研发工程师面试题整理_封装研发工程师面试

TCP, UDP区别和各自优缺

• TCP提供一种面向连接的、可靠的字节流服务 在一个 TCP 连接中，仅有两方进行彼此通信。广播和多播不能用于 TCP
• TCP使用校验和，确认和重传机制来保证可靠传输
• TCP 给数据分节进行排序，并使用累积确认保证数据的顺序不变和非重复
• TCP使用滑动窗口机制来实现流量控制，通过动态改变窗口的大小进行拥塞控制

注意：TCP 并不能保证数据一定会被对方接收到，因为这是不可能的。TCP 能够做到的是，如果有可能，就把数据递送到接收方，否则就（通过放弃重传并且中断连接这一手段）通知用户。因此准确说 TCP 也不是 100% 可靠的协议，它所能提供的是数据的可靠递送或故障的可靠通知。

UDP 是一个简单的传输层协议。和 TCP 相比，UDP 有下面几个显著特性：

• UDP 缺乏可靠性。UDP 本身不提供确认，序列号，超时重传等机制。UDP 数据报可能在网络中被复制，被重新排序。即 UDP 不保证数据报会到达其最终目的地，也不保证各个数据报的先后顺序，也不保证每个数据报只到达一次
• UDP 数据报是有长度的。每个 UDP 数据报都有长度，如果一个数据报正确地到达目的地，那么该数据报的长度将随数据一起传递给接收方。而 TCP 是一个字节流协议，没有任何（协议上的）记录边界。
• UDP 是无连接的。UDP 客户和服务器之前不必存在长期的关系。UDP 发送数据报之前也不需要经过握手创建连接的过程。

总结： 基于连接vs无连接，可靠性不同，有序性，数据边界，速度，重量级vs轻量级

什么情况下用UDP？

UDP更适用于对速度比较敏感的应用，例如：在线视频媒体，电视广播和多人在线游戏。

基于TCP协议的最好例子是HTTP协议和HTTPS协议，他们几乎存在于互联网的任何地方，实际上，绝大多数你所熟悉的通常协议，都是基于TCP的，例如：Telnet，FTP以及SMTP协议。UDP协议没有TCP协议那么受欢迎，但是也被广泛应用，比如DHCP以及DNS协议，其他还有一些基于UDP的协议如SNMP,TFTP,BOOTP以及NFS（早期版本）

多线程和多进程的区别，优缺点

多进程

• 数据共享复杂，需要IPC(进程间通讯，如管道，文件，Socket)，数据是分开的，同步简单
• 占用内存多，CPU切换复杂，创建销毁简单，利用率低
• 进程间不会互相影响

多线程

• 因为共享进程数据，数据共享简单，但也是因为这个原因导致同步复杂
• 占用内存少，切换简单，CPU利用率高，创建销毁，速度很快
• 一个线程挂掉将导致整个进程挂掉

同步与异步：在计算机领域，同步就是指一个进程在执行某个请求的时候，若该请求需要一段时间才能返回信息，那么这个进程将会一直等待下去，直到收到返回信息才继续执行下去；异步是指进程不需要一直等下去，而是继续执行下面的操作，不管其他进程的状态。当有消息返回时系统会通知进程进行处理，这样可以提高执行的效率。举个例子，打电话时就是同步通信，发短息时就是异步通信。

进程和线程的关系：

进程和线程都是一个时间段的描述，是CPU工作时间段的描述，不过是颗粒大小不同。进程是cpu资源分配的最小单位，线程是cpu调度的最小单位

1. 一个线程只能属于一个进程，而一个进程可以有多个线程，但至少有一个线程。
2. 资源分配给进程，同一进程的所有线程共享该进程的所有资源。
3. CPU分给线程，即真正在CPU上运行的是线程。

并行和并发：并行处理（Parallel Processing）是计算机系统中能同时执行两个或更多个处理的一种计算方法。并行处理可同时工作于同一程序的不同方面。并行处理的主要目的是节省大型和复杂问题的解决时间。并发处理(concurrency Processing)：指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机(CPU)上运行，但任一个时刻点上只有一个程序在处理机(CPU)上运行。并发的关键是你有处理多个任务的能力，不一定要同时。并行的关键是你有同时处理多个任务的能力。所以说，并行是并发的子集

