C++面试周刊(5):程序员必须知道的数字｜搞定长尾延迟青铜秒变王者

各位老师好！

这是CPP面试冲刺周刊 （c++ weekly） 陪你一起快速冲击大厂面试 第5期

周刊目标：

• 不是成为C++专家，而是成为C++面试专家

本期内容：

• 程序员必须知道的数字，不知道就会被坑

避坑指南：

• 如果你熟悉C++17/20特性，你说用的GCC版本是4.8，这个就是说谎！至少需要7.x
• 假如你研究分布式存储，提供io_uring、NUMA架构，操作系统内核版本如果是3.x，你说谎！至少需要5.x
• 延迟数据的“温柔陷阱”：99% vs 99.99%

历史文章：

• # 面试周刊(4):类自定义 new/delete ？三阶段（编译/链接/运行）一口气讲透
• C++面试周刊(3):面试不慌,这样回答指针与引用，青铜秒变王者

一、背景

在大规模分布式系统和高并发场景下， 很多线上故障的根源都不是“代码写错”，而是交付一个产品 依赖环境信息太多了

你必须知道的数字包括：

• 操作系统版本（Linux Kernel）
• glibc 版本（GNU C Library）
• 软件依赖版本（例如 Redis、MySQL、Kafka）
• 核心性能指标（延迟、P99、P999）
• 系统资源限制（ulimit、文件描述符数量）

这些数字看似琐碎，但在实际生产环境中，99% 的线上事故都和版本、性能指标、依赖库相关。

二、操作系统内核版本：决定你能用哪些特性

2.1 为什么关心操作系统内核版本

Linux 内核和发行版不是“版本号”，而是“能力边界”。

操作系统版本不仅仅是一个数字，它直接决定了 glibc、IO 栈、内核调度 等底层行为。

案例1：CentOS 7.6 → 7.9 升级导致Redis性能雪崩

案例背景 一家互联网公司在线上环境把 CentOS 7.6 → 7.9，glibc 从 2.17 升级到了 2.28。 升级完成后，Redis QPS 从 10w/s 掉到 2w/s，延迟从 0.3ms 飙升到 **2ms+**。排查过程

• 怀疑 Redis 自身问题，重启无效
• 怀疑内核参数，调整 TCP backlog 无效
• 最终通过 perf top 和 strace 发现，大量线程阻塞在 malloc_trim → madvise(MADV_DONTNEED) 系统调用上
• 根因：glibc 2.28 引入了 malloc_trim 的 aggressive 策略，导致频繁释放内存到 OS，引起内核锁竞争
• 根因分析：glibc 升级至 .28 后，malloc_trim 策略更激进，大量内存回收触发频繁锁竞争。 大量大键在短时间内过期，触发了 Redis 的延迟删除机制，而随后触发的 glibc malloc_trim 操作阻塞了主线程，导致命令响应超时。
• 解决：通过 MALLOC_TRIM_THRESHOLD_=0 禁用自动 trim，性能恢复。 export MALLOC_TRIM_THRESHOLD_=0
• 禁用自动trim的潜在代价是，Redis进程可能会比之前占用更多的常驻内存（RSS），因为很少主动将空闲内存归还OS
• 效果： 在启动Redis服务前设置此环境变量后，Redis的内存分配器不再频繁尝试将内存交还操作系统，从而避免了激烈的锁竞争。测试表明，此操作后Redis的QPS立即恢复到了升级前的10万/s水平，系统态CPU占用也回归正常。
• 对于Redis这类高性能内存数据库，社区普遍推荐使用 jemalloc 作为默认内存分配器，其性能和多线程扩展性通常优于ptmalloc2。在编译Redis时可通过make MALLOC=jemalloc指定，这可以从根本上避免此类ptmalloc2的问题。

搜索关键词：

• CentOS 7.6 7.9 Redis 性能下降
• glibc 2.28 malloc_trim https://github.com/mruby/mruby/issues/5047
• 内存泄漏之malloc_trim
• MALLOC_TRIM_THRESHOLD_ Redis 性能
• 在 nosql 系统中发现的内存暴增现象及其潜在原因
• https://www.slideshare.net/slideshow/glibc-memory-management/10455454

