【NET】高级开发面试题总结（2025）

汪小白JIY

已于 2025-08-10 21:40:35 修改

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分类专栏：面试文章标签：面试职场和发展

于 2025-02-07 17:11:53 首次发布

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面试要求汇总

1.熟悉winform优先、要求具备一定图形算法能力。

2.熟悉TCP/IP、EtherCAT、CAN、RS485、RS232网络协议，熟练掌握网络编程技术及多线程技术、进程处理技术，具有很强的编码、调试和解决问题能力;

3.对并发(多线程、并行计算)、I0有深入的理解，能够根据业务需求权衡不同的技术路线

4.精通C#语言，精通Task、异步编程、LNQ语法、委托和C#各版本新特性，有C/S架构设计经验和多用户并发编程经验;

5.精通wpf界面设计，精通组件式开发框架，熟悉Prism/mvvmLight框架，熟悉各种第三方控件/库，如DevExpress、SciChart等；

6.熟悉Tcp/Udp通信，了解DDS/反射内存1394/1553/FC/CAN总线等:

7.实现串口/1394/1553/CAN（总线等航电系统开发经验）等信号数据采集、存储与解析曲线绘制、场景回放等:

8.了解车载总线协议如CAN、UDS、XCP 以太网等协议；熟悉CANoe/CANape等车载软件者优先。

9.对Amazon Web Services，Azure, 阿里云有深入了解，且有项目经验。

10.离线数仓构建、实施流处理、用户点击量分析、Hadoop、Hive、Kafka、Spark、Flink 百万级？

面试问题总结

一、某科技（成都）有限公司

1.自我介绍：开发过的项目以及所在公司、采用了哪些技术？

2.IO管理包含哪几个核心模块？

答：
（1）、设备驱动程序（Driver）
功能：设备驱动程序是IO管理的核心组件，它负责控制和管理硬件设备，使操作系统能够与这些设备进行通信和数据交换。
类型：根据设备的不同，设备驱动程序可以分为多种类型，如磁盘驱动程序、打印机驱动程序、网络通信驱动程序等。

（2）、中断处理（Interrupt Handling）
功能：中断处理模块负责处理来自硬件设备的中断信号。当中断发生时，中断处理模块会暂停当前正在执行的程序，转而执行相应的中断处理程序，以响应设备的需求。
机制：中断处理通常包括中断请求、中断响应、中断处理和中断返回等步骤。

（3）、缓冲技术（Buffer Management）
功能：缓冲技术用于在数据输入和输出过程中暂时存储数据，以减少数据传输的延迟和提高数据传输的效率。
类型：缓冲技术可以分为单缓冲、双缓冲和循环缓冲等多种类型。

（4）、设备分配与回收
功能：设备分配与回收模块负责在多个进程之间分配和回收硬件设备资源。它确保每个进程在需要时都能获得所需的设备资源，并在使用完毕后及时释放资源。
策略：设备分配策略通常包括先来先服务、优先级分配等。

（5）、错误处理（Error Handling and Recovery）
功能：错误处理模块负责检测和处理在IO过程中发生的错误和异常情况。它确保系统能够及时发现并纠正错误，以保证数据的完整性和系统的稳定性。
方式：错误处理通常包括错误检测、错误报告和错误恢复等步骤。

（6）、IO调度（IO Scheduler）
功能：IO调度模块负责根据设备的优先级和当前系统的负载情况，对IO请求进行调度和排序。它确保系统能够高效地处理IO请求，以提高系统的整体性能。
算法：IO调度算法有多种，如先来先服务（FCFS）、最短寻道时间优先（SSTF）、电梯算法（SCAN）等。

3.NET微服务后台如何做负载均衡?

答：负载均衡（Load Balance）是指将并发的用户请求通过一定规则平衡、分摊到多台服务器上进行执行，以此达到压力分摊、数据并行的效果。负载均衡可以提高系统的可用性、性能和安全性，是微服务架构中不可或缺的组件。
（1）、DNS层负载均衡
通过智能解析域名，将用户请求分配到不同的服务器或集群上。
这种方式简单但不够灵活，且负载均衡的粒度较粗，通常用于全局负载均衡或作为其他负载均衡方式的补充。

（2）、LVS层负载均衡
LVS（Linux Virtual Server）是一种基于Linux系统的四层负载均衡解决方案。
它通过修改数据包的目标地址和端口，将用户请求转发到后端服务器，然后再将响应数据包转发回用户。
LVS支持多种工作模式和调度算法，可以根据不同的场景进行选择和组合使用。
但LVS只能实现四层的负载均衡和路由转发，不能实现七层的内容分发和应用逻辑处理。

