坐標上海,20~40K的面試強度

繼續分享最新的面經,面試的崗位是上海某公司的Golang開發崗,給的薪資范圍是20~40K,對mongodb要求熟練掌握,所以面試過程中對于mongodb也問的比較多。

下面是我整理好的面經(去除了項目相關的問題)

  1. 自我介紹?

2. mongodb查詢優化講一下?

可以從以下幾個方面展開:

  1. 索引的使用

    • 索引是查詢優化的核心。MongoDB支持多種索引類型(如單字段索引、復合索引、全文索引等)。合理創建索引可以顯著提高查詢性能。
    • 使用explain()方法分析查詢計劃,查看是否使用了索引以及索引的效率。
  2. 查詢語句優化

    • 避免全表掃描:確保查詢條件能夠命中索引。
    • 盡量減少返回的數據量,使用projection只返回需要的字段。
    • 對于復雜的查詢,可以通過拆分查詢或使用聚合管道來優化。
  3. 分片與副本集

    • 分片可以將數據分布在多個節點上,從而提高查詢性能。
    • 副本集主要用于高可用性,但讀操作可以分擔到從節點以減輕主節點的壓力。
  4. 硬件和配置優化

    • 調整MongoDB的內存分配和緩存策略,充分利用服務器資源。
    • 定期監控數據庫性能,使用工具如MongoDB Atlas或第三方監控工具定位瓶頸。
  5. 寫操作優化

    • 批量寫入比單條寫入更高效。
    • 在高并發場景下,考慮調整寫關注級別(Write Concern)以平衡性能和一致性。

3. mongodb和mysql的索引特性上有什么區別?

  1. 索引類型

    • MongoDB支持多種索引類型,包括單字段索引、復合索引、地理空間索引、全文索引和哈希索引。
    • MySQL主要支持B+樹索引(InnoDB和MyISAM引擎),此外還有全文索引、哈希索引(Memory引擎)等。
  2. 索引存儲結構

    • MongoDB默認使用B樹作為索引結構,適合范圍查詢和排序。
    • MySQL的InnoDB引擎使用B+樹,更適合范圍查詢和順序訪問。
  3. 索引覆蓋

    • MongoDB支持索引覆蓋查詢(Index-Only Query),即如果查詢的所有字段都在索引中,則無需訪問文檔本身。
    • MySQL同樣支持索引覆蓋,但需要確保查詢字段完全包含在索引中。
  4. 唯一性約束

    • MongoDB允許在集合中創建唯一索引,但分布式環境下的唯一性約束需要額外注意。
    • MySQL的唯一索引在單機和分布式環境下都更容易實現。
  5. 性能影響

    • MongoDB的寫操作會在寫入文檔的同時更新索引,可能會對性能產生一定影響。
    • MySQL的索引維護成本較高,尤其是在大規模更新或插入時。

4. mongodb設計索引上跟mysql有什么區別?

  1. 數據模型差異

    • MongoDB是文檔型數據庫,數據以嵌套的JSON格式存儲,因此可以在嵌套字段上創建索引。
    • MySQL是關系型數據庫,數據以表格形式存儲,索引設計通常基于列。
  2. 復合索引的設計

    • MongoDB的復合索引順序非常重要,查詢條件必須按照索引定義的順序匹配才能生效。
    • MySQL的復合索引也有順序要求,但其查詢優化器會嘗試重排條件以匹配索引。
  3. 動態模式的支持

    • MongoDB支持動態模式,索引設計需要考慮文檔結構的多樣性。
    • MySQL的表結構是固定的,索引設計相對簡單。
  4. 分布式環境

    • MongoDB的分片集群需要為分片鍵創建索引,且分片鍵的選擇對性能有重大影響。
    • MySQL在分布式環境中通常通過中間件(如ShardingSphere)實現分片,索引設計不受分片鍵限制。
  5. 索引大小的考慮

    • MongoDB的索引存儲在內存中,過大的索引可能導致性能下降。
    • MySQL的索引也占用內存,但其B+樹結構更節省空間。

5. mongodb在創建索引和使用上有什么注意事項嗎?

  1. 選擇合適的字段

    • 根據查詢頻率和數據分布選擇索引字段,避免為低頻查詢創建索引。
    • 復合索引的字段順序應根據查詢條件的重要性排列。
  2. 索引的維護成本

    • 創建索引會增加寫操作的開銷,因為每次寫入都需要更新索引。
    • 刪除不必要的索引以減少維護成本。
  3. 索引的覆蓋能力

    • 盡量設計索引以支持覆蓋查詢,減少文檔訪問次數。
  4. 內存限制

    • 索引需要加載到內存中才能高效工作,因此索引大小不能超過可用內存。
  5. 后臺創建

    • 在生產環境中創建索引時,建議使用后臺模式(background: true),以避免阻塞其他操作。
  6. 分片集群的特殊要求

    • 分片集群需要為分片鍵創建索引,并確保分片鍵的選擇均衡分布數據。

6. mongodb和mysql主鍵的區別?主鍵會帶來什么影響?

