游戏行业内流传着一句口头禅：有米选米，无米选timi，这里的米并非小米公司，而是米哈游。

公司的福利方面也是很到位的：每年 2 次调薪窗口、 每年10天年假，补充公积金+五险+商业医疗险、3天带薪病假、免费体检福利（包含一位家属）、内部专属咖啡吧、零食饮料不限量供应、免费午餐晚餐 等，且不说其他，就前面两条已经足矣让很多人心动了。

有位同学得到了一些米哈游面经之后，已经准备了挺长时间，但是为了求稳，他放弃赶在五一前去米哈游面试了。

毕竟简历仅能投递1个岗位，稳一点还是挺好的，不过要参加春季校招的也要抓紧了，因为五一过后很快就会关闭网申/内推通道了。

看一下后端开发工程师的任职要求，虽然写的不多，但是考察的点还是挺细的。前一段时间还爆说：985硕士5连简历都过不了！，关于这一点咱不做评论。

下面分享一位米哈游后端面经，五一了，简单罗列下

另外文末有个彩蛋！

算法

手撕一个快速排序

快速排序的核心思想是分治法（Divide and Conquer）。该算法的基本步骤如下：

1、选择基准：从待排序的数组中选取一个元素作为基准元素（Pivot）。

2、分区操作：通过一趟排序，将待排序的数组分为两个子序列，左侧子序列中的所有元素都小于等于基准元素，右侧子序列中的所有元素都大于基准元素。这个过程称为分区操作，分区完成后，基准元素就位于数组中的一个固定位置，该位置的索引也反映了基准元素在排序后数组中的最终位置。

3、递归排序子序列：递归地对左右两个子序列重复上述步骤，即对左侧子序列和右侧子序列分别进行快速排序，直到整个序列变为有序。

golang手推代码

// quickSort 是快速排序的递归函数
func quickSort(arr []int, low, high int) {
    if low < high {
        // partitionIndex 是分区操作返回的索引，arr[partitionIndex] 已经在最终位置上了
        partitionIndex := partition(arr, low, high)
        // 对左子数组进行快速排序
        quickSort(arr, low, partitionIndex-1)
        // 对右子数组进行快速排序
        quickSort(arr, partitionIndex+1, high)
    }
}
// partition 函数负责将数组分为两部分，并返回基准元素的正确位置
func partition(arr []int, low, high int) int {
    pivot := arr[high] // 选择最后一个元素作为基准
    i := low - 1      // i 是比基准小的元素的最后一个位置
    for j := low; j < high; j++ {
        // 如果当前元素小于或等于pivot
        if arr[j] <= pivot {
            i++
            arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i] // 交换元素
        }
    }
    // 把基准元素放到正确的位置上
    arr[i+1], arr[high] = arr[high], arr[i+1]
    return i + 1
}

首先定义了quickSort函数，它接收一个整数切片和两个索引（low和high），表示要排序的切片区间。在这个函数内部，通过调用partition函数来找到基准元素的正确位置，并对基准元素左右两侧的子数组递归地执行快速排序。

partition函数的作用是选取一个“基准”元素（这里简单地选择数组的最后一个元素），然后遍历数组，将所有小于等于基准的元素移动到基准的左侧，大于基准的元素移动到右侧，最后返回基准元素的正确索引位置。

操作系统

OSI参考模型

• 应用层：为特定应用程序提供数据传输服务，例如 HTTP、DNS 等协议。数据单位为报文。
• 表示层：数据压缩、加密以及数据描述，这使得应用程序不必关心在各台主机中数据内部格式不同的问题。
• 会话层：建立及管理会话。
• 传输层（运输层）：为进程提供通用数据传输服务。由于应用层协议很多，定义通用的传输层协议就可以支持不断增多的应用层协议。运输层包括两种协议：传输控制协议 TCP，提供面向连接、可靠的数据传输服务，数据单位为报文段；用户数据报协议 UDP，提供无连接、尽最大努力的数据传输服务，数据单位为用户数据报。TCP 主要提供完整性服务，UDP 主要提供及时性服务。
• 网络层：为主机提供数据传输服务。而传输层协议是为主机中的进程提供数据传输服务。网络层把传输层传递下来的报文段或者用户数据报封装成分组。
• 数据链路层：网络层针对的还是主机之间的数据传输服务，而主机之间可以有很多链路，链路层协议就是为同一链路的主机提供数据传输服务。数据链路层把网络层传下来的分组封装成帧。
• 物理层：考虑的是怎样在传输媒体上传输数据比特流，而不是指具体的传输媒体。物理层的作用是尽可能屏蔽传输媒体和通信手段的差异，使数据链路层感觉不到这些差异。

