大家好，我是小林。

分享一篇字节后端开发校招一面经，同学反馈面试官人很 nice，虽然问的很细节，但是会引导问题方向，但是可惜自己没把握住，深问一点细节的，就不会了。

这一面主要是拷打基础方向，重点拷打了网络IO、Linux 操作系统、网络协议、mysql、算法。

项目相关

epoll 的工作原理？

先用 epoll_create 创建一个 epoll 对象 epfd，再通过 epoll_ctl 将需要监视的 socket 添加到epfd中，最后调用 epoll_wait 等待数据，当epoll_wait返回后，就可以遍历它返回的事件列表，然后根据事件类型做出相应的处理。

 s  socketAF_INET SOCK_STREAM binds listens  epfd  epoll_createepoll_ctlepfd  //将所有需要监听的socket添加到epfd中 { n  epoll_wait接收到数据的socket{}}

epoll、select、poll的区别？

select 实现多路复用的方式是，将已连接的 Socket 都放到一个文件描述符集合，然后调用 select 函数将文件描述符集合拷贝到内核里，让内核来检查是否有网络事件产生，检查的方式很粗暴，就是通过遍历文件描述符集合的方式，当检查到有事件产生后，将此 Socket 标记为可读或可写， 接着再把整个文件描述符集合拷贝回用户态里，然后用户态还需要再通过遍历的方法找到可读或可写的 Socket，然后再对其处理。

所以，对于 select 这种方式，需要进行2 次「遍历」文件描述符集合，一次是在内核态里，一个次是在用户态里 ，而且还会发生2 次「拷贝」文件描述符集合，先从用户空间传入内核空间，由内核修改后，再传出到用户空间中。

select 使用固定长度的 BitsMap，表示文件描述符集合，而且所支持的文件描述符的个数是有限制的，在 Linux 系统中，由内核中的 FD_SETSIZE 限制， 默认最大值为1024，只能监听 0~1023 的文件描述符。

poll 不再用 BitsMap 来存储所关注的文件描述符，取而代之用动态数组，以链表形式来组织，突破了 select 的文件描述符个数限制，当然还会受到系统文件描述符限制。

但是 poll 和 select 并没有太大的本质区别，都是使用「线性结构」存储进程关注的 Socket 集合，因此都需要遍历文件描述符集合来找到可读或可写的 Socket，时间复杂度为 O(n)，而且也需要在用户态与内核态之间拷贝文件描述符集合，这种方式随着并发数上来，性能的损耗会呈指数级增长。

epoll 通过两个方面，很好解决了 select/poll 的问题。

可以看到 epoll 相关的接口作用：

epoll 的方式即使监听的 Socket 数量越多的时候，效率不会大幅度降低，能够同时监听的 Socket 的数目也非常的多了，上限就为系统定义的进程打开的最大文件描述符个数。因而，epoll 被称为解决 C10K 问题的利器。

select线性表要从用户态复制到内核态，具体怎么复制的？

用户态准备一个文件描述符集合，通常是使用fd_set数据结构来表示，该集合包含要监视的文件描述符。调用select系统调用时，将该文件描述符集合作为参数传递给select函数。

内核态的select函数接收到用户态传递的文件描述符集合后，会在内核中创建一个与用户态相对应的数据结构 fdset，然后将用户空间的ufdset拷贝到内核空间fdset。

操作系统

进程、线程、协程的概念

系统创建进程的时候，会给进程分配哪些资源？

会分配虚拟内存空间、文件描述符、信号资源。

线程的资源怎么回收？

linux 线程退出有多种方式，如return，pthread_exit,pthread_cancel等；线程分为可结合的（joinable）和 分离的（detached）两种。

怎么看进程当中有哪些线程？

使用ps命令：通过在终端中运行ps -eLf命令，可以列出所有进程及其对应的线程信息。每个线程都会显示线程ID（TID）、进程ID（PID）、线程优先级（PRI）、CPU占用率（%CPU）、内存占用（%MEM）等信息。

