字節頭條golang二面

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docker和云服務的區別

首先明確Docker的核心功能是容器化，它通過容器技術將應用程序及其依賴項打包在一起，確保應用在不同環境中能夠一致地運行。而云服務則是由第三方提供商通過互聯網提供的計算資源，例如計算能力、存儲、數據庫等。云服務的范圍更廣，涵蓋了IaaS（基礎設施即服務）、PaaS（平臺即服務）和SaaS（軟件即服務）等多種形式。

Docker可以與云服務結合使用，例如在云服務商提供的虛擬機中運行Docker容器，或者直接使用云服務商提供的容器服務（如AWS ECS、Google Kubernetes Engine等）。但兩者本質上解決的問題不同，Docker關注的是應用的封裝和隔離，而云服務關注的是計算資源的按需分配和管理。

Docker底層原理：Docker利用了Linux內核的命名空間（namespace）和控制組（cgroup）技術來實現容器的隔離和資源限制。命名空間提供了進程、網絡、文件系統等方面的隔離，使得每個容器看起來像是獨立的系統。控制組則用于限制和分配容器使用的CPU、內存等資源。
云服務分類：
IaaS（基礎設施即服務）：提供虛擬機、存儲、網絡等基礎計算資源，用戶可以在這些資源上部署自己的操作系統和應用。例如AWS EC2、Azure Virtual Machines。
PaaS（平臺即服務）：除了基礎資源外，還提供了開發工具、數據庫管理、應用托管等功能，簡化了應用的開發和部署過程。例如Google App Engine、Heroku。
SaaS（軟件即服務）：直接向用戶提供完整的軟件應用，用戶無需關心底層的技術細節。例如Salesforce、Office 365。
Docker與云服務的關系：雖然Docker和云服務的功能不同，但它們可以很好地互補。云服務提供了靈活的計算資源，而Docker則確保了應用在這些資源上的可移植性和一致性。例如，在Kubernetes集群中，Docker容器可以被編排和調度到不同的云實例上，從而實現高效的資源利用和應用擴展。
擴展知識：
容器與虛擬機的區別：容器和虛擬機都是用于隔離應用運行環境的技術，但容器共享宿主機的操作系統內核，而虛擬機則需要為每個實例運行一個完整操作系統。因此，容器在啟動速度、資源占用方面具有優勢，但在安全性上可能不如虛擬機。
云原生架構：隨著容器技術和云服務的發展，云原生架構逐漸成為現代應用開發的趨勢。云原生強調應用的設計應充分利用云的特點，例如彈性擴展、自動化部署、微服務架構等。Docker和Kubernetes是實現云原生的重要工具。

golang中讀取文件的流程是什么

導入必要的包：要進行文件操作，必須先導入"os"包，如果需要更高效的緩沖讀取，則還需要導入"bufio"包。
打開文件：使用os.Open(path)函數打開指定路徑的文件，該函數返回一個*os.File類型的指針和可能的錯誤信息。
讀取文件：可以選擇不同的方式讀取文件內容。可以直接使用file.Read方法將文件內容讀取到字節切片中，也可以使用bufio.NewReader創建一個帶緩沖的Reader對象，然后逐行讀取文件內容。
關閉文件：無論讀取過程是否成功，都需要確保文件被正確關閉以釋放系統資源。這通常通過defer file.Close()實現，確保即使發生錯誤也能關閉文件。

深度知識講解：
文件操作涉及操作系統層面的知識，在Go語言中，文件被視為一種特殊的流（stream）。打開文件實際上是在操作系統中請求一個文件描述符（file descriptor），這個描述符是內核用來跟蹤文件狀態的一個整數標識符。
os.Open實際上是調用了底層的操作系統API來獲取對文件的訪問權限。它返回的是一個實現了io.Reader接口的對象，這意味著你可以使用任何符合該接口的方法來處理文件數據。
使用bufio包的好處在于它可以提供緩沖機制，減少頻繁的系統調用，從而提高性能。例如，bufio.NewReader會預先讀取一定量的數據到內存緩沖區，后續的小批量讀取操作都會從緩沖區中獲取數據，而不是每次都向操作系統發起請求。

一個URL的輸入到瀏覽器展示頁面的過程

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1. 瀏覽器解析url，產生http請求信息

2. DNS查詢服務器域名對應的 IP 地址

3. 應用程序（瀏覽器）通過調用Socket庫，來委托協議棧工作
協議棧的上半部分有兩塊，分別是負責收發數據的TCP和UDP協議，這兩個傳輸協議會接受應用層的委托執行收發數據的操作。
協議棧的下面一半是用IP協議控制網絡包收發操作，在互聯網上傳數據時，數據會被切分成一塊塊的網絡包，而將網絡包發送給對方的操作就是由IP負責的。
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4. 可靠傳輸TCP（傳輸層）

5. 遠程定位IP（網絡層）

6. 兩點傳輸MAC（數據鏈路層）

7. 網卡網線

8. 交換機、路由器

KafKa

參考：https://blog.csdn.net/weixin_45366499/article/details/106943229
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Producer：Producer即生產者，消息的產生者，是消息的入口。
Broker：Broker是kafka實例，每個服務器上有一個或多個kafka的實例，我們姑且認為每個broker對應一臺服務器。每個kafka集群內的broker都有一個不重復的編號，如圖中的broker-0、broker-1等……
Topic：消息的主題，可以理解為消息的分類，kafka的數據就保存在topic。在每個broker上都可以創建多個topic。
Partition：Topic的分區，每個topic可以有多個分區，分區的作用是做負載，提高kafka的吞吐量。同一個topic在不同的分區的數據是不重復的，partition的表現形式就是一個一個的文件夾！
Replication:每一個分區都有多個副本，副本的作用是做備胎。當主分區（Leader）故障的時候會選擇一個備胎（Follower）上位，成為Leader。在kafka中默認副本的最大數量是10個，且副本的數量不能大于Broker的數量，follower和leader絕對是在不同的機器，同一機器對同一個分區也只可能存放一個副本（包括自己）。
Message：每一條發送的消息主體。
Consumer：消費者，即消息的消費方，是消息的出口。
Consumer Group：我們可以將多個消費組組成一個消費者組，在kafka的設計中同一個分區的數據只能被消費者組中的某一個消費者消費。同一個消費者組的消費者可以消費同一個topic的不同分區的數據，這也是為了提高kafka的吞吐量！
Zookeeper：kafka集群依賴zookeeper來保存集群的的元信息，來保證系統的可用性。

