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技术面试

oop

• 面向对象编程的三个核心特征是：

  • 封装：隐藏对象的内部状态和实现细节，仅通过方法对外交互。
  • 继承：允许新类接收现有类的属性和方法，促进代码复用。
  • 多态：允许不同的对象对同一操作做出不同的响应，增加灵活性。

• https://refactoringguru.cn/design-patterns/catalog

• 设计模式（Design Patterns）是软件工程中的一种最佳实践，它是在特定情况下经过验证的、可复用的解决方案。设计模式通常用于解决在软件设计过程中遇到的常见问题。设计模式可以分为三大类：

  • 创建型模式（Creational Patterns）：这些模式提供了创建对象的最佳方式，以便在创建过程中增加灵活性和可复用性。常见的创建型模式包括：
    • 单例模式（Singleton）：确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。
  • 结构型模式（Structural Patterns）：这些模式涉及对象的组合，以获得更大的结构。常见的结构型模式包括：
    • 代理控制着对于原对象的访问， 并允许在将请求提交给对象前后进行一些处理。
  • 行为型模式（Behavioral Patterns）：这些模式专注于对象间的通信。常见的行为型模式包括：
    • 备忘录模式是一种行为设计模式， 允许在不暴露对象实现细节的情况下保存和恢复对象之前的状态。

• 面向对象设计原则简略版：

  • 单一职责原则（SRP）：一个类只负责一项功能，减少复杂度。
  • 开放封闭原则（OCP）：类对扩展开放，对修改封闭，支持功能扩展。
  • 里氏替换原则（LSP）：子类可以替换父类，且不改变功能。
  • 接口隔离原则（ISP）：接口要细化，避免不必要的依赖。
  • 依赖倒转原则（DIP）：高层模块不依赖低层模块，而是依赖抽象。
  • 合成复用原则（CRP）：通过组合而非继承实现复用。
  • 迪米特法则（LoD）：减少对象之间的依赖，降低耦合度。

• Go的面向对象方法：

  • 没有类（Class）： Go没有传统意义上的类（class），而是通过结构体（struct）来定义对象的属性。 结构体通过方法（method）为其提供行为。
  • 接口（Interface）： Go的接口是隐式实现的，一个类型只要实现了接口定义的方法，就自动实现了该接口，不需要显式声明。 这种特性使得Go具有很高的灵活性和可扩展性。
  • 封装： Go的封装通过大写字母（public）和小写字母（private）来控制字段和方法的可见性，而不是传统语言中的访问修饰符。
  • 组合而非继承： Go没有继承（inheritance）机制。取而代之的是组合（Composition），即通过将一个结构体嵌入到另一个结构体中，实现对象的复用。 Go通过结构体组合而非继承来实现代码重用，避免了传统OOP中的继承层次问题。
  • 多态： Go的多态通过接口实现，一个类型通过实现接口中的方法集来实现多态。接口方法的调用是动态的，类似于其他面向对象语言的多态实现。

• 其他传统面向对象语言（如Java、C++）的面向对象方法：

  • 类与对象： 传统的面向对象语言通过类（Class）来定义对象的蓝图，并通过类实例化对象。 类中包含字段（属性）和方法（行为），类是面向对象的核心概念。
  • 封装： 封装是面向对象的基本特性之一，通常通过访问控制修饰符（如public、private、protected等）来实现字段和方法的封装，控制对象的外部访问。
  • 继承： 继承是面向对象的重要特性，通过父类和子类的关系来实现代码复用和扩展。 子类可以继承父类的属性和方法，并可以重写父类的方法。
  • 多态： 多态在传统面向对象语言中通过类继承和接口实现。子类可以重写父类方法，或通过接口引用来动态决定对象的行为。
  • 接口与实现： 在传统面向对象语言中，接口是显式声明的，类型必须显式声明实现某个接口，并提供接口方法的实现。

