在上周通过著名公司的一面之后，程序员小扎迎来了至关重要的二面，很往常一样，今天小扎的身体又不舒服了，按照惯例和领导请了半天假。由于早上要去现场面试了，早早起床的小扎快速的完成了洗漱，穿上格子衬衣，背个电脑包，骑上共享单车，提前半小时来到了比特跳动公司了。“你好，我是小扎，我是来面试的”，程序员小扎和美丽的前台小姐姐说道，“好的，稍等，面试官还没到，我先领你到这边会议室，你先等会”。
在等了大概半小时后，一位大腹便便的老面试官走了进来，这时他们面面相觑，双方都笑了，因为他们撞衫了，在尴尬之后，双方点头示意，老面试官一本正经的端坐在椅子上，看着小扎的简历，心想：至今10个人有9个跪在我这里，况且如果让你过了，以后我这个典藏的格子衬衣还能穿吗，今天得放大招了。小扎万万没想到今天因为一件格子衬衣，让他陷入一场苦战。
Redis篇「老面试官」：如果要实现一个排行的功能，你有什么想法？「小扎」：可以用Redis的zset，把要参与排序的权重作为分值，设置到zset中。「老面试官」：那如果我要知道小明的排名，该用什么命令呢？「小扎」：（这老东西，竟然问这么细），用zrankkey小明即可获得小明的排名。「老面试官」：那zset的底层是什么数据结构？「小扎」：用的跳跃表。「老面试官」：那你给我介绍下跳跃表的好处是什么？「小扎」：（。。。，看来这是个面霸），好的，我们先来看看没有跳跃表的时候会怎么样：
比如现在如果我要找7这个数字，那么由于zset是顺序的，只能重头开始一个一个找，要找到最后（1-2-3-4-5-6-7），很显然，速度是挺慢的，但是如果现在我给1、4、7分别再加一层
那么此时找7，只需要1-4-7三步即可，大大减少了时长，这就是跳跃表的好处。「老面试官」：那Redis的zet除了使用跳跃表还有使用其他的数据结构吗？
img「小扎」：（这是要打破砂锅问到底呀～，今天我是和你刚上了），还有hash表，hash表记录了value和score的映射，比如我要取某个成员的分值时，通过hash可以达到O(1)的时间复杂度。「老面试官」：这样啊，那还有其他数据结构吗？「小扎」：嗯～（竟然还有其他的，这是要败了呀！等等，我好像想到了什么），我记得好像某些情况下，zset会使用压缩列表，比如在键值对数量少于个且每个元素的长度小于64字节的时候，zset会使用压缩列表来实现。「老面试官」：那你能解释下为什么这时候使用压缩列表吗？「小扎」：是这样的，首先我们知道如果使用跳跃表来实现可以发现因为有不同的层高，因此需要更多的存储空间，但是在数据量不多的情况下，就算重头开始遍历应该也是很快的，但是消耗的内存空间可以更小，这是速度与存储之间的综合考虑吧。
老面试官陷入沉思（这小子不错嘛，这个知识点没啥问的了，再深入我也不会了）。
「老面试官」：我们知道Redis很快，但是你知道哪些操作会导致Redis慢吗？「小扎」：（这还跟我拐弯抹角呢），你说的是什么会导致Redis阻塞是吧～「老面试官」：可以这样理解。「小扎」：首先不要使用keys*命令，这个命令会导致Redis扫描所有的key，那么在没有扫描完成之前，其他的命令会被阻塞。「老面试官」：那要如何避免这种情况呢？「小扎」：生产环境一般建议禁止使用这个命令，同时如果要模糊查询某些key，可以通过scan扫描法来检索。「老面试官」：嗯嗯，那还有其他导致阻塞的原因吗？「小扎」：有的，操作大key，当我们写入一个大key的时候，会导致redis需要分配更多的内存，这个过程相对耗时，删除一个大key的时候，释放更多的空间也相对耗时。「老面试官」：不好意思，我打断一下，你说的删除大key会阻塞是吧，那有什么方法删除不阻塞吗？「小扎」：（强颜欢笑），在Redis4.0版本以后支持，大key支持异步删除，这样可以不阻塞主线程。「老面试官」：你继续。「小扎」：好的，当使用一些复杂的指令时可能也会造成阻塞，比如Redis里有个类型叫集合，如果要取多个集合的并集有个指令叫做sunion，当我们sunion多个集合的时候，除了单纯的合并数据以外，Redis还会去重，这个操作不仅耗费内存还会相对耗费CPU，所以可能会阻塞，尤其在数据很多的时候。还有比如AOF持久化使用的是always方案，即每次都刷盘，在QPS较高的情况下，可能会造成阻塞。「老面试官」：等等，我再打断下，你说的always能具体再说说吗，平时开启AOF，难道不是直接写磁盘吗？「小扎」：正常情况下，当我们写一个数据到文件的时候，其实是写入的文件系统的缓冲区的，并没有真正的刷到磁盘上，因为磁盘是缓慢的，操作系统为了提升性能，会在缓冲区快满的时候或者定期执行刷盘操作，这样做的好处可以节省多次磁盘IO，但是有丢失数据的风险，Redis的AOF设置成always的意思就是，每次写AOF的时候直接将缓冲区的数据刷入磁盘中。「老面试官」：（解释的还行），那你继续。
