+1，那么同时执行，结果是2，
    但是对于线程1来说，我只是想+1而已

3.幂等性和线程安全？两个线程修改一个变量，为什么不行
    （1）确保在多线程访问的时候，我们的程序还能按照我们预期的行为去执行，
    那么就是线程安全。
    （2）两个线程修改一个变量是可以的，但结果可能不是我们想要的

4.redis为什么要有单线程，除了锁还有其他原因吗
    （1）锁开销
    （2）不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗CPU
    （3）无法发挥多核CPU性能，不过可以通过在单机开多个Redis实例来完善，
    同时给redis实例绑定cpu核即可发挥多核的优势


5.rpc和http访问的区别在哪
    相同点：底层通讯都是基于socket，都可以实现远程调用，都可以实现服务调用服务
    不同点：
    （1）速度来看，RPC要比http更快，虽然底层都是TCP，但是http协议的信息往往比较臃肿
    （2难度来看，RPC实现较为复杂，http相对比较简单
    （3）如果对效率要求更高用rpc，灵活性通用性要求高用http
    （4）rpc是长连接，http是短连接，效率更高
    （5）rpc可以压缩消息，实现更极致的流量优化
6.mysql直接修改库存有什么问题？
    （1）没什么问题，主要是怕mysql承受不住太大的流量挂掉
    （2）常规方法是库存设置无符合，不能是负数，使用事务，
        代价是速度比较慢
    （3）我们可以考虑使用乐观锁，查询出version，修改的时候根据version来修改

7.go中的锁是怎么实现的
    互斥锁：通过状态status和信号量来实现的。
    协程1加锁的话，lock=1
    协程2加锁的话，waiter=1，代表等下
    锁释放：
        协程A主要是通过释放信号量来通知协程b，此时协程B可以加锁
    自旋：加锁失败会持续请求加锁，不会立刻阻塞。是通过cpu的空转实现的，30个时钟周期

8.  redis的rdb和aof过程大概说一下

1.go常用的包有哪些，说说http和io包的函数
2.php的trait函数，trait引用的方法和原父类方法哪个优先级比较高
    父级使用trait关键字，当前类 通过use使用父类
    （1）代码复用，相当于copy了一份代码
    （2）类成员优先级为：当前类>Trait>父类

3.mysql主从不一致的原因，在配置一样，不考虑网络因素的情况下
    （1）主从两台机器的负载不一致，线程忙不过来
    （2）max_allowed_packet ，主库设置的大，当有大sql的话，从库无法执行
    （3）自增键不一致 ，自增步长不一致导致
    （4）同步参数未设置 
    =1   
4.go的channel怎么保证线程安全的
    （1）channel内部维护了一个互斥锁，来保证线程安全

5.100W用户刷视频，怎么保证用户刷的视频不不重复
6.php安装扩展的步骤，编译的命令是哪个
    1.　　wget extension.tar.gz下载相应的扩展包并解压。
    2.　　cd extension/切换到扩展extension的目录中
    3.　　/php/bin/phpize 运行php安装目录下的phpize文件，
        这时候会在extension目录下生成相应的configure文件。
    4.　　/configure --with-php-config=/php/bin/php-config 运行配置，
        如果你的服务器上只是装了一个版本的php则不需要添加--with-php-config 。后面的参数只是为了告诉phpize要建立基于哪个版本的扩展。
    5.　　make && make install 编译模块

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7.唯一索引和主键索引的区别
    (1)一个表只能有一个主键索引，可以有多个唯一索引；
    (2)主键索引一定是唯一索引， 唯一索引不是主键索引；
    (3)主键可以与外键 构成 参照完整性约束， 防止数据不一致。

1.kafka保证消息顺序性写入
    生产者发送消息的send有四个参数
    （分区号、时间戳、key、headers），我们可以指定key，
    来保证消息都发送到同一个分区
 2.php的while..true常驻进程会造成什么影响   

