大家好，又见面了，我是全栈君。
一、前言
最近博主也是历尽千辛万苦换了份工作，每次换之前不找点面试题看似乎就没自信一样。。奈何网上有些面试题是比较老套的，所以这里重新总结一份2020年的，题目是有些是博主自己不熟悉的点，有些是boss直聘论坛找到的，有的是朋友的面试经历，仅作为记录。
以下面试题部分带有博主自己学习时候写下的答案，也许并不全或者并不正确，大家只看题就好，希望能对大家有所帮助。
二、零散的知识点
1、laravel相关面试题
（1）什么是服务提供者
（2）什么是容器，什么是依赖注入，控制反转 （ok）
（3）laravel的流程
（4）laravel的路由机制 （从index.php到router的web.php，然后找到对应的控制器和方法）
2、一个人余额有10块，买了一个8块的东西，同时点击100次，那这个订单会不会重复，并说出解决方案
（1）隔离级别串行化？
（2）RR隔离级别+间隙锁next-key
（3）redis的hash保证唯一性，随后再同步db
3、zookeeper是什么
配置管理，名字服务，提供分布式同步以及集群管理。目前HBase使用它来维护集群的配置信息，Kafka使用Zookeeper来维护broker的信息
zookeeper使用zab协议实现强一致性，1、选举出leader;2、同步节点之间的状态达到数据一致；3、数据的广播
4、rpc是什么？
答：RPC就是要像调用本地的函数一样去调远程函数
主要作用：
（1）解决分布式系统中，服务之间的调用问题
（2）远程调用时，要能够像本地调用一样方便，让调用者感知不到远程调用的逻辑。
原理步骤：
（1）call_id映射：客户端和服务端维护一个类似于的表，对应方法id和方法名。当远程调用的时候，需要的传递id过去，
这样服务端才能知道你要调用哪个方法。一般是一个哈希表
（2）序列化和反序列化。由于传输都是二进制的，所以传输前要序列化，收到数据要反序列化
（3）网络传输，一般使用tcp协议，也可以是udp
场景：
5、分布式面临的首要问题就是nginx的负载均衡
（1）什么是负载均衡
（2）负载均衡实践
1、轮询
2、权重
3、绑定ip.ip_hash算法。 可以解决session不同步问题，但是均衡性差。比如高校等局域网ip一致，不能有效区分
（3）四层，七层负载均衡？
四层：IP+端口的负载均衡
七层：基于URL等应用层信息，可以分析应用层的信息，如HTTP协议URI或Cookie信息
6、nginx面试题
Nginx 常用命令有哪些？
需要熟悉：nginx -t ，nginx -s stop 之类
Nginx 返回 502 错误的可能原因？
（1）进程数不够，需要更改配置
（2）php-fpm自动重启问题
（3）php-fpm请求超时
（4）是否有大量数据库句柄没释放，导致进程卡住
Nginx的504错误一般是fastcgi的超时配置方面有问题
正向代理和反向代理之间的区别是什么？
正向代理：代理端代理的是客户端反向代理：代理端代理的是服务端
什么是负载均衡？
代理服务器将接收的请求均衡的分发到各服务器
（1）session同步问题
1、使用cookies （户端把cookie禁掉了的话，那么session就无从同步）
2、存储到数据库 （增加数据库的负担。而且数据库读写速度较慢，不利于session的适时同步）
3、存到memcache或者redis缓存（常用）
（2）一般是lvs做4层负载；nginx做7层负载(也能做4层负载, 通过stream模块)
七层负载均衡基本都是基于http协议的，适用于web服务器的负载均衡。（nginx）
四层负载均衡主要是基于tcp协议报文，可以做任何基于tcp/ip协议的软件的负载均衡。(haproxy、LVS)
7、swoole必须要学习下
（1）
https://blog.csdn.net/DarkAngel1228/article/details/82053360 （swoole的一些基础概念）
新建laravel项目来使用swoole做一些简单的demo
（2）easyswoole的文档
http://noobcourse.php20.cn/NoobCourse/Introduction.html#%E6%96%B0%E6%89%8B%E5%85%A5%E9%97%A8
