2023秋招大厂经典面试题及答案整理归纳（1-20）校招必看

前言

1. 使用mysql索引都有哪些原则？索引什么数据结构？

1）、对于查询频率高的字段创建索引；

2）、对排序、分组、联合查询频率高的字段创建索引；

3）、索引的数目不宜太多

4）、若在实际中，需要将多个列设置索引时，可以采用多列索引

5）、选择唯一性索引

6）、尽量使用数据量少的索引

7）、尽量使用前缀来索引

8）、删除不再使用或者很少使用的索引.

2. Mysql有哪些存储引擎？请详细列举其区别？

3. 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：

2）. 读写分离：

3）. 归档和操作表区分：

4）. 索引啊之类的创建:

4. 数据库事务有哪些？

5. Oracle常用函数有哪些?

6.Sql中哪些情况可能不会走索引？

7. 讲讲分布式唯一 ID?

8. NIO和IO的区别？

9. 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？

10. 请描述 MyISM 和 InnoDB?

11. 请描述实时队列？

12. DB的特性和隔离级别？

13. ICMP是什么协议,处于哪一层？

14. 讲一下NIO和网络传输.

15. 内存泄漏

16. 请描述平衡二叉树.

17. 请问溢岀的原因?

18. 输入http://www.baidu.com在浏览器的完整过程，越详细越好。

19. 请描述C/C++程序的内存分区？

20. 快速排序的思想、时间复杂度、实现以及优化方法？

前言

2023秋招已经打响，本系列文章将会为大家整理500道大厂常考面试题及答案，不定期更新大厂面经，供大家参考与借鉴。每日更新20道，欢迎大家点赞收藏，以及在评论区分享自己的经典面试题。

1. 使用mysql索引都有哪些原则？索引什么数据结构？

1）、对于查询频率高的字段创建索引；

2）、对排序、分组、联合查询频率高的字段创建索引；

3）、索引的数目不宜太多

原因：a、每创建一个索引都会占用相应的物理控件；

b、过多的索引会导致insert, update、delete语句的执行效率降低；

4）、若在实际中，需要将多个列设置索引时，可以采用多列索引

如：某个表(假设表名为Student),存在多个字段(StudentNo, StudentName, Sex, Address, Phone, BirthDate),其中需要71 StudentNo, StudentName 字段进行查询，对 Sex字段进行分组，对BirthDate字段逹行排序，此时可以创建多列索引index index_najne (StudentNo, StudentName, Sex, BirthDate) ;#index_najne 为索引名

在上面的语句中只创建了一个索引，但是对4个字段都赋予了豪引的功能。创建多列索引，需要遵循BTree类型，即第一列使用时，才启用索引。

在上面的创建语句中，只有mysql语句在使用到StudentNo字段时，索引才会被启用。

如： select * from Student wheie StudentNo = 1000; #使用到了 StudentNo 字段，索引被启用。

以使用explain检测索引是否被启用如:explain select * from Student where StudentNo = 1000;

5）、选择唯一性索引

唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。例如，学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。如果使用姓名的话，可能存在同名现象，从而降低查询速度。

6）、尽量使用数据量少的索引

如果索引的值很长，那么查询的速度会受到影响。例如，对一个CHAR (100)类型的字段进行全文检索需要的时间肯定要比对CHAR (10)类型的字段

需要的时间要多。

7）、尽量使用前缀来索引

如果索引字段的值很长，最好使用催的前缀来索引。例如，TEXT和BLOG类型的字段，进行全文检索会很浪费时间。如果只检索字段的前面的若干个字符，这样可以提高检索速度。

8）、删除不再使用或者很少使用的索引.

表中的数据被大量更新，或者数据的使用方式被改变后，原有的一些索引可能不再需要。数据库管理员应当定期找出这些索引，将它们删除，从而减少索引对更新操作的影响B+ tree树索引，B tree,散列

2. 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

3. 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，増删改在主服务器，

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，如果増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

4. 数据库事务有哪些？

原子性：所有操作要么全部成功，要么全部失败

—致性：例如转账，一个事务执行前和执行后必须一致隔离性：防止脏读，重复读问题

持久性：永久性提交数据応

5. Oracle常用函数有哪些?

Concat：字符串拼接，或者|| KConcat：字符串拼接，或者|| Instr：指定字符串位置

Length：长度

Trim：去空格

Lower:小写

Upper：大写

Nvl：判断空

Replace：替换

Substr：截取

Floor：向下取整

To_nmber:

To_char:

To_date：

Decode：判断函数等等

6.Sql中哪些情况可能不会走索引？

1）. 查询谓词没有使用索引的主要边界，换句话说就是select *,可能会导致不走索引

2）. 单键值的b树索引列上存在null值，导致COUNTS）不能走索引。索引列存在空值

3）. 索引列上有函数运算，导致不走索引

4）. 隐式类型转换导致不走索引。

5）. 表的数据库小或者需要选择大部分数据，不走索引

6）. !=或者◊（不等于），可能导致不走索引

7）. 表字段的属性导致不走索引，字符型的索引列会导致优化器认为需要扫描索引大部分数据且聚簇因子很大，最终导致弃用索引扫描而改用全表扫描方式，

8）. 使用like, in等，可能导致不走素引

7. 讲讲分布式唯一 ID?

