6000字面試總結，兩周連續面試字節，餓了么，喜馬，b站，哈羅，得物，越卷越成長～

聲明：該文為轉載，原文地址：6000字面試總結，兩周連續面試字節，餓了么，喜馬，b站，哈羅，得物，越卷越成長～

十一月中旬離職后，休息了幾天，周末把簡歷寫好，周一開始投遞，到現在快兩個禮拜了，面試了上海的很多公司，比如字節跳動、阿里本地生活（餓了么）、喜馬拉雅、bilibili、游族、哈啰出行、得物等，比較幸運的是都走到了最后的流程，正好今天有空，做個總結。

涉及質量保障的方法論基本都會詢問，其次是項目經驗和流程的問題，做了什么，產出了什么，遇到什么問題，怎么解決等等，這類問題基本上每家公司都會問到，所以大家需要提前準備一下，這些需要你根據實際的情況給出思考總結，最好能沉淀一些數據說明。作為測試人，很關心面試是否遇到算法代碼題之類，答案也是肯定的，下面的篇幅我也會分享下技術面試題。

從一個被面試的心態來說，很多平時未必用得到，但需要通過這些去證明你比別人更強，所以沒有必要去討論面試題合不合理，抱怨沒有用，如果你不會繼續學習即可，這些也是我這段時間的真實的面試題，具體的我也不去對應公司，并不是為了讓你們去做面試前突擊，主要還是大家查漏補缺，看看自己的能力匹配度。

第一部分，技術理論面試題。

1，?什么是魔法函數？

2，?什么是閉包？

3，?深拷貝和淺拷貝的區別，并舉例說明。

4，?如何在一個函數內部修改全局變量？

5，?什么是單例模式？

6， python中如何實現多線程？

7， Flask和diango的區別有哪些？

8， Pytest框架里面斷言有哪些類型？

9， Is和==有什么區別？

10，裝飾器有什么作用？

第二部分，架構中間件性能面試題。

1，?常用的中間件有哪些？如何測試它們？

2，?集群和分布式有什么區別？

3，?冪等實現原理是什么？

4，?說說Redis有哪些特性，哪些地方容易出問題？

5，?數據庫鎖有哪些類型，什么情況下需要這些鎖？

6，?數據庫索引有哪些優點和缺點？

第三部分，筆試部分，手擼代碼。

1，?手寫一個裝飾器

2，?寫一個函數，實現隨機一個數組，長度和元素不固定，輸出任意兩個元素相加結果為N的方法

3，給定一個字符串，判斷其是否合法。說明：字符串內包含“(,),{,},[,]"對象，隨機位置，檢查同類型括號的對稱情況，如果存在左右對稱括號中間只有單獨一個括號的字符串，即為不合法。

4，?一個數組內有隨機的10整數，隨機取三個元素，他們的和為0，寫個方法函數，返回所有的組合情況，要去除重復的組合內容

5，?寫一個函數方法，實現輸入兩個日期，輸出兩個日期間隔的天數

6，?隨機一個數組，求其中兩個元素乘積最大的組合。

第四部分，系統設計

1，請設計一個資產管理系統，簡述功能清單和邏輯，還有技術選型。

上述的面試題大家可以先嘗試看看能否很好的回答出來，當然很多題目沒有唯一答案，主要考察思路這塊吧。

下面是我對面試題的理解和解答，主要是freestyle的想法，僅供參考，也歡迎大家給出更深層次的思考，文案底部留言即可。

第一部分，第一題什么是魔法函數？

魔法函數，像“__init__”這樣的構造函數就是魔法函數，平時也經常用。魔法函數的作用是給類增加一些額外的功能，這道題目是一道理論題，大家可以自行百度。

第一部分，第二題什么是閉包？

閉包，通俗點講就是內部函數調用了外部函數的變量，這樣就形成了一個閉包。需要對函數作用域和函數生命周期有所了解，例如，我們不能直接調用內部函數，外部函數如果不創建，直接調用內部函數會拋錯。如何解決閉包的問題呢？如果是變量，那么通過global把變量設定為全局變量，如果是函數，我們可以return。