怎么查看网络的状态？

可以通过 netstat 命令。

如果只想看close_wait状态的连接，怎么看？

netstat napt grep close_wait

计网

HTTP协议状态码 500 501 502 503 504分别代表什么？可以举出具体场景嘛？

状态码500：

状态码501：

状态码502：

状态码503 ：

状态码504 ：

说一说四次挥手的整个过程？

TCP 四次挥手的过程如下：

具体过程：

你可以看到，每个方向都需要一个 FIN 和一个 ACK，因此通常被称为四次挥手。

Time_wait 为什么2MSL ？

主要是两个原因：

原因一：防止历史连接中的数据，被后面相同四元组的连接错误的接收

假设 TIME-WAIT 没有等待时间或时间过短，被延迟的数据包抵达后会发生什么呢？

TIME-WAIT 时间过短，收到旧连接的数据报文

如上图：

为了防止历史连接中的数据，被后面相同四元组的连接错误的接收，因此 TCP 设计了 TIME_WAIT 状态，状态会持续2MSL时长，这个时间足以让两个方向上的数据包都被丢弃，使得原来连接的数据包在网络中都自然消失，再出现的数据包一定都是新建立连接所产生的。

原因二：保证「被动关闭连接」的一方，能被正确的关闭

在 RFC 793 指出 TIME-WAIT 另一个重要的作用是：

TIME-WAIT - represents waiting for enough time to pass to be sure the remote TCP received the acknowledgment of its connection termination request.

也就是说，TIME-WAIT 作用是等待足够的时间以确保最后的 ACK 能让被动关闭方接收，从而帮助其正常关闭。

如果客户端（主动关闭方）最后一次 ACK 报文（第四次挥手）在网络中丢失了，那么按照 TCP 可靠性原则，服务端（被动关闭方）会重发 FIN 报文。

假设客户端没有 TIME_WAIT 状态，而是在发完最后一次回 ACK 报文就直接进入 CLOSE 状态，如果该 ACK 报文丢失了，服务端则重传的 FIN 报文，而这时客户端已经进入到关闭状态了，在收到服务端重传的 FIN 报文后，就会回 RST 报文。

TIME-WAIT 时间过短，没有确保连接正常关闭

服务端收到这个 RST 并将其解释为一个错误（Connection reset by peer），这对于一个可靠的协议来说不是一个优雅的终止方式。

为了防止这种情况出现，客户端必须等待足够长的时间，确保服务端能够收到 ACK，如果服务端没有收到 ACK，那么就会触发 TCP 重传机制，服务端会重新发送一个 FIN，这样一去一来刚好两个 MSL 的时间。

TIME-WAIT 时间正常，确保了连接正常关闭

客户端在收到服务端重传的 FIN 报文时，TIME_WAIT 状态的等待时间，会重置回 2MSL。

当存在大量close_wait的连接时怎么处理？

CLOSE_WAIT 状态是「被动关闭方」才会有的状态，而且如果「被动关闭方」没有调用 close 函数关闭连接，那么就无法发出 FIN 报文，从而无法使得 CLOSE_WAIT 状态的连接转变为 LAST_ACK 状态。

所以，当服务端出现大量 CLOSE_WAIT 状态的连接的时候，说明服务端的程序没有调用 close 函数关闭连接。

那什么情况会导致服务端的程序没有调用 close 函数关闭连接？这时候通常需要排查代码。

我们先来分析一个普通的 TCP 服务端的流程：

可能导致服务端没有调用 close 函数的原因，如下。

第一个原因：第 2 步没有做，没有将服务端 socket 注册到 epoll，这样有新连接到来时，服务端没办法感知这个事件，也就无法获取到已连接的 socket，那服务端自然就没机会对 socket 调用 close 函数了。

不过这种原因发生的概率比较小，这种属于明显的代码逻辑 bug，在前期 read view 阶段就能发现的了。

第二个原因：第 3 步没有做，有新连接到来时没有调用 accpet 获取该连接的 socket，导致当有大量的客户端主动断开了连接，而服务端没机会对这些 socket 调用 close 函数，从而导致服务端出现大量 CLOSE_WAIT 状态的连接。