• 方法重载和重写

  • 重写(Override)：是子类对父类允许方位的方法的实现过程进行重新编写，返回值和形参都不能改变。即外壳不变，核心重写。
    • 假设有一个父类 Animal，它有一个方法 makeSound()，表示动物发出声音。子类 Dog 重写了 makeSound() 方法，实现了狗叫的声音。此时，Dog 类中的 makeSound() 方法和 Animal 类中的 makeSound() 方法具有相同的签名（方法名、参数列表、返回类型），但具体的实现逻辑不同。
  • 重载(Overload)：是在一个类里面，方法名字相同，二参数不同。返回类型可以相同也可以不同，每个重载的方法（或者构造函数）都必须有一个独一无二的参数类型列表。
    • 运算符重载、方法重载
    • 假设有一个类 Calculator，它有多个 add() 方法，用来计算不同类型的加法。一个 add() 方法接收两个整数，另一个 add() 方法接收两个浮点数，还有一个 add() 方法接收一个整数和一个浮点数。虽然方法名相同，但由于参数列表不同（参数类型或数量不同），这些方法构成了重载。

数据库

https://xiaolincoding.com/mysql/

• 分析查询速度慢的原因，提出解决方案

  • 1. 数据库结构问题
    • 原因：表结构设计不合理，如字段类型不匹配、冗余字段多、缺乏合适的索引等。
    • 解决方案：
      • 优化表结构，选择合适的字段类型。
      • 移除不必要的冗余字段。
      • 添加合适的索引以加快查询速度。
  • 2. 缺少或不合适的索引
    • 原因：没有为查询中涉及的字段创建索引，或者索引创建得不恰当。
    • 解决方案：
      • 分析查询语句，确定需要创建索引的字段。
      • 创建合适的索引，如单列索引、复合索引等。
      • 定期维护索引，删除不再需要的索引
  • 3. 查询语句效率低
    • 原因：查询语句设计不合理，如使用了SELECT *、复杂的JOIN操作、子查询、不当的函数使用等。
    • 解决方案：
      • 优化查询语句，避免使用SELECT *，尽量指定需要的列。
      • 简化JOIN操作，使用合适的JOIN类型。
      • 避免在WHERE子句中使用复杂的函数或表达式。
      • 减少子查询的使用，可以考虑将子查询转换为JOIN操作。
  • 4. 数据库服务器性能问题
    • 原因：服务器硬件资源不足，如CPU、内存、磁盘I/O等。
    • 解决方案：
      • 升级服务器硬件，如增加内存、使用更快的磁盘等。
      • 优化服务器配置，如调整内存分配、优化I/O性能等。
  • 5. 数据库配置不当
    • 原因：数据库的配置参数不适合当前的负载情况。
    • 解决方案：
      • 调整数据库配置参数，如缓冲区大小、连接数限制等。
      • 使用数据库性能监控工具来分析和调整配置。
  • 6. 网络问题
    • 原因：客户端与数据库服务器之间的网络延迟。
    • 解决方案：
      • 优化网络配置，减少网络延迟。
      • 如果可能，将数据库服务器迁移到离客户端更近的地理位置。
  • 7. 锁和并发问题
    • 原因：高并发环境下的锁争用问题。
    • 解决方案：
      • 优化事务的大小和持续时间，减少锁争用。
      • 使用合适的事务隔离级别来减少锁的争用。
  • 8. 使用慢查询日志
    • 原因：未利用数据库的慢查询日志来分析慢查询。
    • 解决方案：
      • 开启数据库的慢查询日志，记录执行时间超过阈值的查询。
      • 分析慢查询日志，找出性能瓶颈并进行优化。

• ACID是数据库事务的四个关键属性，用于确保数据的可靠性和一致性：

  • 原子性（Atomicity）：事务要么完全成功，要么完全失败，不会结束在中间某个点。
  • 一致性（Consistency）：事务确保数据库从一个一致的状态转换到另一个一致的状态。
  • 隔离性（Isolation）：并发执行的事务彼此隔离，互不干扰。
  • 持久性（Durability）：一旦事务提交，其结果就是永久性的，即使系统故障也不会丢失。