Thread和Runnable的区别

Thread是类，Runnable是接口，继承Thread类和实现Runnable接口都能实现多线程。由于Java不支持多继承，因此继承Thread类就代表这个子类就不能继承其他类，而实现Runnable接口没有这个限制。其实Thread类本身也是实现了Runnable接口。

当使用Runnable接口时，我们还是需要实例化一个Thread类并传入Runnable的实例来调用start()方法

public class RunnableExample implements Runnable{
    public void run(){
    ...
    }
}

public class ThreadExample extends Thread{
    public void run(){
    ...
    }
}

public static void main(String[] args){
    // 实现Runnable接口
    RunnableExample instance = new RunnableExample();
    Thread thread = new Thread(instance);
    thread.start();

    // 继承Thread类
    ThreadExample thread2 = new ThreadExample();
    thread2.start();
}
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sleep和wait的区别

sleep()方法正在执行的线程主动让出CPU（然后CPU就可以去执行其他任务），在sleep指定时间后CPU再回到该线程继续往下执行(注意：sleep方法只让出了CPU，而并不会释放同步资源锁)；

wait()方法则是指当前线程让自己暂时退让出同步资源锁，以便其他正在等待该资源的线程得到该资源进而运行，只有调用了notify()方法，之前调用wait()的线程才会解除wait状态，可以去参与竞争同步资源锁，进而得到执行。（注意：notify的作用相当于叫醒睡着的人，而并不会给他分配任务，就是说notify只是让之前调用wait的线程有权利重新参与线程的调度）；

sleep()方法可以在任何地方使用；wait()方法则只能在同步方法或同步块中使用；

Java并发CAS (Compare and swap)

CAS（Compare and swap）比较和替换是设计并发算法时用到的一种技术。简单来说，比较和替换是使用一个期望值和一个变量的当前值进行比较，如果当前变量的值与我们期望的值相等，就使用一个新值替换当前变量的值。如下：

public static class MyLock {
    private AtomicBoolean locked = new AtomicBoolean(false);

    public boolean lock() {
        return locked.compareAndSet(false, true);
    }
}
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注意这个locked是同步的，在某一时刻只能有一个线程在同一个MyLock实例上改变它的值。AtomicBoolean类中有一个compareAndSet()方法，它使用一个期望值和AtomicBoolean实例的值比较，和两者相等，则使用一个新值替换原来的值。在这个例子中，它比较locked的值和false，如果locked的值为false，则把修改为true。如果值被替换了，compareAndSet()返回true，否则，返回false。

使用Java5+提供的CAS特性而不是使用自己实现的的好处是Java5+中内置的CAS特性可以让你利用底层的你的程序所运行机器的CPU的CAS特性。这会使还有CAS的代码运行更快。

描述读写锁

如果一个线程上了一个读锁,那么下一个线程是不是必须等待这个读锁释放才可以读？不是, 读与读可以并行, 只有遇到写才会等待, 如: 现在读着, 如果要写,则等待; 现在已经写着, 如果另外一个线程要写, 则等着; 现在写着, 如果要读, 则等着.

用过哪些Linux命令

uname -r 显示正在使用的内核版本
cat,tail [file] 显示文件的信息
nano,vim [file] 编辑文件
ls, cd, rm(-rf),cp, pwd,mkdir 目录和文件管理
find / -name [file] 查找文件
useradd, userdel, passwd 管理用户
chmod [-cfvR] [666/777] [file] 管理文件权限
tar [-cvfz/-xvfz] [file] 压缩/解压文件
apt-get/yum install/update/upgrade/remove/clean 安装管理linux包
grep keyword [file] 在文件中查找关键词keyword
ifconfig 查看网卡信息
lsof -i:[pid] 查看pid的进程
ps ax | grep ruby 查看ruby相关进程
kill -9 [pid] 根据pid结束进程

