腾讯后端开发岗面经 09

《面试题目》

1. 服务调用超时后，主调用方应该怎么处理？
2. 服务发现的实现思路是什么？
3. gRPC 底层如何进行通信？
4. LevelDB 为什么选择 SkipList？适合哪些场景？
5. Redis 的 RDB 和 AOF 备份有什么风险？
6. Prometheus 的推模式和拉模式有什么区别？
7. API 网关如何鉴权？JWT 怎么实现？
8. Go 的 interface 如何工作？两个 interface 能比较吗？
9. 有缓冲和无缓冲 channel 有什么区别？
10. C++ 中如何实现互斥和条件变量？
11. 死锁产生的条件是什么？
12. B+ 树为什么比哈希表更适合数据库索引？
13. WebSocket 如何实现全双工通信？
14. 什么是零拷贝？Go 中如何使用？
15. 分布式一致性哈希如何处理节点增减？
16. 什么是脑裂？分布式系统如何避免？
17. 缓存雪崩导致数据库过载时如何应急？

《参考解析》

1. 超时处理要区分连接、读写和业务超时，配合重试预算、幂等键、熔断和降级；重试次数不能无限增加上游压力。
2. 服务注册中心保存实例地址、版本和健康状态，客户端订阅或定期拉取后本地负载均衡；调用失败应触发摘除和重新解析。
3. LevelDB 用 SkipList 作为 MemTable，写入简单、并发读性能稳定，并通过 WAL 和 SSTable 完成持久化与 compaction。
4. Prometheus 默认拉取目标指标，便于统一发现和健康检查；推送适合短任务或无法被抓取的环境，但需防止推送端失控。
5. 一致性哈希把节点和 key 映射到环上，节点变化只影响相邻区间；虚拟节点可改善负载不均，迁移期间仍要处理副本和故障切换。
6. 缓存雪崩应先限流和保护数据库，再通过随机 TTL、分批重建、热点预热和多级缓存恢复；不能让大量请求同时回源。