（3）、Nginx层负载均衡
Nginx是一种基于C实现的高性能Web服务器和反向代理服务器。
它可以通过配置实现七层的负载均衡和反向代理。
Nginx支持多种负载均衡算法，如轮询、加权轮询、IP哈希、URL哈希等。
Nginx还可以实现静态资源服务、缓存服务、安全防护等功能。
但Nginx同样只能实现七层的负载均衡，不能实现四层的负载均衡和路由转发。

（4）、API网关层负载均衡
通过API网关中间件，如Kong，实现对微服务API的统一入口和管理。
API网关可以处理跨域请求、身份验证、流量控制、熔断降级等功能。
它还可以根据路由规则将请求转发到不同的微服务实例上，实现负载均衡。

（5）、服务注册中心层负载均衡
通过服务注册中心中间件，如Consul或Eureka，实现对微服务实例的发现和健康检查。
服务注册中心可以维护一个可用的微服务实例列表，并根据健康检查结果来过滤不可用的实例。
客户端可以通过服务注册中心获取可用的微服务实例列表，并根据一定的策略（如轮询、随机等）来选择要调用的实例。

（6）、RPC层负载均衡
通过RPC框架，如gRPC或WebApiClient，实现对微服务之间的远程调用和隐藏请求细节。
RPC框架通常内置了负载均衡机制，可以根据服务实例的负载情况、响应时间等因素来选择最优的实例进行调用。

（7）、中间件层负载均衡
通过与服务注册中心集成的中间件，如Fabio，实现对微服务地址列表的负载均衡请求转发。
这种方式通常用于更细粒度的负载均衡，如根据请求的路径、参数等信息来选择要调用的微服务实例。

4.异步编程有哪几种实现方式（Thread Task 信号量，多线程锁）？

（1）、异步方法 async Task wait
（2）、Task.Run方法 await Task.Run(()=>{});
（3）、Parallel并行编程，并行循环Parallel.For()、Parallel.Foreach()
（4）、通过事件（Event）异步调用

public class AsyncOperation
{
   
   
    public event EventHandler Completed;
 
    public void Start()
    {
   
   
        // 模拟异步操作
        Task.Delay(1000).ContinueWith(task => {
   
   
            OnCompleted(new EventArgs());
        });
    }
 
    protected virtual void OnCompleted(EventArgs e)
    {
   
   
        Completed?.Invoke(this, e);
    }
}
// 调用异步操作
var operation = new AsyncOperation();
operation.Completed += (sender, e) => {
   
   
    Console.WriteLine("异步操作完成！");
};
operation.Start();

（5）、使用异步委托（Async delegate）

public class AsyncOperation
{
   
   
    public async Task<int> StartAsync()
    {
   
   
        // 模拟异步操作
        await Task.Delay(1000);
        return 42;
    }
}
// 调用异步操作
var operation = new AsyncOperation();
var result = await operation.StartAsync();
Console.WriteLine($"异步操作完成，结果为：{
     
     result}");

（6）、使用异步的 LINQ（LINQ with async）

var numbers = Enumerable.Range(1, 10);
 
// 异步筛选出偶数
var evenNumbers = await Task.Run(() => numbers.Where(n => n % 2 == 0));
 