确定ID存储用64位，1个64位二进制6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位为臺秒时间，后紧接9位为IP, IP之后为自増的二进制，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Ims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,序列自増sequence o 每个时间戳内只能生成固定数量如（1。万）个自増号，达到最大值则同步等待下个时间戳，白増从。开始。将臺秒数放在最高位，保证生成的ID是趋势逢増的，每个业务统、每个机房、每个机器生成的ID都是不同的。如39bit臺秒数|4bit业务线12bit 机房I预留17bit序列号。高位职2016年1月1耳1到现在的臺秒数，系统运行1曾, 至少需要10年x365天x24小时x3600愁xl000臺秒=320x10^9,差不多39bit给臺秒数，每秒单机高峰并发小于10。，差不多7bit给每臺秒的自増号，5年内机房小于100 台机器，预留2bit给机房，每个机房小二100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臺秒+5bit机器ID+12位自増)等

生成分布式ID的方式：A, 2个自増表，步长相互隔开B,时间的臺秒或者纳秒C, UUID D, 64位约束条件(如上)

8. NIO和IO的区别？

第一点，町0少了1次从内核空间到用户空间的拷贝。

Byt eBuff er. allocat eDir ect ()分配的内芍使用的是本机内存而不是Java堆上的内存，和网络或者磁盘交互都在操作系统的内核空间中发生oallocateDirectO的区别在于这块内存不由java堆管理，但仍然在同一用户进程内。

第二点，町0以块处理数据，10以流处理数据

第三点，非阻塞，阿。1个线程可以管理多个输入输出通道

9. 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:禁止駆逐数据

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,0 (1)，丰富的数据类型，支持事物原子性，可用于緩存，比memecache 速度块，可以持久化数据。

常见问题和解决：Master最好不做持久亿如RDB快照和AOF日志文件；如果数据比较重要，某分slave幵启AOF备份数据，漩各为每秒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-So。。。: 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。

过期淘汰，数据写入redis会附带1个有效时间，这个有效时间内该数据被认为是正确的并不关心真实情况，例如对支付等业务采用版本号实现，redis中每一份数据都维持 1个版本号，DB中也维持1份，只有当redis的与DB中的版本一致时，才会认为redis 为有效的，不过仍然每次都要访问DB,只需要查询version版本字段即可。

10. 请描述 MyISM 和 InnoDB?

MyISM采用表级锁，对Myism表读不会阻塞读，会阻塞同表写，对Myism写则会阻塞读和写，即一个线程获得1个表的写锁后，只有持有锁的线程可以对表更新操作，其他线程的读和写都会等待。

InnoDB,采用行级锁，支持事务，例如只对a列加索引，如果update ... where a=l and b=2其实也会锁整个表，select使用共享锁，update insert delete采用排它锁， commit会把锁职消，当然select by id for update也可以制定排它锁。

11. 请描述实时队列？

实时队列采用双队列模式，生产者将行为记录写入Queuel, worker服务从Queuel消费新鲜数据，如果异常则写入Queue 2 (主要保存异常数据), RetryWorker会监听Queue 2, 消费异常数据，如果还未处理成功按照一定的策略等待或者将异常数据再写入Queue2, 如果数据发生积压可以调整worker的消费游标，从最新数据重新开始消费，保证了最新data得到处理，中间未处理的一段则可以启动backupworker指定起止游标在消费完指定区间的数据后，backupWorker会自动停止。

DB降级开关后，可直接写入redis (stoim),同时将数据写入一份到Retry队列，在幵启DB降级开关后消费Retry队列中的数据，从而把数据写入到mysql中，达到最终一致性。MYSQL切分为分片为2的N次方，例如原来分为两个库d0和dl均放在s0服务器上，s0同时有备机si,扩容只要几步骤：确保s0到si服务器同步顺利，没有明显延迟；s0暂时关闭读写权限；确保si已经完全同步到s0更新；si开放读写权限； dl的dns由sO切换到si; sO开放读写权限。

12. DB的特性和隔离级别？

4大特性：原子性，一致性，分离性，持久性

隔离级别：

读提交：写事务禁止读

读未提交：写事务允许读

可重复读：写事务禁止读事务，读禁止与

序列化：全部禁止

详细说明：读提交1个事务开始写则全咅噤止其他事务访问该行。读未提交1个事务开始写则不允许其他事务同时写，但可以读。可重复读读事务会禁止写事务，写事物则禁止其他任何事务。序列化性能最低，全部禁止，串行执行。MYSQL默认的是可重复读。

13. ICMP是什么协议,处于哪一层？

Internet控制报文协议，处于网络层（IP层）

14. 讲一下NIO和网络传输.