• 数据库规范化（Normalization）的简化概念是将数据库结构分解成更简单的结构，以减少数据冗余并提高数据一致性。主要范式包括：

  • 第一范式（1NF）：每列都是不可分的原子值。
  • 第二范式（2NF）：在1NF的基础上，非主属性完全依赖于主键。
  • 第三范式（3NF）：在2NF的基础上，非主属性不传递依赖主键。
  • BC范式（BCNF）：在3NF的基础上，要求每个决定因素都是候选键。
    • 这意味着，除了候选键之外，其他属性不能决定表中其他任何一列的值。
  • 第四范式（4NF）：消除多值依赖。
    • 是指在一个关系表中，如果某个属性集 A 确定另一个属性集 B，而这个关系中还可以存在属性集 C 与 B 无关，则称 A 多值依赖于 B。换句话说，A 决定 B 和 C 时，B 和 C 是彼此独立的。
  • 第五范式（5NF）：消除连接依赖，确保数据可重组不丢失。

• 列存储的缺点：

  • 写入和更新慢：不适合频繁更新和插入。
  • 事务性能差：不适合频繁事务操作。
  • 内存开销大：压缩和索引带来额外内存占用。

• 列存储的应用场景：

  • 数据分析和聚合查询（如BI、OLAP）：适合大规模数据聚合。
  • 数据仓库和日志分析：适合只读或少量写操作的场景。
  • 高压缩场景：大量重复数据的压缩效果更好。

• 列存储适合高效的数据分析和聚合计算，但在频繁更新和事务型操作中表现不佳。

• 事物隔离级别
  https://xiaolincoding.com/os/4_process/pessim_and_optimi_lock.html

• B 树和 B+ 树的结构区别

  • B 树：
    • 每个节点都存储键值和数据指针（或数据记录）。
    • 内部节点和叶子节点都包含键值和数据，叶子节点之间无指针连接。
    • 查询时可以在非叶子节点中找到目标数据。
  • B+ 树：
    • 所有数据都存储在叶子节点中，内部节点仅存储键值和指向子节点的指针，不直接存储数据。
    • 叶子节点之间按顺序双向链表连接，方便范围查询。
    • 查询时必须到叶子节点才能找到目标数据。

• B+ 树相对 B 树的优势

  • 查询效率更高：B+ 树的所有数据都在叶子节点上，每次查询必须从根节点到叶子节点，因此查询路径固定且较短，容易优化。
  • 范围查询效率高：B+ 树的叶子节点通过链表连接，可以顺序扫描，特别适合 MySQL 中的范围查询需求。
  • 更高的磁盘利用率：B+ 树的非叶节点不存储数据，仅存储键和指针，使得每个节点可以存储更多的键值，减少了树的高度，降低了磁盘 I/O 次数。
  • 稳定的查找速度：由于所有数据都在叶子节点上，查找过程和路径长度一致，因此 B+ 树的查找速度较为稳定。

操作系统

• 进程 线程 调度

  • https://xiaolincoding.com/os/4_process/process_base.html#%E8%BF%9B%E7%A8%8B

• 死锁的四个必要条件：

  • 互斥条件：一个资源只能被一个进程或线程占用。
  • 非抢占条件：已分配给一个进程的资源，不能被其他进程强制抢占。
  • 占有并等待条件：一个进程或线程占有一个资源，并且等待其他进程的资源。
  • 循环等待条件：多个进程或线程之间形成环形等待链。

• 避免死锁的策略：

  • 破坏互斥条件：通过共享资源或者非互斥的方式来避免死锁。
  • 破坏非抢占条件：允许线程在等待其他资源时释放已占用的资源。
  • 破坏占有并等待条件：要求线程在申请资源时，必须一次性申请所有需要的资源。
  • 破坏循环等待条件：通过对资源申请顺序进行统一排列，避免环形等待。