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五层协议没有表示层和会话层，而是将这些功能留给应用程序开发者处理。

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TCP/IP 协议：它只有四层，相当于五层协议中数据链路层和物理层合并为网络接口层。

TCP/IP 体系结构不严格遵循 OSI 分层概念，应用层可能会直接使用 IP 层或者网络接口层。

数据在OSI参考模型中的传递过程

数据在OSI参考模型中的传递过程，在向下的过程中，需要添加下层协议所需要的首部和尾部，而在向上的过程中不断拆开首部和尾部。

路由器只有下面三层协议，因为路由器位于网络核心中，不需要为进程或者应用程序提供服务，因此也就不需要传输层和应用层。

数据在各层传递过程及数据格式变化

数据格式变化

短连接与长连接

当浏览器访问一个包含多张图片的 HTML 页面时，除了请求访问的 HTML 页面资源，还会请求图片资源。如果每进行一次 HTTP 通信就要新建一个 TCP 连接，那么开销会很大。

长连接只需要建立一次 TCP 连接就能进行多次 HTTP 通信。

从 HTTP/1.1 开始默认是长连接的，如果要断开连接，需要由客户端或者服务器端提出断开，使用 Connection : close；

在 HTTP/1.1 之前默认是短连接的，如果需要使用长连接，则使用 Connection : Keep-Alive。

HTTPS 采用的加密方式

HTTPS 的加密方式是采用混合的加密机制

• 使用非对称密钥加密方式（一般是：RSA），传输对称密钥加密方式所需要的 Secret Key，从而保证安全性;
• 获取到 Secret Key 后，再使用对称密钥加密方式进行通信，从而保证效率。（下图中的 Session Key 就是 Secret Key）

关于对称密钥加密

关于对称密钥加密，加密和解密使用同一密钥。

• 优点：运算速度快；
• 缺点：无法安全地将密钥传输给通信方。

关于非对称密钥加密

非对称密钥加密，又称公开密钥加密（Public-Key Encryption），加密和解密使用不同的密钥。

公开密钥所有人都可以获得，通信发送方获得接收方的公开密钥之后，就可以使用公开密钥进行加密，接收方收到通信内容后使用私有密钥解密。

非对称密钥除了用来加密，还可以用来进行签名。因为私有密钥(私钥)无法被其他人获取，因此通信发送方使用其私有密钥进行签名，通信接收方使用发送方的公开密钥(公钥)对签名进行解密，就能判断这个签名是否正确。

• 优点：可以更安全地将公开密钥传输给通信发送方；
• 缺点：运算速度慢。

建立连接的三次握手

假设 A 为客户端，B 为服务器端。

• 首先 B 处于 LISTEN（监听）状态，等待客户的连接请求。

• A 向 B 发送连接请求报文，SYN=1，ACK=0，选择一个初始的序号 x。

• B 收到连接请求报文，如果同意建立连接，则向 A 发送连接确认报文，SYN=1，ACK=1，确认号为 x+1(x+数据长度。因为tcp建立连接三次握手中的固定的数据长度，所以是x+1)，同时也选择一个初始的序号 y。

• A 收到 B 的连接确认报文后，还要向 B 发出确认，确认号为 y+1，序号为 x+1。

• B 收到 A 的确认后，连接建立。

TCP三次握手的原因

第三次握手是为了防止失效的连接请求到达服务器，让服务器错误打开连接。

客户端发送的连接请求如果在网络中滞留，那么就会隔很长一段时间才能收到服务器端发回的连接确认。客户端等待一个超时重传时间之后，就会重新请求连接。但是这个滞留的连接请求最后还是会到达服务器，如果不进行三次握手，那么服务器就会打开两个连接。如果有第三次握手，客户端会忽略服务器之后发送的对滞留连接请求的连接确认，不进行第三次握手，因此就不会再次打开连接。

