面试题详解

Go 接口

接口在 Golang 中扮演着连接不同类型之间的桥梁，它定义了一组方法的集合，而不关心具体的实现。接口的作用主要体现在以下几个方面：

多态性:

接口允许不同的类型实现相同的方法，从而实现多态性。这意味着我们可以使用接口类型来处理不同的对象，而不需要关心具体的类型。

package main
import "fmt"
type Animal interface {  Sound() string}
type Dog struct{}
func (d Dog) Sound() string {  return "Woof!"}
type Cat struct{}
func (c Cat) Sound() string {  return "Meow!"}
func main() {  animals := []Animal{Dog{}, Cat{}}
  for _, animal := range animals {    fmt.Println(animal.Sound())  }}

在上面的示例中，我们定义了一个 Animal 接口，它包含了一个 Sound()方法。然后，我们实现了 Dog 和 Cat 两个结构体，分别实现了 Sound()方法。通过将 Dog 和 Cat 类型赋值给 Animal 接口类型，我们可以在循环中调用 Sound()方法，而不需要关心具体的类型。这就体现了接口的多态性，不同的类型可以实现相同的接口方法。

解耦合：

接口可以将抽象与实现分离，降低代码之间的耦合度。通过定义接口，我们可以将实现细节隐藏起来，只暴露必要的方法，从而提高代码的可维护性和可读性。

package main
import "fmt"
type Printer interface {  Print(string)}
type ConsolePrinter struct{}
func (cp ConsolePrinter) Print(message string) {  fmt.Println(message)}
type FilePrinter struct{}
func (fp FilePrinter) Print(message string) {  // 将消息写入文件  fmt.Println("Writing message to file:", message)}
func main() {  printer := ConsolePrinter{}  printer.Print("Hello, World!")
  printer = FilePrinter{}  printer.Print("Hello, World!")}

在上面的示例中，我们定义了一个 Printer 接口，它包含了一个 Print()方法。然后，我们实现了 ConsolePrinter 和 FilePrinter 两个结构体，分别实现了 Print()方法。通过将不同的结构体赋值给 Printer 接口类型的变量，我们可以在主函数中调用 Print()方法，而不需要关心具体的实现。这样，我们可以根据需要轻松地切换不同的打印方式，实现了解耦合。

可扩展性:

package main
import "fmt"
type Shape interface {  Area() float64}
type Rectangle struct {  Width  float64  Height float64}
func (r Rectangle) Area() float64 {  return r.Width * r.Height}
type Circle struct {  Radius float64}
func (c Circle) Area() float64 {  return 3.14 * c.Radius * c.Radius}
func main() {  shapes := []Shape{Rectangle{Width: 5, Height: 10}, Circle{Radius: 3}}
  for _, shape := range shapes {    fmt.Println("Area:", shape.Area())  }}

在上面的示例中，我们定义了一个 Shape 接口，它包含了一个 Area()方法。然后，我们实现了 Rectangle 和 Circle 两个结构体，分别实现了 Area()方法。通过将不同的结构体赋值给 Shape 接口类型的切片，我们可以在循环中调用 Area()方法，而不需要关心具体的类型。这样，当我们需要添加新的形状时，只需要实现 Shape 接口的 Area()方法即可，而不需要修改已有的代码。这就实现了代码的可扩展性。

接口的应用场景

1. API 设计：接口在 API 设计中起到了至关重要的作用。通过定义接口，我们可以规范 API 的输入和输出，提高代码的可读性和可维护性。

2. 单元测试：接口在单元测试中也扮演着重要的角色。通过使用接口，我们可以轻松地替换被测试对象的实现，从而实现对被测代码的独立测试。

3. 插件系统：接口可以用于实现插件系统，通过定义一组接口，不同的插件可以实现这些接口，并在程序运行时动态加载和使用插件。

4. 依赖注入：接口在依赖注入中也有广泛的应用。通过定义接口，我们可以将依赖对象的创建和管理交给外部容器，从而实现松耦合的代码结构。

空结构体的用途

不包含任何字段的结构体,就叫做空结构体。

空结构体的特点:

1. 零内存占用

2. 地址都相同

3. 无状态

空结构体的使用场景

• 实现set集合

在 Go 语言中，虽然没有内置 Set 集合类型，但是我们可以利用 map 类型来实现一个 Set 集合。由于 map 的 key 具有唯一性，我们可以将元素存储为 key，而 value 没有实际作用，为了节省内存，我们可以使用空结构体作为 value 的值。

package main
import "fmt"
type Set[K comparable] map[K]struct{}
func (s Set[K]) Add(val K) {   s[val] = struct{}{}}func (s Set[K]) Remove(val K) {   delete(s, val)}
func (s Set[K]) Contains(val K) bool {   _, ok := s[val]   return ok}
func main() {   set := Set[string]{}   set.Add("程序员")   fmt.Println(set.Contains("程序员")) // true   set.Remove("程序员")   fmt.Println(set.Contains("程序员")) // false}

• 用于通道信号

空结构体常用于 Goroutine 之间的信号传递，尤其是不关心通道中传递的具体数据，只需要一个触发信号时。例如，我们可以使用空结构体通道来通知一个 Goroutine 停止工作：

package main    import (     "fmt"     "time"  )    func main() {     quit := make(chan struct{})     go func() {        // 模拟工作        fmt.Println("工作中...")        time.Sleep(3 * time.Second)        // 关闭退出信号        close(quit)   }()       // 阻塞，等待退出信号被关闭     <-quit     fmt.Println("已收到退出信号，退出中...")  }

• 作为方法接收器

有时候我们需要创建一组方法集的实现（一般来说是实现一个接口），但并不需要在这个实现中存储任何数据，这种情况下，我们可以使用空结构体来实现：

type Person interface {   SayHello()   Sleep()}
type CMY struct{}
func (c CMY) SayHello() {   fmt.Println("你好，世界。")}
func (c CMY) Sleep() {   fmt.Println("晚安，世界...")}

Go 原生支持默认参数或可选参数吗，如何实现

什么是默认参数

默认参数是指在函数调用时，如果没有提供某个参数的值，那么使用函数定义中指定的默认值。这种语言特性可以减少代码量，简化函数的使用。

在 Go 语言中，函数不支持默认参数。这意味着如果我们想要设置默认值，那么就需要手动在函数内部进行处理。

例如，下面是一个函数用于计算两个整数的和：

func Add(a int, b int) int {       return a + b}

如果我们希望 b 参数有一个默认值，例如为 0，那么可以在函数内部进行处理：

func AddWithDefault(a int, b int) int {       if b == 0 {           b = 0    }    return a + b}

上面的代码中，如果 b 参数没有提供值，那么默认为 0。通过这种方式，我们就实现了函数的默认参数功能。

需要注意的是，这种处理方式虽然可以实现默认参数的效果，但会增加代码复杂度和维护难度，因此在 Go 语言中不被推荐使用。

什么是可选参数

可选参数是指在函数调用时，可以省略一些参数的值，从而让函数更加灵活。这种语言特性可以让函数更加易用，提高代码的可读性。

在 Go 语言中，函数同样不支持可选参数。但是，我们可以使用可变参数来模拟可选参数的效果。

下面是一个函数用于计算任意个整数的和：

func Add(nums ...int) int {       sum := 0    for _, num := range nums {           sum += num    }    return sum}

上面的代码中，我们使用...int 类型的可变参数来接收任意个整数，并在函数内部进行求和处理。

如果我们希望 b 和 c 参数为可选参数，那么可以将它们放到 nums 可变参数之后：

func AddWithOptional(a int, nums ...int) int {       sum := a    for _, num := range nums {           sum += num    }    return sum}

上面的代码中，我们首先将 a 参数赋值给 sum 变量，然后对可变参数进行求和处理。如果函数调用时省略了 nums 参数，则 sum 等于 a 的值。

需要注意的是，使用可变参数模拟可选参数的效果虽然能够实现函数的灵活性，但也会降低代码的可读性和规范性。因此在 Go 语言中不被推荐使用。

defer 执行顺序

在 Go 中，defer 语句用于延迟（defer）函数的执行，通常用于在函数执行结束前执行一些清理或收尾工作。当函数中存在多个 defer 语句时，它们的执行顺序是**“后进先出”**（Last In First Out，LIFO）的，即最后一个被延迟的函数最先执行，倒数第二个被延迟的函数次之，以此类推。

