4/12 美团技术部一面深度解析：后端开发岗位你能答对几题？

好像和4/8 一样

这里是一位同学在美团转正实习到店平台技术部的一面面试分享，面试题目涉及了Zookeeper、Kafka和MySQL等多个重点技术领域，面试官很和气，引导式的提问让整个面试过程充满学习和成长。现在我们就来一起回顾这些问题，并深入探讨其中的技术细节。

【提醒】通过这次面试经验，你将可以复习到以下知识点：

1. Zookeeper与Kafka的基本概念和原理
2. Kafka的存储单元、消息索引和消费模式
3. Kafka的事务处理和数据一致性保证
4. Kafka性能优化技术：顺序写和零拷贝
5. MySQL的索引类型和区别
6. InnoDB与MyISAM的特点和区别
7. MySQL事务实现机制和锁策略

面试官: 你好，欢迎参加美团的面试。我们今天有很多问题要讨论，首先来谈谈Zookeeper。你知道它的节点是如何持久化的吗？

求职者: 是的，Zookeeper中的节点有两种类型：持久节点和临时节点。持久节点一旦创建，就会一直存储在Zookeeper中，直到它被显式删除。这些节点的数据被存储在磁盘上，并且会在Zookeeper重新启动时恢复。

面试官: 对的，那Kafka的最小存储单元是什么？

求职者: Kafka的最小存储单元是消息。但在更宏观的层面上，我们通常会谈论分区，它是一组消息的集合，分区中的消息是有序的。

面试官: 那你能描述一下Kafka数据存储过程吗？

求职者: 当生产者发布消息到Kafka时，它首先会发送到一个特定的主题（Topic）和其中的一个分区。Kafka的分区是追加日志文件，新的消息会被追加到日志文件的末尾。每个消息在分区内都有一个唯一的偏移量。

面试官: Kafka的topic的每个分区是否独立？

求职者: 是的，每个Topic的分区是相互独立的。每个分区都有自己的日志文件，可以独立存储和服务消息。这种设计可以使Kafka实现高吞吐量和伸缩性。

面试官: 那如何根据索引找到消息？

求职者: Kafka为每个分区维护了一个索引文件，存储的是消息偏移量到文件位置的映射。当需要查找特定偏移量的消息时，Kafka会使用这个索引来快速定位消息在日志文件中的位置。

面试官: Kafka索引的键和值分别存储的是什么？

求职者: Kafka索引的键存储的是消息的偏移量，而值存储的是该偏移量对应的消息在日志文件中的物理位置。

面试官: Kafka的消费模式是怎样的？

求职者: Kafka采用的是拉（Pull）模式。消费者主动从服务器拉取消息，而不是等待服务器推送。

面试官: 那为什么要使用拉模式呢？

求职者: 使用拉模式可以让消费者更好地控制消息的消费速率和时间，避免了推模式可能引起的消息积压问题。拉模式也使得消费者可以根据自己的处理能力来消费消息，增加了系统的灵活性和稳定性。

面试官: 很好。消费者如何记录消费位置，存在哪里？

求职者: Kafka的消费者会记录它们的消费位置，称为偏移量（offset）。这些偏移量存储在一个特殊的Kafka主题中，称为__consumer_offsets。每当消费者读取了消息后，它会异步地提交这些偏移量，这样即使消费者发生故障也能从上次的位置继续消费。

面试官: 在消费者组里面，每个消费者是独立的吗？

求职者: 在消费者组中，每个消费者实例处理不同分区的消息是独立的。但它们在消费相同主题的不同分区时是协作的，以此确保消费者组作为一个整体能够处理所有消息。

面试官: 一个分区能被几个消费者（同一消费者组）消费，为什么？

求职者: 在同一消费者组中，一个分区只能被一个消费者消费。这是为了保证分区内消息的顺序消费，如果允许多个消费者并行消费同一分区，则可能违反这一顺序。

面试官: 那Kafka为什么能顺序消费？

求职者: Kafka能够顺序消费的原因是它保证了每个分区内的消息是有序的，并且每次只有一个消费者消费该分区的消息。这样一来，消费者就能够按照消息被追加到日志的顺序逐一消费消息。

面试官: Kafka支持事务吗？

求职者: 是的，从0.11版本开始，Kafka引入了事务支持。它允许生产者将消息的生产和消费封装成一个事务，要么全部成功，要么全部失败。

面试官: Kafka能保证一致性吗，为什么？

求职者: Kafka可以通过复制和事务日志来保证一致性。每条消息都可以被复制到多个副本，当多数副本都保存了这条消息时，它才被认为是"提交"的。同时，事务日志确保了即使发生故障，事务的状态也能被正确恢复。

面试官: 生产者生产消息到Kafka上是怎么写到磁盘上的？

求职者: 当生产者发送消息到Kafka时，消息首先会被写入到操作系统的页缓存中，然后Kafka会利用顺序写的高效率将数据从页缓存异步刷写到磁盘上。

面试官: 如何保证消息不被重复消费？

求职者: Kafka通过消费者在消费消息后提交偏移量来保证消息不被重复消费。如果消费者因为某些原因重启，它会从最后提交的偏移量开始消费，从而避免重复消费之前的消息。

面试官: Kafka数据存储基于磁盘还是内存？

求职者: Kafka的数据存储主要基于磁盘。这样做的主要原因是磁盘的顺序写性能非常高，而且比内存便宜很多，可以存储更多的数据。

面试官: 那为什么Kafka的性能高呢？

求职者: Kafka的性能高是因为它针对磁盘操作进行了优化，特别是顺序写和**零拷贝（zero-copy）**技术。顺序写可以减少磁盘头的移动次数，而零拷贝技术可以减少CPU的数据复制操作，直接从磁盘传输数据到网络。

