腾讯面经后台开发及内推

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基本情况
投递岗位：后台开发投递部门：腾讯qq招聘类型：暑期实习Base地点：深圳时间：2.23

面试全程拷打了1.5个小时，基本网络、数据库、缓存、消息队列、算法都问到了。问题范围广，整体难度算适中，重点考察的是基础知识和实际问题的解决能力。网络：HTTPS原理、TCP粘包/拆包。编程语言：Golang协程、Context实现原理。消息队列：Kafka消息重复消费、消费者组管理。数据库：MySQL底层数据结构、慢查询优化、吞吐量提升。缓存：Redis vs 本地缓存、缓存一致性、本地缓存固定实例访问。项目经验：Job调度优化、导出性能优化。算法：回文链表。

问题记录

1. 自我介绍
简洁明了，突出技术栈和项目经验。
2. HTTPS的原理
HTTPS = HTTP + SSL/TLS，通过非对称加密交换对称密钥，后续通信使用对称加密。面试官可能会追问：为什么需要非对称加密？（因为对称加密的密钥传输不安全balabala）
3. TCP的粘包、拆包
粘包：TCP是字节流协议，消息边界不清晰，多个消息可能粘在一起。拆包：一个消息可能被拆成多个包传输。解决方法：固定长度、分隔符、消息头声明长度等等。
4. Golang协程
协程优势：轻量级、上下文切换快、由用户态调度。对比线程：协程更高效，适合高并发场景。
5. Context实现原理
Context用于控制Goroutine的生命周期，传递请求范围的值。实现原理：通过树形结构管理Goroutine的取消信号和超时控制。
6. Kafka消息重复消费
原因：消费者提交offset失败、分区重平衡、消费者重启。解决方法：幂等消费、事务消息、去重表。
7. 消费者组管理
多个消费者在一个消费组中，Kafka会将分区分配给消费者。避免重复消费：确保每个分区只被一个消费者消费。
8. 延迟调用API
使用消息队列（如RabbitMQ的延迟队列）或定时任务（如Cron）实现。
9. MySQL底层数据结构
InnoDB：B+树索引，支持事务、行级锁、外键。优势：查询效率高，支持高并发。
10. 慢查询优化
方法：加索引、优化SQL、分库分表、缓存热点数据。
11. Redis vs 本地缓存
Redis：分布式缓存，数据共享，适合大规模系统。本地缓存：速度快，但数据不共享，适合单机场景。
12. 本地缓存固定实例访问
使用一致性哈希或固定路由策略，确保请求总是访问同一个实例。
13. 缓存和数据库一致性
方法：先更新数据库，再删除缓存（Cache Aside Pattern）或延迟双删，能分析出各自的优缺点更好。
14. MySQL提升吞吐量
方法：读写分离、分库分表、优化索引、使用连接池。
15. Job调度优化
通过调整调度策略（如优先级调度、批量处理）提升系统性能，和操作系统很相关。
16. 导出性能优化，如何从30分钟优化到3分钟
并行处理。减少数据库查询次数。使用缓存流式导出等等。
17. 流式导出什么意思
边查询边导出，减少内存占用，提升响应速度。
18. 算法题：回文链表
思路：力扣原题，快慢指针找到中点，反转后半部分，比较前后两部分是否相同。实现：手写代码，注意下边界条件。
19. 反问
部门业务面试表现
内推链接：
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