发生这种情况可能是因为服务端在执行 accpet 函数之前，代码卡在某一个逻辑或者提前抛出了异常。

第三个原因：第 4 步没有做，通过 accpet 获取已连接的 socket 后，没有将其注册到 epoll，导致后续收到 FIN 报文的时候，服务端没办法感知这个事件，那服务端就没机会调用 close 函数了。

第四个原因：第 6 步没有做，当发现客户端关闭连接后，服务端没有执行 close 函数，可能是因为代码漏处理，或者是在执行 close 函数之前，代码卡在某一个逻辑，比如发生死锁等等。

可以发现，当服务端出现大量 CLOSE_WAIT 状态的连接的时候，通常都是代码的问题，这时候我们需要针对具体的代码一步一步的进行排查和定位，主要分析的方向就是服务端为什么没有调用 close。

什么是聚簇索引和非聚簇索引？

InooDB 为什么要使用聚簇索引？

使用聚簇索引的一些好处：

什么是 InooDB里面的联合索引？

通过将多个字段组合成一个索引，该索引就被称为联合索引。

比如，将商品表中的 product_no 和 name 字段组合成联合索引(product_no, name)，创建联合索引的方式如下：

  index_product_no_name  productproduct_no name

联合索引(product_no, name)的 B+Tree 示意图如下（图中叶子节点之间我画了单向链表，但是实际上是双向链表，原图我找不到了，修改不了，偷个懒我不重画了，大家脑补成双向链表就行）。

可以看到，联合索引的非叶子节点用两个字段的值作为 B+Tree 的 key 值。当在联合索引查询数据时，先按 product_no 字段比较，在 product_no 相同的情况下再按 name 字段比较。

也就是说，联合索引查询的 B+Tree 是先按 product_no 进行排序，然后再 product_no 相同的情况再按 name 字段排序。

因此，使用联合索引时，存在最左匹配原则，也就是按照最左优先的方式进行索引的匹配。在使用联合索引进行查询的时候，如果不遵循「最左匹配原则」，联合索引会失效，这样就无法利用到索引快速查询的特性了。

比如，如果创建了一个(a, b, c)联合索引，如果查询条件是以下这几种，就可以匹配上联合索引：

需要注意的是，因为有查询优化器，所以 a 字段在 where 子句的顺序并不重要。

但是，如果查询条件是以下这几种，因为不符合最左匹配原则，所以就无法匹配上联合索引，联合索引就会失效:

上面这些查询条件之所以会失效，是因为(a, b, c)联合索引，是先按 a 排序，在 a 相同的情况再按 b 排序，在 b 相同的情况再按 c 排序。所以，b 和 c 是全局无序，局部相对有序的，这样在没有遵循最左匹配原则的情况下，是无法利用到索引的。

我这里举联合索引（a，b）的例子，该联合索引的 B+ Tree 如下（图中叶子节点之间我画了单向链表，但是实际上是双向链表，原图我找不到了，修改不了，偷个懒我不重画了，大家脑补成双向链表就行）。

可以看到，a 是全局有序的（1, 2, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ,8），而 b 是全局是无序的（12，7，8，2，3，8，10，5，2）。因此，直接执行where b = 2这种查询条件没有办法利用联合索引的，利用索引的前提是索引里的 key 是有序的。

只有在 a 相同的情况才，b 才是有序的，比如 a 等于 2 的时候，b 的值为（7，8），这时就是有序的，这个有序状态是局部的，因此，执行where a = 2 and b = 7是 a 和 b 字段能用到联合索引的，也就是联合索引生效了。

给出一个表A 有a1~a5 个列，联合索引（a2,a1）select a5 from A where a2=1 and a1=2 请问用到联合索引了嘛？它的具体过程呢？

查询符合最左匹配原则，可以a1 和 a2 都可以使用联合索引。

具体的查询过程，在二级索引 b+树找到符合条件 a2 和 a1 的记录，然后获取这些记录的 id 值，拿 id 值去主键索引查询 a5 列的值，这里涉及了回表的查询。

算法

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