3.缓存击穿和缓存穿透
    （1）缓存击穿，是redis额热点key过期
        1）不给热点key设置过期时间
        2）互斥锁，发现无缓存，加锁去更新缓存
    （2）缓存穿透是redis+mysql都顶不住了
        1）参数校验，防止不存在的key
        2）布隆过滤器
        3）缓存空值或者默认值

1.接口网络超时如何排查  
    （1）代码层面
        1）下游sql等查询是否超时
        2）数据库连接是否满了，代码中是否出现死循环等
            占用大量的cpu和内存
   （2）网络层面
       1）运营商网络问题
2.kafka的offset和mysql的索引的区别
    kafka索引：
    （1）偏移量索引文件用来建立消息偏移量(offset)到物理地址之间的映射关系，
        方便快速定位消息所在的物理文件位置；
    （2）时间戳索引文件则根据指定的时间戳(timestamp)来查找对应的偏移量信息。
    查找步骤：
        （1）根据offset找到日志分段的索引文件(.index文件)
        （2）读取偏移量索引索引文件，使用二分找到最大索引项
        （3）读取日志分段文件并且从日志分段文件中顺序查找(.log文件)
        relativeOffset对应的消息
   区别：
       （1）kafka是系数索引，mysql是b+树索引
       （2）kafka维护索引使用了跳跃表结构，索引维护结构不会随便变动，有新索引
       文件才更新。mysql的索引树更新比较频繁
       （3）应用场景不同，kafka是主要是顺序写入，顺序读出，很少有检索的操作。


3.x=1 and y>1 order by z如何建索引    

 1.服务间通信的实现
     微服务必须使用进程间通信机制来交互，微服务架构
     异步消息机制和同步请求/响应机制这两类 IPC 机制可用

 2.服务探针的实现
     存活探针：为了查看容器是否正在运行，如果返回false则重启pod
     就绪探针：查看容器是否准备好接受HTTP请求,通过则把流量发到pod上 
     存活探针和就绪探针被称作健康检查。

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 3.进程，线程间的通信方式
     进程--------
     1）管道( pipe )：一般是父子进程通信
     2）信号量：主要作为进程间以及同一进程内不同线程之间的同步手段
         也是一种锁机制
     3）共享内存：最快的ipc通信
     4）套接字：可用于不同的进程通信。
     5）消息队列：由消息的链表，存放在内核中并由消息队列标识符标识
     线程----------------
     线程间的通信目的主要是用于线程同步，所以线程没有像进程通信中的用于
     数据交换的通信机制。
     1）锁机制：包括互斥锁、条件变量、读写锁
     2）信号量机制(Semaphore)：包括无名线程信号量和命名线程信号量
     3）信号机制(Signal)：类似进程间的信号处理

 1.手写lru
   2.mysql的acid分别是怎么实现的
   Atomicity）原子性： 事务是最小的执行单位，不允许分割。原子性确保动作
       要么全部完成，要么完全不起作用；
       （1）通过undo日志，事务回滚时能够撤销所有已经成功执行的sql语句

（Consistency）一致性： 执行事务前后，数据保持一致；
        （1）一致性是事务追求的最终目标，前问所诉的原子性、持久性和隔离性，
        其实都是为了保证数据库状态的一致性。

（Isolation）隔离性： 并发访问数据库时，一个事务不被其他事务所干扰。
        （1）四种隔离级别实现的
（Durability）持久性: 一个事务被提交之后。对数据库中数据的改变是持久的，
    即使数据库发生故障。
        （1）Innnodb有很多 log，持久性靠的是 redo log。
        （2）如果出现缓冲丢失，可以从redo logo日志中恢复



   3.go的syncmap怎么实现并发安全的
   （1）步骤
       a、过 read 和 dirty 两个字段将读写分离，读的数据存在只读字段 read 上，
           将最新写入的数据则存在 dirty 字段上
       b、读取时会先查询 read，不存在再查询 dirty，写入时则只写入 dirty
       c、读取 read 并不需要加锁，而读或写 dirty 都需要加锁
       d、另外有 misses 字段来统计 read 被穿透的次数（被穿透指需要读 dirty
            的情况），超过一定次数则将 dirty 数据同步到 read 上
       e、对于删除数据则直接通过标记来延迟删除
   （2）原理
    sync.map实现就是依靠两张map对读操作和写操作分离，后续根据需要在把
        dirty map合入 read map中。


