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4.27騰訊ieg二面面經(jīng)

主要是問項(xiàng)目,八股算法一點(diǎn)沒問
出了個(gè)開放思考題,問我怎么處理計(jì)費(fèi)系統(tǒng)的高并發(fā)
幸好屬鼠前幾天寫了個(gè)博客
他夸我比很多大三還了解后臺(tái)
感謝自己寫博客??
https://shannna.online/2025/04/22/%E4%BA%AC%E4%B8%9C%E5%A4%96%E5%8D%96%E6%9A%82%E5%B4%A9%E7%9A%84%E6%80%9D%E8%80%83%E5%AD%A6%E4%B9%A0/
全部評(píng)論
可以問一下佬這個(gè)筆記是用什么工具做的嗎?
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發(fā)布于 05-10 13:41 遼寧
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發(fā)布于 04-27 21:31 北京

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發(fā)面經(jīng)許愿過自我介紹進(jìn)程和線程的區(qū)別?為什么線程會(huì)比線程快?進(jìn)程中哪些資源是不共享的?共享的呢?線程中哪些資源是不共享的?共享的呢?為什么堆不共享,講一下堆不共享的情況?協(xié)程知道嗎?現(xiàn)在有100個(gè)進(jìn)程,一個(gè)進(jìn)程有10個(gè)線程,那么如果方法棧不共享的話是不是會(huì)有1000個(gè)方法棧,從協(xié)程的角度講一下會(huì)有這種情況嗎?講一下為什么要三握手?http2.0和3.0的區(qū)別?http2.0和1.0的區(qū)別?講一下Java目前版本的GC的一個(gè)過程?Redis和Mysql的區(qū)別?Redis是怎么更新的?Redis的數(shù)據(jù)如果刪除失敗了怎么解決?(從流程上解決)慢查詢?cè)趺凑??講一下之前實(shí)習(xí)的查詢優(yōu)化怎么實(shí)現(xiàn)的?講一下具體怎么找到慢查詢的?RESTFUL API的特點(diǎn)?(回答了域名是什么樣的就寫了什么)1t個(gè)整型數(shù)據(jù)怎么找中位數(shù)?(提示從快排的角度)算法題:LRU連續(xù)子數(shù)和答案:### **1. 進(jìn)程和線程的區(qū)別?**進(jìn)程是系統(tǒng)資源分配的最小單位,而線程是程序執(zhí)行的最小單位。一個(gè)進(jìn)程可以包含多個(gè)線程,線程之間共享進(jìn)程的資源,比如內(nèi)存空間、文件描述符等,而不同進(jìn)程之間資源隔離,通信需要通過進(jìn)程間通信機(jī)制。---### **2. 為什么線程會(huì)比進(jìn)程快?**因?yàn)榫€程間切換的開銷小,共享資源多,比如內(nèi)存空間無需重新分配,而進(jìn)程切換涉及到上下文切換、內(nèi)存空間的重新加載等,代價(jià)更大。---### **3. 進(jìn)程中哪些資源是不共享的?共享的呢?**不共享的有:內(nèi)存地址空間、堆棧、全局變量等。共享的有:代碼段、只讀數(shù)據(jù)段、內(nèi)核資源(如打開的文件、信號(hào)處理器)。---### **4. 線程中哪些資源是不共享的?共享的呢?**不共享的有:線程自己的棧空間、程序計(jì)數(shù)器、寄存器上下文。共享的有:進(jìn)程的內(nèi)存空間、文件描述符、全局變量、靜態(tài)變量等。---### **5. 為什么堆不共享,講一下堆不共享的情況?**其實(shí)堆在**線程間是共享的**,因?yàn)槎鄠€(gè)線程可以訪問進(jìn)程的堆區(qū)數(shù)據(jù)。但在**多進(jìn)程中堆是不共享的**,每個(gè)進(jìn)程有獨(dú)立的虛擬地址空間,堆也各自分配,不會(huì)共享,除非通過共享內(nèi)存機(jī)制顯式實(shí)現(xiàn)。---### **6. 協(xié)程知道嗎?**協(xié)程是一種用戶態(tài)的輕量級(jí)線程,不依賴操作系統(tǒng)調(diào)度,由用戶控制上下文切換。相比線程更輕,適用于大量并發(fā)但不需要多核并行的場(chǎng)景,比如高并發(fā) IO 操作。---### **7. 有100個(gè)進(jìn)程,每個(gè)進(jìn)程10個(gè)線程,如果方法棧不共享,是不是有1000個(gè)方法棧?從協(xié)程角度講有這種情況嗎?**是的,如果線程不共享?xiàng)?,那么確實(shí)會(huì)有1000個(gè)獨(dú)立的棧。協(xié)程也是一樣,每個(gè)協(xié)程也需要單獨(dú)的??臻g,盡管更小,常見是幾 KB,所以如果用協(xié)程實(shí)現(xiàn)相同數(shù)量,也會(huì)有近似數(shù)量的棧,只是代價(jià)更小。---### **8. 為什么要三次握手?