运气真好！B站给机会了？

图解学习网站：xiaolincoding.comI

大家好，我是小林。

还有 2 周就春节了，应该很多在工作的同学都懈怠了，没心思工作，就等放假这一天，包含我自己也是，忙碌了一年，也想在春节好好放松一些

但是还有校招同学就不一样了，大四/研三想着春招的准备，大三/研二想着暑期实习的准备，很多人都在快马加鞭的复习。

最近，不少三/研二同学最近都在问我春招实习啥时候开始的事情，能感觉到大家都想在这最后的时间冲刺一波。

春招实习（暑期实习）持续的时间还蛮长的，2-7月份都有机会投实习，越早投机会会越大一点，因为时间越早，能准备到面试的同学就越少，竞争就相对越少，时间往后拖太久，越来越多人八股+项目+算法都准备好了，那么跟你竞争的人就越多了，面试的要求也相对应会更高。

之前接触过一些双非本科进大厂实习的，都是 2 月份第一波开始的时候，就马上投了，运气好还是有机会获得大厂的面试，面试表现不错的，说不定就可以直接去大厂实习了。

但是时间过几个月后，各种 211&985 院校的同学都开始投起来了，就会更卷了，hr 为了提高筛选效率，可能就开始被卡学历了。

为了给校招同学加油打气，这段时间小林也多分享一下校招面经，大家根据我的文章也可以快速复习一下知识点，抓面试的重点知识来复习，效率是很高的。

这次给大家分享一位 go 后端同学面试B站的实习面经，包含一二面，我也针对性做了一些解析，都是经典问题！

主要考察的知识内容（全考后端组件的内容了，编程语言没有问）：

• mysql：存储引擎、隔离级别、mvcc、锁
• redis：数据结构、线程模型、持久化、网络模型
• 网络：tcp、grpc、http
• 算法、项目

同学反馈运气不错，一二面遇到的面试官都很好，没有问刁钻问题！

B站后端开发实习一面（45分钟）

InnoDB索引有哪些？

从数据结构的角度来看，MySQL 常见索引有 B+Tree 索引、HASH 索引、Full-Text 索引。

每一种存储引擎支持的索引类型不一定相同，我在表中总结了 MySQL 常见的存储引擎 InnoDB、MyISAM 和 Memory 分别支持的索引类型。

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InnoDB 是在 MySQL 5.5 之后成为默认的 MySQL 存储引擎，B+Tree 索引类型也是 MySQL 存储引擎采用最多的索引类型。

聚簇和非聚簇有什么区别？

索引又可以分成聚簇索引和非聚簇索引（二级索引），它们区别就在于叶子节点存放的是什么数据：

• 聚簇索引的叶子节点存放的是实际数据，所有完整的用户记录都存放在聚簇索引的叶子节点；
• 二级索引的叶子节点存放的是主键值，而不是实际数据。

因为表的数据都是存放在聚簇索引的叶子节点里，所以 InnoDB 存储引擎一定会为表创建一个聚簇索引，且由于数据在物理上只会保存一份，所以聚簇索引只能有一个。

主键索引的 B+Tree 如图所示：

主键索引 B+Tree

一张表只能有一个聚簇索引，那为了实现非主键字段的快速搜索，就引出了二级索引（非聚簇索引/辅助索引），它也是利用了 B+ 树的数据结构，但是二级索引的叶子节点存放的是主键值，不是实际数据。

二级索引的 B+ 树如下图，数据部分为主键值：

二级索引 B+Tree

因此，如果某个查询语句使用了二级索引，但是查询的数据不是主键值，这时在二级索引找到主键值后，需要去聚簇索引中获得数据行，这个过程就叫作「回表」，也就是说要查两个 B+ 树才能查到数据。

