腾讯云后端15连问！（一）

tony_ybliu

发布于 2022-5-30 17:31

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前言
大家好，我是捡田螺的小男孩，最近一位朋友（6年工作经验）面了腾讯云，以下是面试题和答案。加油，一起卷。

聊聊项目，好的设计，好的代码
谈谈什么是零拷贝？
一共有几种 IO 模型？NIO 和多路复用的区别？
Future 实现阻塞等待获取结果的原理？
ReentrantLock和 Synchronized 的区别？Synchronized 的原理？
聊聊AOS？ReentrantLock的实现原理？
乐观锁和悲观锁，让你来写你怎么实现？
Paxos 协议了解？工作流程是怎么样的？
B+树聊一下？B+树是不是有序？B+树和B-树的主要区别？
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工作中有过JVM实践嘛
数据库分库分表的缺点是啥？
分布式事务如何解决？TCC 了解？
RocketMQ 如何保证消息的准确性和安全性？
算法题：三个数求和

1.聊聊项目，好的设计，好的代码
项目的话，你可以聊聊你平时做的项目，尤其有亮点的项目。如果没有什么特别亮点的项目，也可以说说一些好的设计，或者你优化了什么接口，性能提升了多少，优化了什么慢SQL都可以。甚至是一些好的代码写法都可以。

如果是讲优化接口的话，你可以看下我这篇文章哈：

记一次接口性能优化实践总结：优化接口性能的八个建议

如果是代码优化细节，可以看我这篇:

工作四年，分享50个让你代码更好的小建议

如果是慢SQL优化，可以看下我之前MySQL专栏系列文章哈：

看一遍就理解：order by详解
看一遍就理解：group by详解
实战！聊聊如何解决MySQL深分页问题
后端程序员必备：书写高质量SQL的30条建议
阿里一面，给了几条SQL，问需要执行几次树搜索操作？
生产问题分析！delete in子查询不走索引？！

2. 谈谈什么是零拷贝？
零拷贝是指计算机执行IO操作时，CPU不需要将数据从一个存储区域复制到另一个存储区域，从而可以减少上下文切换以及CPU的拷贝时间。它是一种I/O操作优化技术。

传统 IO 的执行流程

传统的IO流程，包括read和write的过程。

read：把数据从磁盘读取到内核缓冲区，再拷贝到用户缓冲区
write：先把数据写入到socket缓冲区，最后写入网卡设备。

用户应用进程调用read函数，向操作系统发起IO调用，上下文从用户态转为内核态（切换1）
DMA控制器把数据从磁盘中，读取到内核缓冲区。
CPU把内核缓冲区数据，拷贝到用户应用缓冲区，上下文从内核态转为用户态（切换2），read函数返回
用户应用进程通过write函数，发起IO调用，上下文从用户态转为内核态（切换3）
CPU将用户缓冲区中的数据，拷贝到socket缓冲区
DMA控制器把数据从socket缓冲区，拷贝到网卡设备，上下文从内核态切换回用户态（切换4），write函数返回
传统IO的读写流程，包括了4次上下文切换（4次用户态和内核态的切换），4次数据拷贝（两次CPU拷贝以及两次的DMA拷贝)。

零拷贝实现方式：

零拷贝并不是没有拷贝数据，而是减少用户态/内核态的切换次数以及CPU拷贝的次数。零拷贝一般有这三种实现方式：

mmap+write
sendfile
带有DMA收集拷贝功能的sendfile
mmap+write

mmap就是用了虚拟内存这个特点，它将内核中的读缓冲区与用户空间的缓冲区进行映射，以减少数据拷贝次数！

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用户进程通过mmap方法向操作系统内核发起IO调用，上下文从用户态切换为内核态。
CPU利用DMA控制器，把数据从硬盘中拷贝到内核缓冲区。
上下文从内核态切换回用户态，mmap方法返回。
用户进程通过write方法向操作系统内核发起IO调用，上下文从用户态切换为内核态。
CPU将内核缓冲区的数据拷贝到的socket缓冲区。
CPU利用DMA控制器，把数据从socket缓冲区拷贝到网卡，上下文从内核态切换回用户态，write调用返回。
mmap+write实现的零拷贝，I/O发生了4次用户空间与内核空间的上下文切换，以及3次数据拷贝（包括了2次DMA拷贝和1次CPU拷贝）。

sendfile

sendfile表示在两个文件描述符之间传输数据，它是在操作系统内核中操作的，避免了数据从内核缓冲区和用户缓冲区之间的拷贝操作

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用户进程发起sendfile系统调用，上下文（切换1）从用户态转向内核态
DMA控制器，把数据从硬盘中拷贝到内核缓冲区。
CPU将读缓冲区中数据拷贝到socket缓冲区
DMA控制器，异步把数据从socket缓冲区拷贝到网卡，
上下文（切换2）从内核态切换回用户态，sendfile调用返回。
sendfile实现的零拷贝，I/O发生了2次用户空间与内核空间的上下文切换，以及3次数据拷贝。其中3次数据拷贝中，包括了2次DMA拷贝和1次CPU拷贝。