   4.tcp的timewait怎么产生的，如何防范
       作用：
           （1）保证服务器能收到最后一次ack
           （2）同时2msl能保证旧报文消失，防止旧报文出现在新的连接中
      防范：
          （1）服务器设置套接字：so_reuseaddr
          （2）短连接改成长连接
          （3）linux内核参数：net.ipv4.tcp_tw_reuse


   5.介绍项目的时候，最好是把技术栈各方
   面都详细的说一下
   6.插入100W数据，大概耗时多少，如何优化？批量插入的时候会影响
   其他操作吗，如何优化？

   7.redis的分布式锁在高并发情况下会出现什么问题
       （1）锁续约问题，可以用redisson的看门狗机制
       （2）锁超时时间一定要设置
       （3）根据value上锁，防止释放锁混乱
       （4）分布式场景下，master加锁之后挂掉，slave会成为新的master
       此时A客户端认为自己上锁了，B客户端也能获取到锁，会造成锁混乱
       使用redlock会好一些
   8.https到底是对称加密还是非对称加密？
       答：是非对称加密(公私钥) +对称加密(传输内容对称加密)
       1.客户端请求服务端，获取公钥。
       2.服务端生成公私钥，自己保存私钥（SK），将公钥（PK）发给客户端。
       3.客户端生成随机字符串key，通过公钥(PK)加密后发送给服务端。
       4.服务端拿到加密后的内容后，用自己的私钥(SK)进行解密，得到key,
       后续的过程都是通过密钥(key)来进行对称加密来传输。

1.php的worker线程假死，如何重连的
    （1）首先，php-fpm假死一般是线程繁忙或者请求数过多，超时等原因，
    主要是修改配置文件，增加请求数量限制，超时时间等。
    （2）kill掉worker之后，master进程会自动创建一个work出来

2.设计php框架的问题
3. mysql的查询优化器工作原理
    （1）主要是判断cost，cost包括扫描行数等
    （2）参照mysql拾遗
4.单机多少配置才能顶住1000qps
    参考：https://blog.csdn.net/weixin_34346099/article/details/88679411
    假如机器是4核8G:
    (1)同时处理的请求做多4个    
    (2) 假设一个进程30M，那么4048/30 = 135（留一些给mysql）
    (3) 假设一个请求200ms，那么1000qps要求
    T = (1000 / n ) * t
    总耗时：T
    一次处理请求：n
    每次请求时间：t 200ms
    (4) 根据计算可以得知，我们一次要处理200个请求才行
        首先我们的worker进程是足够的，其次是4核也够用

    (5 )其他需要注意的点
        1）mysql连接数   
        2) 服务器句柄限制， ulimit -n查看
        3）tcp的timewait影响，允许端口复用
5.压测需要注意的参数
    1）qps
    2) 请求处理时间
    3）        

1.一致性hash
    （1）对2的32次方取模，构造0-2的32次方哈希环
    （2）对服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希
    （3）计算key的hash，计算出在哪个空间，顺时针往下寻找节点即可
    （4）为了防止数据分布不均匀，构造虚拟节点
    （5）节点宕机，只会影响不一部分数据，其他节点还能正常使用

2.两个文件a和b里面都是id，求出不同的id  
    （1）分治，hash(id)%1000，分成1000个小文件,a0...a99
    （2）此时a99中的id肯定也在b99中，文件就转化为了对小文件的求去重
     (3) 读取a0，构造hash表，再便遍历b0，如果a0中不存在则为不重复
     的id，放入新集合中即可

4.myisam的应用场景
    特点：高性能读取，存储的有行数，无事务
    场景：（1）需要频繁count的场景
        （2）读多写少的场景

大部分八股文跟上面雷同，只记录不同的
1.对于团队管理的理解
2.项目的架构设计，为什么这么设计
3.字符串中，中括号，大括号，小括号， 判断是否匹配（算法）
4.乱序数组，构建二叉树（算法）