Console.WriteLine("筛选出的偶数为：");
foreach (var number in evenNumbers)
{
   
   
    Console.WriteLine(number);
}

5.Linq底层原理是采用了什么技术？
（1）、表达式树
（2）、Lambda表达式转译
（3）、扩展方法（Extension Methods）

6.项目开发中使用的分库分表工具（ShardingSphere-Proxy）
1、ShardingShpere
2、MyCat

7.项目开发中常用的设计模式有哪些？

（1）、单例模式
（2）、抽象工厂
（3）、建造者模式
（4）、原型模式
（5）、适配器模式
（6）、桥接模式
（7）、装饰模式
（8）、责任链模式

8.Hbase数据库、ClickHouse、Elasticsearch、MongoDB开发使用经验？

Hbase
- 是什么：建立在HDFS之上的分布式、可伸缩的NoSQL数据库。
- 数据模型：宽列存储。数据按行键排序存储，每行包含多个列族，列族下包含多个列。强一致性（单行内）。
- 特点：低延迟的随机读写访问（基于行键）、强一致性（单行）、高可扩展性、面向列族存储。Schema-on-Write（写入时定义模式）。
- 性能：低延迟的随机读写（毫秒级），适合实时访问特定行。但复杂查询（如多行范围扫描、JOIN）性能相对较差。存储成本中等。
- 使用场景：需要随机实时读写的场景（如用户画像、在线推荐系统的特征存储）、时序数据（如设备监控数据）、消息/通信记录、作为Hadoop生态的实时读写入口。
ClickHouse
- 是什么：一个开源的列式联机分析处理数据库管理系统。
- 特点：极致高性能的OLAP查询、真正的列式存储（不仅存储列式，计算也是向量化引擎）、数据压缩率高、支持实时数据插入、SQL支持良好（有特定方言）、线性可扩展、单表查询性能极佳。
- 性能：极低的查询延迟（亚秒到秒级），极高的吞吐量，特别擅长大宽表的聚合分析。对JOIN支持相对较弱（尤其是大表JOIN），更擅长星型/雪花模型的事实表查询。
- 使用场景：实时分析、用户行为分析、广告/营销分析、监控和遥测数据分析、BI报表、需要亚秒级响应的交互式仪表盘、时序数据分析（替代InfluxDB等）。
Elasticsearch
- 是什么：一个基于Apache Lucene构建的分布式、RESTful搜索和分析引擎。
- 核心功能：全文搜索、结构化搜索、分析、日志处理（ELK Stack核心）。数据模型是JSON文档。
- 特点：近实时搜索、强大的全文检索能力（分词、相关性评分）、灵活的Schema（动态映射）、聚合分析能力强大、水平扩展性好。
- 性能：低延迟的搜索和分析（毫秒到秒级），尤其擅长文本搜索和聚合。写入吞吐量高（近实时）。复杂JOIN和事务支持不是其强项。存储成本相对较高（因索引开销）。
- 使用场景：应用程序搜索（电商、内容平台）、日志和指标分析（ELK/EFK）、安全分析（SIEM）、全文检索、复杂文本分析、实时应用监控、需要灵活Schema和强大搜索/聚合的场景。
用HDFS/S3存储原始数据湖。
用Hive/Spark进行大规模ETL和批处理。
用ClickHouse提供实时分析报表和用户行为分析。
用Elasticsearch处理日志搜索、应用监控和安全分析。
用HBase存储需要实时访问的用户特征或状态。
用Snowflake构建企业级统一分析平台，融合湖仓能力。
用Kafka作为实时数据流管道连接各个组件。

9.常见IoT物联网协议：ModBus、Bacnet、Opc UA、Can、Rs485、Rs232协议、MQTT协议

二、MySql数据库篇

1.MySql事务特性有哪些？

答：ACID
原子性（Atomicity）：事务是一个不可分割的工作单位，事务中的所有操作要么全部成功，要么全部失败。如果其中一个操作失败，整个事务会被回滚到开始前的状态‌；
一致性（Consistency）：事务必须保持数据库的一致性状态，即从一个有效状态转换到另一个有效状态。事务执行前后，数据库的完整性必须保持不变‌；
隔离性（Isolation）：事务的隔离性确保一个事务的执行不受其他事务的影响。通过设置不同的隔离级别，可以控制事务间可见的数据修改程度。常见的隔离级别包括读未提交、读已提交、可重复读和串行化‌；
持久性（Durability）：一旦事务提交，其对数据库的修改就是永久性的，即使系统发生故障也不会丢失。这意味着事务提交后的数据会永久保存在数据库中‌；

2.MySql中Innodb用的什么存储结构，B加数和B数有什么区别？

答：MySql中Innodb用的是B加数、B加数和B数的区别主要有2点，第一点区别是B加数的数据是存在于叶子结点的，非叶子节点只存储键（key）和指向子节点的指针，B数的数据是存放在所有的结点；
第二个区别是B加数的叶子节点它是一个双向链表；B加数的这样一个设计（减少存储空间），可以让数的高度变低，减少IO的次数。

3.MySql中存储引擎有哪些？

答：MySql中存储引擎有5个，那主要的是包括我们熟悉的InnoDB以及像MyISAM,还有就是MEMORY,还有MERGE、NDB

4.分库分表会带来哪些问题？有哪些成熟的分库分表中间件？

答：分库分表会带来一下几个问题
（1）、实物问题：分库分表后，假设2个表之前是存在于不同数据库中，那么本地事务就会失效，这时候就要用到分布式事务。
（2）、常见的跨库关联，比如跨节点的Join 的一个问题，要解决这样一个问题的话，可以采用2次查询的一个方式。
（3）、面临一些像排序的问题,比如跨节点的count、order by 、group by以及聚合函数的问题，要解决这些问题的话，我们可以在各个节点得到对应的数据，然后在程序段进行合并。
（4）、面临的一个分页的问题：分页问题的话主要有2种解决方案，第一就是我们可以通过在每个节点上得到对应的一个结果，然后在代码端进行一个分页，
或者说我们可以直接把这个问题抛给前段，但是前段会面临一个数据空的问题。
（5）、分库分表面临的是一个分布式ID，数据被切分之后的话，不能够依赖数据库自身的一个组件生成机制了。这时我们可以采用像UUID，或者雪花算法这些方式来生成分布式ID

