阿里实习生：面试阿里其实并没有那么难。

愉快的五一假期已经结束了, 又要投入到学习和工作当中了。

今天分享一位同学在阿里的Go后端实习面经详解, 希望对你有帮助。

Go里有哪些数据结构是并发安全的？

并发安全就是程序在并发的情况下执行的结果都是正确的；

Go中数据类型分为两大类：

基本数据类型：字节型、整型、布尔型、浮点型、复数型、字符串
复合数据类型：数组、切片、指针、结构体、字典、通道、函数、接口

字节型、布尔型、整型、浮点型取决于操作系统指令值，在64位的指令集架构中可以由一条机器指令完
成，不存在被细分为更小的操作单位，所以这些类型的并发赋值是安全的，但是这个也跟操作系统的位
数有关，比如int64在32位操作系统中，它的高32位和低32位是分开赋值的，此时是非并发安全的。

复数类型、字符串、结构体、数组，切片，字典，通道，接口，这些底层都是struct，不同成员的赋值
都不是一起的，所以都不是并发安全的。

Go如何实现一个单例模式？

单例模式的作用是确保无论对象被实例化多少次，全局都只有一个实例存在。根据这一特性，我们可以将其应用到全局唯一性配置、数据库连接对象、文件访问对象等。

饿汉式

饿汉式实现单例模式非常简单，直接看代码：

package singleton
type singleton struct{}
var instance = &singleton{}
func GetSingleton() *singleton {
    return instance
}

singleton 包在被导入时会自动初始化 instance 实例，使用时通过调用 singleton.GetSingleton() 函数即可获得 singleton 这个结构体的单例对象。

这种方式的单例对象是在包加载时立即被创建，所以这个方式叫作饿汉式。与之对应的另一种实现方式叫作懒汉式，懒汉式模式下实例会在第一次被使用时被创建。

需要注意的是，尽管饿汉式实现单例模式的方式简单，但大多数情况下并不推荐。因为如果单例实例化时初始化内容过多，会造成程序加载用时较长。

懒汉式

接下来我们再来看下如何通过懒汉式实现单例模式：

package singleton
type singleton struct{}
var instance *singleton
func GetSingleton() *singleton {
    if instance == nil {
        instance = &singleton{}
    }
    return instance
}

相较于饿汉式的实现，懒汉式将实例化 singleton 结构体部分的代码移到了 GetSingleton() 函数内部。这样能够将对象实例化的步骤延迟到 GetSingleton() 第一次被调用时。

不过通过 instance == nil 的判断来实现单例并不十分可靠，如果有多个 goroutine 同时调用 GetSingleton() 就无法保证并发安全。

sync.map的底层实现

什么是sync.Map

Go 的内建 map 是不支持并发写操作的，原因是 map 写操作不是并发安全的，当你尝试多个 Goroutine 操作同一个 map，会产生报错：fatal error: concurrent map writes。

因此官方另外引入了 sync.Map 来满足并发编程中的应用。

sync.Map 的实现原理可概括为：

通过 read 和 dirty 两个字段将读写分离，读的数据存在只读字段 read 上，将最新写入的数据则存在 dirty 字段上
读取时会先查询 read，不存在再查询 dirty，写入时则只写入 dirty
读取 read 并不需要加锁，而读或写 dirty 都需要加锁
另外有 misses 字段来统计 read 被穿透的次数（被穿透指需要读 dirty 的情况），超过一定次数则将 dirty 数据同步到 read 上
对于删除数据则直接通过标记来延迟删除

数据结构

type Map struct {
    // 加锁作用，保护 dirty 字段
    mu Mutex
    // 只读的数据，实际数据类型为 readOnly
    read atomic.Value
    // 最新写入的数据
    dirty map[interface{}]*entry
    // 计数器，每次需要读 dirty 则 +1
    misses int
}