（3）swoole的文档
http://wiki.swoole.com/wiki/page/487.html
（4）共享变量
（5）协成
（6）go的channel
8、linux查看性能调试等命令
top/iostat/vmstat/free/strace/tcpdump 等监控工具
top和iostat是查看cpu和硬盘的使用情况
strace是可以调试程序的，显示系统调用的步骤
free是查看内存的使用情况的
9、epoll是干什么的 (此处仅作为了解)
（1）select，poll，epoll都是IO多路复用的机制，可以监视多个描述符，一旦某个描述符就绪（一般是读就绪或者写就绪），能够通知程序进行相应的读写操作。
（2）select，poll，epoll本质上都是同步I/O，因为他们都需要在读写事件就绪后自己负责进行读写，也就是说这个读写过程是阻塞的，而异步I/O则无需自己负责进行读写，异步I/O的实现会负责把数据从内核拷贝到用户空间。
（3）epoll可以理解为event poll，不同于忙轮询和无差别轮询，epoll会把哪个流发生了怎样的I/O事件通知我们。所以我们说epoll实际上是事件驱动（每个事件关联上fd）的，此时我们对这些流的操作都是有意义的。（复杂度降低到了O(1)）
（4）表面上看epoll的性能最好，但是在连接数少并且连接都十分活跃的情况下，select和poll的性能可能比epoll好，毕竟epoll的通知机制需要很多函数回调。
（5）epoll是线程安全的
（6）nginx和epoll的关系？
https://www.zhihu.com/question/63193746
https://segmentfault.com/q/1010000010427586
10、部分面试题链接
https://blog.csdn.net/arvesri70299/article/details/101695117
https://blog.csdn.net/dongdonggegelovezcj/article/details/101347644
https://blog.csdn.net/lcli2009/article/details/82825890 （可以看看他的卡夫卡）
https://blog.csdn.net/lxw1844912514/article/details/100028857
https://blog.csdn.net/yilukuangpao/article/details/90234348 算法题
https://zhuanlan.zhihu.com/p/147569045?utm_source=wechat_session 面试题
三、redis和mysql相关
作为一名后端人员，mysql,Redis 永远是绕不开的。。
1、redis的五大数据类型的使用场景
https://blog.csdn.net/fenghuoliuxing990124/article/details/84983694
（1）string 存储字符串，场景是简单缓存
（2）list 队列，场景是模拟队列，秒杀，点赞，回复等有一些先后顺序的
（3）set 无序的唯一列表， 场景：抽奖，去重，好友圈，共同好友之类的
（4）SortedSet 有序的 场景：排行榜，各种热度排行
（5）hash 参考：https://www.cnblogs.com/pangzizhe/p/10657801.html 购物车
2、redis是单线程的吗，可以多线程吗？ （可以多线程，redis6.0可以了）
优点：
(1) 绝大部分请求是纯粹的内存操作（非常快速）
(2) 采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件
(3) 非阻塞IO - IO多路复用（select,poll,epoll）
（4）高效的数据结构
（5）value大小：redis最大可以达到1GB，而memcache只有1MB
3、mysql的乐观锁和悲观锁
（1）乐观锁是不加锁的方式，通过添加版本号实现。比如A事务要修改数据，此时版本号为1。B事务也要修改 ，此时读取版本号也是1.
