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原文地址：腾讯校招 C++ 一面：30道题

最近有位粉丝朋友参加了腾讯C++岗位的面试，面试官提出了30道技术问题，涵盖了C++基础、网络编程、多线程、Web服务等多个方面。

我们来看一下腾讯校招的一面面经（30道题），希望能为大家提供参考。

如果你也准备冲击大厂，一定要做足了准备，大厂面试，要是没通过的话还会有记录，后面还想再去面就难咯。

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Q1自我介绍

面试官好，我是XXX，来自XX大学计算机专业大四学生。我有两年多的C++开发经验，熟悉C++11/14新特性，对底层原理有深入研究。在校期间，我主导开发了两个项目：一个基于倒排索引的搜索引擎和一个基于HTML5 Canvas的在线画图板。我热衷于解决技术难题，对性能优化有浓厚兴趣，希望能加入腾讯，与优秀的团队一起成长。

Q2你对虚函数是怎么理解的？

虚函数是C++实现多态的核心机制。当类中声明了虚函数，编译器会为该类生成虚函数表(vtable)，其中存放了指向虚函数实现的指针。当通过基类指针或引用调用虚函数时，会根据对象的实际类型，在运行时动态绑定到正确的函数实现。

虚函数的实现原理是：每个包含虚函数的类对象都有一个隐藏的指针(vptr)，指向该类的虚函数表。当调用虚函数时，通过vptr找到虚函数表，再找到对应的函数地址进行调用。

关键点：

• 实现运行时多态
• 需要基类指针或引用调用
• 不能是静态成员函数
• 析构函数最好声明为虚函数

Q3详细讲 static 关键字吧

static 在 C++ 中用法多样，核心是改变变量 / 函数的生命周期、作用域或链接属性：

静态局部变量：在函数内部声明的static变量，只初始化一次，生命周期贯穿整个程序运行期间。

void func() { static int count = 0; count++; std::cout << count << std::endl; }

静态全局变量：在全局作用域声明的static变量，作用域限制在当前文件内，避免命名冲突。

静态成员变量：类中声明的static成员变量，属于类而非类的实例，所有实例共享。

class MyClass { public: static int count; }; int MyClass::count = 0;

静态成员函数：类中声明的static成员函数，不能访问非静态成员，只能访问静态成员。

class MyClass { public: static void printCount() { std::cout << count << std::endl; } };

静态类：在匿名命名空间中定义的类，作用域限制在当前文件内。

Q4引用和指针有什么区别？

引用更安全，适合作为函数参数 / 返回值（避免拷贝）；指针更灵活，适合动态内存管理、链表等场景。

Q5new 和 malloc 有什么区别？

Q6说说C++11 的新特性？右值引用的应用场景？

C++11新特性：

• auto类型推导
• lambda表达式
• 右值引用（移动语义）
• 智能指针（unique_ptr, shared_ptr）
• decltype
• 范围for循环
• 线程支持

右值引用应用场景：右值引用实现移动语义，避免不必要的拷贝，典型场景：

1、移动语义：当对象为右值（如临时对象）时，通过移动构造函数 / 移动赋值运算符 “窃取” 其资源（如堆内存），避免深拷贝，提升性能。

string a = "hello"; string b = move(a); // a的资源被转移到b，a变为空

2、完美转发：在模板函数中，通过 std::forward 保持参数的左值 / 右值属性，避免不必要的拷贝。

template <typename T> void func(T&& arg) { other_func(std::forward<T>(arg)); // 保持arg的原始属性 }

Q7C++是怎么做动态内存管理的？

C++ 动态内存管理核心是手动控制与自动管理结合：

手动管理：new/delete（单个对象）、new []/delete []（数组），需手动配对使用，否则可能内存泄漏或崩溃。

智能指针：推荐优先使用，自动管理内存生命周期：

• unique_ptr：独占所有权，适合管理单个对象，不可拷贝但可移动；
• shared_ptr：共享所有权，通过引用计数自动释放（计数为 0 时调用 delete）；
• weak_ptr：不增加引用计数，用于观察 shared_ptr 管理的对象，避免循环引用。