在 Go 中，defer 语句中的函数在执行时会被压入一个栈中，当函数执行结束时，这些被延迟的函数会按照后进先出的顺序执行。这意味着在函数中的 defer 语句中的函数会在函数执行结束前执行，包括在 return 语句之前执行。

协程之间信息如何同步

协程（Goroutine）之间的信息同步通常通过通道（Channel）来实现。通道是 Go 语言中用于协程之间通信的重要机制，可以安全地在不同协程之间传递数据，实现协程之间的信息同步。

一些常见的方法来实现协程之间的信息同步：

1. 使用无缓冲通道：无缓冲通道是一种同步通道，发送和接收操作会在数据准备好之前被阻塞。通过无缓冲通道，可以实现协程之间的同步通信，确保数据的正确传递。

2. 使用带缓冲通道：带缓冲通道允许在通道中存储一定数量的元素，发送操作只有在通道已满时才会被阻塞。通过带缓冲通道，可以实现异步通信。

3. 使用同步原语：Go 语言中的 sync 包提供了一些同步原语，如互斥锁（Mutex）、读写锁（RWMutex）等，可以用于协程之间的同步访问共享资源。

4. 使用select语句：select 语句可以用于在多个通道操作中选择一个执行，可以实现协程之间的多路复用和超时控制。

5. 使用context包：context 包提供了一种在协程之间传递取消信号和截止时间的机制，可以用于协程之间的协调和同步。

GMP 模型

GM 模型开销大的原因?

最开始的是 GM 模型没有 P 的，是 M:N 的两级线程模型，但是会出现一些性能问题：

• **全局队列的锁竞争。**M 从全局队列中添加或获取 G 的时候，都是需要上锁的(下图执行步骤要加锁)，这样就会导致锁竞争，虽然达到了并发安全，但是性能是非常差的。

• **M 转移 G 会有额外开销。**M 在执行 G 的时候，假设 M1 执行的 G1 创建了 G2，新创建的就要放到全局队列中去，但是这时有一个空闲的 M2 获取到了 G2，那么这样 G1、G2 会被不同的 M 执行，但是 M1 中本来就有 G2 的信息，M2 在 G1 上执行是更好的，而且取和放到全局队列也会来回加锁，这样都会有一部分开销。

• **线程的使用效率不能最大化。**M 拿不到的时候就会一直空闲，阻塞的时候也不会切换。也就是没有 workStealing 机制和 handOff 机制。

GMP

go 生成一个协程，此时放在 P 中还是 M 中

如果在本地的队列中有足够的空间，则会直接进入本地队列等待 M 的执行；如果本地队列已经满了，则进入全局队列（在 GMP 模型中，所有的 M 都可以从全局队列中获取协程并执行）

G 阻塞，M、P 如何

当 G 因系统调用(syscall)阻塞时会阻塞 M，此时 P 会和 M 解绑即 hand off，并寻找新的 idle 的 M，若没有 idle 的 M 就会新建一个 M

Redis 与 MySQL 数据如何同步

这里提供几种方案:

1. **定时任务同步：**编写定时任务或脚本，定期从 MySQL 中读取数据，然后将数据同步到 Redis 中。这种方案简单直接，适用于数据量不大且同步频率不高的场景。

2. **使用消息队列：**将 MySQL 中的数据变更操作（如新增、更新、删除）通过消息队列（如 RabbitMQ、Kafka）发送到消息队列中，然后消费者从消息队列中读取消息，将数据同步到 Redis 中。这种方案实现了异步同步，降低了对 MySQL 的压力。

3. **使用数据库触发器：**在 MySQL 中设置触发器，当数据发生变更时触发触发器，将变更信息发送到消息队列或直接同步到 Redis 中。这种方案可以实现实时同步，但需要谨慎设计触发器逻辑，避免影响数据库性能。