回表

不过，当查询的数据是主键值时，因为只在二级索引就能查询到，不用再去聚簇索引查，这个过程就叫作「索引覆盖」，也就是只需要查一个 B+ 树就能找到数据。

介绍一下MySQL四个隔离级别

SQL 标准提出了四种隔离级别来规避这些现象，隔离级别越高，性能效率就越低，这四个隔离级别如下：

• 读未提交（*read uncommitted*），指一个事务还没提交时，它做的变更就能被其他事务看到；
• 读提交（*read committed*），指一个事务提交之后，它做的变更才能被其他事务看到；
• 可重复读（*repeatable read*），指一个事务执行过程中看到的数据，一直跟这个事务启动时看到的数据是一致的，MySQL InnoDB 引擎的默认隔离级别；
• 串行化（*serializable* ）；会对记录加上读写锁，在多个事务对这条记录进行读写操作时，如果发生了读写冲突的时候，后访问的事务必须等前一个事务执行完成，才能继续执行；

按隔离水平高低排序如下：

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针对不同的隔离级别，并发事务时可能发生的现象也会不同。

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也就是说：

• 在「读未提交」隔离级别下，可能发生脏读、不可重复读和幻读现象；
• 在「读提交」隔离级别下，可能发生不可重复读和幻读现象，但是不可能发生脏读现象；
• 在「可重复读」隔离级别下，可能发生幻读现象，但是不可能脏读和不可重复读现象；
• 在「串行化」隔离级别下，脏读、不可重复读和幻读现象都不可能会发生。

所以，要解决脏读现象，就要升级到「读提交」以上的隔离级别；要解决不可重复读现象，就要升级到「可重复读」的隔离级别，要解决幻读现象不建议将隔离级别升级到「串行化」。

不同的数据库厂商对 SQL 标准中规定的 4 种隔离级别的支持不一样，有的数据库只实现了其中几种隔离级别，我们讨论的 MySQL 虽然支持 4 种隔离级别，但是与SQL 标准中规定的各级隔离级别允许发生的现象却有些出入。

MySQL 在「可重复读」隔离级别下，可以很大程度上避免幻读现象的发生（注意是很大程度避免，并不是彻底避免），所以 MySQL 并不会使用「串行化」隔离级别来避免幻读现象的发生，因为使用「串行化」隔离级别会影响性能。

mvcc机制是怎么实现的？

我们需要了解两个知识：

• Read View 中四个字段作用；
• 聚簇索引记录中两个跟事务有关的隐藏列；

那 Read View 到底是个什么东西？

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Read View 有四个重要的字段：

• m_ids ：指的是在创建 Read View 时，当前数据库中「活跃事务」的事务 id 列表，注意是一个列表，“活跃事务”指的就是，启动了但还没提交的事务。
• min_trx_id ：指的是在创建 Read View 时，当前数据库中「活跃事务」中事务 id 最小的事务，也就是 m_ids 的最小值。
• max_trx_id ：这个并不是 m_ids 的最大值，而是创建 Read View 时当前数据库中应该给下一个事务的 id 值，也就是全局事务中最大的事务 id 值 + 1；
• creator_trx_id ：指的是创建该 Read View 的事务的事务 id。

知道了 Read View 的字段，我们还需要了解聚簇索引记录中的两个隐藏列。

假设在账户余额表插入一条小林余额为 100 万的记录，然后我把这两个隐藏列也画出来，该记录的整个示意图如下：

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对于使用 InnoDB 存储引擎的数据库表，它的聚簇索引记录中都包含下面两个隐藏列：

• trx_id，当一个事务对某条聚簇索引记录进行改动时，就会把该事务的事务 id 记录在 trx_id 隐藏列里；
• roll_pointer，每次对某条聚簇索引记录进行改动时，都会把旧版本的记录写入到 undo 日志中，然后这个隐藏列是个指针，指向每一个旧版本记录，于是就可以通过它找到修改前的记录。

在创建 Read View 后，我们可以将记录中的 trx_id 划分这三种情况：

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一个事务去访问记录的时候，除了自己的更新记录总是可见之外，还有这几种情况：

