啊哈哈哈，鸡（面）汤（经）来喽～（得物，B站，百度），附答案总结
文章目录
- 前言
- 得物
- 一面
- 闲聊
- GRPC
- GO
- B站
- 一面
- 闲聊
- 领域驱动设计（DDD）
- Go
- 编程题
- 二面
- DDD
- 数据库
- 设计模式
- 编程题
- 三面
- 闲聊
- 百度
- 一面
- 闲聊
- 领域驱动设计
- GO
- 网络通信
- 数据库
- 算法题
- 二面
- 闲聊
- 领域驱动设计
- 算法题
- 三面
- 总结
前言
2021年底不幸经历了裁员风波，尽管已经预感公司有点风雨飘摇的意思了，但是没有想到来的这么快。
过完国庆后的一周。刚开完技术会议，方案定好，准备大干一场时，收到了leader的飞书，让去会议室聊聊。leader表现的很诚恳，公司也是第一次大规模裁员，赔偿方面也没有卡。
木已成舟，从会议室出来后，笔者开始快速思考下一步该怎么走。第一次亲身经历裁员，内心的紧迫感是前所未有的。随后的时间里，笔者开始开始整理过往工作经历，疯狂复习 + 刷题。在公司办理完所有手续之后，一边开始投递简历，一边继续复习刷题。
最后的结果是，花了2周时间（离职前在公司一周，离职后在家一周），面试了3家公司，分别是得物，B站，百度（之后还有米哈游和字节，不过时间原因没有在面），最终入职了B站。（笔者投递的公司不多，内心紧迫感也比较强烈）
为何选择B站，这里还有个小故事：笔者重度二次元，来上海之后一直想要进B站，无奈2年多以来兜兜转转始终没有机会，没想到最后以这种形式入职了（笑哭）
下面进入正题，来看看笔者所经历的
得物
第一家面试的公司，也是最惨的一次面试，一面挂。（80%的时间处于痛苦面具的状态）
一面
闲聊
聊一下上家公司的技术栈
有没有做过Go项目（笔者之前一直从事python开发，上家开始转型）
GRPC
项目中对GRPC框架进行了封装，主要是封装了什么
这块表达的不是很好，与面试官产生了歧义；其实主要是就是封装了一些常用的功能，比如注册发现，Go程封装，日志/埋点上报，签名等等
Grpc底层的通信协议有什么，简单讲讲
基于HTTP2，自然是HTTP协议，了解Grpc协议，可以参考这篇～
Grpc为什么采用这种协议，而不是别的
这个问题真的是灵魂发问，不了解很难答上，可以参考这条知乎问题
Grpc对HTTP2协议做了哪些改进（这块聊的时候提了一嘴，把自己带坑儿里了）
笔者就答了针对序列化协议做了改进，采用protobuf；支持流式传输；
Grpc的序列化方式有几种
茴香豆的茴字有几种写法类型的问题，貌似笔者就知道protobuf，其他例如json或者xml不知道支不支持。
Grpc底层是靠什么传输的？
底层传输方式基于TCP，传输数据为二进制字节流
GO
简单讲讲Go的高并发优势在哪里
高并发的优势自不必提，回答这个问题主要需要知道Go实现高并发的原理。详细内容可以参这篇文章
简单讲讲GMP模型
这个答案参考上一个问题
Go channel的实现原理
比较典型的考实现原理，这个问题可以参考这篇文章
深拷贝浅拷贝
这里充分解释一下深拷贝和浅拷贝就可以了，可以结合go语言实现举例说明；详细可以参考这篇文章
Go Map的底层实现是什么
又是一个实现原理相关的问题，Map 的实现原理其实大同小异，可能在扩容和处理冲突上有些许区别。关于Go Map的实现原理，可以参考这篇文章
Go Map是协程安全的的吗？如果并发操作一个map对象，安全性怎么保证。
先说结论，Go map不是线程安全的。但是Go语言提供了线程安全的SyncMap，了解SyncMap可以参考这篇文章
B站
3面
中规中矩，没有特别难的问题，笔者对DDD有一些浅显的认知，相当一部分时间都在聊关于DDD的架构设计。比较有意思的是，面试过程中只出了“编程题“，对算法的考量比较少。
一面
闲聊
为什么转Go，python 和 Go 主要有哪些区别
各有优劣，没必要捧一踩一。可以围绕区别讲讲；笔者认为Go语言相较于Python更加适合高并发的工程项目。（虽然内心更喜欢python一些）
简历上提到了系统的性能优化，讲讲你做了哪些工作
缓存的设计，带有缓存淘汰策略的内存缓存（LRU / 懒清理）
领域驱动设计（DDD）
DDD设计模式和MVC有什么区别
DDD展开来讲东西比较多，很多人对DDD的理解也不尽相同，可以参考的文章很多，笔者这里列举3篇：
DDD从天书到实践
美团DDD实践
后端开发–DDD编码实践
如果让你来设计会员购板块，你会怎么做
真正的好设计必须要建立在对需求的充分理解上，面试中主要结合DDD讲出自己的理解即可。
Go
Go中并发读10个文件，怎么做，如何保证每个并发任务能够正确执行
不能保证，所以需要完善的异常捕获 / 重试机制。简单发散一下，在读取文件的场景下可能会出现哪些问题（两个方面：并发，读文件）
如果某个任务（Go程）异常阻塞无法释放，怎么处理
这个问题在于无法释放的情况怎么处理，如果明确知道哪里出问题的情况下，其实是比较好解决的，找到引起阻塞的代码修复就好。
