Hello，大家好，我是阳哥。失踪人口回归，最近太忙，好久没有更文啦。
本文先分享2段面经，文末总结了关键问题的复盘笔记。一定要看到最后！
分享一下好友的最新面经。
简单说下这位好友的情况：坐标成都，游戏行业，3年开发经验，最近2年做Go语言开发，1年Java/PHP工作经验。
手撕CSAPP选手，半年前坚持打卡手写的学习笔记。（最近半年被公司摧残，没时间了....）
Golang后端，3年+经验，游戏行业，成都，15~25K
下面以对话的方式大概描述问题：
A--->面试官
B--->我
A：自我介绍
B：巴拉巴拉
A：Actor 模型你是怎么理解的？
B：无锁的并发计算模型，Actor 有自己的状态，只能通过 mailBox 去收发消息、异步消息传递~
A：你不是百度了吧？
B：没有。因为我觉得它的一部分思想和 Go 的 GMP 挺像的，好记（这里我就给自己挖坑了，擦嘞~）
A：你能说说它们哪里像吗？
B：Go 的调度器全局队列和它的 MailBox 挺像的
A：那你的意思是，实现 MailBox，你会使用队列吗？
B：是的，用 chan 关键字，元素类型为 Interface
A：这样是可以，那么我给你一个场景，在同一时刻，有 1 万个消息打进来呢？
B：增加缓冲区大小、无锁队列、批量处理消息、背压机制
A：能从数据结构的角度说说吗？
B：chan 底层是数组，线性结构，我想用非线性结构红黑树接收消息
A：为什么？
B：因为 epoll 模型就是这么做的
A：优势是什么
B：忘了...
A：你再想想，比如动态调整缓冲区，可是是一瞬间打进来的，你怎么知道调整的多大，预留也不好做，巴拉巴拉
B：额，不知道
A：用环形队列
B：啊？我没想到，因为我的印象里，它的特定是固定大小，消息太多了，不是会覆盖吗，会导致消息丢失。（我提出这个疑问的时候，他没有继续给我聊了，如果只用环形队列肯定有这个问题）我确实没有想到，很少用到它...
A：你能聊聊分布式吗？
B：巴拉巴拉，有扩展性、容错、很多节点，不同地域、数据共享，巴拉巴拉
A：你提到了数据共享，那你说说一致性你怎么做？
B：我会先想到用 etcd 吧，因为它的 raft 可以保证一致性
A：继续...
B：etcd Leader选举、数据复制、心跳、然后读取，保证一致性，巴拉巴拉它们的细节
A：etcd 是键值数据库呀，主要场景是配置之类的吧，那我现在有一个场景，就是 10w qps 如何承载 50w qps 的场景，同时保证它们的数据一致性
B：啥？（我有点没听懂这个问题，硬来）首先是能够承载这个量级吧，考虑主从复制，然后用分片技术水平扩展、异步处理、加缓存巴拉巴拉
A：主从同步你能说说典型的应用吗？
B：（我已经被前面那个问题问蒙蔽了，想说 Redis 的，有点开不了口）额...