内存池：针对频繁分配 / 释放小块内存的场景（如服务器高频请求），预先分配一大块内存，自行管理内存块分配与回收，减少系统调用和内存碎片。

其他工具：allocator（STL 内存分配器接口）、boost.pool（第三方内存池库）等。

Q8说一下 map 和 hashmap 的区别

map（C++ 标准库中通常为 std::map）和 hashmap（非标准，通常指 std::unordered_map）的核心差异在底层实现与性能特性：

需要有序遍历或频繁范围查询用 map；追求极致查找 / 插入性能且键可哈希用 unordered_map。

Q9讲一下堆和栈的区别吧

堆（Heap）和栈（Stack）是程序运行时的两种内存区域，差异体现在分配方式、用途、特性：

Q10time_wait 是发生在哪一端？

time_wait 是 TCP 四次挥手过程中的状态，发生在主动关闭连接的一端（通常是客户端）。

• 当主动关闭方发送 FIN 报文，收到被动关闭方的 FIN+ACK 后，会进入 time_wait 状态，等待 2MSL（报文最大生存时间，通常为 1-2 分钟）。
• 作用：确保被动关闭方收到最后的 ACK（避免 ACK 丢失导致被动方重发 FIN）；防止已关闭的连接端口被复用后，接收旧连接的残留报文。

Q11如果很多连接都是处于 time_wait 状态，该怎么处理？

1、内核参数调整：

• sysctl -w net.ipv4.tcp_tw_reuse=1
• sysctl -w net.ipv4.tcp_tw_recycle=0# 已弃用
• sysctl -w net.ipv4.tcp_fin_timeout=30

2、优化程序：

• 避免频繁创建/关闭短连接
• 使用长连接（HTTP keep-alive）
• 减少客户端连接数

3、增加端口范围：

sysctl -w net.ipv4.ip_local_port_range="1024 65535"

Q12select 和 epoll 的区别？

select 和 epoll 都是 Linux 下的 IO 多路复用机制，用于高效处理多文件描述符（FD）的 IO 事件，核心差异在性能与设计：

总结：高并发场景下 epoll 性能远优于 select，是 Linux 高性能服务器的首选（如 Nginx、Redis）。

Q13讲一下 LT 和 ET 有什么区别？

• LT（Level Triggered）：当文件描述符就绪时，epoll_wait会一直返回该事件，直到事件被处理。优点：编程简单（无需一次性处理完所有数据）；缺点：可能导致重复通知，效率略低。
• ET（Edge Triggered）：只在文件描述符状态变化时触发一次事件。优点：减少通知次数，效率更高； 缺点：编程复杂（需一次性处理完所有数据，否则可能遗漏事件），必须使用非阻塞 IO。

ET 模式需配合非阻塞 IO，适合高并发场景；LT 模式适合对编程复杂度敏感的场景。

Q14讲一下 get 和 post 的区别？

Q15http2 和 http1 的区别？

二进制协议：HTTP/1.x 是文本协议（易读但解析效率低），HTTP/2 是二进制帧（Header Frame 和 Data Frame），解析更快且错误少。

多路复用：HTTP/1.x 中每个连接只能处理一个请求（需排队，即 “队头阻塞”）；HTTP/2 允许一个连接同时处理多个请求（通过帧的 stream ID 区分），大幅提升并发效率。

头部压缩：通过 HPACK 算法压缩请求头（HTTP/1.x 头部重复传输且未压缩），减少带宽消耗。

服务器推送：服务器可主动向客户端推送关联资源（如 HTML 引用的 CSS/JS），无需客户端请求。

流量控制：每个 stream 可独立进行流量控制，避免单个请求占用过多资源。

Q16http 和 https 的区别？

区别：HTTP是明文传输，HTTPS通过SSL/TLS加密传输。

HTTPS优点：

• 数据加密，防止窃听
• 身份验证，确保连接到正确服务器
• 数据完整性，防止篡改

HTTPS缺点：

• 需要SSL/TLS证书，增加成本
• 加密解密增加CPU开销
• 首次连接需要握手，增加延迟

Q17什么时候要使用多线程编程？

IO 密集型任务：如网络请求、文件读写等（IO 操作时线程会阻塞，多线程可让 CPU 处理其他任务）。例如：服务器同时处理多个客户端的请求。

CPU 密集型任务：如大规模计算、数据处理等（多线程可利用多核 CPU 并行计算）。例如：图像渲染、矩阵运算。

响应性要求高的场景：如 GUI 程序（主线程处理界面交互，子线程处理耗时操作，避免界面卡顿）。

任务拆分场景：将复杂任务拆分为多个子任务，并行执行缩短总耗时。

Q18多线程编程里面，你怎么理解互斥锁和自旋锁？

互斥锁（Mutex）和自旋锁（Spinlock）都是用于保护临界区的同步机制，核心差异在阻塞策略：

• 互斥锁（Mutex）：当锁被占用时，线程会进入睡眠状态，等待锁释放。适合长时间持有锁的场景。优点：不占用 CPU 资源，适合临界区执行时间较长的场景； 缺点：上下文切换开销大（阻塞→唤醒涉及内核态操作）。
• 自旋锁（Spinlock）：当锁被占用时，线程会不断循环检查锁是否可用，不进入睡眠。适合锁持有时间很短的场景。优点：无上下文切换开销，适合临界区执行时间极短的场景； 缺点：自旋时占用 CPU，多核心场景下效率更高（单核心可能导致死锁）。

选择依据：

• 锁持有时间短 → 自旋锁
• 锁持有时间长 → 互斥锁

Q19用 mysql 吗？

是的，在项目中频繁使用 MySQL 作为关系型数据库，主要涉及：

• 基础操作：通过 C++ 的 MySQL Connector 或封装的 ORM 库进行 CRUD（增删改查）操作；
• 性能优化：设计合理的索引（如 B + 树索引）、优化 SQL 语句（避免 select *、冗余连接）、使用查询缓存（已在 8.0 移除，改为应用层缓存）；
• 事务与隔离级别：利用 InnoDB 引擎的 ACID 特性，根据场景选择隔离级别（如读已提交避免脏读）；
• 高可用：配合主从复制、读写分离提升并发能力，使用连接池（如 SQLiteConnectionPool）减少连接建立开销。

Q20影响web服务性能的因素

1. 网络：带宽、延迟、网络拥塞
2. 服务器硬件：CPU、内存、磁盘I/O
3. 代码效率：算法复杂度、内存管理
4. 数据库：查询优化、索引、连接池
5. 并发模型：I/O多路复用、线程池
6. 缓存：是否使用Redis等缓存
7. HTTP/HTTPS：是否使用HTTP/2，SSL/TLS开销

Q21怎么提升服务器的并发性能？

1. I/O多路复用：使用epoll、kqueue等
2. 线程池：限制并发线程数
3. 异步编程：使用libevent、boost.asio
4. 缓存：使用Redis缓存热点数据
5. 数据库优化：索引优化、连接池
6. 负载均衡：多台服务器分担流量

Q22刚提到线程池，内部的线程一般是多少个？

线程池线程数量根据任务类型确定：

• CPU密集型：线程数 = CPU核心数 + 1
• IO密集型：线程数 = CPU核心数 × 2 + 1

例如，4核CPU：

• CPU密集型：5个线程
• IO密集型：9个线程

实际应用中需动态调整，例如：通过监控 CPU 利用率和任务队列长度，动态增删线程（弹性线程池）。常见经验值：8 核 CPU 处理 IO 密集型任务时，线程数可设为 16-40。

Q23倘若你用了线程池，但是高峰时期流量就是太高了，服务器承受不住，你该怎么办？

1. 水平扩展：增加服务器数量，通过负载均衡分担流量
2. 限流：在入口处设置限流（如令牌桶算法）
3. 降级：关闭非核心功能，保证核心功能可用
4. 异步队列：将请求放入消息队列（如Kafka、RabbitMQ）