等A事务修改的时候，此时读取version，当version=1的时候才更新version=2。 B事务要更新的时候，再次读取version发现version=2了，
和初始读取的version=1对不上，因此就会更新失败。
可以理解为：比如当前版本是1，A和B获取到version=1，此时更新，那A和B的更新条件都为“version = 1”，如果A先提交了，
此时表中该条数据version已经被A更新为2，B再提交，发现不满足“version=1”，所以无法更新，排他异常
（2）乐观锁只能防止脏读后数据的提交，不能解决脏读。
（3）悲观锁包括：共享锁，排它锁。共享锁是其它事务可以读但是不能写。排他锁是只有自己得事务有权限对此数据进行读写
（4）事务A加上排它锁，事务B在不加排它锁的情况下，是可以select数据的。
（5）乐观锁适合读比较多，写比较少的场景。 悲观锁适合写比较多的场景
（6）乐观锁的时候，当事务B更新不成功的时候，会继续重试。如果重试的多了，会造成大量资源消耗，然而不如使用悲观锁了
4、测试redis秒杀
（1）通过redis的list类型，先创建一个列表，插入10条库存。用户抢购的时候，就从这10个库存里面取，取完为止。这里因为pop操作是原子性的，可以防止超卖。
（2）如何保证每个用户都只能抢到一个呢？
采用hash的算法。首先库存还是存在列表里面。
hash部分，设置一个key，key中对应的属性名和属性值都是user_id。比如 test_key：1:1
在实际抢购的时候，通过hset($test_key, $user_id, $user_id) 判断返回，当user_id不存在hash表的时候，则hash表会自动创建并返回1。当存在这个user_id的时候，会返回0
当返回1的时候，代表是新用户，此时可以减库存，通知存入用户到hash中。
当返回0的时候，代表用户重复，此时提示已经抢购过了
5、redis的分布式锁setnx
（1）先拿setnx来争抢锁，抢到之后，再用expire给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放
（2）可以通过set命令，直接设置nx并设置过期时间，防止出现当拿到锁之后，redis挂掉导致来不及设置过期时间的问题，锁一直释放不了
（3）keys读取所有的键，会导致进程堵塞。可以用scan无阻塞的提取出指定模式的key列表,scan获取的数据可能会重复，需要手动去重
（4）RDB持久化也分两种：SAVE(阻塞)和BGSAVE(非阻塞，一般用这个)。 AOF的话，一般是1s同步一次，如果每条记录都同步的话，会非常损耗性能
（5）redis同步机制：（1）master使用bgsave生成rbd快照，同时后续的修改等操作都会记录到内存。快照生成之后，同步给从节点
（2）slave同步完快照，通知master,把后续的修改记录都同步到从节点即可
6、用redis使用场景？
hash实现购物车：
（1）每个用户的购物车作为一个hash表，user_id作为key，商品id作为field,商品数量作为value.
（2）hset添加商品，hincrby增加数量，hlen为商品总量。hdel删除商品，hgetall获取所有商品
list实现队列，和栈：
（1）栈：LPUSH + LPOP （左侧进，左侧出。即先进后出）（栈是先进后出，类似于箱子里放东西）
（2）先进先出队列：LPUSH + RPOP （左侧进，右侧出）
（3）先进先出，阻塞队列：LPUSH+BRPOP ：brpop意思 block right pop 阻塞式右侧出队
brpop(['queue1', 'queue2'], 0)，当给定多个 key 参数时，按参数 key 的先后顺序依次检查各个列表，弹出第一个非空列表的头元素
（4）先进先出，等待阻塞队列： Lpush + Brpoplpush :
Brpoplpush 命令从列表中取出最后一个元素，并插入到另外一个列表的头部； 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。
相当于减少无用的轮询，而且每次消费队列时候，还进行了备份，比较安全
（5）优先级队列设计：
1、普通的队列，碰到优先级高的，就从右侧插入，这样会优先消费。（缺点：连续多个优先级任务的话，会先进后出，无法保证顺序）
2、使用brpop来阻塞的读：brpop(['queue1', 'queue2'], 0)，先读优先级高的队列，再读优先级低的队列
3、很多优先级的话，只设置一个队列，并保证它是按照优先级排序号的。然后通过二分查找法查找一个任务合适的位置，并通过 lset 命令插入到相应的位置。
list使用场景：
（1）微信公众号，后台为每个订阅用户Lpush一条消息，id为key,文件id集合为value,查看的时候，只需要Lrange指定的消息即可
四、BOSS论坛上遇到的面试题
1、滴滴的面试题
（1）mysql保存在磁盘的数据格式是什么 ，然后又是如何变异成我们能识别的数据格式？
二进制的吧
（2）mysql索引在内存中以什么格式保存？
（3）B+树是怎样的树状，为什么会这样
2、一个10年经验大哥遇到的题
（1）什么是缓存穿透，什么是缓存击穿，如何解决
缓存穿透是：不论redis还是数据库，都没有这个数据
（1）布隆过滤器 （4.0之后布隆过滤器作为一个插件加载到Redis Server中，就会给Redis提供了强大的布隆去重功能。）