带有DMA收集拷贝功能的sendfile

linux 2.4版本之后，对sendfile做了优化升级，引入SG-DMA技术，其实就是对DMA拷贝加入了scatter/gather操作，它可以直接从内核空间缓冲区中将数据读取到网卡。使用这个特点搞零拷贝，即还可以多省去一次CPU拷贝。

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用户进程发起sendfile系统调用，上下文（切换1）从用户态转向内核态
DMA控制器，把数据从硬盘中拷贝到内核缓冲区。
CPU把内核缓冲区中的文件描述符信息（包括内核缓冲区的内存地址和偏移量）发送到socket缓冲区
DMA控制器根据文件描述符信息，直接把数据从内核缓冲区拷贝到网卡
上下文（切换2）从内核态切换回用户态，sendfile调用返回。
可以发现，sendfile+DMA scatter/gather实现的零拷贝，I/O发生了2次用户空间与内核空间的上下文切换，以及2次数据拷贝。其中2次数据拷贝都是包DMA拷贝。这就是真正的零拷贝（Zero-copy) 技术，全程都没有通过CPU来搬运数据，所有的数据都是通过DMA来进行传输的。

看一遍就理解：零拷贝详解

3. 一共有几种 IO 模型？NIO 和多路复用的区别？
一共有五种IO模型

阻塞IO模型
非阻塞IO模型
IO多路复用模型
IO模型之信号驱动模型
IO 模型之异步IO(AIO)
NIO（非阻塞IO模型）

NIO，即Non-Blocking IO，是非阻塞IO模型。非阻塞IO的流程如下：

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应用进程向操作系统内核，发起recvfrom读取数据。
操作系统内核数据没有准备好，立即返回EWOULDBLOCK错误码。
应用程序进程轮询调用，继续向操作系统内核发起recvfrom读取数据。
操作系统内核数据准备好了，从内核缓冲区拷贝到用户空间。
完成调用，返回成功提示。
NIO(非阻塞IO模型)存在性能问题，即频繁的轮询，导致频繁的系统调用，同样会消耗大量的CPU资源。可以考虑IO复用模型去解决这个问题。

IO多路复用模型

IO多路复用就是，等到内核数据准备好了，主动通知应用进程再去进行系统调用。

IO复用模型核心思路：系统给我们提供一类函数（如我们耳濡目染的select、poll、epoll函数），它们可以同时监控多个fd的操作，任何一个返回内核数据就绪，应用进程再发起recvfrom系统调用。

IO多路复用之select

应用进程通过调用select函数，可以同时监控多个fd，在select函数监控的fd中，只要有任何一个数据状态准备就绪了，select函数就会返回可读状态，这时应用进程再发起recvfrom请求去读取数据。

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非阻塞IO模型（NIO）中，需要N（N>=1）次轮询系统调用，然而借助select的IO多路复用模型，只需要发起一次询问就够了,大大优化了性能。

但是呢，select有几个缺点：

监听的IO最大连接数有限，在Linux系统上一般为1024。
select函数返回后，是通过遍历fdset，找到就绪的描述符fd。（仅知道有I/O事件发生，却不知是哪几个流，所以遍历所有流）
因为存在连接数限制，所以后来又提出了poll。与select相比，poll解决了连接数限制问题。但是呢，select和poll一样，还是需要通过遍历文件描述符来获取已经就绪的socket。如果同时连接的大量客户端，在一时刻可能只有极少处于就绪状态，伴随着监视的描述符数量的增长，效率也会线性下降。

IO多路复用之epoll

为了解决select/poll存在的问题，多路复用模型epoll诞生，它采用事件驱动来实现，流程图如下：

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epoll先通过epoll_ctl()来注册一个fd（文件描述符），一旦基于某个fd就绪时，内核会采用回调机制，迅速激活这个fd，当进程调用epoll_wait()时便得到通知。这里去掉了遍历文件描述符的坑爹操作，而是采用监听事件回调的机制。这就是epoll的亮点。

4. Future 实现阻塞等待获取结果的原理？
Future.get()用于异步结果的获取。它是阻塞的，背后原理是什么呢？

我们可以看下FutureTask的类结构图：

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FutureTask实现了RunnableFuture接口，RunnableFuture继承了Runnable和Future这两个接口，对于Runnable，我们太熟悉了，那么Future呢？

Future 表示一个任务的生命周期，并提供了相应的方法来判断是否已经完成或取消，以及获取任务的结果和取消任务等。

public interface Future<V> {

    boolean cancel(boolean mayInterruptIfRunning);
    //Future 是否被取消
    boolean isCancelled();
    //当前 Future 是否已结束
    boolean isDone();
    //或取Future的结果值。如果当前 Future 还没有结束，当前线程阻塞等待，
    V get() throws InterruptedException, ExecutionException;
    //获取 Future 的结果值。与 get()一样，不过多了超时时间设置
    V get(long timeout, TimeUnit unit)
        throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException;
}

