操作系统一些面试

你这个请求队列是属于一写多读对吧,怎么解决冲突的?

可以采用双buffer或者说双缓冲区,一个缓冲区用来写,一个缓冲区用来读,采用交换指针的方法来进行缓存区的交换,这样交换效率是O(1)的,但是交换指针的时候仍然需要自旋锁,具体的话可以采用共享指针来进行操作,因为共享指针的引用计数是原子性的,当需要切换指针的时候先看现在读的指针的引用计数是不是等于1(代表只有目前的你切换指针的这个线程在用这个读指针),这个时候就表示读缓冲区的数据读完了,可以切换指针了。(但切换指针这里仍要要加自旋锁)当然这样子还有延时性的问题,就是读的线程读不到最新的数据,要考虑对数据实时性要求的影响。

读写模型有没有了解过?

多写一读模型:
多个线程写,一个线程读,这个时候不建议用自旋锁,因为多线程写的时候对数据要求的实时性比较高。而且多写的情况你也要等写缓存区一直没有线程占用的时候再切换,然后还要等读缓存区一直没有线程占用的情况切换,在数据频繁更新的情况下很可能数据的实时性效果很差

你的意思是epoll模型客户端不需要拷贝进内核吗?

需要拷贝

那那个链表空间在哪里?

用户态

那客户端从内核态到用户态不用拷贝吗?

需要拷贝

所以是拷贝一次还是两次?

两次

那epoll可以无限的承载这些socket请求吗?

不可以,因为一个进程最多打开1024个文件描述符。

可能客户端跟你tcp连接的时候客户端断开连接了嘛,然后这个socket还在你的队列里面,怎么把它删掉?

采用定时器小根堆,非活跃连接定期检测

socket在什么情况下是可以读的?

建立连接并且有数据到来

accept之后就永远可以读吗,就是你调用read函数之后一直都可以读吗?

read等于0的时候就说明客户端正常关闭了

read函数会阻塞吗?

可以设置成非阻塞
1.在Linux上,可以通过使用fcntl函数或者ioctl函数给创建的socket增加O_NONBLOCK标志来将socket设置为非阻塞模式
2.Linux上的socket函数也可以在创建时将socket设置为非阻塞模式,只要给type参数增加一个SOCK_NONBLOCK标志即可
3.在Linux上利用accept函数返回的代表与客户端通信的socket也提供了一个扩展函数accept,直接将accept函数返回的socket设置为非阻塞的,只需要将accept函数最后一个参数设置为SOCK_NONBLOCK即可。

如果现在read阻塞,对方客户端异常关闭这种情况会发生什么,还是一直阻塞死循环了?

read会返回负数

那现在是可读的情况还是异常之外的情况?

异常之外的

那epoll可以解决这种情况吗,可以识别这种情况吗?

可以,epoll事件中有epollrdhub,epollhub,epollerr表示这些情况。注意对方客户端异常发出的信号都是对方操作系统发出的,假如对方直接断电停机是不会发出异常信号的,只能是定时器检测非活跃连接。

那你知道在linux下一个进程创建线程是时候它是怎么做的吗,因为线程它是共享资源的嘛,那怎么让他实现共享资源的?

共享虚拟地址空间,任何线程都能访问这个虚拟地址空间,所以所有东西本质上都能共享。

那你刚刚说了线程有自己的栈嘛,那这个栈是放到哪里的知道吗,是进程的栈区还是独立于进程外的栈区?

线程(非主线程)的栈的大小是固定的,其会在空闲的堆(堆顶附近自顶向下分配)或者是空闲栈(栈底附近自底向上分配),因此线程栈局部函数中分配的变量是存放到各自分配的栈空间,因此可以说是线程私有的,又因为该线程栈的边界是设定好的,因此该线程栈的大小的固定的。

那你知道协程吗?

协程(Coroutine)是一种用户态的轻量级线程,协程不同于操作系统内核管理的线程和进程,而是由用户程序自行管理和调度,因此可以在单线程模型下完成并发任务。协程本质上是一种函数调用机制,可以看作是一种特殊的函数,其执行可以被中断和恢复,具备切换执行上下文的能力。

协程可以实现对复杂的任务进行分解,将大型任务分解为多个步骤,每个步骤作为一个协程运行,使用协程可以极大地简化代码逻辑,避免函数嵌套过深的问题,提高代码可读性和复用性。

协程的特点包括:

协程是在用户空间中实现的,不需要调用操作系统内核的函数,因此创建与切换协程的代价比线程要小得多,节约了系统资源,提高了代码执行效率。

协程具有分步执行的能力,可以在多个点挂起和恢复执行。协程间的切换不需要借助内核调度,只需要通过代码自身的语法控制,避免了线程切换的上下文保存和寄存器备份等操作,也就避免了线程切换时的开销,提高了执行效率。

协程更加灵活高效,可以在协程中使用传统的同步和异步编程模型,可以方便地处理 I/O 操作、计算密集型任务等多种场景。

现在要做缓存服务嘛,那本地要做一个缓存嘛,那你本地量越来越大的时候本地肯定顶不住嘛,那你就得布好几台机器处理这个缓存,可能同一个东西缓存记录到机器A去了,然后又记录到B 去了,那可能最后每台机器都存了全部的数据,可能每个缓存元素的存活时间非常短,那有什么办法解决这种问题吗?

一致性哈希+集群,先哈希到一个虚拟节点,这个节点代表一个集群,然后再在集群里随机哈希找一台机器。

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