总结：

• 最少知识：

1. 在标准C库中，提供了malloc/free函数分配释放内存，这两个函数底层是由brk，mmap 这些系统调用实现的
2. mmap：glibc大内存是128k,majflt对于性能的损害是致命的，随机读一次磁盘的耗时数量级在几个毫秒
3. 当最高地址空间的空闲内存超过128K（可由M_TRIM_THRESHOLD选项调节）时，执行内存紧缩操作（trim)导致 cpu 增加，缓存不命中
4. 禁止malloc调用mmap分配内存，禁止内存紧缩

案例 2 io_uring 导致 Ngin 短链性能下降

2021 年某金融交易系统升级内核从 4.18 → 5.10，结果导致 Nginx 性能下降 30%，

因为新内核默认启用了 io_uring，但是应用并没有适配。

• io_uring在网络编程方面的优化更适合长连接场景，在长连接场景下最高有20%多的提升。短连接场景还有待优化，短连接场景，io uring相对于event poll非但没有提升，甚至在某些场景下有5%~10%的性能下降
• epoll：

• io_uring

image.png

我们曾帮某公司做 TiDB 集群迁移，开发同事为了追求高性能，在 5.4 内核上开发并启用了 io_uring。 结果一上线，RHEL7（内核 3.10）直接报错：

io_uring_setup: Function not implemented

原因：3.10 内核根本不支持 io_uring 系统调用。 代价：紧急回滚 + 重写 IO 模型，损失一周时间。

2.2 内核版本查看

更多信息：https://www.kernel.org/

⚠️ 重要总结与建议

• CentOS 7：已结束官方支持
• CentOS 8：已提前终止维护，不应在任何新环境部署。
  1. 替代方案：原 CentOS 的继任者是 CentOS Stream（滚动发布版本）。对于需要稳定、免费且与 RHEL 二进制兼容的用户，
  2. 推荐迁移至：Rocky Linux

三、gcc 版本是多少？

3.1 gcc与c++标准库有关

如果你学习 c++20 语法，你说用的 gcc 版本是 4.8 这个就是说谎呀？

gcc --version

gcc (GCC) 8.5.0 20210514 (Tencent 8.5.0-23）

3.2 为什么要了解

• 系统化的编译，为 Ceph 带来 15%-30% 的综合性能提升是完全可行的，尤其是在 CPU 密集型和内存密集型工作负载下

命令速查

ldd --version                               # 查看 glibc 版本
strings /lib64/libc.so.6 | grep GLIBC       # 查看支持的 ABI

Ceph 性能极度依赖 CPU 效率，尤其是对数据路径（如 OSD 的 librados）的编译优化至关重要。

四、 软件版本：

除了操作系统和 glibc，应用软件的版本差异同样会坑你。

4.1 以 Redis 为例

案例1 背景 某公司 Redis 4.0 在 RHEL7 上运行正常， 但迁移到 Debian11（glibc 2.31）后， CPU 占用率暴涨到原来的 3 倍。

原因

• Redis 内部大量使用 jemalloc，但 glibc 2.31 在 mmap + munmap 策略上和老版本差异极大
• jemalloc 老版本未适配新 glibc 的 madvise 策略，导致频繁 Page Fault结论
• 数字：Redis 4.0 + glibc 2.17 → CPU 20%
• 数字：Redis 4.0 + glibc 2.31 → CPU 60%
• 解决：升级 Redis 至 6.2，jemalloc 新版优化了 mmap 行为

五 、延迟

5.1 基本数字

什么是延迟？指 API 响应请求所需的时间

P99（也称为 99th percentile，99百分位数）是衡量系统响应时间分布的一个 统计指标， 代表在所有请求中，99%的请求的响应时间 小于或等于该值， 而只有1%的请求比它慢。

L1 cache reference ......................... 0.5 ns Branch mispredict ............................ 5 ns L2 cache reference ........................... 7 ns

Mutex lock/unlock ........................... 25 ns Main memory reference ...................... 100 ns

Compress 1K bytes with Zippy ............. 3,000 ns = 3 µs Send 2K bytes over 1 Gbps network ....... 20,000 ns = 20 µs SSD random read ........................ 150,000 ns = 150 µs

Read 1 MB sequentially from memory ..... 250,000 ns = 250 µs Round trip within same datacenter ...... 500,000 ns = 0.5 ms Read 1 MB sequentially from SSD* ..... 1,000,000 ns = 1 ms

