哈喽~,大家好,我是千羽。
下面分享我认识的一位大佬华中科技大学985硕,字节秋招二面。
感觉今天二面回答的还是比较不错,问得特别细,后续等待排序,希望别挂别挂!!!!
大家好,我叫XXX,是一名XXX学校研二,目前专注于Java后端开发领域。我拥有丰富的项目经验,从需求分析、设计、编码、测试到维护,我能够熟练地运用Java语言和相关技术,独立或与团队一起完成各种复杂的开发任务。
在大学期间,我就开始接触编程,通过自学和实践,我掌握了Java基础语法、面向对象编程、常用数据结构与算法等知识。在工作中,我进一步深入学习了Java Web开发、Spring框架、MyBatis框架等后端开发技术,并积累了丰富的实践经验。
除了Java本身,我还对数据库技术有深入的了解和实践经验,包括MySQL、Oracle等关系型数据库和Redis等NoSQL数据库。同时,我也熟悉Linux操作系统和Shell脚本编程,能够高效地进行系统管理和运维工作。
在团队合作方面,我注重沟通与协作,能够与不同背景的团队成员有效合作,共同解决问题。同时,我具备强烈的责任心和自我驱动能力,能够在压力下保持冷静并按时完成高质量的工作。期待可以加入贵公司。
略
RPC(Remote Procedure Call)是一种远程过程调用的通信协议,允许程序调用另一个地址空间(通常是网络上的另一台机器)的过程或函数。RPC使得开发者可以像调用本地函数一样调用远程计算机上的函数,隐藏了网络通信的细节。
RPC 的基本工作流程:
在 RPC 中,涉及到一些核心概念和组件:
Service Mesh:
Service Mesh 是一个用于处理服务间通信的基础设施层,它构建在现有的微服务架构上,提供了一些关键功能,如服务发现、负载均衡、安全、监控等。Service Mesh 通常使用 sidecar 代理来处理服务间通信。
一些常见的 Service Mesh 工具包括 Istio、Linkerd、Consul 等。它们通过注入 sidecar 代理来实现对服务间通信的监控、控制和管理,提供了诸多功能,如流量管理、故障恢复、安全策略等。
Service Mesh 与 RPC 的关系:
RPC 可以被视为 Service Mesh 中的一种通信方式,Service Mesh 提供了更多针对服务间通信的功能和管理能力,使得在分布式系统中更容易实现服务间通信、监控和管理。
4. 结果处理和调用完成
RPC(远程过程调用)和RESTful API(基于REST的API)是两种不同的网络通信方式,它们在设计和使用上有一些区别和联系。
区别:
联系:
Service Mesh解决了一系列在微服务架构中遇到的问题,主要包括以下几个方面:
对于框架来说,Sidecar可以帮助框架解决以下问题:
在容器编排系统(如Kubernetes)中,Sidecar模式通常通过共享同一Pod来实现,其中主服务和Sidecar共享相同的网络命名空间和存储卷。这种方式使得它们能够更加紧密地协同工作。
Java语言的多线程同步主要有以下几种方式:
用途和异同:
Java的字节码是一种中间代码,用于在Java虚拟机(JVM)上运行Java程序。字节码可以在各种不同的平台上运行,因为它们不是直接运行在硬件上,而是运行在Java虚拟机上。
在Go语言中,defer
语句用于延迟(defer)函数或方法的执行,使其在包含defer
语句的函数返回之前执行。defer
语句的执行顺序遵循后进先出(LIFO)的原则。
具体来说,当包含defer
语句的函数执行时,被延迟执行的函数或方法会被压入一个栈中。当包含defer
语句的函数返回时,被延迟执行的函数或方法会按照后进先出的顺序从栈中弹出并执行。
下面是一个示例代码,演示了defer
语句的执行顺序:
func main() {
defer fmt.Println("First")
defer fmt.Println("Second")
defer fmt.Println("Third")
}
在上面的代码中,我们使用了三个defer
语句分别延迟了三个fmt.Println
函数的执行。当main
函数返回时,这三个函数会按照后进先出的顺序执行。
输出结果如下:
Third
Second
First
可以看到,Third
是第一个被执行的,因为它是最早被延迟的。然后是Second
,最后是First
。这是因为它们按照后进先出的原则从栈中弹出并执行。
在 Go 语言中,defer 语句中的函数调用会在函数执行结束前执行,但在 return 语句之后、函数即将返回之前执行。
具体来说,当函数中包含 defer 语句时,这些 defer 语句中的函数调用会被添加到一个栈中,并在当前函数执行结束前(包括执行结束前的错误情况)按照后进先出(LIFO)的顺序执行。这也包括函数中的 return 语句,但 return 语句实际上并不是最后执行的语句,它会先将返回值赋给函数的返回变量,在随后执行 defer 语句。
package main
import (
"fmt"
)
func main() {
fmt.Println("start")
fmt.Println(deferDemo())
fmt.Println("end")
}
func deferDemo() int {
defer fmt.Println("defer 1")
defer fmt.Println("defer 2")
defer fmt.Println("defer 3")
return 10
}
defer 语句中的函数调用会在 return 语句之后、函数即将返回之前执行。因此,输出顺序是先打印 "defer 3"、然后是 "defer 2"、最后是 "defer 1"。
Go语言的协程(goroutine)和Java的线程在以下方面存在区别:
Go语言的协程和Java的线程在实现方式、调度方式、并发能力、上下文切换开销、栈大小、资源占用以及错误处理等方面存在差异。
在Java中,可以使用LinkedHashMap
实现一个带有TTL(生存时间)的LRU(最近最少使用)缓存。下面是一个简单的实现:
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class TTLLRUCache<K, V> {
private final int capacity;
private final long ttl;
private final long ttlUnit;
private final LinkedHashMap<K, V> cache;
public TTLLRUCache(int capacity, long ttl, TimeUnit ttlUnit) {
this.capacity = capacity;
this.ttl = ttl;
this.ttlUnit = ttlUnit.toNanos(ttl);
this.cache = new LinkedHashMap<>(capacity, 0.75f, false) {
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
return size() > capacity || getEntry(eldest.getKey()).getValue() < System.nanoTime() - ttlUnit;
}
};
}
public V get(K key) {
return cache.get(key);
}
public void put(K key, V value) {
cache.put(key, value);
}
}
这个实现使用了LinkedHashMap
的removeEldestEntry
方法来自动删除最老的条目(即最近最少使用的条目)。当条目数量超过容量或者条目已经过期时,最老的条目将被删除。put
方法将新的键值对添加到缓存中,如果缓存已满,则删除最老的条目。get
方法只是简单地返回给定键的值,如果键不存在,则返回null
。
golang实现:
在Go语言中,可以使用container/list
包和container/heap
包来实现带有TTL的LRUCache。
LRUCache是一个带有最近最少使用记录的缓存,它可以在缓存满时自动删除最老的记录。TTL表示缓存中每个记录的生存时间,当记录达到生存时间时,它将被自动删除。
下面是一个使用container/list
包和container/heap
包实现的带有TTL的LRUCache的示例代码:
package main
import (
"container/heap"
"fmt"
"sync"
"time"
)
// Item 表示缓存中的记录
type Item struct {
value interface{} // 记录的值
expire time.Time // 记录的过期时间
priority int // 记录的优先级,越小优先级越高
}
// PriorityQueue 实现了 heap.Interface 接口,用于实现优先级队列
type PriorityQueue []*Item
func (pq PriorityQueue) Len() int { return len(pq) }
func (pq PriorityQueue) Less(i, j int) bool {
return pq[i].priority < pq[j].priority
}
func (pq PriorityQueue) Swap(i, j int) {
pq[i], pq[j] = pq[j], pq[i]
}
func (pq *PriorityQueue) Push(x interface{}) {
item := x.(*Item)
*pq = append(*pq, item)
}
func (pq *PriorityQueue) Pop() interface{} {
old := *pq
n := len(old)
item := old[n-1]
old[n-1] = nil // 避免内存泄漏
*pq = old[0 : n-1]
return item
}
// LRUCache 实现了带有TTL的LRUCache
type LRUCache struct {
capacity int // 缓存的最大容量
ttl time.Duration // 缓存中记录的生存时间
pq PriorityQueue // 优先级队列,用于维护记录的顺序和优先级
mu sync.Mutex // 互斥锁,用于保护缓存的并发访问
}
// NewLRUCache 创建一个带有TTL的LRUCache实例
func NewLRUCache(capacity int, ttl time.Duration) *LRUCache {
return &LRUCache{capacity: capacity, ttl: ttl, pq: make(PriorityQueue, 0)}
}
// Get 从缓存中获取给定键的值,如果键存在且未过期,则返回值;否则返回nil。
func (c *LRUCache) Get(key interface{}) interface{} {
c.mu.Lock()
defer c.mu.Unlock()
item, ok := c.pq.value[key] // 从优先级队列中获取键对应的记录
if !ok || time.Now().After(item.expire) { // 如果键不存在或已过期,返回nil
return nil
} else { // 如果键存在且未过期,将该记录的优先级设为最高并重新放入优先级队列中,然后返回其值
item.priority = heap.Pop(&c.pq).(*Item).priority + 1000000000000000000 // 将该记录的优先级设为最高并重新放入优先级队列中(不会被优化掉)
heap.Push(&c.pq, item) // 将该记录重新放入优先级队列中(会被优化掉)