Go后端社招面经实录

自身情况：半年经验，985本，公司裁员离开了，经过一个月左右的面试总算上岸了

由于工作经验的硬伤，最大的关卡在简历关。

还有就是社招的流程真的很快很快，想同时走十几家公司的流程根本不可能，因为面试过了基本会在一天内通知你，然后进入下一场面试，建议在有一定面试经验后，按照求职期望从高到低分批次投递，不然选offer时会很麻烦。。。

以下是面试问题的整理：

一，Go语言相关

1，Go里有哪些数据结构是并发安全的？int类型是并发安全的吗？

2，Go如何实现一个单例模式？

3，sync.Once是如何实现的，如何不使用sync.Once实现单例模式？

4，Go语言里的map是并发安全的吗？

5，如果要实现一个并发安全的map，该怎么做？（分桶加锁）

6，Slice与数组的区别

7，Slice的底层实现

8，不同的Slice在复制和传值时，是深拷贝还是浅拷贝？

9，sync.map的底层实现

10，sync.mutex的底层实现

11，如何判断一个结构体是否实现了某接口？

12，channel为什么不常用？（走社招流程的话，真心建议复习一下channel的使用方法，手撕时被坑了不止一次。。。）

13，channel在什么情况下会panic？

14，介绍一下GMP模型

15，如果有100个IO密集型协程，10个计算密集型协程，那么这100个IO密集型协程会对这10个计算密集型协程产生影响吗？根据自己对GMP模型的理解进行分析并得出结论

16，GMP模型相比于正常的协程-线程-进程调度，有哪些优点和缺点？

17，Grpc的实现原理

18，介绍一下Grpc实现过程中，经历了哪些层次？

19，相比于C语言，Go语言开发有哪些改进？

20，介绍一下Go语言的内存分配和垃圾回收机制？

21，Go语言在使用过程中，哪些情况可能会导致panic？

22，Go语言内存泄漏的排查思路

23，Go语言中context常用场景，及实现细节

24，Gin框架相比标准包，解决了哪些问题？

二，Redis相关

1，介绍一下redis在工作中的用途

2，redis在工作中一般可以承受多少的qps?

3，redis有哪些数据结构，分别常用与哪些场合？

4，redis跳表实现细节，为什么选用跳表，而不选择红黑树和B+树？

5，redis中使用Lua脚本为什么能保证事务性？

6，在分布式锁实现时，Setnx一定是可靠的吗，为什么（主从不一致）？

7，如果需要保证可靠，需要怎样的机制保证（Raft算法）？

8，redis为什么要防止bigkey？

9，redis是内存相关的数据库，那么有1G的数据，想要以key-value的方式存储，那么是每个key的数据多一些更占内存，还是少一些更占内存，根据所学的redis底层数据结构实现进行分析和回答

10，redis的网络IO模型介绍

11，epoll和select模型的区别

12，redis中TTL到期后是如何回收的？

13，在使用分布式锁时，如何保证解锁时是之前上过的锁？

14，使用redis实现分布式缓存时，需要注意哪些问题？

15，说下缓存击穿，缓存穿透，缓存雪崩有什么区别？

三，MySQL相关

1，索引的底层实现

2，为什么使用B+树，而不使用跳表？

3，MySQL分表怎么做？

4，如果要添加分表或删除分表，如何操作（一致性哈希算法）？

5，主键索引和唯一索引的区别

6，有遇到深翻页问题吗，如何解决？

7，在使用分布式缓存时，数据库和缓存的数据一致性如何解决？

8，MySQL自增主键，一定是自增的吗？有哪些方式会破坏这个性质

四，计算机基础

1，计算机网络的多层模型简要介绍

2，如果要做负载均衡，那么应该在哪一层上做文章？

3，TCP

4，http状态码

5，http2.0相比与http1.1的优化

6，DNS的实现细节

7，http协议中，如何判断该报文已经传送完所有的数据并结束？

8，https

五，算法相关

1，介绍Raft算法

2，主动轮询型和监听回调型有什么区别？分别应用在哪些场合？

3，介绍一下微服务架构，有哪些优点和缺点，为什么要使用微服务架构？

4，介绍一下CAP模型

5，介绍一下令牌桶限流算法

6，还有其他的限流算法吗，分别有什么优劣，适用于什么场景？

7，如何实现LRU缓存？

8，如何解决LRU缓存中刷盘的问题，即，业务中扫描了大量的数据，这些数据把LRU缓存占满，但是在之后不会再访问，导致缓存中存在大量非热点数据，如何解决？（LFU）

