面试题：后端
后端工程师岗位相关的接口设计、服务端基础、并发、存储和稳定性面试准备。
Python 解释器、线程和进程分别怎样影响服务端并发？
Python 服务的并发能力取决于解释器构建、GIL、I/O 模型和进程部署；默认带 GIL 的 CPython 线程适合等待型任务，多进程或释放 GIL 的原生扩展更适合利用多核。
Python后端中频题
Python asyncio 事件循环和协程如何工作？
asyncio 事件循环调度协程、Future、Task 和 I/O 回调；协程只有在 await 让出执行权后其他任务才有机会运行。
Python后端中频题
Python asyncio 中 create_task、gather 和 TaskGroup 如何选择？
create_task 启动独立任务，gather 组合多个 awaitable，TaskGroup 提供结构化并发和更明确的失败取消语义；选择要看任务的生命周期和错误策略。
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Python asyncio 中 CancelledError、超时和 finally 应怎样处理？
取消是协作信号，超时通常通过取消任务或抛出超时异常实现；清理代码要在 finally 执行，但不应无意吞掉取消。
Python后端中频题
Python asyncio.Queue 如何实现背压、关闭和消费者退出？
asyncio.Queue 用有界 maxsize 控制生产速率，生产者在队列满时等待，消费者完成任务后 task_done；关闭需要显式定义哨兵、取消或新的 shutdown 协议。
Python后端中频题
Python threading、multiprocessing 和 asyncio 如何按任务类型选择？
线程适合阻塞 I/O 和已有线程安全库，多进程适合 CPU 并行和隔离，asyncio 适合端到端非阻塞 I/O；混用时要定义资源边界。
Python后端中频题
Python 线程安全、Lock、RLock、Semaphore 和 Condition 分别解决什么？
Lock 保护互斥临界区，RLock 允许同一线程重复获得，Semaphore 限制并发许可，Condition 等待共享状态变化；它们都需要明确释放和关闭。
Python后端中频题
Python asyncio 的 deadline、取消和下游调用如何贯通？
入口应生成绝对截止时间，向下游传递剩余预算；取消、超时和重试都共享这条预算，避免每层重新等待同样时长。
Python后端中频题
Python 生成器、迭代器和异步生成器适合什么数据处理？
生成器按需产生数据，减少一次性内存；异步生成器适合等待型流式生产，但消费端仍要处理取消、背压和资源关闭。
Python后端中频题
Python 上下文管理器和 async with 如何保证资源释放？
上下文管理器把获取和释放绑定到 with 作用域，async with 支持异步资源；退出阶段要处理异常、取消和部分初始化。
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