2019 秋招蘑菇街一面面经

ゞ浴缸里的玫瑰 2021-07-31 23:01 493阅读 0赞

这篇文章是读者「帅飞」的投稿。投稿网友给大家分享一下他的秋招提前批面试经历，目前三面技术面已过，hr 面也面过了，正在等消息。由于内容太多，先分享一面的面经。

**自我介绍一下吧**

面试官您好，我是 xxx 大学软件工程的一名大三学生，从大一开始学习前端，产生了对编程的兴趣，大二开始接触 Java，大二下学期学了 ssm，Spring Boot 等框架，也做了一些项目。后来发现基础很重要，于是从大三开始一直到现在，一直在对基础进行学习。比如：JVM，并发，操作系统，网络等。

**看你的项目是分布式系统，那你的上游系统调用你的系统时可能会出现超时的问题，怎么处理?**

在我们的系统的话，一般有监控平台，请求超时会抛出异常，会触发企业微信邮件告警，开发人员知道以后去看一下对应的日志中的异常信息。查到具体是调用哪个接口出现的问题，这个接口里是否调用外部系统，定位问题是外部的还是内部的问题。

**那如果你看到的日志就是很多请求，你认为这种是什么问题，在外部系统没有问题的情况下核心线程池被打满了?**

我觉得可能是有人新改了一个功能并上线，不小心写了死循环导致的 CPU 飘高。

PS：review code 的重要性

您说的线程池爆满的原因是可能一个接口中存在耗时的操作，导致请求这个接口的请求一直占用线程池，线程池被打满，从而导致后续来的其他接口的请求也会被影响。

这种情况一般可以服务降级、限流来处理。

**在外部流量没有暴增的情况下，如果你的服务每隔半个小时会出现服务不可用的情况，这种怎么排查?**

它这个是突然每隔半个小时还是其他情况?

就是这一天 11 点出现了，以后每隔半小时就会有两分不可用，qps 都保持正常值

我猜这种情况一般出现在，定时任务同步一些数据到其他系统，由于网络的问题，那边服务慢的话就会导致一个超时，然后就会发生这个问题。

**正常接受请求，也没有任务跑，你会往哪个方面想?**

那它会不会受到部署机器其他服务的影响呢。

**没有**

想了几分钟…..，这个目前还想不到其他的。

**我可以给你个提示，往内存方面想**

昂，立马 get 到点，是可能存在内存泄露吗？是不是由于存在内存泄露导致 full gc，gc 太频繁导致的。

**对，那这种问题怎么排查解决**

如果内存溢出的话，一般可能会有 OOM 抛出，JVM 可以设置参数在出现 OOM 时 dump 下内存的镜像，然后你可以利用一些分析工具，分析这个 dump 文件，有的工具直接可以给你一些优化建议，或者你可以找到哪个类的内存使用情况，找到内存泄露的点，去看代码。一般是 NIO 引起的，因为 Java 8 开启方法区使用的是元空间，不是永久代了。元空间是本地内存，不是堆内存，不受 JVM 管理，由操作系统管理，所以使用不当可能会出现内存泄露的问题。

**好，那下一个问题，你那边用的是 dubbo 把**

是

**是借鉴 dubbo 开发的一个 rpc 框架吧**

正常 Java 用的是 dubbo，之前是 php，为了 php 和 java 微服务之间的跨语言调用，实现了一个跨语言的 rpc，现在已经全部转为 Java 了，都用 dubbo 调用。而且微服务架构方面又做了改进，使用了 Service Mesh，面向云原生。

**dubbo 服务的启动、注册流程，说一下**

首先，有个服务的提供者启动起来后，会先向服务注册中心注册服务，如果是 zk 的话，它就是在某个 dubbo 的目录下注册上下，其他消费者想调用的话，就从 zk 上把对应的提供者的 ip 地址啥的拉下来缓存起来。然后就可以调用了。

**那提供服务的提供者 ip 更改了，消费者是如何动态感知服务提供者的改变呢**

一般分布式注册服务可以动态感知。如果是 zk 的话，服务提供者在 zk 上注册服务时创建的是临时节点，如果服务 ip 更改了或者服务挂了，服务的调用者通过 zk 的 watch 机制可以监听到服务提供者目录下的节点增加、删除、修改事件。

**你用到了很多队列，kafka、rabbitmq 了解吗**

我现在这边用的是 nsq 和 kafka，kafka 一般是大数据那边离线处理一些东西，nsq 一般是告警信息，两个系统之间进行解耦，进行信息交互时，发消息到 nsq。区别的话，kafka 对大数据处理能力比较好，nsq 的话一般作为一个正常的消息队列，同步改异步就可以用 nsq。

**既然 Kafka 可以处理大数据，那为什么不用 kafka，而用 nsq 呢？**

这个问题我之前想过，问过我的 leader。kafka 一般是大数据那边流处理什么的，它那边一般都只接受 kafka 的消息，和大数据集成比较好。至于选 nsq 的话，它是结合当时的业务场景选择的，这个也没有选哪个好哪个坏。

**那他当时选型的时候，为什么不用 kafka**

因为 kafka 貌似对于延时消息等支持的不太好，事务这些，它虽然对大数据的处理的好，但是它也有缺漏的地方，它有它的专攻方向，比如：吞吐量方面，但是也有它的不足之处，就好比计算机中的摩尔定律。一般业务系统常需要一些延时消息就需要用 nsq 了。