其中 readOnly 的数据结构为：

type readOnly struct {
    // 内建 map
    m  map[interface{}]*entry
    // 表示 dirty 里存在 read 里没有的 key，通过该字段决定是否加锁读 dirty
    amended bool
}

entry 数据结构则用于存储值的指针：

type entry struct {
    p unsafe.Pointer  // 等同于 *interface{}
}

属性 p 有三种状态：

p == nil: 键值已经被删除，且 m.dirty == nil
p == expunged: 键值已经被删除，但 m.dirty!=nil 且 m.dirty 不存在该键值（expunged 实际是空接口指针）
除以上情况，则键值对存在，存在于 m.read.m 中，如果 m.dirty!=nil 则也存在于 m.dirty

Map 常用的有以下方法：

Load：读取指定 key 返回 value
Store：存储（增或改）key-value
Delete：删除指定 key

channel在什么情况下会panic？

关闭为nil的channel
关闭一个已经关闭的通道
向一个已经关闭的通道写数据
关闭通道导致发送阻塞的协程panic

redis有哪些数据结构，分别常用于哪些场合？

redis的基本数据结构有： 1、String(字符串)；2、Hash(哈希)；3、List(列表)；4、Set(集合)；5、zset(有序集合)。

String(字符串)

String 类型是 Redis 中最基本、最常用的数据类型，甚至被很多用户当成 Redis 少数的数据类型去使用。String 类型在 Redis 中是二进制安全(binary safe)的,这意味着 String 值关心二进制的字符串，不关心具体格式，你可以用它存储 json 格式或 JPEG 图片格式的字符串。

应用:

存储一些配置数据：在前后分离式开发中，有些数据虽然存储在数据库，但是更改特别少。比如有个全国地区表。当前端发起请求后，后台如果每次都从关系型数据库读取，会影响网站整体性能。我们可以在名列前茅次访问的时候，将所有地区信息存储到redis字符串中，再次请求，直接从数据库中读取地区的json字符串，返回给前端。
缓存对象：将对象转为json存储，比如商品信息，用户信息。
数据统计：redis整型可以用来记录网站访问量，某个文件的下载量,签到人数、视频访问量等等。（自增自减）
时间内限制请求次数：比如已登录用户请求短信验证码，验证码在5分钟内有效的场景。当用户首次请求了短信接口，将用户id存储到redis 已经发送短信的字符串中，并且设置过期时间为5分钟。当该用户再次请求短信接口，发现已经存在该用户发送短信记录，则不再发送短信。
订单号(全局少数)：有时候你需要去生成一个全局少数值的时候可以通过redis生成。关键命令:incrby(原子自增)。
分布式session：当我们用nginx做负载均衡的时候，如果我们每个从服务器上都各自存储自己的session，那么当切换了服务器后，session信息会由于不共享而会丢失，我们不得不考虑第三应用来存储session。

Hash(哈希)

Hash的数据结构我们可以简单理解为java中的 Map,这种结构就特别适合存储对象，上面的String的类型确实也可以存储对象，但每次修改对象中的某一个属性，都要拿出整个json字符串在修改这个属性，之后在重新插入，而hash的接口特点让我们可以只修改该对象的某一个属性。

hash数据类型在存储上述类型的数据时具有比 String 类型更灵活、更快的优势，具体的说，使用 String 类型存储，必然需要转换和解析 json 格式的字符串，即便不需要转换，在内存开销方面，还是 hash 占优势。

应用:

Redisson分布式锁：Redisson在实现分布式锁的时候，内部的用的数据就是hash而不是String。因为Redisson为了实现可重入加锁机制。所以在hash中存入了当前线程ID。
购物车列表：以用户id为key，商品id为field，商品数量为value，恰好构成了购物车的3个要素。
缓存对象：hash类型的 (key, field, value) 的结构与对象的(对象id, 属性, 值)的结构相似，也可以用来存储对象。

List(列表)

List类型是按照插入顺序排序的字符串链表，一个列表非常多可以存储2^32-1个元素。我们可以简单理解为就相当于java中的LinkesdList。和数据结构中的普通链表一样，我们可以在其头部(left)和尾部(right)添加新的元素。在插入时，如果该键并不存在，Redis将为该键创建一个新的链表。与此相反，如果链表中所有的元素均被移除，那么该键也将会被从数据库中删除。

应用: