大家好，我是皇子
一位参加腾讯校招的后端开发同学，在腾讯会议三面40分钟被拷打后，以为要挂了。
因为在对项目的认识和对技术的思考上，回答得不好。
结果两天后，意外进入了HR面，第二天还OC了，完美撒花，化身鹅孝子。
这份腾讯后端开发同学的面经，我稍微整理一下，包括：
自我介绍、项目(实验室/实验性)介绍、服务器、对后端技术的思考。
项目
❝有没有分析过项目的性能瓶颈？
（具体的项目内容和性能：略）
考察点：性能指标的理解、执行性能测试的工具与方法、性能瓶颈的判断等
常用的性能指标
响应时间（Response Time）：衡量系统或服务处理请求并返回响应的速度。对于用户来说，这是直接影响体验的重要指标。响应时间应根据业务场景设定合理阈值，如对于网页加载期望在2-3秒内完成。
吞吐量（Throughput）：单位时间内系统能够处理的请求数量或事务数量，如TPS（Transactions Per Second）或QPS（Queries Per Second）。吞吐量的设定应基于系统设计容量和预期用户量来确定。
TPS（Transactions Per Second）：即每秒事务数，是衡量系统处理事务能力的一个关键性能指标，广泛应用于数据库、支付系统、电子商务平台等需要处理复杂业务逻辑的应用场景。TPS强调的是“事务”这一概念，每个事务可能包含一个或多个操作，完成一定的业务逻辑，而不仅仅是一个简单的查询或请求。
QPS（Queries Per Second）：即每秒查询率，是衡量系统处理能力的一个重要性能指标，尤其是对于那些以处理大量查询请求为主要任务的服务，如数据库、搜索引擎、API服务器等。QPS表示服务器在一秒内可以处理的查询请求的数量。
并发用户数（Concurrency）：系统同时处理的用户请求的数量，反映了系统的并发处理能力。设定时需考虑高峰时段的用户访问模式和系统承受的最大并发压力。
资源利用率（Resource Utilization）：包括CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O、网络带宽等，用于评估系统资源的使用效率和是否存在瓶颈。合理区间依硬件配置和应用需求而定，避免长时间满载导致性能下降或不稳定。
如何计算QPS
计算QPS的基本公式是：
QPS = 总请求数时间周期(秒)QPS / 时间周期(秒)总请求数
然而，实际计算中可能会根据不同的上下文和可用数据采用不同的变体，以下是几种常见的计算方式：
基于直接观测：如果可以通过工具直接观测到一段时间内的总请求数，可以直接使用
上述公式计算QPS。基于并发量和平均响应时间：
QPS=并发量平均响应时间QPS=平均响应时间并发量
这里并发量指的是系统同时处理的请求数量，平均响应时间是从请求发出到接收到响应的平均时间
估算峰值QPS：
当需要预估系统的峰值处理能力时，可能会使用二八原则来估算峰值时间的请求量，然后除以该时间段的秒数得到QPS。
峰值时间QPS=总PV数×80%(每天秒数×20%)峰值时间QPS=(每天秒数×20%)总PV数×80%
你是如何进行性能测试的？
测试工具：这里分享我们个人可以免费、快速使用的工具
Apache JMeter：开源工具；支持多种协议；可以模拟多用户并发访问，进行负载和压力测试；提供图形界面和强大的结果分析功能。
ab (ApacheBench)：ab是Apache HTTP服务器附带的一个命令行工具，简单易用，直接从命令行运行，无需复杂的配置；能够生成基本的性能报告，包括吞吐量、请求时间等指标；对客户端资源要求低，但能给目标服务器带来高负载；和基础的HTTP(S)协议测试，对于更复杂的测试场景可能功能有限。
wrk：wrk是一个现代的、轻量级的性能测试工具，特别适合做HTTP基准测试；它使用Lua脚本进行配置，提供了更高的灵活性和定制性；相比ab，wrk通常能提供更高的并发连接数，适用于大规模并发测试。
测试方法：
负载测试：目标是模拟系统在预期负载下的表现，如日常用户访问量，检查系统是否能满足性能需求。 压力测试：逐步增加负载直至系统崩溃，以确定系统的最大承受能力，识别系统极限。 稳定性测试（耐久性测试）：在长时间内施加一定的负载，验证系统在持续运行下的稳定性，检查是否有内存泄漏、资源耗尽等问题。 并发测试：测试系统处理大量用户同时操作的能力，识别并发处理中的瓶颈。 基准测试：在没有外部负载的情况下，测量系统的基本性能指标，为后续的性能比较提供参考。 容量规划测试：评估系统在不同负载条件下的资源使用情况，预测未来负载增长时所需的资源规模。