9，布隆过滤器，及其常用的业务场景

10，前缀树实现

六，K8S，docker相关

1，什么是声明式API？

2，Etcd数据库有什么特性，为什么K8S选用了Etcd数据库？

3，K8S中一个node的生命周期是怎样的？

4，服务发现机制介绍

5，docker的实现原理介绍

6，如果只是使用Linux命名空间进行分离，那么容器将很容易实现，docker相比于容器的核心竞争力在哪里？

7，Nginx介绍

8，Nginx在K8S中负责什么模块？

9，如何排查K8S中OOM的问题？

10，容器开发相比与虚拟机开发，有哪些优劣势？

11，容器隔离的不安全，有哪些根源上的原因？

七，项目相关（由于每个人的项目不同，问的问题也不同，一些方案已经隐藏在以上的问题中，不再重复赘述了）

1，分布式存储，如何解决分块上传问题（保证数据一致性）？（数据偏移+校验和）

2，节点不可达如何处理？（主从，raft算法保证一致性）

3，项目介绍，项目难点介绍

由于只有半年经验，通用项目方面介绍的问题比较少（简历上的项目相对冷门，很少问，在介绍时经常和面试官不在同一频道上。。。）

八，场景题

1，库存超卖问题

2，使用爬虫爬取URL时，能使用的内存空间只有1MB，如何过滤已经爬取过的URL？

3，在K8S架构中，如何处理单机或单容器限流问题，以免该容器负载过高导致整个node不可用？

4，如何处理长连接的负载均衡问题？

5，如果业务需要添加新的接口，但是在旧MySQL表中没有对应索引，如何解决？

6，如何处理单用户重复调用问题（翻译：如何保证多次操作的幂等性）？

7，技术选型时，如何做调研工作？

还有不少Go语言代码分析题及手撕题，基本不会超出Go语言书籍的介绍范畴，并且涉及的内容多且杂，就不过多赘述了

最后聊一下社招的感触吧。社招相比与校招，其实很考验面试官的能力，因为并非每个候选人的方向都与面试官完全一致，这样导致候选人与面试官之间的沟通常常存在隔阂。也是在经历过一个月的面试后，逐渐理解了八股的重要性，因为大部分情况下，你和面试官能聊的真的就只有这么多。

最后给面试官们评个级，图一乐，为了保密就不涉及公司名称了。

S级：全程只问项目，且能在几十分钟内精准打击到每个项目的要点，如果没做过会被拷打的很惨，项目专业度一度让我怀疑他是不是以前做过同项目的师兄（在我面试过的几十个面试官中，只有一个能达到这样的水准）

A级：擅长场景题，且这些场景题通常有标准化的方案，给候选者自由发挥的空间，且能针对候选者的回答进行深入拷打，并回答一些标准化的问题，能对项目作一部分深入，同时也会问八股，且相当深入（至少是技术主管级别，面试过程很痛苦，但思维的交锋也属实有趣）

B级：八股文为主，同时夹杂着部分面试官对项目的理解，不会对项目作过多的深入

C级：全程八股，感觉像KPI面，但是这种面试好像通过率还不小。。。

最低等：需要全程跟着面试官的思维走，但是能一眼看出面试官水平有限，甚至会出现时间复杂度都给出错误回答的情况，一眼草台班子，我唯一的问题是他凭什么能面试我（出现频率较低，如果遇到了，并且觉得自己一定有offer的话，建议直接开喷，我很想这么做。。。但是如果是为了保证面试通过率，那还是回答：“你说得对”吧）