Disk seek ........................... 10,000,000 ns = 10 ms Read 1 MB sequentially from disk .... 20,000,000 ns = 20 ms Send packet CA->Netherlands->CA .... 150,000,000 ns = 150 ms

5.2 长尾延迟 → P99 比平均值更重要

线上系统调优时，平均耗时毫无意义，必须盯住 P99 / P999：

P99与P999的区别

• P99：关注99%的请求（容忍1%的慢请求）。
• P999：更严格，99.9%的请求需达标（如金融交易系统）。

案例 1：Ceph 集群长尾

某 Ceph 集群平均 IO 延迟只有 5ms，但用户经常投诉“慢”。 分析 P999 后发现，1‰ 的请求耗时高达 1.2s。

最后定位到：

• 页缓存回收
• NUMA 跨节点访问
• futex 竞争

通过优化线程绑核 + 提升 glibc futex 实现，P999 降低 70%。

案例2 Redis 作为高性能缓存数据库的典型案例来看：

• 场景：金融交易系统使用 Redis 缓存热点数据，要求 P99 < 5ms，P999 < 20ms。
• 问题：在高并发下发现 P999 达到 50ms，远高于 P99。
• 原因分析：
  1. 大 key 阻塞：偶尔存在大对象 GET 操作阻塞其他请求。
  2. 内存碎片/GC：频繁过期或大对象回收导致延迟尖峰。
  3. 网络抖动：少数节点网络延迟增加尾部请求时间。
• 优化措施：
  • 对大 key 使用异步分片读取或拆分策略
  • 调整 Redis maxmemory 策略和碎片整理策略
  • 在高峰期增加节点，避免单点热点阻塞
• 效果：
  • P99 从 4.5ms 降至 4ms
  • P999 从 50ms 降至 18ms

✅ 实践表明，Redis 的尾部延迟优化必须结合系统设计、缓存策略和网络条件综合考虑。

六、总结

• 操作系统版本 → 决定能不能用 io_uring、eBPF 等现代特性
• glibc 版本 → 决定二进制是否能跑
• 软件版本 → 不同内核和依赖的兼容坑
• 性能耗时数字 → 提前知道数量级，少走弯路
• 长尾延迟 → P99 比平均值更重要

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c++周刊目的陪你一起快速冲击大厂面试

小提示：不要把他看成一个出售给你产品，我只出售给自己 在公司做任何事情事情， 都必须清楚拆解需求功能，开发周期，最后得到什么结果， 同样面试准备也是如此，给自己一个期限 21 天，给自己大纲，然后给自己 21 天学习结果，这样自己才能安心准备下去。

曾经有一个让我心跳加速的岗位放在我面前， 我没有珍惜。 等到别人拿到 offer 的那一刻， 我才追悔莫及！

人世间，最痛苦的事情， 不是没钱吃饭， 也不是没房没车， 而是——错过了那个能让我逆天改命的机会！

如果上天再给我一次机会， 我一定会对那个岗位说三个字： “我要你！”

如果非要在这份“心动”上加一个期限， 一万年太久了…… 我只想要——21天！

你可能面临两种选择

① 犹豫不前：准备到天荒地老

“这个岗位太难了，我先准备一下吧。” 于是你准备1天、1周、1个月、1年…… 等再回头，3年就这样过去了。

• 每天忙着搬砖，没时间系统复习
• 每次想起要准备，又感觉心里没底
• 面试知识点更新太快，拿着旧地图找新机会 最后，错过了一次又一次心动的岗位。

② 盲目回答：机会就在眼前，却抓不住

终于等来一场面试， 你觉得问题很简单，张口就答， 结果用“几千元思维”回答“百万年薪岗位”。

• 面试官问到C++底层实现，答不上来
• 设计题说到高并发架构，没实战经验
• 一紧张，连项目里真实做过的东西都讲不清

一次面试失利，也许就意味着和理想岗位失之交臂。

更残酷的是

在你犹豫的这几年里， 找工作的成本越来越高：

• 一个部门、一个领导，可能坚持一年就被解散
• 一个项目，可能在10年、20年后， 曾经复杂的业务规则、先进的架构，早已被淘汰
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• 第一周:c++基础知识高频面试题解析【当前位置】

• 第二周: 专注分布式存储,数据库广告搜索 Ai 辅助驾驶 大厂热门后端领域项目（基本功)拆解

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