分库分表中间件主要有2类：第一类主要是代理模式，代理模式的话需要一个代理服务器
第二种是非代理模式：常用的分库分表中间件有ShardingSphere、MyCAT、淘宝TDDL、360的像Atlas、阿里的cobar（已逐渐被淘汰）。

5.MySql中的锁有哪些？

答：MySql中的锁分为乐观锁和悲观锁，我们常说的mysql锁主要集中在悲观锁，悲观锁又分为全局锁、表锁、行锁；表锁又分为共享读锁、表共享一个写锁，甚至说我们还有一项元数据锁，以及像意向锁
那行级锁包括像我们常见的一些行锁，包括行的共享锁、行的排它锁、以及像间隙锁、临键锁这些。

6.分布式系统中，多年以前的数据怎么处理？

答：很少会去查询3年前的数据,所以方案中采用冷热数据分离，冷数据（3年以前的数据）存放在elasticsearch、hadoop这些数据库中；3年以内的数据我们放在数据库里面进行存储。

7.分布式系统中，如何查询某一段时间的订单？

答：我们可以把数据放在ES、或者Hive（Hive是一个基于Hadoop一个数据仓库工具）这些数据库里面，这样就可以很方便的进行数据查询了。

8.MySql为什么加索引能加快查询速度？

答：索引的本质就是一个数据结构，数据结构有很多，比如各种树、Hash、哈希表；
数据结构有一个最大的用途就是提升数据查找的速度。

二、某科技（成都）有限公司

1、对多线程了解？Thread和Task有啥区别？

答：（1）基于不同的框架和API：
Thread是基于Windows操作系统提供的API实现。
Task则是基于.NET框架提供的TPL（Task Parallel Library）实现。

（2）默认执行线程池：
Thread默认使用前台线程。
Task默认使用后台线程。

（3）异步执行：
Thread不支持异步执行。
Task支持异步执行。

（4）异常处理：
Thread需要在每个线程中处理异常。
Task提供了更好的异常处理机制。

（5）任务调度器：
Thread没有任务调度器。
Task提供了任务调度器，可以控制任务的并发性和调度方式。

（6）返回值：
Thread没有返回值。
Task可以有返回值。

2、什么是缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩，如何解决？

答：（1）. 缓存击穿
定义：某个热点数据在缓存中过期时，大量请求同时涌入数据库，导致数据库压力骤增。

解决方案：

永不过期：对热点数据设置永不过期，通过后台更新缓存。

互斥锁：缓存失效时，使用互斥锁确保只有一个请求访问数据库并更新缓存，其他请求等待。

（2）. 缓存穿透
定义：大量请求查询不存在的数据，导致请求直接打到数据库，造成压力。

解决方案：

布隆过滤器：使用布隆过滤器快速判断数据是否存在，不存在则直接返回。

缓存空值：即使查询结果为空，也将空值缓存，并设置较短的过期时间。

（3）. 缓存雪崩
定义：大量缓存同时失效，导致所有请求直接访问数据库，数据库压力过大甚至崩溃。

解决方案：

分散过期时间：为缓存设置随机的过期时间，避免同时失效。

高可用架构：使用分布式缓存或集群，确保部分节点失效时系统仍能运行。

限流降级：在缓存失效时，通过限流和降级保护数据库。

3、介绍一下GC垃圾回收机制？

答：（1）、基本概念
GC负责跟踪应用程序中不再使用的对象，并释放这些对象占用的内存。这种机制大大简化了内存管理任务，使得开发者能够更专注于编写业务逻辑代码，而无需过多关注内存分配和释放的细节。