主要是add和exists命令，就是判断某个key在不在这个集合中
（2）判断不存在，就吧空结果写入到缓存。设置比较短的过期时间即可
缓存击穿：redis没有，mysql有
（1）利用锁，先获取这个key的锁，然后同步db数据到缓存。没获取到锁的时候，就先等待
（2）epoll和select的区别是什么 （ok）
（3）单机redis与集群redis
1、集群redis解决了单机redis宕机问题
2、解决了单机性能不足，内存不足的情况
3、同时借用主从，也解决了读写之间的分离问题
4、集群比较难以维护
（4）为什么memchace只支持kv，而redis支持类型这么多
1、这是由于redis高效的数据结构。len：用于记录buf中已使用空间的长度，free：buf中空闲空间的长度，buf[]：存储实际内容
2、由数据类型来记录数据是什么方式存储的
（5）redis的过期策略是什么
整体数据的LRU，random等
有过期时间的LRU，randow等
（6）如何快速定位php程序运行慢的地方
（1）打开php-fpm慢日志：slow_log
（2）使用xdebug来跟踪程序
（3）phptrace跟踪 （类似于linux下的trace命令，只不过一个是追踪系统调用，一个是追踪程序调用。也是命令行调用，需要输入php-fpm的pid）
3、其他的面试题
（1）谈谈反射的优缺点
应用场景：插件，框架开发等
优点：可以通过反射类，获取被反射类的属性，方法等
（2）如何优化in_array的性能
1、array_flip: key,value，反转之后，使用isset()
2、implode连接成字符串，直接用strpos判断（php里面字符串取位置速度非常快，尤其是在大数据量的情况下）
（3）如何处理脏读
1、隔离级别设置成RC及以上
（4）大文件读取和存储
1、yield生成器，一次读取一行，返回的是生成器对象，可以防止内存溢出
2、php自带的SplFileObject类去读取，可以指定行数，指定位置读取开始读取
3、复制大文件的话还是用数据流，stream_copy_to_stream
（5）b树和b+树的异同，B+树的叶子节点是双向链表吗
1、是的叶子也是根据页中用户记录的主键大小顺序排成一个双向链表
（6）redis哪些操作和方法是原子性的
1、有种说法是，redis的单个命令都是原子性的
2、还有人说，pop,push是原子性的，而len这种不是原子性的，所以判断库存会用pop去减去库存，而不是用len判断
（7）mysql分区表和数据统计问题
分区和分表不一样，分区是把一个表，通过Range、List、Hash、Key，其中Range比较常用 等方法，分成不同的磁盘文件存储。
（8）yield
1、返回生成器对象，可以使用foreach进行迭代。比如读取文件的时候，返回的是一行一行的数据，
就避免了之前容易出现的数组内存溢出情况
2、占用内存极小，近似为一行数据的内存大小
（9）二分查找
（10）解决卡夫卡的rebalance问题，还有事务的使用方法
1、Rebalance本身是Kafka集群的一个保护设定，用于剔除掉无法消费或者过慢的消费者
2、当消费数据过慢，或者比较耗时，都会触发这个重平衡
3、坏处
（1）数据重复消费: 消费过的数据由于提交offset任务也会失败，在partition被分配给其他消费者的时候，会造成重复消费，数据重复且增加集群压力
（2）影响集群速度
（3）数据不能及时消费，会累积lag，在Kafka的TTL之后会丢弃数据
（4）频繁的Rebalance反而降低了消息的消费速度，大部分时间都在重复消费和Rebalance
（11）redis的分布式锁不适合高并发场景，如何优化
（1）比如悲观锁，分布式锁，乐观锁，队列串行化，异步队列分散，Redis原子操作，等等，很多方案，我们对库存超卖有自己的一整套优化机制
（2）问题：分布式锁一旦加了之后，对同一个商品的下单请求，会导致所有客户端都必须对同一个商品的库存锁key进行加锁。不适合高并发，因为这个类似于串行化
（3）解决方案：
1、分段加锁。就是1000个库存，你分成20个key的库，用户请求随机分配到这20个库，这样分开加锁提升性能。（库存不足则记得手动释放锁，并重新选择其他库）
（12）说一下悲观锁和互斥锁的具体区别
1、互斥锁、自旋锁、读写锁都属于悲观锁，悲观锁认为并发访问共享资源时，冲突概率可能非常高，所以在访问共享资源前，都需要先加锁。
2、互斥锁和自旋锁都是最基本的锁
3、互斥锁加锁失败后，线程会释放 CPU ，给其他线程；自旋锁加锁失败后，线程会忙等待，直到它拿到锁；
（13）你pop了redis里的数据，最后进程挂了怎么办
1、redis挂了的话，数据从内存溢出，但是没有持久化到磁盘，这时候就要看持久化的策略了，是aof还是rdb，是一秒一写还是每次命令都写，然后恢复数据
2、综合使用AOF和RDB两种持久化机制，用AOF来保证数据不丢失，作为数据恢复的第一选择; 用RDB来做不同程度的冷备，在AOF文件都丢失或损坏不可用的时候，还可以使用RDB来进行快速的数据恢复
3、如果是php进程被kill了。可以通过信号机制，重新push
（14）一句话描述binlog,undo log等
1、redo log是为了持久化数据，在数据还没从内存刷新到磁盘时，如果发生故障，可读取该日志持久化到磁盘。