第一部分，第三題深拷貝和淺拷貝的區別，并舉例說明。

這題考到python里面數據存儲概念，我們聲明賦值變量a=123，然后輸出id(a)會打印一串數字，這串數字就是變量a在內存的存儲位置。這個時候，如果在來一個b=123，輸出id(b)，打印出來的結果和id(a)是一樣的，如果a變了，b也跟著一起變，這個就是淺拷貝；反過來，深拷貝就是兩個對象內容數據相同，但是在內存的位置不一樣，Python里面的copy函數方法，就是深拷貝。

第一部分，第四題如何在一個函數內部修改全局變量

這一題在上面第二題，談閉包問題的解決辦法有提到，用global關鍵詞就可以實現。

第一部分，第五題什么是單例模式？

單例模式是設計模式的一種，Python中，通過__new__方法創建對象，再通過__init__方法創建內存空間，單例模式要求，類創建的對象，在內存中只有唯一的一個實例，且每次實例化生成的對象，內存空間地址都是相同的。舉個例子，系統給打印機發送打印多個文件指令，打印機最多只能同時打印一個文件，多個文件只能多次打印。

第一部分，第六題python中如何實現多線程？

線程分為內核級線程和用戶級線程，而python因為無法訪問內核內存空間，只能依賴生成器、greenlets和類似的庫實現用戶級線程，Python中多線程一般用threading模塊實現多線程。

第一部分，第七題Flask和Diango的區別有哪些？

Flask和Diango的區別，類似于java編輯器eclipse和myeclipse。Diango自身已經集成了很多的方法和類庫，所以很重，相對Flask靈活度和自由度不夠高；Flask是輕量級框架，更多的需要開發者按照自己的需要去擴展，兩者的生態都很豐富，但是性能方面，Flask較Diango要好一些。

第一部分，第八題pytest框架里斷言有哪些類型？

Pytest是unittest的升級，較unittest斷言語法要更簡潔一些，pytest的擴展庫pytest-assume支持多重斷言。一般用到的斷言有狀態碼斷言，響應時長斷言，返回內容解析對比斷言，數據庫查詢對比斷言。

第一部分，第九題is和==有什么區別？

Is,比較的是兩個對象是否指向同一個內存地址，也就是兩個對象是否為同一個實例對象；==比較的是兩個對象內容和數據類型是否一樣，默認調用對象的__eq__()方法

第一部分，第十題裝飾器有什么作用？

裝飾器是給某個函數（類）增加一些功能，但不影響函數（類）自身的函數或類。裝飾器有很多種，可以分為類裝飾器和函數裝飾器兩大類，能夠幫助我們簡化代碼和方便維護。

第二部分，第一題常用的中間件有哪些？如何測試它們？

中間件是一種獨立的系統軟件或服務程序，作用是為處于自己上層的應用軟件提供運行與開發的環境，幫助用戶靈活、高效地開發和集成復雜的應用軟件。常見的中間件有mq消息隊列，xxl-job任務調度中心，阿波羅配置中心，Redis等。對于中間件這塊，我沒有做一些專項測試工作，除了按照業務功能需求去設計一些邊界值，等價類之類的測試方法外，做過一些簡單的壓力和疲勞測試。需要注意一點，定時任務調度中心和關聯任務的服務所在服務器時間要保持一致。

第二部分，第二題集群和分布式有什么區別？

通常來講，集群內的服務，提供的功能都是一樣的；而分布式里面，每個服務提供的功能可能不一樣。集群強調集群內服務器位置集中，方便統一管理；分布式不要求位置，只要網絡連通即可。集群是一種物理形態，分布式是一種工作方式。（回答的時候，只說了第一點，沒有這么完整）