（2）、工作原理
C#的垃圾回收器使用了一种称为“标记-清除”（Mark-and-Sweep）的算法，其工作原理如下：

标记阶段：垃圾回收器从根对象（通常是静态变量、线程栈上的局部变量、CPU寄存器中的引用等）开始，递归地访问这些对象引用的所有其他对象。被访问到的对象会被标记为“可达”或“存活”对象，表示这些对象仍然在使用中。
清除阶段：垃圾回收器会遍历堆内存，找到所有未被标记为可达的对象（即垃圾对象），并释放这些垃圾对象占用的内存空间，以供将来分配新的对象使用。
此外，在某些实现中，垃圾回收器还可能包括一个“压缩”阶段，即移动存活的对象，使它们重新从堆基地址开始连续排列，类似于磁盘空间的碎片整理。这样可以避免内存碎片问题，但移动对象会有一定的性能开销。

（3）、分代回收
C#的垃圾回收器是一种分代式垃圾回收器，它将对象按照其存活时间分为0代、1代和2代三个代数，每个代数有自己的内存区域。一般来说，0代对象的生命周期最短，2代对象的生命周期最长。垃圾回收器在进行垃圾回收时，会优先回收0代对象，然后是1代对象，最后是2代对象。这样可以提高垃圾回收的效率和性能。

（4）、并发回收
C#的垃圾回收器是一种并发式垃圾回收器，它可以在用户线程运行的同时进行部分垃圾回收工作，从而减少用户线程被暂停的时间。这有助于提高应用程序的响应速度和用户体验。
（5）、回收模式
C# GC有两种并发模式：工作站模式和服务器模式。工作站模式适用于单处理器或客户端应用程序，服务器模式适用于多处理器或服务器应用程序。此外，C# GC是一种可配置的垃圾回收器，它可以根据应用程序的需求和环境来调整垃圾回收的策略和参数。

4.MySql为什么要分区？分区语法怎么写？

答：在 MySQL 中，分区是一种将表的数据分割成更小、更可管理的部分的技术。分区可以提高查询性能、简化管理和维护，以及支持更高效的备份和恢复操作。MySQL 支持多种分区类型，包括 RANGE、LIST、HASH 和 KEY 分区。

RANGE 分区
RANGE 分区根据列值的范围将数据划分到不同的分区中。

CREATE TABLE table_name (
    column1 datatype,
    column2 datatype,
    ...
)
PARTITION BY RANGE (column_or_expression) (
    PARTITION partition_name1 VALUES LESS THAN (value1),
    PARTITION partition_name2 VALUES LESS THAN (value2),
    ...
);
示例：

sql
CREATE TABLE sales (
    id INT,
    amount DECIMAL(10, 2),
    sale_date DATE
)
PARTITION BY RANGE (YEAR(sale_date)) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2000),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2005),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2010),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN (2015),
    PARTITION p4 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

LIST 分区
LIST 分区根据列值的列表将数据划分到不同的分区中。

sql
CREATE TABLE table_name (
    column1 datatype,
    column2 datatype,
    ...
)
PARTITION BY LIST (column_or_expression) (
    PARTITION partition_name1 VALUES IN (value1, value2, ...),
    PARTITION partition_name2 VALUES IN (value3, value4, ...),
    ...
);
示例：

sql
CREATE TABLE customers (
    id INT,
    name VARCHAR(50),
    region VARCHAR(20)
)
PARTITION BY LIST (region) (
    PARTITION pNorth VALUES IN ('North', 'Northeast'),
    PARTITION pSouth VALUES IN ('South', 'Southeast'),
    PARTITION pEast VALUES IN ('East'),
    PARTITION pWest VALUES IN ('West'),
    PARTITION pOther VALUES IN ('Unknown')
);

HASH 分区
HASH 分区根据列值的哈希值将数据划分到不同的分区中。

sql
CREATE TABLE table_name (
    column1 datatype,
    column2 datatype,
    ...
)
PARTITION BY HASH (column_or_expression)
PARTITIONS number_of_partitions;
示例：

sql
CREATE TABLE employees (
    id INT,
    name VARCHAR(50),
    department VARCHAR(50)
)
PARTITION BY HASH (id)
PARTITIONS 4;

KEY 分区
KEY 分区类似于 HASH 分区，但 MySQL 会自动管理分区键。

CREATE TABLE table_name (
    column1 datatype,
    column2 datatype,
    ...
)
PARTITION BY KEY (column_or_expression)
PARTITIONS number_of_partitions;
示例：

sql
CREATE TABLE orders (
    order_id INT,
    customer_id INT,
    order_date DATE
)
PARTITION BY KEY (order_id)
PARTITIONS 4;

5.Linux用过哪些版本系统？做过哪些优化配置？

答：

echo "——>>> 关闭防火墙与SELinux <<<——"
sleep 3
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld &> /dev/null
setenforce 0
sed -i '

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