虾皮后端开发面经（已offer）
时间点如下：6.17投递 -> 6.30一面 -> 7.15二面 -> 7.29 hr面 -> 8.5口头 -> 8.9 offer，整体来讲流程比较长，因为候选人很多，估计是备胎转正的。
一点思考
shopee比较重视大厂经验，有大厂经验是比较重要的敲门砖了。另外，一面也会出算法题，但是比较常见，********多刷刷常见题就行。语言不是很重要，因为shopee主要用的是go，所以java八股文问的不是很多，主要还是问一些操作系统、数据库、网络基础。另外，社招的话，比较讲究系统设计和架构经验，平时多多思考即可应付。
今年找工作十分不易，市场候选人很多，希望这篇面经能帮到大家～
shopee一面（6.30 11:00）
一面面试官感觉比较年轻，问的都是基础，包括操作系统、数据库、网络等，算法题不难，********上常见题。
cpu load比较高，怎么排查？
jstack是怎么实现的
io多路复用如何实现？select和epoll有什么区别？
volatile有什么用，内存屏障怎么实现的。
内存屏障本质上是一系列cpu指令。内存屏障是硬件层的概念。语义上，内存屏障之前的所有写操作都要写入内存；内存屏障之后的读操作都可以获得同步屏障之前的写操作的结果。因此，对于敏感的程序块，写操作之后、读操作之前可以插入内存屏障。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/125737864
https://zh.wikipedia.org/zh-cn/%E5%86%85%E5%AD%98%E5%B1%8F%E9%9A%9C
https://www.jianshu.com/p/2ab5e3d7e510
给定一个n，输出所有可能合法的n个括号对，构成的字符串
zero copy怎么实现的？
写数据到磁盘时，调用mmap，内存映射到磁盘；读数据时，sendFile，从磁盘直接读取到网卡缓存。
流程回滚（异常处理）机制怎么实现的？
节点粒度级别，多个组件进行回滚。
tcp粘包是什么原因，如何解决？
如何实现无锁的递增计数器，用CAS，CAS有什么问题，竞争激烈了（线程比较多，并发比较大），怎么解决？
锁升级。
有一个很大的文件，如何快速找到前n个出现次数最多的单词
给你a/b/c三个字段，一般怎么建立索引，索引（a,b,c)，是否可以使用c作为索引，mysql innodb是否可以用b树
慢查询怎么发现，怎么排查，怎么优化
kafka批量消费，如果消费过长，会导致消费超时，触发rebalance吧？
调大session timeout，而且消费逻辑很快的，sessionTimeou和pollTimeout有什么区别，哪个会出发rebalance，如何设置？
shopee二面（7.15 14:00）
二面是个leader，设计题比较多，感觉是比较重视根据已有经验进行设计。
- LRU cache怎么实现？get()/put()复杂度如何？如何实现过期？如何避免过期遍历所有？
过期数据使用小根堆？或者时间轮
看下时间轮如何取消任务的？是立即取消还是延期取消？？
guava cache是如何实现过期的？
RTC如何实现的？如何实现调度的？
有一批帖子，会根据类别搜索，但是现在是单独一个表，现在查询非常慢，如何提高搜索性能？
根据类别分库分表，库可以放到不同的实例上，经常查询的不变的数据可以放到缓存里。
数据有更新时，需要刷新下缓存
因为分表后，只能是固定类别，所以需要根据类别去分开查找。
如果还有另一个重要的字段也需要查，可以再建一个分表，user-ses/ses-user就是这么做的，但是冗余就比较大了。。。
如果有多个表，进行聚合查询，如何解决深分页的问题，
就是保存每个节点的表id给前端，前端查询时把id返回过来了，然后加到SQL里，但是不一定准。这里回答的是单个表吧。。
分表的数据，动态增加一张表，不停服如何实现？
分区策略使用一致性哈希
然后新表的数据，查询的时候，先查老的，再插入新的。如果老数据没有动，需要有对应的迁移服务进行定时迁移。插入的时候优先插入到新的表。迁移线程和用户线程同时执行，会有数据库不一致的问题，怎么解决？
