24面试记录002

2024-06-18 20:20
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本文主要是介绍24面试记录002,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 1
    • 2、brpc的优化
      • 2.1 brpc网络有啥降级?
    • 3、移动语义
    • 4、python协程
  • 二、
    • 1. mq怎么保障数据的顺序?
    • 3.brpc中上下游通信,怎么测评新增字段大小,对耗时的影响?

1

1、brpc和grpc区别,为啥选择brpc?
grpc是google公司开发的rpc框架,使用protocol buffer作为默认序列化框架。brpc是百度,使用多种序列化框架,pb、thrift协议和自定义协议。

grpc支持各种语言,着重跨语言,brpc主要支持c++,

grpc强调标准化,brpc强调高性能,低延迟,强调定制化。

2、brpc的优化

1、序列化因为要遍历各种数据结构,所以耗时更高,

2、brpc在序列化和反序列化时做的优化:
2.1 使用零拷贝技术,内存映射等,减少拷贝,减少cpu开销。
2.2 使用异步序列化,反序列化方式,在高并发场景下,提高吞吐和响应速度。
2.3 使用压缩技术,减少网络传输数据量,降低延迟,
2.4 使用内置序列化协议,pb,thrift,
2.5 定制序列化、反序列化接口,根据业务定制序列化(反序列化)逻辑。
2.6 支持一个动态反序列化,因为有些数据在编译时不能确定具体类型,所以就得放在运行时处理,运行时的反序列化,就是动态反序列化。

3、网络优化?
3.1 IO多路复用技术(epoll),提高网络io效率。
3.2 零拷贝
3.3 TCP连接管理,brpc实现对tcp自动管理,(建立、复用、断开、重连)提高连接的复用率和系统稳定性。
3.4 流量控制,令牌桶算法,对请求的并发量进行控制,防止资源耗尽,和网络拥堵。
3.5 多种负载均衡策略,(轮循、最小连接数、一致性哈希,下游cpu感知权重)
3.6 错误恢复机制,brpc实现了网络超时重传,断线重连,保障可靠性。

2.1 brpc网络有啥降级?

在部分机器出现故障或性能下降时,通过降级来保障整体系统的稳定。

  1. 超时配置,合理设置超时时间,避免因个别请求阻塞而导致,整体性能。timeout_ms
  2. 重试机制,max_retry
  3. 负载均衡和故障转移,
  4. 健康检查
  5. 熔断, 当某个服务出现大量错误或者响应过慢时,切断对该服务的调用,
  6. 业务代码降级处理:当某个服务不可用时,使用默认值,或者混存数据,或者使用备用服务。

3、移动语义

为了高效管理对象的资源,c++增加一种语言特性,把一个对象B变成右值引用类型,结合移动构造函数和移动赋值运算符,把对象B的资源(内存、文件句柄等)转移到另外一个对象A。避免数据的拷贝,实现高效管理资源。
std::move()是一个函数模板,可以把一个对象变成右值引用,在代码中明确指出来一个对象马上要被销毁,且他的资源要被窃取。

4、python协程

协程:轻量级的并发编程方式,在单线程内实现并发执行,并且可以方便地进行任务切换和异步操作。Python 的协程实现主要依赖于生成器(Generator)和 async/await 关键字。
当一个函数被声明为 async def,它就成为了一个协程函数,可以使用 await 关键字来挂起当前协程的执行,等待异步操作的完成。
Python 的协程基于事件循环(Event Loop)的机制,事件循环负责调度并发任务的执行,而协程则通过 async/await 实现了在任务间的挂起和恢复。当一个协程被挂起时,事件循环会转而执行其他可以执行的任务,从而实现并发执行的效果。

在底层,Python 的协程利用生成器的特性来实现挂起和恢复的操作。当一个协程函数内部使用 await 挂起时,实际上在生成器对象上进行了暂停操作,将控制权交给事件循环。当等待的异步操作完成后,事件循环会重新激活该协程,使其从上次暂停的地方继续执行。

总的来说,Python 的协程通过生成器和 async/await 关键字实现了在单线程内的并发执行,利用事件循环来调度任务的执行,从而实现了高效的异步操作和并发编程。

二、

1. mq怎么保障数据的顺序?

  1. 单一队列
  2. 分区(Partitioning)
    对于需要处理大量消息的系统,可以采用分区(Partition)机制,将消息分散到多个分区,每个分区内部保持顺序,而分区之间无顺序性要求。例如,Apache Kafka 使用分区来提高吞吐量和扩展性。

保证顺序的关键点:

消息根据某种逻辑(如消息中的键或ID)路由到特定的分区。
同一键值的消息总是进入同一个分区,从而保障这些消息的顺序。
3. 顺序队列(Ordered Queue)
一些消息队列系统,如 RabbitMQ,通过顺序队列来保障消息的顺序。顺序队列是一种特殊类型的队列,设计上保证了消息的顺序性。

示例:
RabbitMQ 中可以使用“Queue per Consumer”模式,每个消费者绑定到一个独立的队列,从而保证消息的顺序性。

  1. 多级队列(Multi-level Queue)
    多级队列可以用于复杂的场景,通过将消息划分为不同级别,并在每个级别上各自保证顺序性。这样可以在一定程度上兼顾顺序性和系统的扩展性。

  2. 消费者端排序
    在某些场景下,可以在消费者端实现顺序保障。即使消息可能乱序到达消费者,消费者会根据消息中的某个顺序标识(如时间戳、序列号)进行重排,然后再处理。

优点:

灵活,不依赖于消息队列系统本身的顺序保障能力。
缺点:

增加了消费者的复杂度,需要额外的逻辑来实现重排。

3.brpc中上下游通信,怎么测评新增字段大小,对耗时的影响?

编写测试用例跑一下。

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