日活/并发量

• 蝉管家日活：1-2K
• 蝉镜直播：70 个直播间
  • 互动
  • 话术衍生 TTS
• 蝉镜日活：1W+
  • PC 端 4.8K+
  • App 端 6.7K+
• 蝉镜作品数：3W+
• Jogg 日活：6K+
• Jogg 作品数：7K+

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• 小型互联网产品
  • 日活/流量：1k-10k 日活用户
  • 并发量：100–500 并发请求/秒
  • 技术需求：单机 + Nginx 反向代理 + MySQL/Redis，偶尔加个水平扩展就够
  • 举例
    • 一个小型在线投票网站，高峰期几百人同时投票，单台机器+缓存能轻松承载
    • 某地方社区电商，每天几千订单，分布式集群完全没必要
    • 内部工具（如考勤系统），并发几十请求/秒，普通数据库就能撑住
• 中型互联网产品
  • 日活/流量：1w–100w 日活用户
  • 并发量：500–5000 并发请求/秒
  • 技术需求：
    • 数据库读写分离
    • Redis/Memcached 缓存
    • 负载均衡 + 多机房部署
  • 举例
    • 一款区域电商活动秒杀，峰值 1,000 并发，缓存热点商品、用消息队列异步下单就能稳住
    • 中型移动游戏登录/匹配系统，峰值并发 2,000，单机 MySQL+Redis + Nginx 就够，没必要微服务全套
    • 企业级 SaaS 产品，某功能偶尔高峰并发 3,000，水平扩展数据库节点就能解决
• 大型互联网产品
  • 日活/流量：100w+ 日活，峰值流量上亿请求/秒
  • 并发量：几十万甚至上百万并发请求/秒
  • 技术需求：
    • 完全分布式架构
    • 微服务 + API 网关
    • 多级缓存（Redis、CDN、热点缓存）
    • 消息队列 + 流量削峰（Kafka、RabbitMQ）
    • 数据库分库分表 + 异地多活
  • 举例
    • 双 11 秒杀活动，峰值 200,000 并发，缓存、队列、降级策略必须到位
    • 抖音短视频同时播放上百万次，CDN + 流媒体分发是标配
    • 直播电商高峰并发 100,000+，微服务 + Redis + MQ + 数据库分库分表稳住整场

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• 数据库读写分离 -> 原理：主从复制 -> 主从延迟
  • 读写分离的路由方式
    • RDS 读写分离代理
    • GORM 对数据库读写分离（应用层）的支持 GORM DBResolver 会自动根据 SQL 类型路由
  • 主从延迟
    • 同步数据复制。默认是异步
    • 强制读主：支付、订单相关业务
    • 会话分离。让写会话暂时读主
  • 参考资料
    • MySQL 主从复制实现原理
    • 阿里云 RDS

虾皮后端二面

TODO

数据流和控制流的分离

这玩儿可以写在简历上

为什么这样做？/有什么好处？

1. 控制流主要做 CRUD。控制流炸了，会影响用户使用，但不影响用户的业务
2. 数据流炸了的话会影响用户的业务

对于一个系统来说，影响用户业务是很严重的事情，而且我们日常变更最多的是控制流服务，控制流和数据流分离，使得我们发布变更控制流服务时，不会影响到数据流服务，即不会影响用户的业务

11 Labs 就是使用的这种架构。Jogg 使用 11Labs 的音色，经常遇到音色列表接口故障，但是 TTS 接口依然可以正常的使用，这就是数据流和控制流分离，因为对于用户来说，TTS 是核心业务逻辑

孔令飞推荐的高频 Go 面试题

1. Go 语言中的并发和并行区别？

• 并发：同一时间段内处理多个任务（逻辑上的同时）
• 并行：同一时刻多个任务同时执行（物理上的同时）

使用 runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU()) 控制最大并行度，这样调度器就会让 goroutine 在多个 CPU 核上同时执行

Go 用 goroutine 实现并发，用多核调度实现并行

Go 调度器（GMP 模型）解决的问题：如何高效地在有限的线程（M）上调度成千上万个 goroutine（G）

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2. 进程、线程、协程的概念及区别；

进程，例如浏览器，微信，这些都是独立的进程，每个进程有独立的资源，例如内存、文件句柄等，通常不会相互影响。

线程，例如百度云网盘可以在下载文件的同时预览图片，对应多个线程在一个进程中。多个线程可以共享进程的资源，但也有自己独立的资源（例如栈）。线程是 CPU 调度的基本单元，上下文切换会产生开销（用户态->内核态）

上下文切换的开销：CPU 为了切换任务而保存/恢复执行现场、刷新缓存、重新调度所付出的时间与性能损失

协程不由操作系统调度，由语言运行时控制，例如 Go 的 GMP 调度器，用户态切换开销低

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3. Go 垃圾回收机制
4. Go 的 GMP 调度原理

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5. Go Channel 通信原理

• 是什么？类似管道，用来在 goroutine 之间传递数据
• 有缓冲和无缓冲
• select 可以监听多个 channel：多路复用
  • 阻塞 IO 和 IO 多路复用的区别

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6. Go 语言中， 接口是什么，为什么要使用接口

面向接口编程、多用组合少用继承

• 代码解耦、可扩展。不同的模块之间依赖接口，而不是实现
• 可测试。方便单元测试 mock 测试

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7. array 和 slice 区别和联系是什么，slice 的数据结构是什么，以及 slice 底层是如何扩容的
8. Go 中 map 的实现原理是什么，map 是如何扩容的，如何解决 hash 冲突
9. Go 语言参数传递时值传递还是引用传递？
10. Go 语言中哪些是引用类型？

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11. defer 关键字的作用和用法

• 延迟执行函数，一般用于资源释放、日志处理、锁释放、事务回滚
• 坑点 1：多个 defer 的执行顺序：defer 会把函数调用 压入栈中，后进先出（LIFO）顺序执行
• 坑点 2：不管中途函数怎么退出（函数中间 return 或 panic），defer 都会执行
• 坑点 3：defer 调用时的参数会立即计算，函数本身延迟执行

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12. Go 语言的错误处理机制是什么？

函数显式返回错误，而不是抛出异常 try...catch

调用者必须主动检查，通过返回值让错误成为“普通控制流的一部分”，避免隐藏逻辑，也让程序行为更可预测

type error interface {
    Error() string
}

• errors.Join 合并错误
• errors.Is/As
• panic + recover

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13. 什么是类型断言？如何在 Go 语言中进行类型断言？

• 类型断言就是接口“拆箱”的工具
  • 换个描述 1：这个接口值底层到底是什么类型，我要用它真实的类型来操作
  • 换个描述 2：接口是类型+值的组合，类型断言能把接口“解包”为具体类型”
• 两种类型断言
  • 单指断言。类型不匹配的话会 panic
  • 安全断言。通过 ok 来确认断言成功/失败
• 类型断言和类型转换的区别

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14. Go 语言中如何实现读写锁？

• 读写锁：允许多个读并发执行，但是写操作时必须 独占
• 并行读；串行写；写时，不可读
• 适用场景：读多写少
• 举三个应用场景
  • 缓存读取：例如蝉管家新手引导管理器，每 5 分钟从数据库同步一次配置到内存缓存，每个用户请求都会读取

拓展：Copy-on-Write（简称 COW，写时复制）

• 怎么做：复制新对象再替换
• 新旧版本覆盖、不会有脏读，没有锁竞争（无锁）
• 适用场景：读多写少
• 举三个应用场景
  • 缓存读取：小数据结构直接 CoW，大数据结构使用读写锁