**三次握手是為了確保雙方都有收發(fā)能力:- 第一次客戶端發(fā)起連接(SYN),- 第二次服務(wù)端確認(rèn)并回應(yīng)(SYN+ACK),- 第三次客戶端再確認(rèn)(ACK)。        如果沒有第三次,服務(wù)端無法確認(rèn)客戶端是否能正常接收數(shù)據(jù)。    ---### **9. HTTP2.0和3.0的區(qū)別?**HTTP/2 使用 TCP,多路復(fù)用減少了 TCP 連接數(shù),但仍受 TCP 隊(duì)頭阻塞影響;HTTP/3 基于 QUIC 協(xié)議,使用 UDP,解決了 TCP 隊(duì)頭阻塞問題,同時(shí)提升了連接恢復(fù)和握手效率。---### **10. HTTP2.0和1.0的區(qū)別?**HTTP/1.0 每次請(qǐng)求都要新建連接;HTTP/2 引入了多路復(fù)用、頭部壓縮、服務(wù)器推送等特性,提高了性能,且可以復(fù)用同一個(gè) TCP 連接處理多個(gè)請(qǐng)求。---### **11. Java 當(dāng)前版本的 GC 過程?**以 G1 GC 為例,它將堆劃分為多個(gè) Region,分代管理。先在年輕代進(jìn)行 Minor GC,把對(duì)象晉升到老年代;當(dāng)老年代空間不足時(shí)進(jìn)行 Mixed GC,回收部分老年代;G1 的目標(biāo)是低延遲,使用并發(fā)標(biāo)記、并發(fā)清理等方式減少 STW 時(shí)間。---### **12. Redis 和 MySQL 的區(qū)別?**Redis 是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫,讀寫速度快,適合緩存、排行榜等場(chǎng)景;MySQL 是磁盤數(shù)據(jù)庫,支持復(fù)雜查詢、事務(wù)等,適合數(shù)據(jù)存儲(chǔ)場(chǎng)景。Redis 通常作為 MySQL 的補(bǔ)充,不是替代。---### **13. Redis 是怎么更新的?**通常使用 **寫穿** 或 **寫回** 策略。- 寫穿是:寫數(shù)據(jù)庫后,主動(dòng)更新或刪除 Redis 緩存;- 寫回是:先寫 Redis,異步同步到數(shù)據(jù)庫(一般需要消息隊(duì)列保證最終一致性)。---### **14. Redis 的數(shù)據(jù)如果刪除失敗了怎么解決?(從流程上解決)**可以用 **延遲雙刪策略**:第一次刪除 Redis 緩存 → 更新數(shù)據(jù)庫 → 延遲一段時(shí)間后再次刪除 Redis,防止并發(fā)請(qǐng)求中緩存被舊數(shù)據(jù)污染。同時(shí)可以通過消息隊(duì)列或異步任務(wù)補(bǔ)償失敗的緩存刪除。---### **15. 慢查詢?cè)趺凑遥?*- 對(duì) MySQL,可以開啟 `slow_query_log`,設(shè)定閾值,日志中就能找到執(zhí)行時(shí)間較長(zhǎng)的 SQL。- 也可以用 `EXPLAIN` 或 `SHOW PROFILE` 分析執(zhí)行計(jì)劃,找出瓶頸。- 在 Redis 中可以使用慢查詢?nèi)罩?amp;nbsp;`slowlog` 命令查看。---### **16. 實(shí)習(xí)中查詢優(yōu)化怎么實(shí)現(xiàn)的?**我通過 SQL 優(yōu)化 + 索引優(yōu)化 + 緩存設(shè)計(jì)三方面入手:比如原來使用 `LIKE '%keyword%'` 模糊查詢,改為分詞索引提高命中;并對(duì)常用查詢加入緩存,如 Redis + 本地緩存雙層緩存機(jī)制。---### **17. 具體怎么找到慢查詢的?**在 MySQL 中打開 `slow_query_log`,通過 `mysqldumpslow` 工具整理日志;配合監(jiān)控工具(如阿里云 DMS、Prometheus + Grafana)定位慢 SQL,再用 `EXPLAIN` 看是否走索引,有沒有全表掃描。---### **18. RESTful API 的特點(diǎn)?**- 使用統(tǒng)一的 URI 命名資源(如 `/users/123`);- 使用 HTTP 方法表達(dá)行為(GET、POST、PUT、DELETE);- 無狀態(tài)性,服務(wù)端不存客戶端狀態(tài);- 可緩存,提高性能;- 結(jié)構(gòu)清晰,易于維護(hù)和擴(kuò)展。---### **19. 1TB 整型數(shù)據(jù)怎么找中位數(shù)?(提示快排)**1TB 數(shù)據(jù)無法一次性放進(jìn)內(nèi)存??梢允褂?*外部排序算法**,或者基于**快速選擇算法(QuickSelect)**的思想,通過分區(qū),把比 pivot 小和大的數(shù)分別歸類,類似快排的 partition 過程,只遞歸中位數(shù)所在的分區(qū),直到找到目標(biāo)位置。時(shí)間復(fù)雜度期望是 O(n)。
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