• 死锁的预防和解决方法：

  • 资源分配策略：例如银行家算法，通过对进程资源的请求进行判断，确保系统始终处于一个安全状态。
  • 检测与恢复：定期检测系统中的死锁，若发生死锁，选择某个进程终止或者回滚来打破死锁。
  • 超时机制：让进程等待一段时间后，主动释放已获得的资源，避免死锁。

• 多线程编程的难点及解决方法：

  • 死锁：
    • 问题：多个线程互相等待对方释放资源，导致程序卡住。
    • 解决方法：避免循环依赖资源，可以通过排序资源请求、使用超时机制等方式来避免死锁。
  • 竞态条件、线程安全：
    • 问题：多个线程并发访问共享数据并修改，可能导致数据不一致。
    • 解决方法：使用锁（如互斥锁 Mutex）、使用线程安全的数据结构（如 Go 的 sync.Mutex）、原子操作等，确保对共享资源的独占访问。
  • 线程通信：
    • 问题：线程之间如何有效传递信息，避免竞争条件。
    • 解决方法：使用线程间通信机制（如消息队列、信号量、Go 的 channel）确保数据的有序传递。
  • 线程调度：
    • 问题：过多的线程切换会导致性能下降。
    • 解决方法：合理设计线程池，减少不必要的线程创建与销毁，控制并发线程数量

• 锁

  • https://xiaolincoding.com/os/4_process/pessim_and_optimi_lock.html

网络

• HTTP
  • https://xiaolincoding.com/network/2_http/http_interview.html

算法

• DFS在AI中的应用
  • 路径规划：用于迷宫、机器人导航等路径查找问题。
  • 解空间搜索：在数独、八皇后等问题中搜索所有可能解。
  • 博弈树搜索：在游戏AI中探索可能决策，结合α-β剪枝提高效率。
  • 逻辑推理和规划：用于验证目标是否可达。
• 优缺点
  • 优点：内存占用低，适合深层搜索，可快速找到一种解。
  • 缺点：可能陷入深度路径，不保证找到最优解。

杂

• 避免侵犯用户隐私的爬虫措施

  • 之前
    • 遵守robots.txt：尊重网站爬取规则。
    • 获取授权：如有需要，联系网站获得许可。
  • 进行中
    • 避免抓取敏感数据：避免收集个人信息。
    • 不爬取登录保护区：避免访问需要登录的信息。
    • 限制爬取频率：减少对网站的负担。
  • 之后
    • 匿名化处理：去标识化用户数据。
    • 提供数据删除机制：确保用户能删除其数据。

• AI 企业

  • 客户管理
    • 客户服务：聊天机器人、语音识别
    • 营销与销售：个性化推荐、市场分析
  • 运营优化
    • 自动化与效率提升：智能流程自动化（RPA）、供应链优化
    • 生产与制造：智能制造、机器人自动化
  • 决策支持
    • 数据分析与决策支持：大数据分析、预测分析
    • 金融与风险管理：欺诈检测、信用评分
  • 人力资源管理
    • 人才招聘：简历筛选、候选人分析
    • 员工绩效分析：绩效评估和决策支持
  • 产品与创新
    • 产品研发与创新：AI设计、仿真与模拟

• 敏捷开发是一种灵活的开发方法，强调快速交付、持续改进和客户参与。主要特点包括：

  • 迭代和增量：通过短期迭代，逐步交付功能。
  • 客户参与：客户持续反馈，调整需求。
  • 持续改进：每次迭代后进行反思和优化。
  • 团队合作：高效沟通和协作。
  • 灵活应变：快速响应需求变化。
  • 常见方法有 Scrum、Kanban 和 XP（极限编程）。适用于需求不确定或变化快的项目。