• 如果记录的 trx_id 值小于 Read View 中的 min_trx_id 值，表示这个版本的记录是在创建 Read View 前已经提交的事务生成的，所以该版本的记录对当前事务可见。
• 如果记录的 trx_id 值大于等于 Read View 中的 max_trx_id 值，表示这个版本的记录是在创建 Read View 后才启动的事务生成的，所以该版本的记录对当前事务不可见。
• 如果记录的 trx_id 值在 Read View 的min_trx_id和max_trx_id之间，需要判断 trx_id 是否在 m_ids 列表中：
• 如果记录的 trx_id 在 m_ids 列表中，表示生成该版本记录的活跃事务依然活跃着（还没提交事务），所以该版本的记录对当前事务不可见。
• 如果记录的 trx_id 不在 m_ids列表中，表示生成该版本记录的活跃事务已经被提交，所以该版本的记录对当前事务可见。

这种通过「版本链」来控制并发事务访问同一个记录时的行为就叫 MVCC（多版本并发控制）。

redis有哪些常用结构？

Redis 提供了丰富的数据类型，常见的有五种数据类型：String（字符串），Hash（哈希），List（列表），Set（集合）、Zset（有序集合）。

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Redis 五种数据类型的应用场景：

• String 类型的应用场景：缓存对象、常规计数、分布式锁、共享 session 信息等。
• List 类型的应用场景：消息队列（但是有两个问题：1. 生产者需要自行实现全局唯一 ID；2. 不能以消费组形式消费数据）等。
• Hash 类型：缓存对象、购物车等。
• Set 类型：聚合计算（并集、交集、差集）场景，比如点赞、共同关注、抽奖活动等。
• Zset 类型：排序场景，比如排行榜、电话和姓名排序等。

随着 Redis 版本的更新，后面又支持了四种数据类型：BitMap（2.2 版新增）、HyperLogLog（2.8 版新增）、GEO（3.2 版新增）、Stream（5.0 版新增）。

它们的应用场景如下：

• BitMap（2.2 版新增）：二值状态统计的场景，比如签到、判断用户登陆状态、连续签到用户总数等；
• HyperLogLog（2.8 版新增）：海量数据基数统计的场景，比如百万级网页 UV 计数等；
• GEO（3.2 版新增）：存储地理位置信息的场景，比如滴滴叫车；
• Stream（5.0 版新增）：消息队列，相比于基于 List 类型实现的消息队列，有这两个特有的特性：自动生成全局唯一消息ID，支持以消费组形式消费数据。

redis是单线程还是多线程？

Redis 单线程指的是「接收客户端请求->解析请求 ->进行数据读写等操作->发送数据给客户端」这个过程是由一个线程（主线程）来完成的，这也是我们常说 Redis 是单线程的原因。

但是，Redis 程序并不是单线程的，Redis 在启动的时候，是会启动后台线程（BIO）的：

• Redis 在 2.6 版本，会启动 2 个后台线程，分别处理关闭文件、AOF 刷盘这两个任务；
• Redis 在 4.0 版本之后，新增了一个新的后台线程，用来异步释放 Redis 内存，也就是 lazyfree 线程。例如执行 unlink key / flushdb async / flushall async 等命令，会把这些删除操作交给后台线程来执行，好处是不会导致 Redis 主线程卡顿。因此，当我们要删除一个大 key 的时候，不要使用 del 命令删除，因为 del 是在主线程处理的，这样会导致 Redis 主线程卡顿，因此我们应该使用 unlink 命令来异步删除大key。

在 Redis 6.0 版本之后，也采用了多个 I/O 线程来处理网络请求，这是因为随着网络硬件的性能提升，Redis 的性能瓶颈有时会出现在网络 I/O 的处理上。

所以为了提高网络 I/O 的并行度，Redis 6.0 对于网络 I/O 采用多线程来处理。但是对于命令的执行，Redis 仍然使用单线程来处理，所以大家不要误解 Redis 有多线程同时执行命令。

Redis 官方表示，Redis 6.0 版本引入的多线程 I/O 特性对性能提升至少是一倍以上。

redis数据持久化有哪些，怎么实现的？

Redis 的读写操作都是在内存中，所以 Redis 性能才会高，但是当 Redis 重启后，内存中的数据就会丢失，那为了保证内存中的数据不会丢失，Redis 实现了数据持久化的机制，这个机制会把数据存储到磁盘，这样在 Redis 重启就能够从磁盘中恢复原有的数据。

