字节国际支付十连问

发表于 1年以前  | 总阅读数:522 次

前言

之前有位读者去字节面试,面的是国际支付部门,他凭记忆,回忆被问到的一些面试真题。于是,我整理了比较全的答案,希望对大家找工作有帮助呀,加油~

1 . 聊聊工作中,你是如何设计数据库表的

  • 命名规范
  • 选择合适的字段类型
  • 主键设计合理
  • 选择合适的字段长度
  • 优先考虑逻辑删除,而不是物理删除
  • 每个表必备的几个字段(如create_timeupdate_time等)
  • 一张表的字段不宜过多
  • 尽可能使用not null定义字段
  • 设计表时,评估哪些字段需要加索引
  • 不需要严格遵守3NF,通过业务字段冗余来减少表关联
  • 避免使用MySQL保留字
  • 不搞外键关联,一般都在代码维护
  • 一般都选择INNODB存储引擎
  • 选择合适统一的字符集。
  • 如果你的数据库字段是枚举类型的,需要在comment注释清楚
  • 时间类型选择恰当
  • 不建议使用Stored procedure(包括存储过程,触发器) 。
  • 1:N关系的设计
  • 大字段如何设计
  • 考虑是否需要分库分表
  • 索引的合理设计

2.什么是三范式?你做过违反三范式的设计嘛

  • 第一范式:对属性的原子性,要求属性具有原子性,不可再分解;
  • 第二范式:对记录的唯一性,要求记录有唯一标识,即实体的唯一性,即不存在部分依赖;
  • 第三方式:对字段的冗余性,要求任何字段不能由其他字段派生出来,它要求字段没有冗余,即不存在传递依赖。

我们设计表及其字段之间的关系, 应尽量满足第三范式。但是有时候,可以适当冗余,来提高效率

3 . TCP的四次挥手?三次挥手行不行

  • 第一次挥手(FIN=1,seq=u),发送完毕后,客户端进入FIN_WAIT_1状态
  • 第二次挥手(ACK=1,ack=u+1,seq =v),发送完毕后,服务器端进入CLOSE_WAIT状态,客户端接收到这个确认包之后,进入FIN_WAIT_2状态
  • 第三次挥手(FIN=1,ACK=1,seq=w,ack=u+1),发送完毕后,服务器端进入LAST_ACK状态,等待来自客户端的最后一个ACK
  • 第四次挥手(ACK=1,seq=u+1,ack=w+1),客户端接收到来自服务器端的关闭请求,发送一个确认包,并进入TIME_WAIT状态,等待了某个固定时间(两个最大段生命周期,2MSL,2 Maximum Segment Lifetime)之后,没有收到服务器端的ACK ,认为服务器端已经正常关闭连接,于是自己也关闭连接,进入CLOSED状态。服务器端接收到这个确认包之后,关闭连接,进入CLOSED状态。

TCP为什么需要四次挥手?三次行不行呢?

举个生活的例子吧,假设小明和小红打电话聊天,通话差不多要结束时:

小红说,“我没啥要说的了”。小明回答,“我知道了”。但是小明可能还有要说的话,小红不能要求小明跟着自己的节奏结束通话,于是小明可能又叽叽歪歪说了一通,最后小明说“我说完了”,小红回答“知道了”,这样通话才算结束

4 . 进程线程的区别,打开迅雷是开了个进程嘛。

  • 进程是运行中的应用程序,线程是进程的内部的一个执行序列
  • 进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位。
  • 一个进程可以有多个线程。线程又叫做轻量级进程,多个线程共享进程的资源
  • 进程间切换代价大,线程间切换代价小
  • 进程拥有资源多,线程拥有资源少地址
  • 进程是存在地址空间的,而线程本身无地址空间,线程的地址空间是包含在进程中的举个例子:

你打开QQ,开了一个进程;打开了迅雷,也开了一个进程。

在QQ的这个进程里,传输文字开一个线程、传输语音开了一个线程、弹出对话框又开了一个线程。

所以运行某个软件,相当于开了一个进程。在这个软件运行的过程里(在这个进程里),多个工作支撑的完成QQ的运行,那么这“多个工作”分别有一个线程。

所以一个进程管着多个线程。

通俗的讲:“进程是爹妈,管着众多的线程儿子”...

5 . 进程是如何通讯的?