**根据我的项目问的一些问题**

……

**有数据库调优经验吗？对于数据库有多索引匹配时，有什么经验吗**

这个匹配的话，比如：ABC 三个组合索引，必须要顺序执行，比如 A = 2，C =2 。这个时候就不会执行，因为它破坏了顺序性。

**你说这种情况是完全用不到吗**

是的，因为它不满足索引的最左匹配原则。

**那比如说，我数据库有多个索引，A，B，BC，一个查询条件 A，B，C 都有，那一般怎么查看呢**

这个一般的话是用 explain 去分析一下 sql 的执行计划，它会输出可能走的索引，真正走的索引，扫描的行数，额外的消耗（extra），用没用临时表等。

**那它分析出来的索引就是数据库一定会用的索引吗**

explain 分析出来的吗

**或者说，你觉得它 explain 分析出来的就是最佳的索引吗**

一般情况下最佳的，数据库会根据你的 sql，通过解析器生成对应的语法分析树，它对这个树进行一些规则的优化后，会生成一些查询计划，通过基于时间成本的分析算法选出一个尽可能是最佳的查询计划。这个具体合不合适很难说。

**你没有遇到建的索引不好，导致走的索引是最差的情况吗**

这个一般的话，可能是你对索引一无所知，导致一些索引的规则不去遵守，而且数据库索引的匹配规则很多，很容易走坑。如果你的业务一定要走你设置的那个索引，mysql 也可以通过设置强制走你设置的某个索引。

**你对 Java8 了解吗**

了解，因为我现在参与的项目就大量用了 Java8 的特性。比如：stream，lambda 表达式，时间 API 等。具体应用场景的话，比如你一个接口要返回 VO List 集合，而你数据库查出来的是 DO List 集合，这个时候你就可以用集合的 stream 去做这个转换。相比于传统的写法，代码会变的很简单和清爽。

**流式编写代码的好处和坏处可以说一下嘛**

好处的话，写代码的效率快了，看着很舒服。

坏处的话，流式性能不怎么好，并发情况很多的情况下才体现出好。

我觉得最主要的是，之前你自己写的话，就面向过程化了。流式的话，Java8 提倡的是面向函数式编程嘛。编程模型之前最开始是面向过程，然后面向对象，面向元编程，面向切面编程，面向函数式编程，以后 java9 的面向模块化编程。而且把过程封装在函数中，通过函数去转换数据的状态对于线程安全方面也有很大的好处。

**如果数据库对一些记录存在热点更新操作，有大量的更新，怎么解决呢**

一般可以利用多级缓存去解决。如果数据量太猛增的话，你用 redis 客户端访问 redis 服务端都访问不到，因为带宽被打满了嘛。这种情况可以提前去探测某个 key 是不是热点，然后在本地缓存操作。

**你怎么即时同步数据给其他人呢**

它会有一个算法提前探测某个 key 是否是热点，然后框架会帮你进行本地缓存的管理。

**数据库有单热点，那你怎么解决**

这种一般先做一个缓存，然后可以用消息队列削峰填谷。

**操作缓存可能会超时，你怎么保证这个数据的正确性呢？因为你加了缓存呀**

对对，这个数据库和缓存保持一致性比较难保证。而且大量数据访问更新，也不能加锁，因为数据库通过行锁保证线程并发安全问题。

**我要你解决的就是行锁等待导致的性能被拉低的问题，用缓存也是可以的，但是不能保证 100% 的数据一致性，那我的业务场景就是想要 100% 的数据一致性，你现在有大概的解决思路吗**

这个可以用多套数据库主从集群来解决吗？通过这种方式来提升数据库的写性能。让多个集群去抗。数据库中间件可以把流量分散到各个主从集群中的主库上。

**可以，这算是一种解决方案，那还有其他办法吗**

修改数据库隔离级别也不行，因为它并发写的时候就会加行锁。

**你打破这个行锁就行了**

…… 我再想想。这个 ……

**主要是单条记录引起的，它就是频繁更新引起的。**

昂，这个是不是可以……… 我看 JDK 源码，频繁更新它一般是：HashMap 是非线程安全的，后来出现了线程安全版的 HashTable，但是它性能比较差，因为它直接就对整个 hash 表进行了加锁。后来出现了 CurrentHashMap，出现了分段锁，降低了锁的粒度，其实就是一种思想，你对一个热点数据的访问的话，就是分而治之，多去搞几个，均摊一下。难道是利用 hash 一致性算法把这些写请求，多分几张表。

**差不多吧，思想就是分而治之，只要把单点数据拆分掉，让它变成多条数据，然后去更新多条数据，最后再合成一条。**

嗯嗯。现在大数据一般也这样，大的搞不动就拆分。

**从和你的对话来看，我觉得你基础也不错，基础我就不问了，我这边没有什么问题了，我看你这边，实习经历丰富，offer 收的也挺多。你有什么想问的**

贵公司的技术栈，还有如果我进去以后所在的产品线。

**面试官讲述了他们公司的技术栈和一些业务**

**面试官对我的一些职业规划的建议**

多锻炼自己的技术思维 + 业务思维，可以往业务中台方向走。更好的支持别人的业务，技术主要服务于技术，要培养业务架构思维。

**总结**

我觉得面试过程中要避免自己一直在说，可以多和面试官去互动，去问面试官是不是这样子，这样可以避免你理解错面试官的问题。我们的项目可能大部分是 CRUD，但是我们的思维不可以停留在 CRUD，多去结合业务，也就是结合场景去思考你项目，这可能是一个很大的优势。毕竟技术是用于服务业务，去解决业务需求。

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