NIO Reactor反应器模式，例如汽车是乘客访问的实体reactor,乘客上车后到售票员处Acceptor登记，之后乘客便可休息睡觉了，到达乘客目的地后，售票员Aceptor将其唤 ■即可。持久TCP长链接每个client和曙匕如工之间有存在一个持久连接，当CCU （用户并发数量）上升，阻塞server无法为每个连接运行1个线程，自己开发1个二进制协议，将message压缩至3-6倍，传输双向且消息频率高，假设gver链接了 2000个client, 每个client平均每分钟传输1T0个message, 1个messaged的大小为几百字节/几千字节, 而server也要向client广播其他玩家的当前信息，需要高速处理消息的能力。Buffer, 网络字节存放传输的地方，从channel中读与，从buff er作为中间存储格式，channel是网络连接与buffer间数据通道，像之前的socket的stream。

15. 内存泄漏

未对作废数据内存单元置为null,尽早释放无用对象的引用，使用临时变量时，让引用变量在推出活动域后自动设置为null,暗示垃圾收集器收集；程序避免用String拼接，用StringBuffer,因为每个String会占用内存一块区域；尽量少用静态变量（全局不会回收）；不要集中创建对象尤其大对象，可以使用流操作；尽量使用对象池，不再循环中创建对象，优化配置；创建对象到单例getlnstance中，对象无法回收被单例引用；服务器session时间设置过长也会引起内存泄漏。

16. 请描述平衡二叉树.

平衡二叉树，左右高度之差不超过1, Add/delete可能造成高度＞1,此时要旋转，维持平衡状态，避免二叉树退化为链表，让AM/Delete时间复杂度但控制在0 （log2N）,旋转算法2个方法，1是求树的高度，2是求2个高度最大值，1个空树高度为-1,只有1 个根节点的树的高度为。，以后每一层+1,平衡树任意节点最多有2个儿子，因此高度不平衡时，此节点的2棵子树高度差为2。例如单旋转，双旋转，插入等。

红黑树放弃完全平衡，追求大钱平衡，保祉每次插入最多要3次旋转就能平衡。

17. 请问溢岀的原因?

是否逢归的调用；大量循环；全局变量是否过多；数组，List, Map数据是否过大；用 DDMS工具检查地方。

内存溢出的原因

18. 输入http://www.baidu.com在浏览器的完整过程，越详细越好。

浏览器获取输入的域名ww. baidu. com

浏览器向域名系统DNS请求解析ww. baidu. com的IP地址

DNS解析出百度服务器的IP地址

浏览器与服务器建立TCP连接（默认端口 80）

浏览器发出HTTP请求，请求百度首页

服务器通过HTTP请求把首页文件发给浏览器

TCP连接释放

浏览器解析首页文件，展示web界面

19. 请描述C/C++程序的内存分区？

其实c和c卄的内存分区还是有一定区别的，但此处不作区分：

1）、栈区（stack）-由编译器自动分配軽放,存放函数的参数值，局部变量的值等。其

操作方式类似于数据结构中的栈。

2）、堆区（heap） ——般由程序员分配释放，若程序员不軽放，程序结束时可能由 OS回

收。注意它与数据结构中的堆是两回事，分配方式倒是类似于链表。

3）、全局区（静态区）（static） —，全局变量和静态变量的存储是放在一块的，初始化的

全局变量和静态变量在一块区域，未初始化的全局变量和未初始化的静态变量在相邻的另

—块区域。-程序结束后由系统释放。

4）、文字常量区一常量字符串就是放在这里的。程序结束后由系统释放。

5）、程序代码区一存放函数体的二进制代码。

栈区与堆区的区别：

1）堆和栈中的存储内容：栈存局部变量•,函数参数等。堆存储使用new、malloc申请的变量等；

2）申请方式：栈内存由系统分配，堆内有由自己申请；

3）申请后系统的响应：栈一一只要栈的剩余空间大于所申请空间，系统将为程序提供内存，否则将报异常提示栈溢出。

堆一一首先应该知道操作系统有一个记录空闲内存地址的链表，当系统收到程序的申请时，会遍历该链表，寻找第一个空间大于所申请空间的堆结点，然后将该结点从空闲结点链表中删除，并将该结点的空间分配蜘程序；

