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『C++』2020年最新阿里C/C++ Linux后台开发面试题及答案


『C++』2020年最新阿里C/C++ Linux后台开发面试题及答案
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『C++』2020年最新阿里C/C++ Linux后台开发面试题及答案
1、Mysql有哪些存储引擎？请详细列举其区别？InnoDB: 事务型存储引擎 并且有较高的并发读取频率
MEMORY： 存储引擎 ， 存放在内存中 ， 数据量小 ，速度快
Merge:
ARCHIVE： 归档 ，有很好的压缩机制
2、设计高并发系统数据库层面该如何设计？ 数据库锁有哪些类型？如何实现？1. 分库分表： 同样量的数据平均存储在不同数据库相同表（或不同表）中 ， 减轻单表压力 ， 如果还是很大 ， 就可以每个库在分多张表 ， 根据hash取值或者其他逻辑判断将数据存储在哪张表中
2. 读写分离： 数据库原本就有主从数据库之分 ， 查询在从服务器 ， 增删改在主服务器 ，
3. 归档和操作表区分： 建一张归档表 ， 将历史数据放入 ， 需要操作的表数据单独存储
4. 索引啊之类的创建 ， 对于数据量很大 ， 百万级别以上的单表 ， 如果增删改操作不频繁的话 ，可以创建bitMap索引 ， 速度要快得多
1. 共享锁：要等第一个人操作完 ， 释放锁 ， 才能操作
2. 更新锁：解决死锁 ， 别人可以读 ， 但不能操作
3. 排他锁：读写都被禁用
4. 意向锁（xlock）： 对表中部分数据加锁 ， 查询时 ， 可以跳过
5. 计划锁： 操作时 ， 别的表连接不了这张表
3、讲讲分布式唯一ID？确定ID存储用64位 ， 1个64位二进制1是这样的00000000.....1100......0101 ， 切割64位 ， 某段二进制表示成1个约束条件 ， 前41位为毫秒时间 ， 后紧接9位为IP ， IP之后为自增的二进制 ， 记录当前面位数相同情况下是第几个id ， 如现在有10台机器 ， 这个id生成器生成id极限是同台机器1ms内生成2的14次方个ID 。
分布式唯一ID = 时间戳 << 41位 ，int类型服务器编号 << 10 ， 序列自增sequence 。 每个时间戳内只能生成固定数量如（10万）个自增号 ， 达到最大值则同步等待下个时间戳 ， 自增从0开始 。 将毫秒数放在最高位 ， 保证生成的ID是趋势递增的 ， 每个业务线、每个机房、每个机器生成的ID都是不同的 。 如39bit毫秒数|4bit业务线|2bit机房|预留|7bit序列号 。 高位取2016年1月1日1到现在的毫秒数 ， 系统运行10年 ， 至少需要10年x365天x24小时x3600秒x1000毫秒=320x10~9 ， 差不多39bit给毫秒数 ， 每秒单机高峰并发小于100 ， 差不多7bit给每毫秒的自增号 ， 5年内机房小于100台机器 ， 预留2bit给机房 ， 每个机房小于100台机器 ， 预留7bit给每个机房 ， 业务线小于10个 ， 预留4bit给业务线标识 。
64bit分布式ID（42bit毫秒+5bit机器ID+12位自增）等
生成分布式ID的方式：A ， 2个自增表 ， 步长相互隔开 B ， 时间的毫秒或者纳秒 C ， UUID D ， 64位约束条件（如上）
4、Redis内存数据上升到一定大小会执行数据淘汰策略 ， Redis提供了哪6种数据淘汰策略?LRU：从已设置过期时间的数据集合中挑选最近最少使用的数据淘汰
random：从已设置过期时间的数据中挑选任意数据淘汰
ttl：从已设置过期时间的数据集合中挑选将要过期的数据淘汰 。
notenvision：禁止驱逐数据
如mysql中有2千万数据 ， redis只存储20万的热门数据 。 LRU或者TTL都满足热点数据读取较多 ， 不太可能超时特点 。
redis特点：速度块 ， O(1) ， 丰富的数据类型 ， 支持事物原子性 ， 可用于缓存 ， 比memecache速度块 ， 可以持久化数据 。
常见问题和解决：Master最好不做持久化如RDB快照和AOF日志文件；如果数据比较重要 ， 某分slave开启AOF备份数据 ， 策略为每秒1次 ， 为了主从复制速度及稳定 ， MS主从在同一局域网内；主从复制不要用图状结构 ， 用单向链表更为稳定 M-S-S-S-S 。。。。 ；redis过期采用懒汉+定期 ， 懒汉即get/set时候检查key是否过期 ， 过期则删除key ， 定期遍历每个DB ， 检查制定个数个key；结合服务器性能调节并发情况 。


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