加分布式锁
分布式锁如何实现？redission怎么实现的？lua脚本
如果有多个字段进行查询呢？任意维度检索。
使用ES构建索引。基于binlog进行构建索引。
如何保证数据库和ES数据的一致性
定期查询数据库，校准ES。一种是写入重试。
数据库为什么用B+树？而不用哈希
利用磁盘的特性，方便范围查询多条数据，一般一个节点是一个磁盘块的倍数，例如mysql innodb是16KB
https://mp.weixin.qq.com/s/FAZanRX22g4OB1S4d_ZCzQ那把相邻的磁盘块放到一起就可以了？
还需要分层次，保证查找是log(n)，快速定位到头和尾，而不是遍历所有磁盘块。
NEWSQL，例如tidb、leveldb、hbase使用LSM树，有了解过为什么吗？
http://www.codebaoku.com/eth/eth-lsm.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/53299778
日志策略（顺序读写，只追加不修改），写性能会好很多。
LSM写操作（插入、更新、删除，直接在c0树进行操作，非常块），读操作，从内存开始读，最差可能要读到ck树（磁盘上）
当数据访问以写操作为主，而读操作则集中在最近写入的数据上时，使用LSM树可以极大程度地减少磁盘的访问次数，加快访问速度。
数据首先会插入内存中的树。当内存树的数据量超过设定阈值后，会进行合并操作。合并操作会从左至右便利内存中树的子节点 与 磁盘中树的子节点并进行合并，会用最新更新的数据覆盖旧的数据（或者记录为不同版本）。当被合并合并数据量达到磁盘的存储页大小时。会将合并后的数据持久化到磁盘，同时更新父节点对子节点的指针。
数据分片的方案非常多，可以像 Codis 那样通过转发代理来分片，也可以像 Redis-Cluster 那样使用客户端转发机制来分片，还可以使用 TiDB 的 Raft 分布式一致性算法来分组管理分片。最简单最易于理解的还是要数 Codis 的转发代理分片。
- 两个机房，某个机房可能断电，如何做多机房容灾。
负载均衡层，支持切换机房
写数据的时候，中间件（db/redis/es）都要进行双写。
kafka容灾，mirror maker: https://cloud.tencent.com/developer/article/1358933
- 主从机房同步有什么问题呢？
会有比较大的延迟。
一些分布式的问题，例如分布式事务，可能就执行了几步，然后就挂了，需要有一定的策略，进行回滚或者提交。
切换机房的过程中，可能存在数据丢失，重复数据等
双向同步，两个机房都能写入，如果操作的是各自的数据的话，问题不大。如果操作的是相同数据，必然会有冲突，需要解决。所以上层保证相同数据到同一个机房即可，然后同步到另外一个机房，保证每个机房都有全量的数据。各种中间件都要做改造。
总之，分片的核心思路在于，让同一个用户的相关请求，只在一个机房内完成所有业务「闭环」，不再出现「跨机房」访问。
阿里在实施这种方案时，给它起了个名字，叫做「单元化」。
这里还有一种情况，是无法做数据分片的：全局数据。例如系统配置、商品库存这类需要强一致的数据，这类服务依旧只能采用写主机房，读从机房的方案，不做双活。
双活的重点，是要优先保证「核心」业务先实现双活，并不是「全部」业务实现双活。
https://mp.weixin.qq.com/s/hWCmnsa3rdtMFTE_BSyg2w
冷机房新请求过来，发现缓存没有，会把数据库打挂，这个怎么解决？
预热，提前加载到缓存。
或者平时保持一定的流量。
用了缓存的，一般需要预热下，防止雪崩。定时任务这种，怎么改变执行的机房。
加开关，任何时候都有一个条件不满足，在空跑。
shopee hr面（7.29 11:00）
问的离职原因，选择shopee的原因，以及讲下做的比较好的项目，估计也是看看口头沟通能力吧。之后加了微信，给了薪资流水，但是过了一周才给我口头offer，确实是候选人太多了，我一直催着才给的。薪资给的也不高，压的非常狠。
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