Redis 共有三种数据持久化的方式：

• AOF 日志：每执行一条写操作命令，就把该命令以追加的方式写入到一个文件里；
• RDB 快照：将某一时刻的内存数据，以二进制的方式写入磁盘；

AOF 日志是如何实现的？

Redis 在执行完一条写操作命令后，就会把该命令以追加的方式写入到一个文件里，然后 Redis 重启时，会读取该文件记录的命令，然后逐一执行命令的方式来进行数据恢复。

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我这里以「set name xiaolin」命令作为例子，Redis 执行了这条命令后，记录在 AOF 日志里的内容如下图：

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我这里给大家解释下。

「*3」表示当前命令有三个部分，每部分都是以「$+数字」开头，后面紧跟着具体的命令、键或值。然后，这里的「数字」表示这部分中的命令、键或值一共有多少字节。例如，「$3 set」表示这部分有 3 个字节，也就是「set」命令这个字符串的长度。

RDB 快照是如何实现的呢？

因为 AOF 日志记录的是操作命令，不是实际的数据，所以用 AOF 方法做故障恢复时，需要全量把日志都执行一遍，一旦 AOF 日志非常多，势必会造成 Redis 的恢复操作缓慢。

为了解决这个问题，Redis 增加了 RDB 快照。所谓的快照，就是记录某一个瞬间东西，比如当我们给风景拍照时，那一个瞬间的画面和信息就记录到了一张照片。

所以，RDB 快照就是记录某一个瞬间的内存数据，记录的是实际数据，而 AOF 文件记录的是命令操作的日志，而不是实际的数据。

因此在 Redis 恢复数据时， RDB 恢复数据的效率会比 AOF 高些，因为直接将 RDB 文件读入内存就可以，不需要像 AOF 那样还需要额外执行操作命令的步骤才能恢复数据。

Redis 提供了两个命令来生成 RDB 文件，分别是 save 和 bgsave，他们的区别就在于是否在「主线程」里执行：

• 执行了 save 命令，就会在主线程生成 RDB 文件，由于和执行操作命令在同一个线程，所以如果写入 RDB 文件的时间太长，会阻塞主线程；
• 执行了 bgsave 命令，会创建一个子进程来生成 RDB 文件，这样可以避免主线程的阻塞；

redis网络模型是怎么样的？

Redis 6.0 版本之前的单线模式如下图：

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图中的蓝色部分是一个事件循环，是由主线程负责的，可以看到网络 I/O 和命令处理都是单线程。Redis 初始化的时候，会做下面这几件事情：

• 首先，调用 epoll_create() 创建一个 epoll 对象和调用 socket() 创建一个服务端 socket
• 然后，调用 bind() 绑定端口和调用 listen() 监听该 socket；
• 然后，将调用 epoll_ctl() 将 listen socket 加入到 epoll，同时注册「连接事件」处理函数。

初始化完后，主线程就进入到一个事件循环函数，主要会做以下事情：

• 首先，先调用处理发送队列函数，看是发送队列里是否有任务，如果有发送任务，则通过 write 函数将客户端发送缓存区里的数据发送出去，如果这一轮数据没有发送完，就会注册写事件处理函数，等待 epoll_wait 发现可写后再处理 。
• 接着，调用 epoll_wait 函数等待事件的到来：
• 如果是连接事件到来，则会调用连接事件处理函数，该函数会做这些事情：调用 accpet 获取已连接的 socket -> 调用 epoll_ctl 将已连接的 socket 加入到 epoll -> 注册「读事件」处理函数；
• 如果是读事件到来，则会调用读事件处理函数，该函数会做这些事情：调用 read 获取客户端发送的数据 -> 解析命令 -> 处理命令 -> 将客户端对象添加到发送队列 -> 将执行结果写到发送缓存区等待发送；
• 如果是写事件到来，则会调用写事件处理函数，该函数会做这些事情：通过 write 函数将客户端发送缓存区里的数据发送出去，如果这一轮数据没有发送完，就会继续注册写事件处理函数，等待 epoll_wait 发现可写后再处理 。