单例设计模式

单例对象的类必须保证只有一个实例存在, 永远返回同一个对象引用和一个获得该实例的方法getInstance（必须是静态方法), 两种实现方法, 饿汉式和懒汉式, 饿汉式单例实例在类装载时就构建, 线程安全, 但是资源效率不高, 即使不调用getInstance, 该单例实例也会被创建. 而懒汉式资源利用率高，不执行getInstance()就不会实例单例, 但是线程不安全, 多个线程同时访问的时候就可能创建多个实例, 一般使用synchonized同步和双重检测机制解决,但是仍然会有JVM编译器的指令重排导致的问题, 进一步使用修饰符volatile修饰实例对象. 另外还有静态内部类实现方式

应用场景:

单例模式只允许创建一个对象，因此节省内存，加快对象访问速度，因此对象需要被公用的场合适合使用：

1. 需要频繁实例化然后销毁的对象。
2. 创建对象时耗时过多或者耗资源过多，但又经常用到的对象(访问数据库对象)。
3. 资源共享的情况下，避免由于资源操作时导致的性能或损耗等。如上述中的日志文件，应用配置。
4. 控制资源的情况下，方便资源之间的互相通信。如线程池等。

应用场景举例：

1. 操作系统的任务管理器只有一个
2. 操作系统的回收站也是典型的单例应用。在整个系统运行过程中，回收站一直维护着仅有的一个实例。
3. 应用程序的日志应用，一般都何用单例模式实现，这一般是由于共享的日志文件一直处于打开状态，因为只能有一个实例去操作，否则内容不好追加。
4. Web应用的配置对象的读取，一般也应用单例模式，这个是由于配置文件是共享的资源。
5. 数据库连接池的设计一般也是采用单例模式，因为数据库连接是一种数据库资源。数据库软件系统中使用数据库连接池，主要是节省打开或者关闭数据库连接所引起的效率损耗，这种效率上的损耗还是非常昂贵的，因为何用单例模式来维护，就可以大大降低这种损耗。
6. 多线程的线程池的设计一般也是采用单例模式，这是由于线程池要方便对池中的线程进行控制。

参考1, 参考2

工厂模式

工厂模式抽象了对象创建的具体细节， 把创建对象过程封装了起来。简单工厂在构造方法中用if else语句来执行选择逻辑，通过传参来决定最后需要实例化的对象。但是，如果新增一个对象，那么我们还是要修改构造器，增加一个case，这样做并不好，特别是在多人协同实现这些对象的时候，这个构造器就要被同时修改，造成同步困难。

对简单工厂进行抽象就得到了工厂方法，每种产品由一种工厂来创建，一个工厂保存一个new，完全遵循“不改代码”的原则。而抽象工厂是工厂方法的复杂化，保存了多个new，可以把有一些有联系或者相近的产品，放到一个工厂去生产，没有必要单独再开一个工厂了。

死锁的条件？如何预防和避免？

必须满足以下四个必要条件，才会发生死锁：

1. 互斥条件：一个资源只能被一个进程使用，若有其他进程申请该资源，必须等待直至占有资源的进程释放
2. 请求与保持条件：进程至少已经保持一个资源，但又提出了新的资源请求，而新的资源已经被别的线程占有，此时请求阻塞，但又不会释放自己持有的资源
3. 不剥夺条件：进程保持的资源只能由自己使用完之后释放，不能被其他进程强制夺取
4. 循环等待条件：发生死锁时，必有若干进程首尾相连循环等待着对方的资源

避免出现死锁，只需要破坏四个中任意一个：

1. 破坏互斥条件：对资源进行拷贝，也就是不同的进程请求不同的资源，而资源的内容一致。只适用于进程不对资源进行修改的情况，不然会造成资源同步困难，而且进程增多，导致复制成本增加
2. 破坏请求与保持条件：进程太“贪心“，自己拥有了某资源还想去请求别的资源，而且对自己的资源保持，因此我们可以强制规定，要请求下一个资源，必须要先释放自己持有的资源。
3. 破坏不剥夺条件：当请求时间超过一个阈值而且仍然“卡“在同一个位置时，无论是否使用完，主动释放自己的资源
4. 破坏循环等待条件：对资源的使用顺序进行规定，任何进程都需要遵循一定的顺序取资源，如先取资源1，再取资源2等

Hash解决冲突的方法

1. 开放寻址法：若p=Hash(key)冲突的话，再用p作为key寻在下一个哈希地址p1=Hash(p), p2=Hash(p1), … , 直到找到一个不冲突的地址$p_n$插入元素。

2. 链地址法：对于冲突的元素，用一个单向链表储存，Hash表中的value储存的是链表的头节点。

比较：开放寻址为减少冲突，通常要求较小的装填因子$\alpha < 1$，不然随着数据增多，冲突会变多，因此尽量让数据稀疏；而链地址法可以让$\alpha >1$，可以动态增加节点，它的删除操作比较简单，只需要删除相应的链表节点即可；但是开放寻址法比较复杂。

语言

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Python

python如何打印一个类的所有成员变量:

for property, value in vars(theObject).iteritems():
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python的dict底层实现 :
哈希表，最低能在O(1)时间内完成搜索, 采用开放寻址法解决hash冲突

python的dict和list占用内存谁大,大多少,为什么:
list的空间占用为 基本空间 36 + (对象引用 4 + 对象大小) * 元素个数, dict最小140, 因为需要缓存散列表, 所以占用内存多

python的list的查找元素时间复杂度: O(n)

python的list查找时间复杂读高, list占用内存大, 哪种数据结构能取得平衡:
查找二叉树, 插入数据和删除数据时间复杂度O(depth) 树的深度

mysql的索引为什么使得查找操作变快:
索引有Hash索引和B-Tree索引两种, 都能使查找变快

python反射：
反射就是通过字符串的形式，导入模块，执行函数。利用字符串的形式去对象（模块）中操作（查找/获取/删除/添加）成员，一种基于字符串的事件驱动， 四个内置函数，getattr, setattr, getattr, delattr，如下profile为google.protobuf的对象，通过DESCRIPTOR.fields找到了所有的fields，每一个feild看作一个方法，因此可以通过getattr来调用：

for field in profile.DESCRIPTOR.fields:
   print getattr(profile, field.name, 'not found')
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线程池的实现

线程池有两个元素，一个是queue, 一个是thread_list，队列里装的是(func, args)元组，func表示要调用的方法而args为方法参数；thread_list里装的是一些thread子类(个数上限max_nums)，每个线程的run方法就是起一个死循环，循环内部执行：func,args=queue.get(block=True, time_out=5)，然后调用方法func(args)，这里queue是线程安全的，而且get方法是阻塞的，若等待时间超过time_out还未取到func和args，则抛出异常并break出循环，此时这个线程结束。

线程池在初始化的时候，会实例化固定数量的线程，每个线程都争着在queue对象中拿执行的对象和参数然后执行。现在假设我们有个task任务需要执行，那么可以直接把task和相关参数入队queue，然后某个线程便得到了task然后执行，但是，有可能现在所有的线程都已结束了（因为等待时间过长，“饿“死了），因此我们还需要在入队queue后立即调用一个refresh方法：移除当前thread_list中的已结束线程的线程，新增一些线程并保持活着的线程数为max_num

但是thread_list中的线程都是守护线程，thread.setDaemon(True)，若main函数（主线程，且非守护线程)执行完毕，此时进程中已经没有非守护线程了，那么计算机会强制结束所有守护线程，因此我们一般在线程跑起来后，调用所有活着线程的join()方法来让main线程等待他们执行完毕后，再执行后面的代码。当然，若现在线程都是非守护线程的话，那么即使主线程结束了，子线程仍然会继续执行。

线程间通讯：Event

主线程能通过线程的事件Event来控制其他线程的执行，提供了三个方法，wait和clear，set，Event中有个全局flag(默认false)，当flag为false时，程序执行到event.wait()时就会阻塞，此时若用event.set()方法能让flag为true，然后wait的地方继续执行；若用event.clear()，那么flag被重置为false，程序执行到wait后会阻塞。

根据以上，我们可以用以下方法手动阻塞线程：当程序运行到wait时，由于前面的clear方法阻塞，因此等待thread运行结束后，由thread调用set()方法通知程序继续往下运行

event.clear()
thread.start() # thread在结束时调用event.set()
event.wait()
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