「小扎」：（打断这么多次，我讲到哪了～），哦，如果内存快满了，这时候新的写入可能会导致Redis进行内存淘汰，这个过程可能会相对慢些，大概就这么多「老面试官」：（还行吧，不会是背的八股文吧，我再来引导看看他的反应如何）嗯～，你知道Redis是如何删除过期key的吗？「小扎」：这个知道，一共分为两种，一种是惰性删除，一种是定时删除，惰性删除就是我们在读某个key的时候，如果发现已经过期了，那么就顺带删除。定时删除是Redis内部有个定时程序，每隔一段时间会随机检索一批key，检查他们是否过期，过期的话，就删除。「老面试官」：那如果在某一瞬间，大量的请求进来，并且每个请求的key是不同的，同时每个key都是过期的，这时会出现什么现象。「小扎」：哦哦，会触发惰性删除，那么就会导致Redis去释放内存，可能会造成阻塞。这也是造成Redis可能阻塞的一个原因。（尴尬，竟然没想到这点，这下他耀武扬威了）。「老面试官」：（还不错，能想到这个点，不过我背的面试题也就这么多，换个话题吧)
imgGolang篇老面试官再次看了看简历，说到：原来你是面试go开发的。「小扎」：（我xx，现在才发现）是的。「老面试官」：那我来问问go相关的知识吧，先说说map是线程安全的吗？「小扎」：不是。「老面试官」：那如何解决map并发读写的问题呢？「小扎」：可以加锁，比如sync.Mutex。「老面试官」：加锁性能会不会很差？「小扎」：有点，如果是读多写少的情况下，可以使用sync.map。「老面试官」：sync.map为什么适合读多写少的情况？「小扎」：sync.map其实是用的是空间换时间的思想，它内部其实有两个map，一个是叫read，只提供读的，存的数据是atomic.Value类型，因此读是线程安全的，在大量读的情况下，是不需要加锁的，还有个叫dirty的map，新数据的写入是进dirty的，当我们readmap中没读到数据的时候会去dirty中读，这个过程是要加锁的，同时在readmiss一定次数后，就会把dirty的数据复制给read，这样read的数据就是最新的了，综合来看相比常规的map无脑加锁，sync.map的读大部分场景还是不需要加锁的，因此在读多写少的情况下，性能还是不错的。「老面试官」：那slice是线程安全的吗？「小扎」：slice也不是线程安全的，但是在发生并发的时候，slice不会panic，会存在数据覆盖的问题。「老面试官」：slice和数组是什么关系？「小扎」：slice的底层就是引用的数组。「老面试官」：数组之间是能比较的吗？「小扎」：同类型的数组是可以比较的，比如[2]int{1,2}和[2]int{2,3}，但是如果是[2]int{1,2}和[3]int{1,2,3}是不能比较的，此时连编译都不能通过。「老面试官」：那slice之间是可以比较的吗？「小扎」：slice之间是不能比较的，slice只能和nil比较。「老面试官」：那如果两个都是nil的slice呢？比如：
vara[]intvarb[]intfmt.Println(a==b)
「小扎」：也是不行的，正如前面说的，slice只能和nil比较。「老面试官」：chan有哪些类型？并说说他们的区别「小扎」：带缓冲的和不带缓冲的，对于不带缓冲的chan来说，应用场景就是阻塞的，对于带缓冲的chan来说，在缓冲没有满的时候可以不阻塞，满了之后就阻塞了。「老面试官」：给一个已经close的chan发数据会发生什么？「小扎」：会panic。「老面试官」：那从一个已经close的chan取数据会发生什么？「小扎」：会得到chan类型的零值，比如int类型的chan就会拿到0。
MySQL篇「老面试官」：平时用MySQL多吗？「小扎」：还行，基本数据存储都用MySQL「老面试官」：那你先说说唯一索引和普通索引区别「小扎」：唯一索引会有唯一性校验，而普通的索引没有这个校验，但是在索引的结构上，它们没什么区别，都是B+树索引「老面试官」：可以从插入和查询方面来介绍他们的区别吗？「小扎」：（。。。果然不简单）好的，从插入方面来说，由于唯一索引需要唯一性，因此要先确认数据是否已经存在，但是普通索引就不需要检验唯一性，找到合适位置无脑插入即可。从查询方面来说，对唯一索引来说，因为唯一性的原因，在查到第一个满足的数据立即返回即可，但是对于普通索引来说，因为是非唯一的，那么就不知道后面还有多少数据，只能继续向后检索，直至找到第一个不满足的数据为止，因此其实非唯一索引其实是要多检索一条数据的。