偏测试技术面试，高频面试题分享

一.介绍下你们公司产品的后端模块?

以电商微服务架构示例：

1. 用户服务 (User Service)：
   • 负责用户注册、登录、个人信息管理等功能。
   • 存储用户数据，如用户名、密码、个人资料等。
2. 商品服务 (Product Service)：
   • 管理商品信息，包括商品的增删改查、库存管理等。
   • 负责处理商品分类、推荐、搜索等功能。
3. 订单服务 (Order Service)：
   • 处理订单的创建、支付、取消、物流跟踪等流程。
   • 管理订单状态、历史订单记录等。
4. 支付服务 (Payment Service)：
   • 处理支付过程，与第三方支付平台接口对接。
   • 管理支付状态、退款等相关逻辑。
5. 购物车服务 (Cart Service)：
   • 管理用户的购物车信息，加入商品、删除商品、结算等操作。
6. 评论与评分服务 (Review and Rating Service)：
   • 用户可以对商品进行评价及评分，提供评论功能。
7. 推荐服务 (Recommendation Service)：
   • 基于用户行为和偏好向用户推荐商品，增加个性化体验。
8. 搜索服务 (Search Service)：
   • 提供商品搜索功能，支持关键词搜索、筛选、排序等。
9. 权限与安全服务 (Security Service)：
   • 负责用户权限管理、安全认证、访问控制等。
10. 日志与监控服务 (Logging and Monitoring Service)：
    • 收集微服务的日志信息、监控服务运行状态，确保系统稳定性和性能。

微服务架构特点和优势：

• 独立部署与扩展： 每个微服务可以独立部署和扩展，便于管理和维护。
• 松耦合性： 不同微服务间通过API相互通信，降低了耦合度，提高了灵活性。
• 技术栈多样性： 不同微服务可以使用不同的技术栈，根据需求选择最适合的技术。
• 容错和隔离性： 单个微服务出现故障不会影响整个系统，具有更好的容错性和隔离性。

二.基于RPC有哪些常见框架

1. gRPC：
   • gRPC 是由Google开发的高性能、跨语言的开源RPC框架，基于HTTP/2协议和Protocol Buffers。
   • 支持多种语言（如Java、C++、Python等），提供强大的编解码和接口定义功能。
2. Apache Dubbo：
   • Dubbo是一款高性能的Java RPC框架，由阿里巴巴开源，支持丰富的特性如负载均衡、服务治理、动态扩展等。
   • 擅长处理大规模分布式系统中的服务调用和管理。
3. Apache Thrift：
   • Thrift是由Facebook开发并开源的跨语言的RPC框架，支持多种语言。
   • 可以生成多种语言的客户端和服务端代码，并提供了序列化协议的支持。
4. Spring Cloud：
   • Spring Cloud为构建分布式系统提供了多个项目，其中包括Spring Cloud Netflix、Spring Cloud Consul等，用于服务注册与发现、负载均衡、断路器等功能。
   • Spring Cloud可以与RESTful服务、Dubbo等整合，提供灵活的微服务架构支持。
5. Thrift：
   • Apache Thrift是一个跨语言的RPC框架，支持多种常见语言。
   • 可生成不同语言对应的接口定义和客户端/服务端代码，使跨语言调用变得更加简便

三.Java垃圾回收过程

Java的垃圾回收过程一般包括以下步骤：

1. 标记阶段 (Marking Phase):

• 垃圾回收器首先从根对象（如栈、静态变量等）出发，标记所有能够被访问到的对象为活动对象。
• 所有未标记的对象将被标记为待回收对象。

2. 清除阶段 (Sweeping Phase):

• 在清除阶段，不再使用的对象会被删除，释放内存空间。
• 未被标记的对象将被清除，这些未被标记的对象被认定为垃圾。

3. 压缩阶段 (Compacting Phase - Optional):

• 在一些垃圾回收算法中，压缩阶段将执行内存碎片整理，将存活的对象向内存的一侧移动，以便给新对象分配更连续的内存空间。

四.写个内存泄漏的demo

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MemoryLeakDemo {
 private static List<Integer> list = new ArrayList<>();
 public void addToMemoryLeakList(int number) {
 list.add(number);
 }
 public static void main(String[] args) {
 MemoryLeakDemo demo = new MemoryLeakDemo();
 for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
 demo.addToMemoryLeakList(i);
 }
 // 假设这里应该清空list，但是忘记清空导致内存泄漏
 // list.clear();
 System.out.println("Memory leak demo done.");
 }
}

五.什么情况下索引失效

1. 未使用索引字段进行查询： 当查询条件不包括任何索引字段，数据库优化器可能会选择不使用索引而进行全表扫描，导致索引失效。
2. 函数操作符导致索引失效： 在查询条件中使用函数、操作符或者类型转换可能导致索引无法被利用。比如在 WHERE 子句中使用 LIKE '%value%' 或者对字段进行 FUNCTION() 操作。
3. 数据类型不匹配： 如果在条件中对字段进行了数据类型的转换，比如将数字字段转换为字符串进行比较，可能会导致索引失效。
4. 不满足索引的最左前缀规则： 复合索引中，如果查询条件未按照索引的从左到右的顺序使用字段，索引可能不会被有效利用。
5. 使用 OR 条件： 当 OR 条件连接的查询条件中只有部分条件使用了索引，可能导致索引失效。
6. 查询条件使用 IS NULL 或 <> NULL： 在查询中使用 IS NULL 或 <> NULL 的条件可能导致索引失效。
7. 表数据量较小： 当表中的数据量较小时，数据库优化器可能会选择全表扫描而不使用索引。
8. 数据分布不均匀： 如果数据分布不均匀，一些值的重复率较高，可能导致数据库选择不使用索引。
9. 频繁的数据更新： 对于频繁更新的字段，在更新时可能导致索引失效，需要谨慎设计索引策略。

六.什么是单例模式

单例模式是一种创建型设计模式，其目的是确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点来访问这个实例。在单例模式中，类的实例化过程被限制在一个对象，并提供一个全局的访问点来获取该实例。这种模式通常用于控制对唯一实例的访问，如全局配置、日志记录器、数据库连接等场景。

七.Python中装饰器的作用

在Python中，装饰器是一种函数，它可以接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。装饰器用于给函数动态地添加额外的功能，而不修改函数本身的代码。装饰器在Python中用于很多场景，比如日志记录、性能分析、权限检查等。