FutureTask 就是Runnable和Future的结合体，我们可以把Runnable看作生产者， Future 看作消费者。而FutureTask 是被这两者共享的，生产者运行run方法计算结果，消费者通过get方法获取结果。

生产者消费者模式，如果生产者数据还没准备的时候，消费者会被阻塞。当生产者数据准备好了以后会唤醒消费者继续执行。我们来看下FutureTask内部是如何实现的。

FutureTask内部维护了任务状态state

//NEW 新建状态,表示FutureTask新建还没开始执行
private static final int NEW          = 0;
//完成状态,表示FutureTask
private static final int COMPLETING   = 1;
//任务正常完成，没有发生异常
private static final int NORMAL       = 2;
//发生异常
private static final int EXCEPTIONAL  = 3;
//取消任务
private static final int CANCELLED    = 4;
//发起中断请求
private static final int INTERRUPTING = 5;
//中断请求完成
private static final int INTERRUPTED  = 6;

生产者run方法：

 public void run() {
        // 如果状态state不是 NEW，或者设置 runner 值失败,直接返回
        if (state != NEW ||
            !UNSAFE.compareAndSwapObject(this, runnerOffset,
                                         null, Thread.currentThread()))
            return;
        try {
            Callable<V> c = callable;
            if (c != null && state == NEW) {
                V result;
                boolean ran;
                try {
                    //调用callable的call方法，获取结果
                    result = c.call();
                    //运行成功
                    ran = true;
                } catch (Throwable ex) {
                    result = null;
                    //运行不成功
                    ran = false;
                    //设置异常
                    setException(ex);
                }
                //运行成功设置返回结果
                if (ran)
                    set(result);
            }
        } finally {
            runner = null;
            int s = state;
            if (s >= INTERRUPTING)
                handlePossibleCancellationInterrupt(s);
        }
    }

消费者的get方法

 public V get() throws InterruptedException, ExecutionException {
     int s = state;
     //如果状态小于等于 COMPLETING，表示 FutureTask 任务还没有完成， 则调用awaitDone让当前线程等待。
     if (s <= COMPLETING)
         s = awaitDone(false, 0L);
     return report(s);
 }

awaitDone做了什么事情呢？

 private int awaitDone(boolean timed, long nanos)
        throws InterruptedException {
        final long deadline = timed ? System.nanoTime() + nanos : 0L;
        WaitNode q = null;
        boolean queued = false;
        for (;;) {
            // 如果当前线程是中断标记，则  
            if (Thread.interrupted()) {
                //那么从列表中移除节点 q，并抛出 InterruptedException 异常
                removeWaiter(q);
                throw new InterruptedException();
            }

            int s = state;
            //如果状态已经完成，表示FutureTask任务已结束
            if (s > COMPLETING) {
                if (q != null)
                    q.thread = null;
                //返回
                return s;
            }
            // 表示还有一些后序操作没有完成，那么当前线程让出执行权
            else if (s == COMPLETING) // cannot time out yet
                Thread.yield();
            //将当前线程阻塞等待
            else if (q == null)
                q = new WaitNode();
            else if (!queued)
                queued = UNSAFE.compareAndSwapObject(this, waitersOffset,
                                                     q.next = waiters, q);
            //timed 为 true 表示需要设置超时                                        
            else if (timed) {
                nanos = deadline - System.nanoTime();
                if (nanos <= 0L) {
                    removeWaiter(q);
                    return state;
                }
                //让当前线程等待 nanos 时间
                LockSupport.parkNanos(this, nanos);
            }
            else
                LockSupport.park(this);
        }
    }

当然，面试的时候，不一定要讲到源码这么细，只需要讲个大概思路就好啦。

5. ReentrantLock和Synchronized的区别？Synchronized 原理？
ReentrantLock和 Synchronized 的区别？

Synchronized是依赖于JVM实现的，而ReenTrantLock是API实现的。
在Synchronized优化以前，synchronized的性能是比ReenTrantLock差很多的，但是自从Synchronized引入了偏向锁，轻量级锁（自旋锁）后，两者性能就差不多了。
Synchronized的使用比较方便简洁，它由编译器去保证锁的加锁和释放。而ReenTrantLock需要手工声明来加锁和释放锁，最好在finally中声明释放锁。
ReentrantLock可以指定是公平锁还是⾮公平锁。⽽synchronized只能是⾮公平锁。
ReentrantLock可响应中断、可轮回，而Synchronized是不可以响应中断的，
至于Synchronized的原理，大家可以看我这篇文章哈

Synchronized解析——如果你愿意一层一层剥开我的心

6. 聊聊AOS？ReentrantLock的实现原理？
AQS（抽象同步队列）的核心回答要点就是：