Q24倘若就算这样还是不行，怎么办？

1. 代码优化：分析性能瓶颈，优化关键路径
2. 缓存：增加缓存层，减少数据库压力
3. CDN：使用CDN分发静态资源
4. 预热：提前加载热点数据，减少高峰期计算

Q25倘若你就只有一台服务器，没有更多的硬件资源了，怎么办？

1. 优化代码：深入分析性能瓶颈
2. 减少依赖：移除不必要的功能
3. 调整系统参数：优化文件描述符、TCP参数
4. 使用高效内存分配：如jemalloc替代malloc
5. 数据压缩：减少网络传输量

Q26倘若你的操作无法用原子性，一个线程不断的生产任务，放到队列中，另一个从队列中拿取请求，如何做到无锁编程？

使用CAS（Compare-And-Swap）实现无锁队列：

template <typename T> class LockFreeQueue { private: struct Node { T data; std::atomic<Node*> next; Node(T d) : data(d), next(nullptr) {} }; std::atomic<Node*> head; std::atomic<Node*> tail; public: void push(T data) { Node* new_node = new Node(data); Node* old_tail = tail.load(); while (true) { Node* next = old_tail->next.load(); if (old_tail == tail.load()) { if (next == nullptr) { if (old_tail->next.compare_exchange_strong(next, new_node)) { tail.compare_exchange_strong(old_tail, new_node); return; } } else { tail.compare_exchange_strong(old_tail, next); } } } } bool pop(T& data) { Node* old_head = head.load(); while (true) { Node* next = old_head->next.load(); if (old_head == head.load()) { if (next == nullptr) { return false; } if (head.compare_exchange_strong(old_head, next)) { data = next->data; delete old_head; return true; } } } } };

Q27平常有什么兴趣爱好？

编程方面平时喜欢深入研究 C++ 标准和 Linux 内核源码（如 STL 容器实现、epoll 原理），尝试用 C++ 实现一些基础组件（如线程池、内存池）。阅读技术博客（如 CppCon 演讲、Linux 内核月报），偶尔做一些算法题（LeetCode 中等难度）保持思维活跃度。生活方面，喜欢打篮球和跑步，保持身体健康。

Q28最近有看什么技术书籍吗？

最近在读《深入理解计算机系统》(CSAPP)，这本书从底层到应用层详细讲解了计算机系统，对理解操作系统、编译器、网络等有帮助。也读了《C++并发编程实战》，对多线程编程有了更深的理解。

Q29你写的两个项目，搜索引擎和在线画图板，是你的课程设计吗？

不是课程设计，是自主开发的项目。搜索引擎主要用于学习倒排索引、分词算法和分布式爬虫；在线画图板则是为了实践实时数据同步（基于 WebSocket）和分布式锁（Redis 实现），两个项目均部署在云服务器上，可通过公网访问，源码已开源到 GitHub。

Q30你的 httpserver 是怎么搭建的？

基于 C++11 实现，核心架构如下：

网络层：

• 用 socket 创建 TCP 监听端口，通过 epoll 实现 IO 多路复用（LT 模式）；
• 支持 TCP 长连接，通过心跳包检测连接状态。

协议层：

• 解析 HTTP 请求（method、uri、headers、body），支持 GET/POST 方法；
• 构建 HTTP 响应（状态码、响应头、响应体），支持 gzip 压缩。

并发处理：

• 主线程负责 accept 新连接和 IO 事件分发；
• 工作线程池（线程数 = CPU 核心数 * 2）处理请求逻辑（路由匹配、业务计算）。

路由与业务：

• 用 std::unordered_map 存储路由表（uri→处理函数）；
• 支持静态资源（html/css/js）访问和动态接口（如 /search）。

扩展：

• 集成 OpenSSL 实现 HTTPS（配置证书和私钥）；
• 加入简单的访问控制（IP 黑名单）和请求限流。

通过压测工具（如 wrk）优化，单服务器可支持每秒数千 QPS（取决于请求类型）。