redis瓶颈在cpu还是内存？

tcp为什么可靠？

TCP协议主要通过以下几点来保证传输可靠性：连接管理、序列号、确认应答、超时重传、流量控制、拥塞控制。

• 连接管理：即三次握手和四次挥手。连接管理机制能够建立起可靠的连接，这是保证传输可靠性的前提。
• 序列号：TCP将每个字节的数据都进行了编号，这就是序列号。序列号的具体作用如下：能够保证可靠性，既能防止数据丢失，又能避免数据重复。能够保证有序性，按照序列号顺序进行数据包还原。能够提高效率，基于序列号可实现多次发送，一次确认。
• 确认应答：接收方接收数据之后，会回传ACK报文，报文中带有此次确认的序列号，用于告知发送方此次接收数据的情况。在指定时间后，若发送端仍未收到确认应答，就会启动超时重传。
• 超时重传：超时重传主要有两种场景：数据包丢失：在指定时间后，若发送端仍未收到确认应答，就会启动超时重传，向接收端重新发送数据包。确认包丢失：当接收端收到重复数据(通过序列号进行识别)时将其丢弃，并重新回传ACK报文。
• 流量控制：接收端处理数据的速度是有限的，如果发送方发送数据的速度过快，就会导致接收端的缓冲区溢出，进而导致丢包。为了避免上述情况的发生，TCP支持根据接收端的处理能力，来决定发送端的发送速度。这就是流量控制。流量控制是通过在TCP报文段首部维护一个滑动窗口来实现的。
• 拥塞控制：拥塞控制就是当网络拥堵严重时，发送端减少数据发送。拥塞控制是通过发送端维护一个拥塞窗口来实现的。可以得出，发送端的发送速度，受限于滑动窗口和拥塞窗口中的最小值。拥塞控制方法分为：慢开始，拥塞避免、快重传和快恢复。

grpc底层的通信协议是什么？

gRPC底层的通信协议是HTTP/2。

HTTP/2 相比 HTTP/1.1 性能上的改进：

• 头部压缩
• 二进制格式
• 并发传输
• 服务器主动推送资源

1. 头部压缩

HTTP/2 会压缩头（Header）如果你同时发出多个请求，他们的头是一样的或是相似的，那么，协议会帮你消除重复的部分。

这就是所谓的 HPACK 算法：在客户端和服务器同时维护一张头信息表，所有字段都会存入这个表，生成一个索引号，以后就不发送同样字段了，只发送索引号，这样就提高速度了。

2. 二进制格式

HTTP/2 不再像 HTTP/1.1 里的纯文本形式的报文，而是全面采用了二进制格式，头信息和数据体都是二进制，并且统称为帧（frame）：头信息帧（Headers Frame）和数据帧（Data Frame）。

HTTP/1 与 HTTP/2

这样虽然对人不友好，但是对计算机非常友好，因为计算机只懂二进制，那么收到报文后，无需再将明文的报文转成二进制，而是直接解析二进制报文，这增加了数据传输的效率。

3. 并发传输

我们都知道 HTTP/1.1 的实现是基于请求-响应模型的。同一个连接中，HTTP 完成一个事务（请求与响应），才能处理下一个事务，也就是说在发出请求等待响应的过程中，是没办法做其他事情的，如果响应迟迟不来，那么后续的请求是无法发送的，也造成了队头阻塞的问题。

而 HTTP/2 就很牛逼了，引出了 Stream 概念，多个 Stream 复用在一条 TCP 连接。

从上图可以看到，1 个 TCP 连接包含多个 Stream，Stream 里可以包含 1 个或多个 Message，Message 对应 HTTP/1 中的请求或响应，由 HTTP 头部和包体构成。Message 里包含一条或者多个 Frame，Frame 是 HTTP/2 最小单位，以二进制压缩格式存放 HTTP/1 中的内容（头部和包体）。

针对不同的 HTTP 请求用独一无二的 Stream ID 来区分，接收端可以通过 Stream ID 有序组装成 HTTP 消息，不同 Stream 的帧是可以乱序发送的，因此可以并发不同的 Stream ，也就是 HTTP/2 可以并行交错地发送请求和响应。

比如下图，服务端并行交错地发送了两个响应：Stream 1 和 Stream 3，这两个 Stream 都是跑在一个 TCP 连接上，客户端收到后，会根据相同的 Stream ID 有序组装成 HTTP 消息。

4、服务器推送

HTTP/2 还在一定程度上改善了传统的「请求 - 应答」工作模式，服务端不再是被动地响应，可以主动向客户端发送消息。

客户端和服务器双方都可以建立 Stream， Stream ID 也是有区别的，客户端建立的 Stream 必须是奇数号，而服务器建立的 Stream 必须是偶数号。

比如下图，Stream 1 是客户端向服务端请求的资源，属于客户端建立的 Stream，所以该 Stream 的 ID 是奇数（数字 1）；Stream 2 和 4 都是服务端主动向客户端推送的资源，属于服务端建立的 Stream，所以这两个 Stream 的 ID 是偶数（数字 2 和 4）。

再比如，客户端通过 HTTP/1.1 请求从服务器那获取到了 HTML 文件，而 HTML 可能还需要依赖 CSS 来渲染页面，这时客户端还要再发起获取 CSS 文件的请求，需要两次消息往返，如下图左边部分：

如上图右边部分，在 HTTP/2 中，客户端在访问 HTML 时，服务器可以直接主动推送 CSS 文件，减少了消息传递的次数。

grpc相比于http优势在哪？

性能优势

gRPC 消息使用 Protobuf进行序列化。Protobuf 在服务器和客户端上可以非常快速地序列化。Protobuf 序列化产生的有效负载较小，这在移动应用等带宽有限的方案中很重要。

gRPC 专为 HTTP/2（HTTP 的主要版本）而设计，与 HTTP 1.x 相比，HTTP/2 具有巨大性能优势：

• 二进制组帧和压缩。HTTP/2 协议在发送和接收方面均紧凑且高效。
• 在单个 TCP 连接上多路复用多个 HTTP/2 调用。多路复用可消除队头阻塞。

代码生成

所有 gRPC 框架都为代码生成提供一流支持。.proto 文件是 gRPC 开发的核心文件，它定义 gRPC 服务和消息的协定。通过此文件，gRPC 框架生成服务基类、消息和完整的客户端。

通过在服务器和客户端之间共享 .proto 文件，可以端到端生成消息和客户端代码。客户端的代码生成消除了客户端和服务器上的消息重复，并为你创建强类型客户端。无需编写客户端可在具有许多服务的应用程序中节省大量开发时间。

严格规范

具有 JSON 的 HTTP API 没有正式规范。开发人员为 URL、HTTP 谓词和响应代码的最佳格式争论不休。

gRPC 规范对 gRPC 服务必须遵循的格式进行了规定。gRPC 消除了争论并为开发人员节省了时间，因为 gRPC 在各个平台和实现中都是一致的。

平时一般用docker做什么？

Docker使用前后对比

• 在没有使用Docker时，我们开发完毕一个项目，需要打成war包或jar包。然后，在服务器上进行各种环境的安装、配置以及应用程序维护，比如：JDK、Tomcat、数据库等。而且，上述的配置在开发环境、测试服务器、生产服务器（通常会有很多个），都需要进行一遍同样的操作，工作量相当繁重。

• 在使用了Docker之后，我们可以自己创建一个空的镜像从头构建，也可以使用公共仓库中已经构建好的镜像，直接使用。当需要在不同环境中进行部署时，直接使用构建好的镜像即可，一次构建，多环境多次使用，方便快捷。

算法

• 剑指 Offer 26. 树的子结构
• 数组中的第K个最大元素

项目

• 评论功能的数据库表是怎么设计的？
• redis在项目中用来干什么，用什么结构？
• ......

B站后端开发实习一面（30分钟）

MySQL有哪些锁，作用是什么?

• 全局锁：通过flush tables with read lock 语句会将整个数据库就处于只读状态了，这时其他线程执行以下操作，增删改或者表结构修改都会阻塞。全局锁主要应用于做全库逻辑备份，这样在备份数据库期间，不会因为数据或表结构的更新，而出现备份文件的数据与预期的不一样。

• 表级锁：MySQL 里面表级别的锁有这几种：

• 表锁：通过lock tables 语句可以对表加表锁，表锁除了会限制别的线程的读写外，也会限制本线程接下来的读写操作。
• 元数据锁：当我们对数据库表进行操作时，会自动给这个表加上 MDL，对一张表进行 CRUD 操作时，加的是 MDL 读锁；对一张表做结构变更操作的时候，加的是 MDL 写锁；MDL 是为了保证当用户对表执行 CRUD 操作时，防止其他线程对这个表结构做了变更。
• 意向锁：当执行插入、更新、删除操作，需要先对表加上「意向独占锁」，然后对该记录加独占锁。意向锁的目的是为了快速判断表里是否有记录被加锁。

• 行级锁：InnoDB 引擎是支持行级锁的，而 MyISAM 引擎并不支持行级锁。

• 记录锁，锁住的是一条记录。而且记录锁是有 S 锁和 X 锁之分的，满足读写互斥，写写互斥
• 间隙锁，只存在于可重复读隔离级别，目的是为了解决可重复读隔离级别下幻读的现象。
• Next-Key Lock 称为临键锁，是 Record Lock + Gap Lock 的组合，锁定一个范围，并且锁定记录本身。

死锁是什么，如何避免?

死锁只有同时满足以下四个条件才会发生：

• 互斥条件：互斥条件是指多个线程不能同时使用同一个资源。
• 持有并等待条件：持有并等待条件是指，当线程 A 已经持有了资源 1，又想申请资源 2，而资源 2 已经被线程 C 持有了，所以线程 A 就会处于等待状态，但是线程 A 在等待资源 2 的同时并不会释放自己已经持有的资源 1。
• 不可剥夺条件：不可剥夺条件是指，当线程已经持有了资源 ，在自己使用完之前不能被其他线程获取，线程 B 如果也想使用此资源，则只能在线程 A 使用完并释放后才能获取。
• 环路等待条件：环路等待条件指的是，在死锁发生的时候，两个线程获取资源的顺序构成了环形链。

避免死锁问题就只需要破环其中一个条件就可以，最常见的并且可行的就是使用资源有序分配法，来破环环路等待条件。

那什么是资源有序分配法呢？线程 A 和 线程 B 获取资源的顺序要一样，当线程 A 是先尝试获取资源 A，然后尝试获取资源 B 的时候，线程 B 同样也是先尝试获取资源 A，然后尝试获取资源 B。也就是说，线程 A 和 线程 B 总是以相同的顺序申请自己想要的资源。

Redis有哪些数据结构，都是如何实现的

略，一面问过

Redis中Zset是如何实现的？

Zset 类型的底层数据结构是由压缩列表或跳表实现的：

• 如果有序集合的元素个数小于 128 个，并且每个元素的值小于 64 字节时，Redis 会使用压缩列表作为 Zset 类型的底层数据结构；
• 如果有序集合的元素不满足上面的条件，Redis 会使用跳表作为 Zset 类型的底层数据结构；

在 Redis 7.0 中，压缩列表数据结构已经废弃了，交由 listpack 数据结构来实现了。

TCP和UDP有什么区别？

1. 连接

• TCP 是面向连接的传输层协议，传输数据前先要建立连接。
• UDP 是不需要连接，即刻传输数据。

2. 服务对象

• TCP 是一对一的两点服务，即一条连接只有两个端点。
• UDP 支持一对一、一对多、多对多的交互通信

3. 可靠性

• TCP 是可靠交付数据的，数据可以无差错、不丢失、不重复、按序到达。
• UDP 是尽最大努力交付，不保证可靠交付数据。但是我们可以基于 UDP 传输协议实现一个可靠的传输协议，比如 QUIC 协议。

4. 拥塞控制、流量控制

• TCP 有拥塞控制和流量控制机制，保证数据传输的安全性。
• UDP 则没有，即使网络非常拥堵了，也不会影响 UDP 的发送速率。

5. 首部开销

• TCP 首部长度较长，会有一定的开销，首部在没有使用「选项」字段时是 20 个字节，如果使用了「选项」字段则会变长的。
• UDP 首部只有 8 个字节，并且是固定不变的，开销较小。