考虑高性能的需从哪入手？
负载均衡：
配置负载均衡器，如Nginx、HAProxy或云服务商提供的负载均衡服务，确保请求均匀分配。 实施动态负载均衡策略，根据服务实例的实时负载自动调整流量分配。
缓存策略：
利用缓存技术（如Redis、Memcached）减少数据库访问，加速热点数据访问。 设计合理的缓存更新策略，确保数据一致性。
数据库优化：
选择合适的数据库类型（关系型、NoSQL等）并进行适当的数据分片、分区。 优化SQL查询，建立索引，减少JOIN操作，使用读写分离和数据复制提高性能。
异步处理与消息队列：
使用消息队列（如RabbitMQ、Kafka）实现任务异步处理，减轻主流程负担，提高响应速度。 适用于邮件发送、数据分析等非即时反馈任务。
服务器
Nginx 高性能的原因？
高性能的原因在于Nginx 采用的进程模型和事件模型
(一) 进程模型
Nginx采用的是master-worker模型。
其中master进程负责管理worker进程，worker进程则负责处理客户端请求。每个worker进程都是一个独立的进程，它们之间不会共享内存，也不会互相干扰。这种多进程模式的好处是可以充分利用多核CPU的优势，提高并发处理能力。同时，由于进程之间不会共享内存，因此也避免了线程之间的资源竞争和死锁等问题。因此，Nginx的多进程模式是一种非常高效和稳定的处理方式。
(二) 事件模型
nginx是异步非阻塞的IO模型。
每进来一个request，会有一个worker进程去处理。但不是全程的处理，处理到什么程度呢？处理到可能发生阻塞的地方，比如向上游（后端）服务器转发request，并等待请求返回。那么，这个处理的worker不会这么傻等着，他会在发送完请求后，注册一个事件：“如果upstream返回了，告诉我一声，我再接着干”。于是他就休息去了。此时，如果再有request 进来，他就可以很快再按这种方式处理。而一旦上游服务器返回了，就会触发这个事件，worker才会来接手，这个request才会接着往下走。
web server的工作性质决定了每个request的大部份生命都是在网络传输中，实际上花费在server机器上的时间片不多。这是几个进程就解决高并发高性能的秘密所在。
什么是正向代理？
一个位于客户端和原始服务器(origin server)之间的服务器，为了从原始服务器取得内容，客户端向代理发送一个请求并指定目标(原始服务器)，然后代理向原始服务器转交请求并将获得的内容返回给客户端。
客户端才能使用正向代理。
正向代理总结就一句话：代理端代理的是客户端。例如说：我们使用的OpenVPN 等等。
什么是反向代理？
反向代理（Reverse Proxy）方式，是指以代理服务器来接受Internet上的连接请求，然后将请求，发给内部网络上的服务器并将从服务器上得到的结果返回给 nternet上请求连接的客户端，此时代理服务器对外就表现为一个反向代理服务器。
反向代理总结就一句话：代理端代理的是服务端。
对后端技术的思考
你觉得后端技术需要具备哪些技术和知识？
未来在后端技术的路上需要关注什么？
持续学习：根据上面的后端技术需要具备哪些技术和知识，并主动学习新技术、新框架，跟进行业动态
代码可读性与简洁性：编写清晰、可读性强的代码，遵循编码规范，减少技术债务。
问题解决思维：培养逻辑思维和批判性思考能力，面对问题时能迅速分解、分析并找到解决方案。
工程思维：理解软件开发生命周期，包括需求分析、设计、编码、测试、部署和维护，重视软件质量和可维护性。
团队合作与沟通：良好的沟通技巧，能够清晰表达技术观点，有效参与团队讨论，促进团队协作。
培养产品思维：在围绕产品进行开发的过程中，学会多尝试理解用户需求、市场定位、价值创造等方面。
怎么看待后端开发是在做重复性工作，会被AI取代的问题？
觉得有用，点个赞、在看或者转发 再走呀❤️
推荐阅读
原文作者：皇子谈技术；如有侵权，请联系管理员删除。