「老面试官」：嗯，changebuffer了解吗？了解的话，说说changebuffer的好处。「小扎」：（不了解的话，是不是出门右拐...）,了解一点，changebuffer主要是为了减少离散的磁盘IO的。「老面试官」：哦～，细说看看。「小扎」：首先正常我们更新一个数据的时候，如果对应的数据不在内存里的话，就要先去磁盘把对应的数据页读到内存里，然后更新，如果每次更新都要去磁盘读一次的话，性能会稍差，于是就出现了changebuffer，changebuffer的好处就是即使数据不在内存里，也不去磁盘上读，把要更新的数据先放在changebuffer里，然后后台有个线程定时去把changebuffer的数据同步到磁盘上，这样的话，当同一个数据页上发生多次变更，只需要merge一次到磁盘上。「老面试官」：等等，你说后台有个线程定时去把数据merge到磁盘上？那如果还没来的及merge，另一个线程发生了读，该怎么办？「小扎」：如果线程还没来得及同步，但是又发生了读操作，那么也会触发把changebuffer的数据merge到磁盘的事件。「老面试官」：那是不是所有的索引数据都用changebuffer就可以得到极大的收益？「小扎」：（有坑），不是的，唯一索引就用不到，唯一索引必须要要确认数据的唯一性，因此如果数据不在内存里，就必须去磁盘读取数据确认是否已经存在。「老面试官」：（8错8错，难道我的格子衬衣要退休了吗），那你说说InnoDB存储引擎的隔离级别吧～「小扎」：有读未提交、读提交、可重复读、串行化。「老面试官」：读提交会造成什么？「小扎」：读提交主要会造成不可重复读的问题。（想让我掉坑吗，幻读是属于可重复读的，小菜一碟）。「老面试官」：说说MySQL中DECIMAL(M,D)中M和D分别代表什么？「小扎」：M是最大位数，D是小数点右边的位数比如decimal(5,2)，最大可以表示.99。「老面试官」：那你再说说varchar和char的区别吧「小扎」：varchar是变长，char是定长，在存取方面定长的char更快一点，但是当用char来存储的数据位数不够时，会导致用空格填充，同时char最大可存储个字符长度，而对于varchar来说，当存储的字符串长度小于字节时，其需要1字节的空间，当大于字节时，需要2字节的空间，varchar最多能存储个字节的数据。「老面试官」：varchar最多能存储个字节的数据这个不对吧？「小扎」：这个我没说清楚，其实是这样的，varchar的最大长度受限于最大行长度（maxrowsize，bytes），个字节包括所有字段的长度，比如上面说到的如果varchar超过个字节的时候还需要额外的2个字节来存储，一个字段如果允许为NULL，那么还需要一个字节来标识。因此假设表中只有一个允许为NULL的varchar类型的话，它能支持的最大长度就是-2-1=个字节。「老面试官」：你知道MySQL的隐式转换吗？「小扎」：你说的应该就是如果索引字段是int型，但是查询的时候传过来的是字符型吧？「老面试官」：算是吧，你说说看。「小扎」：如果是这样情况的话，字符型会被转换成int型，依然能够使用到索引。「老面试官」：那如果索引字段是字符型，但是传过来的是个整型数字呢？
img「小扎」：（嘿嘿，早知道来这一套）那这时候是用不到索引的，当出现字符串和数字比较的时候，MySQL会把字符串转换成数字，那么这时候索引就失效了。「老面试官」：你一般都是如何建立索引的，比如怎么判断哪些字段需要加索引？「小扎」：最简单的就是经常需要出现在where条件中的字段会加索引，同时一些重复度高的字段最好不要加索引，比如像性别字段「老面试官」：等等，这里能说说为什么性别这样的字段不适合加索引吗？「小扎」：这个是这样的，假设现在有张表，表中有10w数据并且男女各5w，如果走性别索引的话，那么就要回表5w次，关键这5w次的回表对于主键索引来说，每次都要从根节点开始往下找，这时MySQL会觉得这样效率不高，搞不好还没有全表扫描来的快，最起码全表扫描只要顺着叶子节点一直向后找即可，因此这时就用不到性别索引，还白白浪费了对性别索引的维护。
老面试官满意地笑了笑，然后起身和小扎说了下，你这等一下吧。“好的”，小扎连连点头，小扎心里想接下来最多就是技术总监来面了，但是一般技术总监都不会问这么细的知识的，暗暗窃喜的小扎万万没想到接下来这位更刚的技术总监会问他...。
未完待续...
最后码字不易，各位的点赞和在看就是作者最大的创作动力，我们下期见。
推荐阅读：
程序员小扎-比特跳动公司的一面内功大增！从机械硬盘和固态硬盘的结构来看IO你有没有在MySQL的orderby上栽过跟头