第二部分，第三題冪等實現原理是什么？

這一題切入點是問我，支付的時候，怎么保證不會重復支付一筆訂單。我回答通過冪等實現，然后面試官追問我，怎么樣實現冪等，它的原理是什么？很可惜，這后面的我就答不上來了，查了資料明白，防重復支付有幾種辦法，第一種，把下單和支付放在一個事務里面處理，要么全成功，要么全失敗；第二種，就是冪等，冪等實現辦法有好幾種，token機制，悲觀鎖，樂觀鎖，分布式鎖，狀態機冪等。關于token機制，采用 Token+Redis（Redis 是單線程的，處理需要排隊）的解決方案。處理的流程是，在數據提交前要向服務器申請帶有有效時間的 Token，然后 Token 放到 Redis 或 JVM 內存中，當數據正式提交到后臺要校驗 Token 并刪除 Token。其余的幾種有興趣的可以再查一下資料了解一下。

第二部分，第四題說說Redis有哪些特性，哪些地方容易出現問題？

Redis是基于內存的高性能鍵值對數據庫，并且支持主從模式（讀寫分離）；Redis是單線程的，通過隊列技術進行串行訪問，消除傳統數據庫串行控制的開銷；支持豐富的數據類型，支持事務，操作都是原子性（對數據的更改要么全部執行，要不全部不執行），支持設置數據過期時間，有自己的回收策略。以上是redis的一些特性舉例。Redis在如下一些地方容易出現問題：首先，redis存儲在內存，斷電易失，大部分業務場景需要涉及到增量和全量更新，容易出現數據丟失的問題；redis是key-value管理數據，當key很多，有一些類似的key等情況時，容易出現更新混亂（代碼層面），再就是并發更新同一個key；緩存擊穿，請求redis不存在的數據，壓力轉移到關系型數據庫，導致關系型數據庫異常，應對緩存擊穿防止策略有互斥鎖、異步更新、攔截機制；緩存雪崩，因redis

失效策略配置問題，同一時間緩存大面積失效，未更新數據同步到redis之前，請求壓力堆積到關系型數據庫，導致數據庫異常，防范策略有失效策略多檢查，隨機值或通過規則防止同一時間集體失效，使用互斥鎖（降低性能），雙緩存（雙主或主從）。結合實際的業務和系統設計也會有一些需要多關注的地方。

第二部分，第五題數據庫鎖有哪些類型，什么情況下需要這些鎖？

數據庫使用到鎖，是為了保證數據的一致性。拿mysql舉例，用到三種類型（級別）鎖定機制：表級鎖定，行級鎖定和頁級鎖定；細分還有共享鎖，排它鎖，意向鎖等。一般跟進實際業務場景影響數據范圍，來選擇使用哪種級別的鎖定機制，比如，只做單條數據的更新，就建議使用行級鎖。行級鎖下面共享鎖適用于：用來確認某行記錄是否存在，并確保沒有人對這個記錄進行UPDATE或者DELETE操作，如果當前事務也需要對該記錄進行更新操作，則很有可能造成死鎖。排他鎖適用于：鎖定行記錄后需要進行更新操作的應用。

第二部分，第六題數據庫索引有哪些優點和缺點？

先說優點：唯一索引可以保證每行數據的唯一性，其次可以提升數據查詢速度（單表，表關聯，分組排序）缺點：每次新增數據創建索引要耗費時間，降低了寫數據的性能；索引需要占用物理空間；創建修改刪除操作，索引也需要動態維護，拉低性能。

第三部分，第一題手寫一個裝飾器。

裝飾器種類有很多，并沒有制定裝飾器類型，就隨便寫一個吧，這里就不貼代碼了。

第三部分，第二題寫一個函數，實現隨機一個數組，長度和元素不固定，輸出任意兩個元素相加結果為N的方法

分析：N為固定值，可以從數組中循環取出一個數a，然后用N-a得到第二個匹配元素b，最后查找b是否在剩下的數組元素里面；用lambda表達式，應該也可以實現。

第三部分，第三題給定一個字符串，判斷其是否合法。

說明：字符串內包含“(,),{,},[,]"對象，隨機位置，檢查同類型括號的對稱情況，如果存在左右對稱括號中間只有單獨一個括號的字符串，即為不合法（Ps:需要左右括號匹配類型也一致才算合法）

