不愧是腾讯，面试的质量太高了

今天分享的是粉丝投稿的在腾讯的最新面经，问的都是一些高质量的问题，看看你能答上来几个：

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1. Proactor和Reactor模式的区别？

核心区别：事件处理流程不同

• Reactor：基于同步I/O，主线程监听事件就绪后，由工作线程执行实际I/O操作(读/写)和业务处理。典型代表：Linux epoll
• Proactor：基于异步I/O，主线程直接处理I/O操作完成后的事件通知，工作线程仅处理业务逻辑。典型代表：Windows IOCP

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2. 栈和堆的内存管理差异？

	栈	堆
分配方式	编译器自动分配/释放	GC自动管理
内存碎片	无	可能产生碎片
访问速度	快(CPU缓存友好)	较慢(需寻址)
逃逸分析	函数内部分配	跨函数共享时逃逸

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3. Slice的底层存储结构？

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type slice struct {
    array unsafe.Pointer // 指向底层数组
    len   int
    cap   int
}

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• 存储位置：slice头结构可能在栈或堆，底层数组始终在堆
• 关键特性：自动扩容(cap不足时2倍增长)，共享底层数组

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4. 说一下grpc和http2.0

gRPC

• 简介：是Google开发的高性能开源RPC框架，能让客户端像调用本地方法一样调用远程服务器上的方法，方便构建分布式系统和微服务架构。
• 特点
  • 以高效、紧凑的ProtoBuf作为默认数据序列化格式。
  • 支持Java、C++、Python、Go等多种编程语言，便于异构环境集成。
  • 支持双向流通信，客户端和服务端可同时收发多个消息，提升通信灵活性与效率。
• 应用场景：常用于微服务架构中微服务间通信、云原生应用以及移动应用与后端服务通信等场景。

HTTP/2.0

• 简介：是HTTP协议的第二个主要版本，对HTTP/1.x进行了重大升级，以提升网络传输效率和性能。
• 特点
  • 采用二进制分帧传输数据，数据解析和处理更高效，传输更可靠。
  • 支持多路复用，可在同一个连接上同时发送多个请求和响应，解决了队头阻塞问题，提高连接利用率，减少延迟。
  • 运用HPACK算法对头部进行压缩，降低了头部数据传输量，提高传输效率。
• 应用场景：广泛应用于Web应用、CDN内容分发等需要高效网络传输的场景，能优化网页加载速度，提升用户体验。

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5. Protobuf是什么

基本概念

是一种与语言、平台无关的序列化方式，能把结构化数据转成字节流传输或存储，也可从字节流恢复数据，类似XML和JSON，但有独特优势。

核心特点

• 高效：采用二进制编码，比XML和JSON等文本格式空间占用小、处理速度快，可减少带宽和存储成本，提升数据处理效率。
• 多语言支持：支持Java、C++、Python等多种编程语言，不同语言系统间能方便地用它交换数据。
• 可扩展：定义数据结构时能添加新字段，旧代码解析含新字段数据时会忽略新字段，保证向前兼容性，便于数据结构升级。
• 强类型：定义数据结构时要明确字段数据类型，有助于编译时发现错误，提高程序稳定性和可靠性，也让数据处理更高效准确。

工作原理

• 先在.proto文件定义消息形式的数据结构。
• 用Protobuf编译器生成特定编程语言代码，包含序列化、反序列化方法及操作字段的接口。
• 发送端将数据填进消息对象，序列化转成字节流发送或存储；接收端读取字节流，反序列化恢复成消息对象来处理数据。

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6. Goroutine与线程的核心区别？

	Goroutine	OS线程
内存开销	2KB初始栈	1-2MB栈空间
创建速度	0.3μs	10μs
调度方式	用户态GMP调度	内核态调度
切换成本	120ns	1-2μs

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7. Go的并发原语对比JS Promise？

Go特性：

1. goroutine + channel实现CSP模型
2. sync.WaitGroup控制并发等待
3. context实现超时控制对比差异：

• 无链式调用语法
• 通过select实现多路复用
• 原生支持并发安全Map(sync.Map)

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8. 线程安全的LRU实现方案？

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type SafeLRU struct {
    sync.RWMutex
    cache *lru.Cache
}

func (s *SafeLRU) Get(key string) interface{} {
    s.RLock()
    defer s.RUnlock()
    return s.cache.Get(key)
}

// 使用hashicorp/golang-lru实现基础LRU

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优化方案：

1. 分片锁(Sharded Lock)
2. 原子操作替代锁(适用于计数器场景)
3. 无锁队列(sync/atomic实现)

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9. sync.Pool的使用场景？

1. 缓存临时对象，减少GC压力
2. 网络连接池复用
3. 大内存块复用

注意要点：

• 获取的对象可能残留旧数据
• 不适合存储有状态资源
• GC时会清空Pool

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10. TCP粘包解决方案？

• 定长分包：按固定长度分包数据，接收方依此读取，适用于数据长度固定的场景，如固定格式的协议数据。
• 特殊字符分隔：在包尾加特殊字符或序列作分隔符，接收方据此判断包边界，适用于数据不包含分隔符的情况，如文本协议。
• 消息头记录长度：在包头部设字段记录包长，接收方先读长度字段，再按此长度读取数据，适用于数据长度不固定的情况，通用性强。
• 使用应用层协议：在应用层定义协议，规定数据包格式等，通过解析协议处理粘包，如HTTP协议，适用于需复杂数据处理和交互的场景。
• 基于框架或库：利用Netty、Twisted等成熟框架或库处理粘包，它们有内置处理机制，适用于使用相应框架开发的项目，可简化开发。

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11. 值传递 vs 指针传递？

	值传递	指针传递
内存分配	栈拷贝	传递指针地址
修改影响	不影响原值	影响原值
适用场景	小结构体(<64B)	大结构体或需修改

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12. 分片上传的实现？

典型方案：

1. 前端计算文件hash(spark-md5)
2. 服务端预检分片状态
3. 并行上传分片(每个分片单独PUT请求)
4. 服务端合并分片Go实现要点：

• 使用sync.Pool管理分片缓冲区
• 采用文件锁保证合并安全
• 支持断点续传(记录分片状态)

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13. Slice与List的差异？

	Slice	List(container/list)
内存布局	连续内存	双向链表节点
随机访问	O(1)	O(n)
插入删除	O(n)	O(1)
缓存友好	是	否

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14. GC调优策略？

1. 减少堆内存分配(复用对象)
2. 控制对象生命周期(及时设为nil)
3. 调整GOGC参数(默认100)
4. 使用pprof分析内存分配
5. 避免大内存对象(拆分slice)

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15. Context的核心作用？

1. 传递请求上下文(traceID等)
2. 超时控制(WithTimeout)
3. 取消传播(WithCancel)
4. 值传递(WithValue)

正确用法：

• 作为函数第一个参数传递
• 线程安全，应传递副本而非引用
• 值传递只用于请求域数据

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以上就是面经的全部内容，希望对你有帮助。

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