發送數據

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保存數據

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消費數據

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GMP

Go語言的GPM調度模型是Go運行時中用于處理并發的核心機制之一，它將Goroutine（輕量級線程）有效地映射到系統線程上，以最大化并發性能。GPM模型主要由三個部分組成：G（Goroutine）、P（Processor）、M（Machine）。讓我們逐一詳細介紹：

G（Goroutine）
Goroutine 是Go語言中用于并發執行的輕量級線程，每個Goroutine都有自己的棧和上下文信息。
Goroutine相對于操作系統的線程更加輕量級，可以在同一時間內運行成千上萬的Goroutine。
P（Processor）
P 是處理Goroutine的調度器的上下文，每個P包含一個本地運行隊列（Local Run Queue），用于存儲需要運行的Goroutine。
P的數量由GOMAXPROCS設置決定，它決定了并行執行的最大線程數。
P不僅管理Goroutine，還負責與M協作，將Goroutine分配給M執行。
M（Machine）
M 代表操作系統的線程，負責執行Goroutine。一個M一次只能執行一個Goroutine。
M是實際執行代碼的工作單元，M與P綁定后才能執行Goroutine。
M可以通過調度器從全局運行隊列中拉取新的Goroutine，也可以與其他M協作完成工作。
GPM模型的調度過程
調度器工作機制：Goroutine創建后會被放入P的本地隊列，P會從該隊列中選擇Goroutine，并將其分配給M執行。如果本地隊列為空，P可以從全局運行隊列或其他P的隊列中竊取任務。
工作竊取機制：如果一個P的本地隊列為空，而另一個P的本地隊列中有多個Goroutine，前者可以從后者中竊取任務，從而保持系統的高效利用率。
阻塞與調度**：當M執行的Goroutine阻塞（例如I/O操作）時，M會釋放當前的P并等待P重新分配任務，從而避免資源浪費。**
模型優點
高效的并發調度：GPM模型使得Go語言可以高效地管理數百萬個Goroutine的并發執行。
可伸縮性：通過P與M的動態調度，GPM模型可以充分利用多核處理器的性能。
輕量級：Goroutine非常輕量，創建和切換的成本比系統線程要低得多。

P的核心作用
資源隔離與負載均衡
P作為邏輯“處理器”，負責管理本地Goroutine隊列（runq），使每個OS線程（M）綁定到一個P上工作。這種設計避免了全局隊列的鎖競爭，同時支持不同P之間通過工作竊取（Work Stealing）動態平衡負載。

多核利用率
P的數量默認等于CPU核心數，確保Goroutine能均勻分配到多個核心上執行。若去掉P，調度器將無法有效利用多核，可能退化為單線程或引發全局鎖爭用。

去掉P的后果
全局鎖競爭加劇
所有Goroutine必須通過全局隊列調度，多個M（OS線程）會頻繁爭奪同一把鎖，導致并發性能驟降（參考Go 1.0之前的調度器問題）。

調度效率降低
P的本地隊列減少了Goroutine的調度延遲。若去掉P，每次調度都需要訪問全局隊列，增加延遲和不確定性。

阻塞操作的協作困難
當Goroutine因系統調用阻塞時，P會解綁M并創建/復用新的M繼續運行其他Goroutine。若無P，阻塞操作可能導致線程長時間掛起，浪費資源。

GC

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插入寫屏障：黑色對象引用的對象變為灰色（棧區不會觸發， stw+remark）

刪除寫屏障：刪除的對象如果為白色被標記為灰色（被刪除后即使沒有別的對象再引用他，也會活到下一輪）

混合寫屏障

GC期間，任何在棧上新創建的對象，均為黑色。
上面兩點只有一個目的，將棧上的可達對象全部標黑，最后無需對棧進行STW，就可以保證棧上的對象不會丟失。有人說，一直是黑色的對象，那么不就永遠清除不掉了么，這里強調一下，標記為黑色的是可達對象，不可達的對象一直會是白色，直到最后被回收。

堆上被刪除的對象標記為灰色
堆上新添加的對象標記為灰色

k個一組翻轉列表

https://leetcode.cn/problems/reverse-nodes-in-k-group/description/

/*** Definition for singly-linked list.* type ListNode struct {*     Val int*     Next *ListNode* }*/
func reverseKGroup(head *ListNode, k int) *ListNode {if head==nil{return nil}l,r := head, headroot := &ListNode{}rr := rootnum := 0for r!=nil{num++if num%k==0{tmp := r.Nextr.Next = nilrr.Next = reverse(l)rr = ll,r = tmp, tmp}else{r = r.Next}}rr.Next = lreturn root.Next
}
func reverse(head *ListNode) *ListNode{if head==nil || head.Next==nil{return head}l,r := head, head.Nextl.Next = nilfor r!=nil{tmp := r.Nextr.Next = ll = rr = tmp}return l
}