如果无法知道是哪里引起的阻塞，这个时候就需要上点小手段了，比如使用Go自带的pprof性能排查工具排查阻塞的Go程。
可以让阻塞的那个服务（Go程）自行恢复么（不通过主程）
既然服务已经阻塞，我们就要想办法让他能够主动退出，恰好Go语言的context提供了一个可以定时取消go程的方法WithDeadline，能够让Go程在运行时间超出阈值后自动取消协程。
编程题
4个G的文件，里面是不重复的数字，用1个G的内存进行排序
一般这种要处理的数据很大，但是给的内存很小的问题都是采用分治法，写伪代码即可
二面
DDD
领取驱动模式设计（DDD）相关讨论
参考一面DDD相关问题
数据库
讲讲你做过的数据库优化（表设计 / 索引）
非常常见的问题，类似的文章有很多了，笔者推荐看看这篇文章
mysql索引底层实现是什么
比上个问题还常见
B+树叶子结点之间连接是单向的吗？为什么
是双向的，可以反过来想，如果是单向的，那么逆向的范围查找就无法支持了。
讲讲你都用过redis里面哪些数据结构，实现过什么功能
这个根据个人经验回答即可，缓存是最为常见的了，笔者使用list实现过延迟队列；使用string实现过分布式锁等等。
redis客户端连接池大小应该如何设置比较合理，主要考虑哪些维度
同样根据个人经验，可以参考这篇文章
如果系统读redis缓存失败了，可能是哪些原因，怎么排查，处理
读取缓存失败，可以考虑
- 客户端链接的时候出现异常
- 没有读取到值
这两个方面来考虑
redis高可用了解吗，redis哨兵模式和redis cluster主要有什么区别
这个真给我问住了，哨兵和集群是redis实现高可用的两种方式，可以参考这篇文章
设计模式
设计模式知道哪些？简单讲讲
单例 / 工厂 / 装饰器 这些最基本的，最好是在多会几个。再后来聊天的过程中，面试官表示基本问到设计模式的时候，大多数面试者就只会刚提到的这几种（实际项目中，针对不同场景，我们还采用了策略模式，责任链模式，模版模式，建造者模式等等多种设计模式）
观察者模式知道吗？
参考上一问，当时笔者是答不出来的
编程题
给你1w个数组成的数组，开10个子任务并发去求和，并返回最终的结果，用Go实现一下
考量的是对Go语言的熟悉程度，可以使用Go提供的waitGroup保证全部Go程执行完后在求和，比较简单。
三面
闲聊
基本都在聊工作经历，这里就不展开来讲了。
百度
三家中面试体验最好的一家，全程是通过视频面的形式完成的
一面
闲聊
简历上写了做过系统优化，说说你做过的优化操作
根据个人经验回答即可
项目微服务化推进过程中，你都做过些什么
同上
领域驱动设计
领域驱动设计相关讨论
参考B站中DDD部分
为什么DDD在各大公司推进比较困难
这个笔者到没想那么多，回答过程中主要提DDD的规范复杂，团队中个体对于业务的理解偏差等几个方面做了回答
GO
说说Go中哪些操作是并发安全的
Go语言中提供了一些线程安全的数据结构和方法，比如channel，SyncMap, once等等
说说你知道的Go语言的编程规范，说5条吧
这个把笔者问到了，这里贴一篇文章供小伙伴们参考：go语言规范-知乎
网络通信
如果服务间通信失败了，如果是你会如何处理
排查，确定问题原因，紧急情况下需要做对应的降级，熔断
数据库
说说你知道的mysql锁
什么时候mysql会使用锁
说说什么是聚簇索引
上面3问都是Mysql八股文
锁相关：mysql锁总结
索引相关：mysql索引原理
算法题
二叉树层次遍历
百度的算法考察基本来自Leetcode，本题传送门
二面
闲聊
简单介绍下你的项目（技术栈，架构）
根据个人经验回答即可
简历上写了你做过数据库优化，能简单介绍下你都做过哪些事情吗
参考上问数据库优化相关问题
领域驱动设计
领域驱动设计相关讨论
上文提到过了，不再重复
算法题
链表排序
同样是Leetcode原题，本题传送门
三面
这一面主要考察面试者的技术思维，并没有标准答案，这里把面试官提到的问题分享给小伙伴们看看
简单介绍下你自己，注意主要从两方面介绍：
你自己有哪些核心竞争力方面
你对未来3～5年的规划
说下你为什么要转Go
从语言本身，生态，应用场景以及工程性方面去做回答
结合你自己的项目说下你为什么要做微服务化
回答过程中面试官多次强调问题，要回答是什么原因驱使你做微服务化的决策，而不是怎么去做的，并且要结合自己的项目
自己评价一下对于上一个问题的回答是否满意（请用3个关键词 or 短句描述下答的好的地方和不好的地方）
你期望呆在一个什么样的团队
总结
面试复习的过程，也是一个学习的过程，甚至可能是你自我提升最快的过程。虽然很多知识在后续的工作中很少用到，但是扎实的基础可以帮助你在面对挑战时更好的去完成。总之，多多学习，肯定是没有坏处的～
引用一段话做结尾
技术里的二八定律，即用20%的技术可以解决80%的问题
但剩下20%的问题，却需要用80%的技术去解决
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