• 开发人员（Developer）

  • 开发人员负责编码和实现产品功能，是实现需求的核心力量。
  • 编码与实现功能
  • 测试与保证代码质量
  • 参与会议与协作
  • 持续改进开发流程
  • 开发人员不仅写代码，还与团队紧密合作，确保快速响应需求变化并交付高质量产品。

• 产品负责人（Product Owner）

  • 产品负责人定义需求和优先级，确保开发团队理解并交付正确的功能。
  • 定义产品需求
  • 管理产品待办事项列表
  • 参与迭代计划会议
  • 验证交付内容
  • 产品负责人是团队与客户的桥梁，确保产品开发符合需求，并根据反馈调整方向。

• 软件测试方法：

  • 功能测试：验证软件功能是否符合需求。
  • 性能测试：检查软件在不同负载下的表现。
  • 回归测试：验证修改后功能是否正常，避免影响其他部分。
  • 兼容性测试：确保软件在不同操作系统和设备上兼容运行。
  • 安全测试：发现软件中的安全漏洞。
  • 用户体验测试：确保界面友好，用户体验良好。
  • 探索性测试：根据经验随机测试软件，寻找潜在问题。

• 堆与栈对比

特性	栈	堆
存储内容	局部变量、函数调用等	动态分配的对象、数据结构
内存管理方式	静态分配，自动管理	动态分配，程序员手动管理或垃圾回收
分配速度	快	较慢
生命周期	自动管理，随函数的调用和返回	手动管理，直到显式释放或垃圾回收
内存限制	较小，受操作系统限制	较大，受系统总内存限制
优缺点	速度快，但内存有限	灵活且能存储大数据，但管理复杂

• 总结：

  • 栈：

    • 用于存储局部变量和函数调用。
    • 内存分配快，自动管理，但空间较小，内存不能动态增长。
    • 适合用于存储生命周期明确、大小固定的数据。

  • 堆：

    • 用于动态分配内存，如对象和动态数据结构。
    • 内存分配较慢，且需要手动管理或依赖垃圾回收机制，但空间较大，能存储更多的数据。
    • 适合用于存储需要动态变化的对象或较大数据。

语言

• Node：
  • 在计算机科学中，”Node” 通常指的是网络中的一个连接点，它可以是一台计算机、服务器、路由器或者任何可以发送、接收和转发数据的设备。在编程和数据结构中，”Node” 指的是一个基本单元，它通常包含数据和指向其他节点的链接，是构成链表、树、图等数据结构的基础。
• JS：
  • “JS” 通常是 “JavaScript” 的缩写，这是一种广泛使用的编程语言，主要用于网页开发，以实现网页的动态交互功能。JavaScript 也可以用于服务器端（通过 Node.js）、桌面应用、移动应用等多种环境中。
• Node.js：
  • Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境，它允许 JavaScript 代码在服务器端运行。这意味着开发者可以使用 JavaScript 来编写服务器端逻辑，而不是仅限于客户端的网页交互。Node.js 采用了非阻塞 I/O（输入/输出）模型和事件驱动架构，这使得它非常适合处理大量并发连接，因此它在构建高性能网络应用方面表现出色。
  • Node.js 支持模块化开发，拥有庞大的第三方库生态系统 npm（Node Package Manager），开发者可以通过 npm 安装和共享代码。
• 总结来说，”Node” 可以指网络中的一个连接点或数据结构中的一个基本单元，”JS” 是 JavaScript 语言的缩写，而 “Node.js” 是一个让 JavaScript 能够在服务器端运行的环境。

