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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

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。
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。
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。
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:

零内存占用
地址都相同
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：

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。
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。
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。
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。
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:

**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。
**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。
**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。
**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。
**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:

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

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: