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?
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- 青玉白露
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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:
- Zookeeper与Kafka的基本概念和原理
- Kafka的存储单元、消息索引和消费模式
- Kafka的事务处理和数据一致性保证
- Kafka性能优化技术:顺序写和零拷贝
- MySQL的索引类型和区别
- InnoDB与MyISAM的特点和区别
- 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。