王中阳Go

第一次,站长亲自招 Gopher 了>>>

继续分享最新的面经,面试的岗位是**上海某公司的Golang开发岗,给的薪资范围是20~40K**,对`mongodb`要求熟练掌握,所以面试过程中对于`mongodb`也问的比较多。 **下面是我整理好的面经(去除了项目相关的问题)**:  1. 自我介绍? ### 2. mongodb查询优化讲一下? 可以从以下几个方面展开: 1. **索引的使用**: - 索引是查询优化的核心。MongoDB支持多种索引类型(如单字段索引、复合索引、全文索引等)。合理创建索引可以显著提高查询性能。 - 使用`explain()`方法分析查询计划,查看是否使用了索引以及索引的效率。 2. **查询语句优化**: - 避免全表扫描:确保查询条件能够命中索引。 - 尽量减少返回的数据量,使用`projection`只返回需要的字段。 - 对于复杂的查询,可以通过拆分查询或使用聚合管道来优化。 3. **分片与副本集**: - 分片可以将数据分布在多个节点上,从而提高查询性能。 - 副本集主要用于高可用性,但读操作可以分担到从节点以减轻主节点的压力。 4. **硬件和配置优化**: - 调整MongoDB的内存分配和缓存策略,充分利用服务器资源。 - 定期监控数据库性能,使用工具如MongoDB Atlas或第三方监控工具定位瓶颈。 5. **写操作优化**: - 批量写入比单条写入更高效。 - 在高并发场景下,考虑调整写关注级别(Write Concern)以平衡性能和一致性。 --- ### 3. mongodb和mysql的索引特性上有什么区别? 1. **索引类型**: - MongoDB支持多种索引类型,包括单字段索引、复合索引、地理空间索引、全文索引和哈希索引。 - MySQL主要支持B+树索引(InnoDB和MyISAM引擎),此外还有全文索引、哈希索引(Memory引擎)等。 2. **索引存储结构**: - MongoDB默认使用B树作为索引结构,适合范围查询和排序。 - MySQL的InnoDB引擎使用B+树,更适合范围查询和顺序访问。 3. **索引覆盖**: - MongoDB支持索引覆盖查询(Index-Only Query),即如果查询的所有字段都在索引中,则无需访问文档本身。 - MySQL同样支持索引覆盖,但需要确保查询字段完全包含在索引中。 4. **唯一性约束**: - MongoDB允许在集合中创建唯一索引,但分布式环境下的唯一性约束需要额外注意。 - MySQL的唯一索引在单机和分布式环境下都更容易实现。 5. **性能影响**: - MongoDB的写操作会在写入文档的同时更新索引,可能会对性能产生一定影响。 - MySQL的索引维护成本较高,尤其是在大规模更新或插入时。 --- ### 4. mongodb设计索引上跟mysql有什么区别? 1. **数据模型差异**: - MongoDB是文档型数据库,数据以嵌套的JSON格式存储,因此可以在嵌套字段上创建索引。 - MySQL是关系型数据库,数据以表格形式存储,索引设计通常基于列。 2. **复合索引的设计**: - MongoDB的复合索引顺序非常重要,查询条件必须按照索引定义的顺序匹配才能生效。 - MySQL的复合索引也有顺序要求,但其查询优化器会尝试重排条件以匹配索引。 3. **动态模式的支持**: - MongoDB支持动态模式,索引设计需要考虑文档结构的多样性。 - MySQL的表结构是固定的,索引设计相对简单。 4. **分布式环境**: - MongoDB的分片集群需要为分片键创建索引,且分片键的选择对性能有重大影响。 - MySQL在分布式环境中通常通过中间件(如ShardingSphere)实现分片,索引设计不受分片键限制。 5. **索引大小的考虑**: - MongoDB的索引存储在内存中,过大的索引可能导致性能下降。 - MySQL的索引也占用内存,但其B+树结构更节省空间。 --- ### 5. mongodb在创建索引和使用上有什么注意事项吗? 1. **选择合适的字段**: - 根据查询频率和数据分布选择索引字段,避免为低频查询创建索引。 - 复合索引的字段顺序应根据查询条件的重要性排列。 2. **索引的维护成本**: - 创建索引会增加写操作的开销,因为每次写入都需要更新索引。 - 删除不必要的索引以减少维护成本。 3. **索引的覆盖能力**: - 尽量设计索引以支持覆盖查询,减少文档访问次数。 4. **内存限制**: - 索引需要加载到内存中才能高效工作,因此索引大小不能超过可用内存。 5. **后台创建**: - 在生产环境中创建索引时,建议使用后台模式(`background: true`),以避免阻塞其他操作。 6. **分片集群的特殊要求**: - 分片集群需要为分片键创建索引,并确保分片键的选择均衡分布数据。 --- ### 6. mongodb和mysql主键的区别?主键会带来什么影响? 1. **主键的生成方式**: - MongoDB默认为主键字段`_id`生成一个唯一的ObjectId值,也可以自定义主键。 - MySQL的主键通常由用户指定,或者由自增列(AUTO_INCREMENT)生成。 2. **主键的作用**: - MongoDB的主键用于唯一标识文档,同时也是集合的默认索引。 - MySQL的主键用于唯一标识行,同时是表的聚集索引(InnoDB引擎)。 3. **性能影响**: - MongoDB的主键索引会影响查询和写入性能,尤其是当主键是随机生成的ObjectId时,可能导致频繁的页分裂。 - MySQL的主键直接影响数据存储的物理顺序,连续递增的主键有助于提高插入性能。 4. **分布式环境**: - MongoDB的主键在分片集群中需要结合分片键使用。 - MySQL的主键在分布式环境中可能需要额外的协调机制。 --- ### 7. kafka怎么保障kafka消息可靠性? 1. **持久化**: - Kafka将消息持久化到磁盘,确保即使发生故障也能恢复数据。 - 通过配置`acks`参数,可以控制消息的确认级别(如`acks=1`、`acks=all`)。 2. **副本机制**: - Kafka使用分区副本(Partition Replication)来保证数据的冗余。 - ISR(In-Sync Replica)机制确保只有同步完成的副本才能参与选举。 3. **消息确认**: - 生产者可以通过`acks`参数设置消息的确认级别,确保消息被成功写入。 4. **消费者确认**: - 消费者通过手动提交偏移量(Offset)确保消息被正确处理。 5. **事务支持**: - Kafka支持事务性消息,确保跨分区的消息一致性。 --- ### 8. kafka怎么保证消息幂等? 1. **生产者幂等性**: - Kafka引入了幂等性生产者(Idempotent Producer),通过为每个生产者分配唯一的PID(Producer ID)和序列号(Sequence Number)来确保每条消息只被写入一次。 2. **事务支持**: - Kafka支持事务性消息,允许跨分区和主题的消息原子性提交。 3. **消费者端处理**: - 消费者可以通过去重逻辑(如基于消息ID)避免重复处理。 --- ### 9. 怎么限制goroutine的上限? 1. **使用信号量(Semaphore)**: - 使用`sync.WaitGroup`或`chan struct{}`实现信号量,限制并发goroutine的数量。 2. **使用Worker Pool模式**: - 创建固定数量的worker goroutine,任务通过队列分发给这些worker。 3. **使用第三方库**: - 使用类似`ants`这样的协程池库,直接设置最大goroutine数量。 --- ### 10. sync.map的实现介绍一下? `sync.Map` 是 Go 标准库中提供的一个并发安全的 map 实现,旨在优化高并发环境下的读写性能。它特别适合于读多写少的场景,并通过内部机制减少锁竞争来提高效率。 ##### **核心数据结构** - **`read`** :这是一个只读缓存,包含一部分或全部的数据副本。它是无锁访问的,因此读操作非常快。 - **`dirty`** :这是一个可写的缓存,包含了所有键值对(包括那些在 `read` 中没有但新添加的)。由于需要支持写入,访问 `dirty` 时会涉及到加锁操作。 - **`entry`** :这是存储实际键值对的结构体。它支持原子操作,允许高效地更新或删除值而无需锁。 ##### **工作机制** 1. **读操作** - 当进行读取时,优先从 `read` 中查找数据。因为 `read` 是无锁的,所以读取速度很快。 - 如果 `read` 中找不到且有未迁移至 `read` 的数据,则检查 `dirty`。这时需要加锁,但这种情况相对较少。 2. **写操作** - 写入已存在的键值对时,尝试直接更新 `read` 中对应的条目。这通常可以通过原子操作完成,避免了加锁。 - 对于新增的键值对,则会添加到 `dirty` 缓存中。如果 `dirty` 尚未初始化,会先将 `read` 中的数据复制到 `dirty`。 3. **数据迁移** - 随着时间推移,`dirty` 可能积累大量未迁移到 `read` 的数据。当达到一定条件时,`sync.Map` 会触发一次数据迁移,将 `dirty` 提升为新的 `read` 并清空旧的 `dirty`。 4. **删除操作** - 删除操作不是立即从 `read` 或 `dirty` 中移除数据,而是标记相应的 `entry` 为已删除。这样可以延迟清理工作,减少内存分配和回收的开销。 ##### **适用场景** - **读多写少**:在这种情况下,`sync.Map` 的设计能够最大化利用其无锁读的优势。 - **动态数据集**:适用于键值对集合经常变化的应用场景。 - **高并发环境**:提供了一种高效的并发控制方式,减少了锁争用。 ##### **注意事项** - 虽然 `sync.Map` 在读多写少的情况下表现优异,但在写密集型应用中可能不如使用传统同步方法(如手动加锁)那样有效。 - 应谨慎评估你的应用场景是否适合使用 `sync.Map`,特别是当你预计会有大量的新键值对插入时。 ## 欢迎关注 ❤ 我们搞了一个**免费的面试真题共享群**,互通有无,一起刷题进步。 **没准能让你能刷到自己意向公司的最新面试题呢。** 感兴趣的朋友们可以加我微信:**wangzhongyang1993**,备注:面试群。

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