6. 传输方式

• TCP 是流式传输，没有边界，但保证顺序和可靠。
• UDP 是一个包一个包的发送，是有边界的，但可能会丢包和乱序。

7. 分片不同

• TCP 的数据大小如果大于 MSS 大小，则会在传输层进行分片，目标主机收到后，也同样在传输层组装 TCP 数据包，如果中途丢失了一个分片，只需要传输丢失的这个分片。
• UDP 的数据大小如果大于 MTU 大小，则会在 IP 层进行分片，目标主机收到后，在 IP 层组装完数据，接着再传给传输层。

TCP 和 UDP 应用场景：

由于 TCP 是面向连接，能保证数据的可靠性交付，因此经常用于：

• FTP 文件传输；
• HTTP / HTTPS；

由于 UDP 面向无连接，它可以随时发送数据，再加上 UDP 本身的处理既简单又高效，因此经常用于：

• 包总量较少的通信，如 DNS 、SNMP 等；
• 视频、音频等多媒体通信；
• 广播通信；

TCP为什么可靠？

略，一面也问过了。。

TCP的重传机制、流量控制和拥塞控制怎么实现的？

图解网站（xiaolincoding.com）详细介绍过。

TCP是怎么保持连接的？

如果两端的 TCP 连接一直没有数据交互，达到了触发 TCP 保活机制的条件，那么内核里的 TCP 协议栈就会发送探测报文。

• 如果对端程序是正常工作的。当 TCP 保活的探测报文发送给对端, 对端会正常响应，这样 TCP 保活时间会被重置，等待下一个 TCP 保活时间的到来。
• 如果对端主机宕机（注意不是进程崩溃，进程崩溃后操作系统在回收进程资源的时候，会发送 FIN 报文，而主机宕机则是无法感知的，所以需要 TCP 保活机制来探测对方是不是发生了主机宕机），或对端由于其他原因导致报文不可达。当 TCP 保活的探测报文发送给对端后，石沉大海，没有响应，连续几次，达到保活探测次数后，TCP 会报告该 TCP 连接已经死亡。

所以，TCP 保活机制可以在双方没有数据交互的情况，通过探测报文，来确定对方的 TCP 连接是否存活，这个工作是在内核完成的。

TCP 保活机制

在 Linux 内核可以有对应的参数可以设置保活时间、保活探测的次数、保活探测的时间间隔，以下都为默认值：

net.ipv4.tcp_keepalive_time=7200
net.ipv4.tcp_keepalive_intvl=75  
net.ipv4.tcp_keepalive_probes=9

• tcp_keepalive_time=7200：表示保活时间是 7200 秒（2小时），也就 2 小时内如果没有任何连接相关的活动，则会启动保活机制
• tcp_keepalive_intvl=75：表示每次检测间隔 75 秒；
• tcp_keepalive_probes=9：表示检测 9 次无响应，认为对方是不可达的，从而中断本次的连接。

也就是说在 Linux 系统中，最少需要经过 2 小时 11 分 15 秒才可以发现一个「死亡」连接。

TCP 保活的这个机制检测的时间是有点长，我们可以自己在应用层实现一个心跳机制。

比如，web 服务软件一般都会提供 keepalive_timeout 参数，用来指定 HTTP 长连接的超时时间。如果设置了 HTTP 长连接的超时时间是 60 秒，web 服务软件就会启动一个定时器，如果客户端在完成一个 HTTP 请求后，在 60 秒内都没有再发起新的请求，定时器的时间一到，就会触发回调函数来释放该连接。

web 服务的 心跳机制

其他

算法：

• 无

项目：

• 项目的架构为什么这么设计？怎么继续维护？
• 介绍下第二个项目

其他：

• 职业规划是什么？
• 能实习多久，什么时候可以来实习？

面试感受

运气很不错，遇到的面试官人很好，问的问题比较基础，没有刁钻的问题，面试的内容说实话不算太难，但是有些问题还是没有回答很好。一面有算法，二面竟然没有算法。可能是实习面试缘故，这两场实习面试，都比较简单。

历史好文：