面试官: 顺序写和非顺序写有什么区别？

求职者: 顺序写是指数据连续写入磁盘，通常在同一个区域，这样可以大大减少磁盘寻道时间。而非顺序写，或者称为随机写，是指数据被写入磁盘的随机位置，这会导致磁盘寻道时间增加，从而降低写入性能。

面试官: 零拷贝是怎样的技术？

求职者: 零拷贝是操作系统的一种技术，它允许数据从磁盘被直接发送到网络接口，而不需要先复制到用户空间然后再复制到内核空间。这减少了CPU的负载和内存的使用，提高了数据传输的效率。

面试官: 很好。现在让我们转向MySQL。你知道MySQL的索引有哪几种吗？

求职者: MySQL主要有以下几种索引类型：B-Tree索引，这是最常用的索引类型，适用于全键值、键值范围或键值排序查询；哈希索引，适用于等值查询；FULLTEXT（全文索引），用于文本数据的全文搜索；还有R-Tree索引，主要用于空间数据查询。

面试官: 那B+树和B树的区别是什么？

求职者: B树和B+树都是平衡多路查找树。在B树中，节点既存储键也存储数据，而且不同节点的子树之间不相连。相比之下，B+树的叶子节点只存放数据，并且所有叶子节点之间按照键的顺序是相互链接的，且非叶子节点不存储数据，只存储键，这让B+树更适合于数据库系统，因为它能够提供更好的读写性能和范围查询性能。

面试官: 说到InnoDB和MyISAM，它们有什么区别？

求职者: InnoDB和MyISAM是MySQL最常用的两种存储引擎。InnoDB支持事务，具有提交、回滚和崩溃恢复能力的ACID特性。它使用B+树作为索引结构，支持外键，并默认使用行级锁。而MyISAM不支持事务，它更适用于只读数据或者表级锁定的场景，它的索引和数据是分开存储的，并且MyISAM表支持全文索引。

面试官: 那B+树的叶子节点链表是单向还是双向，为什么？

求职者: B+树的叶子节点链表是双向链表。这样设计可以让叶子节点之间的遍历更加高效，不仅可以正向查询，也可以逆向查询，支持范围查询和快速的顺序访问。

面试官: 叶子节点存储的数据是固定的吗？

求职者: 不是固定的。叶子节点可以根据数据的大小和B+树页面的大小来存储不同数量的数据。一般来说，一个叶子节点会存储尽可能多的数据来减少I/O操作。

面试官: 那么，一个叶子节点能存多条数据吗？

求职者: 是的，一个叶子节点可以存储多条数据记录。B+树的设计目的之一就是要提高空间利用率，所以每个节点会尽量存储更多的数据。

面试官: 里面的结构是怎样的？

求职者: 在B+树中，叶子节点包含了所有键值以及对应记录的指针。这些键值是有序的，叶子节点通过指针链接到下一个节点，这样可以高效地进行范围查询。非叶子节点则包含了键值和子节点指针，但不含记录的实际数据。

面试官: 这些多条数据也会有索引吗？

求职者: 在B+树中，叶子节点的键值本身就是索引，它们指向实际的数据记录。

面试官: MySQL支持哪些事务？

求职者: MySQL支持具有ACID属性的事务，特别是当使用InnoDB存储引擎时。ACID代表原子性、一致性、隔离性和持久性。

面试官: 如何实现的事务？

求职者: MySQL中的事务是通过InnoDB存储引擎实现的。InnoDB使用日志文件和锁机制来保证事务的ACID属性。它有一个日志缓冲区和事务日志来支持事务的原子性和持久性，使用锁和MVCC（多版本并发控制）来实现隔离性。

面试官: 为什么要有redo log？

求职者: Redo log是为了确保事务的持久性。在事务提交时，即使数据库发生故障导致数据丢失，redo log也能够用来恢复已提交的事务，因为它记录了事务所做的修改。

面试官: undo log与redo log里面记录的是物理数据还是逻辑数据？

求职者: Redo log记录的是物理数据，即对磁盘页面的修改。Undo log记录的是逻辑操作，它用于在事务回滚时撤销已做的修改。

面试官: MySQL锁一行有哪些方式？

求职者: 在MySQL中，可以使用锁定读，如SELECT ... FOR UPDATE或SELECT ... LOCK IN SHARE MODE，来锁定一行数据。InnoDB存储引擎也会在执行UPDATE、DELETE或INSERT操作时自动对涉及的数据行使用排他锁。

面试官: 单纯的select对表加锁了吗？

求职者: 一般情况下，简单的SELECT操作不会对表加锁，它会使用快照读，基于MVCC机制避免读取时加锁。

面试官: update，delete，insert会加锁吗，加什么锁？

求职者: 是的，UPDATE、DELETE和INSERT操作会对涉及的数据行加排他锁（X锁），这样其他事务就不能对这些行进行修改，直到当前事务完成。

面试官: MySQL自增ID能回滚吗？

求职者: 自增ID即便在事务回滚后也不会回滚。这是因为自增ID是为了保证唯一性而设计的，就算事务失败，ID也不能重新使用。

面试官: 最后来个算法题：删除最少的字母使字符串中不含最长偶数回文串。

求职者: 这个问题可以通过动态规划解决。我们首先计算出字符串中所有偶数长度的回文子串，然后找出其中最长的那个。最后，我们移除掉构成这个回文子串的字符，确保剩下的字符串中不包含任何偶数长度的回文串。

面试官: 好的，今天的面试就到此为止。如果有任何问题，可以随时与我们联系。谢谢你的参与，希望你能有下一轮面试的机会。

求职者: 没有问题，感谢您的时间和反馈。

面试官: 不客气，祝你好运。再见。

求职者: 再见。