4. **使用数据同步工具：**可以使用一些数据同步工具（如 Maxwell、Debezium）来实现 MySQL 和 Redis 数据的实时同步。这些工具可以监控 MySQL 数据库的变更，并将变更数据同步到 Redis 中。

5. **使用缓存库：**一些缓存库（如 Redisson、Lettuce）提供了与 MySQL 数据库的集成，可以通过配置简单地实现 MySQL 数据到 Redis 的同步。

Explain 的字段

explain 的用法：

explain select * from gateway_apps;

返回结果：

下面对上面截图中的字段一一解释：

1、id：select 查询序列号。id 相同，执行顺序由上至下；id 不同，id 值越大优先级越高，越先被执行。

2、select_type：查询数据的操作类型，其值如下：

• simple：简单查询，不包含子查询或 union

• primary:包含复杂的子查询，最外层查询标记为该值

• subquery：在 select 或 where 包含子查询，被标记为该值

• derived：在 from 列表中包含的子查询被标记为该值，MySQL 会递归执行这些子查询，把结果放在临时表

• union：若第二个 select 出现在 union 之后，则被标记为该值。若 union 包含在 from 的子查询中，外层 select 被标记为 derived

• union result：从 union 表获取结果的 select

3、table：显示该行数据是关于哪张表

4、partitions：匹配的分区

5、type：表的连接类型，其值，性能由高到底排列如下：

• system：表只有一行记录，相当于系统表

• const：通过索引一次就找到，只匹配一行数据

• eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常用于主键或唯一索引扫描

• ref：非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。用于=、< 或 > 操作符带索引的列

• range：只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。一般使用 between、>、<情况

• index：只遍历索引树

• ALL：全表扫描，性能最差

6、 possible_keys：显示 MySQL 理论上使用的索引，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用。如果该值为 NULL，说明没有使用索引，可以建立索引提高性能

7、key：显示 MySQL 实际使用的索引。如果为 NULL，则没有使用索引查询

8、key_len：表示索引中使用的字节数，通过该列计算查询中使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好 显示的是索引字段的最大长度，并非实际使用长度

9、ref：显示该表的索引字段关联了哪张表的哪个字段

10、 rows：根据表统计信息及选用情况，大致估算出找到所需的记录或所需读取的行数，数值越小越好

11、filtered：返回结果的行数占读取行数的百分比，值越大越好

12、extra：包含不合适在其他列中显示但十分重要的额外信息，常见的值如下：

• using filesort：说明 MySQL 会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行读取。出现该值，应该优化 SQL

• using temporary：使用了临时表保存中间结果，MySQL 在对查询结果排序时使用临时表。常见于排序 order by 和分组查询 group by。出现该值，应该优化 SQL

• using index：表示相应的 select 操作使用了覆盖索引，避免了访问表的数据行，效率不错

• using where：where 子句用于限制哪一行

• using join buffer：使用连接缓存

• distinct：发现第一个匹配后，停止为当前的行组合搜索更多的行

Redis 过期删除策略

Redis 中提供了三种过期删除的策略

定时删除

在设置某个 key 的过期时间同时，我们创建一个定时器，让定时器在该过期时间到来时，立即执行对其进行删除的操作。

优点：

对 CPU 是友好的，只有在取出键值对的时候才会进行过期检查，这样就不会把 CPU 资源花费在其他无关紧要的键值对的过期删除上。

缺点：

如果一些键值对永远不会被再次用到，那么将不会被删除，最终会造成内存泄漏，无用的垃圾数据占用了大量的资源，但是服务器却不能去删除。

惰性删除

惰性删除，当一个键值对过期的时候，只有再次用到这个键值对的时候才去检查删除这个键值对，也就是如果用不着，这个键值对就会一直存在。

优点：

对 CPU 是友好的，只有在取出键值对的时候才会进行过期检查，这样就不会把 CPU 资源花费在其他无关紧要的键值对的过期删除上。

缺点：

如果一些键值对永远不会被再次用到，那么将不会被删除，最终会造成内存泄漏，无用的垃圾数据占用了大量的资源，但是服务器却不能去删除。

定期删除

定期删除是对上面两种删除策略的一种整合和折中

每个一段时间就对一些 key 进行采样检查，检查是否过期，如果过期就进行删除

1、采样一定个数的 key，采样的个数可以进行配置，并将其中过期的 key 全部删除；

2、如果过期 key 的占比超过可接受的过期 key 的百分比，则重复删除的过程，直到过期 key 的比例降至可接受的过期 key 的百分比以下。

优点：

定期删除，通过控制定期删除执行的时长和频率，可以减少删除操作对 CPU 的影响，同时也能较少因过期键带来的内存的浪费。

缺点：

执行的频率不太好控制

频率过快对 CPU 不友好，如果过慢了就会对内存不太友好，过期的键值对不能及时的被删除掉

同时如果一个键值对过期了，但是没有被删除，这时候业务再次获取到这个键值对，那么就会获取到被删除的数据了，这肯定是不合理的。

Redis 中过期删除策略

上面讨论的三种策略，都有或多或少的问题。Redis 中实际采用的策略是惰性删除加定期删除的组合方式。

定期删除，获取 CPU 和 内存的使用平衡，针对过期的 KEY 可能得不到及时的删除，当 KEY 被再次获取的时候，通过惰性删除再做一次过期检查，来避免业务获取到过期内容。

Redis 常用数据结构

Redis 共有 5 种基本数据类型：String（字符串）、List（列表）、Set（集合）、Hash（散列）、Zset（有序集合）。

Zset 使用场景, 具体实现

Zset 的两种实现方式:

1. ziplist：满足以下两个条件的时候

• 元素数量少于 128 的时候

• 每个元素的长度小于 64 字节

2. skiplist：不满足上述两个条件就会使用跳表，具体来说是组合了 map 和 skiplist

• map 用来存储 member 到 score 的映射，这样就可以在 O(1)时间内找到 member 对应的分数

• skiplist 按从小到大的顺序存储分数

• skiplist 每个元素的值都是[score,value]对

skiplist 优势

skiplist 本质上是并行的有序链表，但它克服了有序链表插入和查找性能不高的问题。它的插入和查询的时间复杂度都是 O(logN)

skiplist 原理

普通有序链表的插入需要一个一个向前查找是否可以插入，所以时间复杂度为 O(N)，比如下面这个链表插入 23，就需要一直查找到 22 和 26 之间。

如果节点能够跳过一些节点，连接到更靠后的节点就可以优化插入速度：

在上面这个结构中，插入 23 的过程是

• 先使用第 2 层链接 head->7->19->26，发现 26 比 23 大，就回到 19

• 再用第 1 层连接 19->22->26，发现比 23 大，那么就插入到 26 之前，22 之后

上面这张图就是跳表的初步原理，但一个元素插入链表后，应该拥有几层连接呢？跳表在这块的实现方式是随机的，也就是 23 这个元素插入后，随机出一个数，比如这个数是 3，那么 23 就会有如下连接：

• 第 3 层 head->23->end

• 第 2 层 19->23->26

• 第 1 层 22->23->26

下面这张图展示了如何形成一个跳表

在上述跳表中查找/插入 23 的过程为：

总结一下跳表原理：

• 每个跳表都必须设定一个最大的连接层数 MaxLevel

• 第一层连接会连接到表中的每个元素

• 插入一个元素会随机生成一个连接层数值[1, MaxLevel]之间，根据这个值跳表会给这元素建立 N 个连接

• 插入某个元素的时候先从最高层开始，当跳到比目标值大的元素后，回退到上一个元素，用该元素的下一层连接进行遍历，周而复始直到第一层连接，最终在第一层连接中找到合适的位置

使用场景:

• 对有序数据进行排序，例如新闻排行榜或游戏排行榜。

• 对数据进行分组，例如将所有评分在 3.0 到 4.0 之间的电影分为一组。

• 对数据进行去重，例如将所有重复的单词从文本中删除。

早日上岸！

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