4) 申请大小的限制：WindowsT栈的大小一般是2M,堆的容量较大；

5) 申请效率的比较：栈由系统自动分配，速度较快。堆使用new、malloc等分配，较慢；

总结：栈区优势在处理效率，堆区优势在于灵活；

内存模型：自由区、静态区、动态区；

根据c/c++对象生命周期不同，c/c++的内存模型有三种不同的内存区域，即：自由存储区，动态区、静态区。

自由存储区：局部非静态变量的存储区域，即平常所说的栈；

动态区：用new , malloc分配的内存，即平常所说的堆；

靜态区：全局变量，静态变量，字符串常量存在的位置；

注：代码虽然占内存，但不属于c/c卄内存模型的一部分；

20. 快速排序的思想、时间复杂度、实现以及优化方法？

快速排序的三个步骤

(1) 选择基准：在待排序列中，按照某种方式挑出一个元素，作为’基准(pivot);

(2) 分割操作：以该基准在序列中的实际位置，把序列分成两个子序列。此时，在基准左边的元素都比该基准小，在基准右边的元素都比基准大：

(3) 通归地对两个序列进行快速排序，直到序列为空或者只有一个元素。

基准的选择：

对于分治算法，当每次划分时，算法若都能分成两个等长的子序列时，那么分治算法效率会达到最大。

艮卩：同一数组，时间复杂度最小的是每次选取的基准都可以将序列分为两个等长的；时间复杂度最大的是每次选择的基准都是当前序列的最大或最小元素；

快排代码实现：

我们一般选择序列的第一个作为基数，那么快排代码如下：

void quicksort(vector<int> int left, irrt right)
[
if (left < right)//false 则递归结束
{
int key=v[left];//基数賦值
int low = left:
int high = right:
while (low < high) //当 lou«=high 时，表示一抡分割结束
{
while (low < high && v [high] >= key)〃v[low]为基数，从后向前与基数比 较
!
high—:
}
{ hile (low < high && v [high] >=  key)〃v[low]为基数，从后向前与基数比 较                                                       = key)//v [high] ^1 基数，从前向后与基数比 较
!
lovH-；
}
swzp (v[lov/], v [high]): while (low < high && v[low] < = key)//v [high] ^1 基数，从前向后与基数比 较
}
//分割后，对每一分段重复上述操作
quicksort (v, left, low-1):
quicksort (v, lovrt-1, right):

注：上述数组或序列V必须是引用类型的形参，因为后续快排结果需要直接反映在原序列中；

优化：

上述快排的基数是序列的第一个元素，这样的对于有序序列，快排时间复杂度会达到最差的0(n*2)o所以，优化方向就是合理的选择基数。

常见的做法“三数取中〃法(序列太短还要结合其他排序法，如插入排序、选择排序等), 如下：

① 当序列区间长度小于7时，采用插入排序：

② 当序列区间长度小于40时，将区间分成2段，得到左端点、右端点和中点，我们对这三个点取中数作为基数；

③ 当序列区间大于等于40时，将区间分成8段，得到左三点、中三点和右三点，分别再得到左三点中的中数、中三点中的中数和右三点中的中数，再将得到的三个中数取中数，然后将该值作为基数。

具体代码只是在上一份的代码中将“基数赋值"改为①②③对应的代码即可：

int key=v[left];//基数谶值
if (right-left+l<=7) {
insertion_sort (v, left, right);〃插入排序
return;
Jelse if (right-left+l<=8) (
key=SelectPivotOfThree (v, left, right)；〃三个取中
}else{
〃三组三个取中，再三个取中(使用4次SelectPivotOfThree，此处不具体展示)
}
需要调用的函数：
void insertion_sort (vector<irrt> &unsotrted, irrt left, irrt right) //插入排序算法
[
for (int i = left+1: i <= right: i++)
[
if (unsorted[i - 1] > unsorted[i])
int temp = unsorted[i]: int j = i;
while (j > left && unsorted[j - 1] > temp) [
unsorted[j] = unsorted[j - 1]:
unsorted [j] = tenp:
int SelectPivotOf Three (vector<int> &arr, int low, irrt high)
//三数取中，同时将中值移到序列第一位
[
int mid = low + (high - low)/2;〃计算数组中间的元素的下标
//使用三数取中法迭择枢轴
if (arr[mid] > arr[high])//目标：arr[mid] <= arr[high]
[
swzp (arr [mid], arr [high]):
}
if (arr[low] > arr[high])//目标：arr[low] <= arr[high]
[
swzp (arr [low], arr [high]):
}
if (arr [mid] > arr[low]) 〃目标：arr[low] >= arr[mid]
[
swzp (arr [mid], arr [low]):
}
〃此时，arr [mid] <= arr[low] <= arr [high]
return arr[low]：
//low的位置上保存这三个位置中间的值
〃分割时可以直接使用low位置的元素作为枢轴，而不用改変分割函数了
}

这里需要注意的有两点：

① 插入排序算法实现代码；

② 三数取中函数不仅仅要实现取中，还要将中值移到最低位，从而保证原分割函数依然可用。