分析：首先過濾掉字符串其他元素，保留“(){}[]”元素對象，并且位置順序不變。然后通過從左往右的順序找到最后一個左括號（也可以從右往左，找最后一個右括號），然后繼續往右進行逐一匹配右括號，遇到一個不匹配的即為不合法。我回答的不是這個版本，我忽略了順序，這里運用到堆棧概念。

第三部分，第四題一個數組內有隨機的10整數，隨機取三個元素，他們的和為0，寫個方法函數，返回所有的組合情況，要去除重復的組合內容

分析：和第二題類似，增加了一個元素求和，需要輸出組合情況，并去重。我們可以用加法或者用減法進行倒推，三層循環，每層取出一個元素并去掉已取出的元素，然后拿符合條件的三個元素組成一個數組，排序，檢查一下是否已加入結果數組，未加入再append，然后把結果return。下面是用減法的示例：

第三部分，第五題寫一個函數方法，輸入兩個日期(yyyymmdd)，輸出兩個日期相差多少天。

分析：這個比較簡單，使用python的datetime模塊即可。

第三部分，第六題隨機一個數組，求其中兩個元素乘積最大的組合。

分析，既然需要求最大乘積組合，找到數組里面最大的兩個元素相乘就可以了。

第四部分，第一題請設計一個資產管理系統，簡述功能清單和邏輯，還有技術選型。

這道題綜合考量個人軟件設計能力，我們拆成兩個步驟來。第一步，先進行需求分析，然后進行功能設計，給出功能清單；第二步，技術選型系統設計。

，前端后端數據庫服務器等。

先看功能清單：

1，?登錄，用戶權限管理

2，?設備列表，設備詳情

3，?資產設備登記/啟用/修改信息

4，?資產設備借出/歸還

5，?資產設備報修/報失

6，?資產盤點記錄

7，?用戶操作日志記錄

按照功能清單進一步分析：登錄是接公司內部統一登錄還是自己做一套用戶管理模塊（需要按照實際情況調研），需要有完善的資產設備的狀態機流轉流程（草稿、未占用、占用中、已報修、已報失、等）

接下來進行技術選型和系統設計：

因為這個資產管理系統會有許多關聯查詢的情況，其次對于資產管理，數據完整性很重要，所以我們選取關系型數據庫mysql。對于資產管理系統并不會出現大并發的情況，而且數據量也不會特別大，mysql單表在百萬級性能都還ok。前端因為我對vue之類的框架不太熟練，然后資產管理系統除了在B端用，最好也可以適配C端瀏覽器，Bootstrap是個不錯的選擇。后端就用python的flask了，輕量級，生態也比較全面（其實我就會flask，diango我不會，哈哈），用戶管理登錄這塊，按照傳統來講應該是要接統一登錄，如果自己寫，身份鑒權就需要用到redis更合適一些。技術選型就這些，最后就是系統設計了。首先數據表設計，資產詳情表、用戶角色表、用戶信息表、資產盤點信息表、用戶操作記錄表。資產詳情表給資產類型，名稱等字段增加索引（5個以內），用戶操作記錄表按照月份取模分表（這個其實沒太大必要）。另外，數據庫表設計要注意命名規范，表必須要有主鍵。接著進行接口設計，按照功能清單逐一實現，需要注意接口可擴展性，后面可能會更新版本。

至于最后服務部署，就uWSGI+Nginx+Flask在Linux下的部署吧，代碼管理和發布用git和Jenkins工具。系統設計肯定不是這么簡單就完事了的，這里只能講個大概，很多地方都需要進一步的擴展實現，大家可以自己再豐富或修改一下，哈哈。

感慨一下，測試這塊越往后面，涉及的范圍越來越廣，要求深度也越來越高，因為本身這個行業的技術就在不停的升級，想要做好就需要不斷的學習和創新。不知道有沒有很多小伙伴會感覺到了一個發展提升的瓶頸：廣度夠了，深度不夠，需要選一個業務域或者是技術棧進行深耕；其次是自己適合做管理還是適合做技術的困惑，有些時候興趣重要，天賦也很重要，多請教前輩大佬指引一下，才不會困惑。

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Python Redis

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