进程间的通信方式有这几种:

  • 管道
  • 消息队列
  • 共享内存
  • 信号量
  • 信号

每个进程的用户地址空间都是相互独立、不能互相访问的。而内核空间则是每个进程都共享的,因此进程之间要通信必须通过内核。

  • 管道:它的本质是内核里面的一串缓存。它传输数据是单向的,这种通信方式效率低,不适合进程间频繁地交换数据。比如我们写linux命令时,ps -ef | grep java这个「|」竖线就是一个匿名管道。
  • 消息队列:它是保存在内核中的消息链表。消息的发送方和接收方要约定好消息体的数据类型。有了消息队列,两个进程之间的通信就像平时发邮件一样,你来一封我一封。但是它也有不足,通信不及时,二是附件也有大小限制。
  • 共享内存:就是拿出一块虚拟地址空间来,映射到相同的物理内存中,节省了用户态与内核态之间切换的开销。
  • 信号量:它其实是一个整型的计数器,主要用于实现进程间的互斥与同步,而不是用于缓存进程间通信的数据。为了防止多进程竞争共享资源,而造成的数据错乱。
  • 信号:是进程间通信机制中唯一的异步通信机制,因为可以在任何时候发送信号给某一进程
  • Socket:如果想跨网络与不同主机上的进程之间通信,需要socket。

6.什么是零拷贝?零拷贝实现的几种方式?哪些中间件应用了零拷贝技术?

零拷贝是指计算机执行IO操作时,CPU不需要将数据从一个存储区域复制到另一个存储区域,从而可以减少上下文切换以及CPU的拷贝时间。它是一种I/O操作优化技术。

零拷贝实现的方式主要有这三种:

  • mmap+write
  • sendfile
  • 带有DMA收集拷贝功能的sendfile

Kafka为什么快等,也跟零拷贝技术有关

7 . 你如何设计分布式锁?有哪些坑?

8 . Redis跳表

  • 跳跃表是有序集合zset的底层实现之一
  • 跳跃表支持平均O(logN),最坏O(N)复杂度的节点查找,还可以通过顺序性操作批量处理节点。
  • 跳跃表实现由zskiplistzskiplistNode两个结构组成,其中zskiplist用于保存跳跃表信息(如表头节点、表尾节点、长度),而zskiplistNode则用于表示跳跃表节点。
  • 跳跃表就是在链表的基础上,增加多级索引提升查找效率。

9 . 你平时是如何优化慢SQL的

数据库慢查询主要有这些原因

  • 如果是SQL没加索引,那就加恰当的索引
  • 如果 SQL 索引不生效,那就关注索引失效的十种经典场景(如不满足最左匹配原则等)
  • 关注limit深分页问题(标签记录法和延迟关联法
  • 单表数据量太大(那就分库分表
  • join 或者子查询过多(尽量不要有超过3个以上的表连接,而且关联的字段需要加索引
  • in元素过多 (in元素查询数量做限制
  • 数据库在刷脏页
  • order by 走文件排序
  • 拿不到锁
  • delete + in子查询不走索引!

10.十亿个数字里里面找最小的10个

这是一道经典的TopK问题,可以使用分治法+快速排序原理解决。直接上代码

class Solution {
    public int[] getLeastNumbers(int[] arr, int k) {
        if(arr==null||arr.length==0){
            return null;
        }
        // k大于arr数组,直接返回arr
        if(k >= arr.length)  return arr;
        int low=0,high=arr.length-1;
        quick(arr, low, high, k);
        //将前K个最大的元素返回
        return Arrays.copyOf(arr,k);
    }

    void quick(int[] arr, int low, int high, int k) {
        if (low < high) {
            int pivot = partition(arr, low, high);
            //pivot刚好等于k-1的话,那0~k-1就是要求的top k
            if (pivot == k - 1) {
                return;
            }
            //pivot还是大于k-1的话,还需要high指针左移,因此high=pivot - 1
            if (pivot > k - 1) {
                quick(arr, low, pivot - 1, k);
            }else {
               //pivot<=k - 1的话,需要low指针右移,因此low=pivot + 1
                quick(arr, pivot + 1, high, k);
            }
        }

    }


    private int partition(int[] arr,int low,int high){
        //取arr[low]作为枢纽元素pivot
        int pivot=arr[low];
        while(low<high){
            //右边找到比pivot小的
            while(low<high&&arr[high]>=pivot){
                high--;
            }
            //交换
            arr[low]=arr[high];
            //左边找到比pivot大的
            while(low<high&&arr[low]<=pivot){
                low++;
            }
            //交换
            arr[high]=arr[low];
        }
        //枢纽元素归位
        arr[low]=pivot;
        return low;
    }
}

最后

本文介绍了字节国际支付十连问。如果对你有帮助,麻烦给个三连(点赞、在看、转发)。如果你觉得答案哪些不全对的话,可以加我好友,一起讨论哈。大家一起加油!

本文由哈喽比特于1年以前收录,如有侵权请联系我们。
文章来源:https://mp.weixin.qq.com/s/cWARvb8FmokYeKhGvn8thw

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