  1. 主鍵的生成方式

    • MongoDB默認為主鍵字段_id生成一個唯一的ObjectId值,也可以自定義主鍵。
    • MySQL的主鍵通常由用戶指定,或者由自增列(AUTO_INCREMENT)生成。
  2. 主鍵的作用

    • MongoDB的主鍵用于唯一標識文檔,同時也是集合的默認索引。
    • MySQL的主鍵用于唯一標識行,同時是表的聚集索引(InnoDB引擎)。
  3. 性能影響

    • MongoDB的主鍵索引會影響查詢和寫入性能,尤其是當主鍵是隨機生成的ObjectId時,可能導致頻繁的頁分裂。
    • MySQL的主鍵直接影響數據存儲的物理順序,連續遞增的主鍵有助于提高插入性能。
  4. 分布式環境

    • MongoDB的主鍵在分片集群中需要結合分片鍵使用。
    • MySQL的主鍵在分布式環境中可能需要額外的協調機制。

7. kafka怎么保障kafka消息可靠性?

  1. 持久化

    • Kafka將消息持久化到磁盤,確保即使發生故障也能恢復數據。
    • 通過配置acks參數,可以控制消息的確認級別(如acks=1acks=all)。
  2. 副本機制

    • Kafka使用分區副本(Partition Replication)來保證數據的冗余。
    • ISR(In-Sync Replica)機制確保只有同步完成的副本才能參與選舉。
  3. 消息確認

    • 生產者可以通過acks參數設置消息的確認級別,確保消息被成功寫入。
  4. 消費者確認

    • 消費者通過手動提交偏移量(Offset)確保消息被正確處理。
  5. 事務支持

    • Kafka支持事務性消息,確保跨分區的消息一致性。

8. kafka怎么保證消息冪等?

  1. 生產者冪等性

    • Kafka引入了冪等性生產者(Idempotent Producer),通過為每個生產者分配唯一的PID(Producer ID)和序列號(Sequence Number)來確保每條消息只被寫入一次。
  2. 事務支持

    • Kafka支持事務性消息,允許跨分區和主題的消息原子性提交。
  3. 消費者端處理

    • 消費者可以通過去重邏輯(如基于消息ID)避免重復處理。

9. 怎么限制goroutine的上限?

  1. 使用信號量(Semaphore)

    • 使用sync.WaitGroupchan struct{}實現信號量,限制并發goroutine的數量。
  2. 使用Worker Pool模式

    • 創建固定數量的worker goroutine,任務通過隊列分發給這些worker。
  3. 使用第三方庫

    • 使用類似ants這樣的協程池庫,直接設置最大goroutine數量。

10. sync.map的實現介紹一下?

sync.Map 是 Go 標準庫中提供的一個并發安全的 map 實現,旨在優化高并發環境下的讀寫性能。它特別適合于讀多寫少的場景,并通過內部機制減少鎖競爭來提高效率。

核心數據結構
  • read :這是一個只讀緩存,包含一部分或全部的數據副本。它是無鎖訪問的,因此讀操作非常快。

  • dirty :這是一個可寫的緩存,包含了所有鍵值對(包括那些在 read 中沒有但新添加的)。由于需要支持寫入,訪問 dirty 時會涉及到加鎖操作。

  • entry :這是存儲實際鍵值對的結構體。它支持原子操作,允許高效地更新或刪除值而無需鎖。

工作機制
  1. 讀操作

    • 當進行讀取時,優先從 read 中查找數據。因為 read 是無鎖的,所以讀取速度很快。
    • 如果 read 中找不到且有未遷移至 read 的數據,則檢查 dirty。這時需要加鎖,但這種情況相對較少。
  2. 寫操作

    • 寫入已存在的鍵值對時,嘗試直接更新 read 中對應的條目。這通常可以通過原子操作完成,避免了加鎖。
    • 對于新增的鍵值對,則會添加到 dirty 緩存中。如果 dirty 尚未初始化,會先將 read 中的數據復制到 dirty
  3. 數據遷移

    • 隨著時間推移,dirty 可能積累大量未遷移到 read 的數據。當達到一定條件時,sync.Map 會觸發一次數據遷移,將 dirty 提升為新的 read 并清空舊的 dirty
  4. 刪除操作

    • 刪除操作不是立即從 readdirty 中移除數據,而是標記相應的 entry 為已刪除。這樣可以延遲清理工作,減少內存分配和回收的開銷。
適用場景
  • 讀多寫少:在這種情況下,sync.Map 的設計能夠最大化利用其無鎖讀的優勢。
  • 動態數據集:適用于鍵值對集合經常變化的應用場景。
  • 高并發環境:提供了一種高效的并發控制方式,減少了鎖爭用。
注意事項
  • 雖然 sync.Map 在讀多寫少的情況下表現優異,但在寫密集型應用中可能不如使用傳統同步方法(如手動加鎖)那樣有效。
  • 應謹慎評估你的應用場景是否適合使用 sync.Map,特別是當你預計會有大量的新鍵值對插入時。

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