SAP

• SAP公司的主要特点：
  • 企业资源规划（ERP）软件：SAP以开发ERP软件而闻名，这些软件帮助企业整合和管理核心业务流程，包括财务、人力资源、供应链管理、客户关系管理等。
  • 广泛的产品线：除了ERP软件，SAP还提供云解决方案、商务智能工具、应用开发平台和其他软件产品。
  • 全球影响力：SAP是全球最大的企业应用软件和解决方案提供商之一，服务于全球各地的公司，包括许多财富500强企业。
  • 创新和研发：SAP持续在云计算、大数据、人工智能、物联网和机器学习等新兴技术领域进行研发和创新。
  • 多样化的客户服务：SAP提供多种服务，包括咨询、实施支持、培训和技术支持，帮助客户成功部署和使用其软件。
  • 生态系统：SAP拥有一个庞大的合作伙伴网络，包括系统集成商、独立软件供应商和咨询公司，共同为客户提供服务。

开发方案

• 开发方案：上下游之间的关系理清 代码结构（开发 测试 上线 流程）

• 技术评审：开会 可行性 消耗预估 耗时 QPS

• 开发阶段：

• 测试阶段：

  • 线下环境 BOE 完全隔离
  • 线上 小流量 POE

• 正常上线

  • 灰度上线 一部分流量走新上线 一部分原来
  • 分机房 小流量上 看接口问题 swagger 日志
  • 监控台 接口QPS cpu负载 接口耗时

• 不正常上线

  • 接口耗时过高 下游接口出问题
    • 数据库查询导致 要不要加缓存
  • CPU资源暴增 线程释放问题
  • 版本回滚 git

• 文档和代码不一致

  • 加强定期交流协作
  • 自动化文档生成工具
  • 确定文档为开发流程的一部分
  • 定期的审核和更新文档

• 主库和副库代码不一致问题

  • 直接读主库 服务器负载压力
  • 强制同步 再进行读 （举例子 数据重要程度 亏钱问题）
  • 通过锁来进行控制

Web开发三层架构
controller：控制层，接收前端发送的请求，处理请求并响应数据
service：业务逻辑层
dao：数据访问层，负责数据访问操作

群面问题

• 语言Go

  • 简单易学：语法简洁，开发效率高。
  • 高效并发：内置协程（goroutine）和通道（channel），适合高并发。
  • 编译快：编译速度快，生成小型可执行文件，便于部署。
  • 自动内存管理：垃圾回收（GC）机制，减少内存管理负担。
  • 强大标准库：丰富的标准库，便于网络和系统级开发。
  • 跨平台支持：编译后可直接在不同操作系统运行。
  • 类型安全：静态类型语言，增强代码安全性。

• SAP 在区块链领域的主要贡献和工作集中在以下几个方面：

  • 区块链平台集成： SAP 提供了 SAP Cloud Platform Blockchain，允许企业通过云服务快速部署和管理区块链解决方案。这个平台支持多种区块链技术，包括 以太坊 和 Hyperledger 等。通过这一平台，企业可以在现有业务流程中整合区块链技术，如智能合约和去中心化应用（DApps）。
  • 智能合约和供应链管理： SAP 集成了 智能合约 功能，尤其是在供应链管理中，利用区块链提高透明度、减少欺诈，并确保交易的可靠性。例如，企业可以通过智能合约在区块链上自动执行合同条款，从而实现更高效的供应链操作。
  • 区块链即服务（BaaS）： SAP 提供了区块链即服务（Blockchain as a Service，BaaS），为企业提供一个快速、灵活的开发平台，使其能够创建和管理基于区块链的应用。这使得企业无需自己搭建区块链基础设施，即可轻松实现智能合约、数据共享和去中心化交易等功能
  • 与企业合作的实际应用： SAP 在一些实际的行业应用中，采用了区块链技术帮助企业优化业务流程。例如，食品溯源和跨境支付等场景，企业能够通过区块链提高透明度、简化流程，并减少交易成本。
  • 合作与联盟： SAP 也与多家区块链公司和技术合作伙伴合作，包括与 IBM（Hyperledger）和 以太坊 的合作。通过这些合作，SAP 能够将区块链技术融入其产品生态，并为企业提供多种选择。

• 特点

  • sync.WaitGroup 控制 goroutine 的⽣命周期
  • 通道（channel）来通知 goroutine 退出