2、binlog 是为了复制和恢复数据的，即Mysql从服务器可以读取主服务器的binlog复制数据，数据库数据丢失，也可以读取binlog恢复
3、undo log是为了保证原子性的。（为了满足事务的原子性，在操作任何数据之前，首先将数据备份到一个地方（这个存储数据备份的地方称为Undo Log）。然后进行数据的修改。如果出现了错误或者用户执行了ROLLBACK语句，系统可以利用Undo Log中的备份将数据恢复到事务开始之前的状态。）
五、部分公司面试题
1、甲公司
（1）laravel相关面试题
服务提供者是什么? ：服务容器就是管理类的依赖和执行依赖注入的工具，它可以为你的类库提供一套可以重用的实例化方案。
IoC 容器是什么?
（2）vue基础面试题
（3）谈谈你对闭包的理解
1、通过匿名函数实现，一般是普通函数中调用匿名函数，返回数据。匿名函数也可以作为参数传递给普通函数
2、闭包要使用外界的变量，则需要使用use关键字
（4）什么是CSRF攻击？XSS攻击？如何防范
CSRF：跨站请求伪造 。 一般是token验证的方案
XSS：跨域脚本攻击。 一般是对输入进行encode转义和过滤
sql注入: （1）pdo的预处理 （2）对用户参数进行过滤转义处理
ddos: (1 防火墙 （2）禁用过滤ip (3 使用CDN，提供一层缓冲，不会全部涌向服务器
2、乙公司
（1）设计模式
单例，工厂，观察者模式
https://www.cnblogs.com/yueguanguanyun/p/9584501.html
（2）php代码优化
函数
数组
释放内存
定义方法，注意循环
（3）可以于yy的上线下线功能，长连接方面
长连接还是通过websocket最好，主要是swoole部分
3、丙公司
（1）redis集群相关
（2）mysql回表 （ok）
（3）php-fpm有没有挂过，怎么处理的
1、503错误，一般是进程太多导致的。比如max_children的数量等
2、502错误，php或者php-fpm超时
3、504是nginx错误
4、至于什么错误，可以查看php-fpm的日志文件
5、通过配置max_request等配置，可以自动重启php-fpm
（4）慢查询有没有通过改框架去优化
1、一般使用原生的sql多一些
2、下载laravel-debuger文件，看看慢在哪里了。也可以使用x-debug查看
（5）redis单机挂了怎么办，有什么策略：（单机的问题就是内存不够，处理能力有限，不能高可用）
（1）查询前先ping一下，无响应就先去数据库
（2）定时脚本轮询，ping redis，错误了就报警出来
（3）给key设置过期时间，减小内存压力，释放部分内存出来
（4）挂了就重启，通过持久化恢复数据。业务不忙的话可以先预热，业务比较忙的话，就直接恢复redis
（6）es怎么用的
（1）存储日志用的
（2）从传统的关系型表设计，改为文档json设计
（3）连表没那么方便了，可以进行聚合查询等
（7）redis问的比较多
（8）php的安全策略
1、文件系统安全（尽量不要用root权限，php权限也不能太高）
2、数据库安全（防止sql注入等）
3、用户数据安全（对用户数据进行过滤，能防止xss和csrf）
4、线上环境安全（php配置关闭错误提示，关闭危险函数等）
（9）redis过期策略
定时过期：每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好；但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。
惰性过期：只有当访问一个key时，才会判断该key是否已过期，过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源，却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。
定期过期：每隔一定的时间，会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key，并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。
（10）内存淘汰策略：
noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。
allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key。
allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key。
volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key。
volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key。
volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除。
（11）一台服务器可以安装多个redis，主要通过修改端口号，修改配置文件路径等实现，互不干扰即可
2020最后几天了，奥利给，冲冲冲！
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