Go常见八股整理与解析

******************

Go的八股不多，所以咱们偏向于求精不求多，尽量讲出深度和广度。

广度，代表了你的知识面、深度代表了你对该点有深入的理解。

广度，通常是通过横向对比体现的；深度，通常是细节去体现的。

后面会具体举例说明如何表达出深度和广度。

面试准备

我个人的简历上面，写的是

熟悉Golang: Slice、Map、GPM调度器、垃圾回收机制等

面试官基本的提问方式是，“我看你简历上有写xx，你给我介绍一下xx吧”

所以，你就需要准备好说辞，想好怎么涉及广度又涉及深度地表达。

首先大家要想好以怎么样子一个结构去表达，我个人的一般方式是

• 背景：这个东西是干啥的，有什么作用
• 核心原理：代表你的理解
• 细节：细节是某些数据的设置，或者特定场景的优化。细节，就表达你的深度，同时也能够让面试官相信有你真实理解，而不只是背八股。
• 总结拔高：这里通过就需要你对某些点有些深入的理解或者横向对比，这个是用来加分的，这也是和别人拉开差距的地方，表达你有不一样的理解。

Golang中的map的例子

我以golang中的map为例子，大家理解一下，注意，面试的时候尽量用口语话的表达，不然就像在背八股。口语中有“就是”、“然后”这样的衔接词。

map它的底层是哈希表，那哈希表通常我们需要考虑3个方面，哈希函数、冲突处理、扩容方式。

哈希函数这个没啥好说的，是尽量保证哈希结果稀疏就好。

冲突处理这块，golang中的map采用的是拉链法，不过这有个细节就是，这个map的链表的节点是一个桶，一个桶你可以理解为一个8个元素的数组，这样做的好处就是，减少了频繁分配链表节点时的开销，我理解的话，这是一种时间和空间上的折中。

扩容方式这块，是采用渐进式扩容，渐进式扩容就可以把时间均摊到每次请求上，不会有那种常规扩容的卡顿的情况。然后前面提到桶，golang也提出等量扩容的方式，主要是在稀疏的情况下做，减少检索和内存的开销。

单个点拉出来看

• 背景：哈希表由于是人尽皆知的，所以可以不用介绍。
• 核心原理：按照3个方面，哈希函数、冲突处理、扩容方式，去介绍。
• 多个细节：拉链法、链表节点是桶、等量扩容
• 总结拔高
  • 关于桶这点，“减少了频繁分配链表节点时的开销，这是一种时间和空间上的折中。”
  • 等量扩容，“主要是在稀疏的情况下做，减少检索和内存的开销。”

这样，是不是让面试官感觉你对map了解很透彻的同时，能做横线对比，体现了知识广的优势。

Golang的GPM调度器

再比如协程调度器GPM，可以从这么几个角度，按顺序吟唱

• 背景：为什么要有GPM调度器
• 核心数据结构：G、P、M
• 调度逻辑：正常情况下、挂起和恢复情况下、负载均衡情况、抢占式调度
• 横向对比：调度器可以和Linux的线程调度器CFS对比来看，有哪些异同，比如都有全局对立和本地队列、都有负载均衡机制、差异是golang的调度实现更简单

如下图

大家把这些内容填进去，按顺序说，就是流畅的八股表达

Go其他八股

其他的比如

• slice
• sync.Map
• 垃圾回收
• channel
• new和make的区别

其他那种简单看看的八股我就不额外写了，大家看看就能会。上面这些我把图贴出来给大家参考。

GPM Slice sync.Map 垃圾回收 map channel

完整文件

如果需要完整文件，由于牛客没法放xmind文件，也没法放百度网盘链接【恼】，可以看上面文章来源获取，后续也会放其他的八股，Redis、MySQL和分布式、微服务等等，欢迎关注我的牛客和公众号！