A：Redis 就是主从吧！
B：是....是的
然后就下来就是 Redis 拷打小皮鞭了，不多说了，谢谢大家。
Golang后端，坐标成都，游戏行业，15~20k
先说感受，总体不是很难。下面听我慢慢聊：
A -> 面试官
B -> 我
A：自我介绍
B：巴拉巴拉
A：我看你简历上提到力扣做了挺多题的。
B：是的，但是已经有段时间没做了，做过的题我都有基本思路。
A：你能说说你知道哪些排序吗？
B：冒泡、选择、插入、快速、归并、堆、桶
A：快排你能说一下它的思路吗？
B：通过选择一个基准元素，将数组分割成左右两个子数组，再对子数组进行递归排序，直到整个数组有序。
A：稳定排序和不稳定排序的概念能换说一下吗？
B：假如排序前后两个元素的相对顺序在排序后仍然不变，那么这种算法就是稳定排序。不稳定排序反之。（这里答的其实不太好，可以结合前面提到的排序算法说一下，哪些具体的算法是稳定的）
A：你对二叉树了解吗？
B：了解的，树形结构，有根节点、父节点、子节点、叶子节点、度、高度、深度这些概念。
A：常见的二叉树有哪些？
B：平衡二叉树、二叉搜索树，巴拉巴拉。
A：能说一下前序遍历和后序遍历吗？
B：前序遍历，遍历顺序是根节点、左子树、右子树。后序遍历是左子树、右子树、根节点。
A：前序遍历和后续遍历能够构建一颗二叉树吗？
B：额，这个问题我不太理解。。。
A：没事，换一个问题。Go 语言中的 Map 是如何实现的，你能聊一聊吗？
B：Map 是使用哈希表、链表来实现的。然后我从散列函数、解决哈希冲突、动态扩容、并发安全性聊
A：Go 的并发模式你了解吗？
B：请问是指的扇入扇出模式、for select 循环模式这种吗？（后来回忆一下，面试官想让我聊的应该是CSP并发模型）
A：不是，你可以说一说你了解的 Go 的并发原语
B：好的，我从两个部分简单说一下，一个就是关键字，另一个是包。像关键字有 go，创建协程。channel，进行通信。select，处理 channel 的收发。mutex，锁。context，上下文。包的话 atomic。
A：你知道 csp 吗，能简单说一下嘛？
B：（我脑子里第一时间和 cap 搞混了，但还是拉回来了）csp 是一种通信协作模型。在 Go 里面有一句很经典的话，不要用共享内存来通信，要用通信来共享内存。
A：（露出了满意的笑容，扭头看向旁边的同事）我没什么问的了，你有什么问的吗？
B：你之前用过 mongodb，存储在 mongodb 中的索引你是怎么设计的？
A：不好意思，我之前没有关注过这个部分，因为之前的整体架构都是将需要落盘的数据放在内存，然后标记脏位，通过一些策略来异步落盘，而需要查询数据时，也是直接从内存查询，因为项目启动时，会把所有的玩家数据加载到内存中。
B：没事，那我们聊一下 redis 吧，你知道 redis 的落盘方案吗？
A：知道，AOF、RDB（然后开始介绍它们的特点）巴拉巴拉
B：你会如何评估 redis 的落盘方案？
A：我会从数据安全性、可恢复性、性能、硬盘空间成本、使用场景来评估。
B：硬盘空间成本？你能具体说说吗？
A：AOF占用空间大等....巴拉巴拉。
B：redis 的 Key 过长会影响性能吗？
A：额，我觉得应该会影响性能，因为你问了这个问题，但是这个我没太关注过，对于 Key 我更在意的是可读性。
最后聊了一些 Redis 的数据结构，又继续聊了一下一些特定二叉树的概念，还问了我对于矩阵、向量的理解，我就围绕以前做过的天赋系统聊了一下矩阵。
为了对大家更有帮助，我把面试中回答的关键问题，做了复盘和调研，总结如下：
Actor模型是一种并发计算模型，用于描述并发系统中的实体和它们之间的通信。在Actor模型中，系统中的每个实体被称为一个Actor，每个Actor都有自己的状态和行为，并且可以通过消息传递与其他Actor进行通信。
在Actor模型中，每个Actor都是独立的，它们之间没有共享的内存。Actor之间通过异步消息传递进行通信，一个Actor可以向其他Actor发送消息，也可以接收其他Actor发送的消息。当一个Actor接收到消息时，它可以根据消息内容和自身的状态来决定如何处理消息，并可能改变自身的状态或向其他Actor发送消息。
Actor模型的特点包括：
1. 并发性： 每个Actor都可以独立地执行，不受其他Actor的影响，从而实现并发执行。
2. 无共享状态： 每个Actor都有自己的状态，不与其他Actor共享内存，避免了共享状态带来的并发问题。
3. 异步消息传递： Actor之间通过异步消息传递进行通信，消息的发送和接收是非阻塞的，提高了系统的响应性能。
4. 面向对象： 每个Actor都可以看作是一个对象，具有自己的状态和行为，可以封装数据和方法。
总结一下：通过使用Actor模型，可以简化并发系统的设计和实现，提高系统的可扩展性和可维护性。同时，Actor模型也能够有效地处理并发问题，避免了传统并发编程中常见的共享状态和锁竞争的问题。
Go的GMP（Goroutine, M, P）模型和Actor模型都是用于并发编程的模型，但在一些方面有所不同。
Go的GMP模型是Go语言并发编程的基础，它通过goroutine（轻量级线程）和调度器（scheduler）来实现并发。GMP模型中的goroutine是Go语言中的并发执行单元，它可以独立地执行函数或方法。调度器负责将goroutine分配给线程（P），以便并行执行。线程（P）是操作系统线程的抽象，它负责执行goroutine。M（Machine）是Go语言运行时系统的一部分，它管理线程的创建和销毁，并提供与操作系统的交互。GMP模型的优点是轻量级的goroutine和高效的调度器，使得并发编程变得简单且高效。
Actor模型是一种并发编程模型，它通过将并发执行的单元（称为actor）之间的通信和状态封装在一起来实现并发。在Actor模型中，每个actor都是独立的实体，它们通过消息传递进行通信。每个actor都有自己的状态和行为，并且只能通过接收和发送消息来与其他actor进行通信。Actor模型的优点是提供了一种结构化的方式来处理并发，避免了共享状态和锁的问题。
虽然GMP模型和Actor模型都是用于并发编程，但它们在实现方式和语义上有所不同。GMP模型更加底层，直接操作线程和goroutine，适用于需要更细粒度控制的场景。而Actor模型更加高级，通过消息传递来实现并发，适用于需要更结构化和可扩展的场景。
总结起来，GMP模型适用于Go语言中的并发编程，提供了轻量级的goroutine和高效的调度器；而Actor模型适用于一般的并发编程，通过消息传递来实现并发。
epoll是一种在Linux系统中用于高效处理大量并发连接的I/O事件通知机制。它具有以下特点：
总之，epoll模型具有高并发、高效的事件通知机制和多种I/O事件类型的支持，适用于处理大量并发连接的网络应用场景。
etcd通过使用Raft一致性算法来保证数据的一致性。 Raft是一种分布式一致性算法，它将集群中的节点分为Leader、Follower和Candidate三种角色，通过选举机制选出Leader节点来处理客户端的请求。
当客户端向etcd发送写请求时，Leader节点会将该请求复制到其他节点的日志中，并等待大多数节点确认接收到该日志条目。一旦大多数节点确认接收到该日志条目，Leader节点会将该请求应用到自己的状态机中，并将结果返回给客户端。同时，Leader节点会通知其他节点将该请求应用到自己的状态机中。
如果Leader节点失去连接或崩溃，剩余的节点会通过选举机制选出新的Leader节点。新的Leader节点会根据自己的日志和其他节点的日志进行比较，保证自己的日志是最新的，并将缺失的日志条目复制给其他节点，以保持数据的一致性。
通过Raft算法，etcd能够保证数据在集群中的一致性，并且在Leader节点失效时能够快速选举出新的Leader节点，保证系统的可用性和数据的一致性。
Redis的落盘方案主要有两种：RDB（Redis Database）和AOF（Append Only File）。
在实际应用中，可以根据需求选择适合的落盘方案。如果对数据的安全性要求较高，可以选择AOF方式；如果对数据的实时性要求较高，可以选择RDB方式。另外，也可以同时使用RDB和AOF两种方式，以提供更好的数据保护和恢复能力。
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