Golang

GMP是什么

• G（Goroutine）：我们所说的协程，为用户级的轻量级线程，每个 Goroutine 对象中的 sched 保存着其上下文信息。
• M（Machine）：对内核级线程的封装，数量对应真实的 CPU 数（真正干活的对象）。
• P（Processor）：即为 G 和 M 的调度对象，用来调度 G 和 M 之间的关联关系，其数量可通过 GOMAXPROCS()来设置，默认为核心数。

GMP 调度流程

MySQL

MySQL的基本架构

• 客户端：最上层的服务并不是MySQL所独有的，大多数基于网络的客户端/服务器的工具或者服务都有类似的架构。比如连接处理、授权认证、安全等等。
• Server层：大多数MySQL的核心服务功能都在这一层，包括查询解析、分析、优化、缓存以及所有的内置函数（例如，日期、时间、数学和加密函数），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现：存储过程、触发器、视图等。
• 存储引擎层：第三层包含了存储引擎。存储引擎负责MySQL中数据的存储和提取。Server层通过API与存储引擎进行通信。这些接口屏蔽了不同存储引擎之间的差异，使得这些差异对上层的查询过程透明。

一条查询 SQL 的执行过程

1、先检查该语句是否有权限，如果没有权限，直接返回错误信息，如果有权限会先查询缓存(MySQL8.0 版本以前，MySQL8.0 版本之后去除大部分的查询缓存)。

2、如果没有缓存，解析器进行语法分析，提取 sql 语句中 select 等关键元素，然后判断 sql 语句是否有语法错误，比如关键词是否正确等等。

3、语法解析之后，MySQL的服务器会对查询的语句进行优化，确定执行的方案。

4、完成查询优化后，按照生成的执行计划调用数据库引擎接口，返回执行结果。

MySQL索引的数据结构

MySQL的默认存储引擎是InnoDB，它采用的是B+树结构的索引。

B+树：只有叶子节点才会存储数据，非叶子节点只存储键值。叶子节点之间使用双向指针连接，最底层的叶子节点形成了一个双向有序链表。

在这张图里，有两个重点：

• 最外面的方块，的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据项（粉色所示）和指针（黄色/灰色所示），如根节点磁盘包含数据项（左开右闭）17和35，包含指针P1、P2、P3，P1表示小于等于17的磁盘块，P2表示在大于17和小于等于35之间的磁盘块，P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、4、5……、65。非叶子节点不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35并不真实存在于数据表中。
• 叶子节点之间使用双向指针连接，最底层的叶子节点形成了一个双向有序链表，可以进行范围查询。

索引失效的场景

• 在索引列上使用mysql的内置函数，索引失效。
• 对索引列运算（如，+、-、*、/），索引失效。
• 索引字段上使用（！= 或者 < >，not in）时，可能会导致索引失效。
• 索引字段上使用is null， is not null，可能导致索引失效。字段为空是可以走索引的，但是部分场景可能会失效，字段尽量设置为非null然后设置默认值
• 如果字段类型是字符串，where时一定用引号括起来，否则会因为隐式类型转换，索引失效
• like通配符可能导致索引失效。最左前缀不仅仅适用于组合索引，还适用于varchar的like语句，但是要注意，只有like "XXX%"的情况走索引，like "%XXX"和like "%XXX%"是不走索引的。
• 查询条件包含or或者in，可能导致索引失效。具体是由MySQL优化器内部决定是全表扫描还是索引查找，用效率较高的一种方式。
• 联合索引，查询时的条件列不是联合索引中的第一个列，索引失效。
• 左连接查询或者右连接查询查询关联的字段编码格式不一样，可能导致索引失效。
• MySQL优化器估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引：MySQL优化器内部就是找到一个索引扫描行数最少的方案去执行语句。那么扫描行数怎么来判断的？是逐行统计数据表的数据吗？其实并不是，而是根据统计信息来预估的值，这个统计信息就是我们常说的索引的“区分度”。

建议：在使用前最好还是先用 explain 来试试到底sql语句走不走索引，然后选择较优的sql。

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最后，最后，彩蛋来啦～～

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