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对于高赞答案的一些看法
- 1.9/1.10中，time.Now()返回的是什么时间？这样做的决定因素是什么?
是想考 monotonic time 和 wall time 吗？
也可能是想考 vdso 的 syscall - golang 的 sync.atomic 和 C++11 的 atomic 最显著的在 golang doc 里提到的差别在哪里，如何解决或者说规避？
memory order，golang doc 里并没有和 c艹对比? issue 里有提到 Go 的 memory order 等同于 seq_cst 反而好写 lockfree 程序，因为在 seq_cst 的内存模型下，原子操作的 load 和 store 之间可以保证线性的执行关系。只不过性能差一些，不知道作者说的需要解决的问题是啥问题？
相关 issue 在这里：这里 - 到 1.11 为止，sync.RWMutex 最主要的性能问题最容易在什么常见场景下暴露。有哪些解决或者规避方法？
是想考 lock contention 和 read lock 的 cache contention?
对锁进行优化一般思路是进行锁的粒度拆分。
runtime 里的优化手段一般是按照 p 来进行拆分，比如 timer bucket 的拆分。内存分配时每个 p 上都有各种乱七八糟的 cache，本地获取基本可以无锁，获取不到的时候，才会进全局抢锁，思路都差不多。
用户态无法获得 p.id，但可以进行简单的锁粒度拆分，类似 github 上开源的 concurrentmap，或者 sync.Map 的实现。一些场景可以尝试用 atomic.CAS 替代读写锁。 - 如何做一个逻辑正确但 golang 调度器(1.10)无法正确应对，进而导致无法产生预期结果的程序。调度器如何改进可以解决此问题？
不会扩栈的死循环在触发 GC 的时候都有可能有问题。1.13 开始引入基于信号的调度。 - 列出下面操作延迟数量级(1ms, 10us或100ns等)，cgo 调用 c 代码，c 调用 go 代码，channel在单线程单 case 的 select 中被选中，high contention 下对未满的 buffered channel 的写延迟。
cgo 基本是几十~100ns 级别。
其它需要 bench 一下 - 如何设计实现一个简单的 goroutine leak 检测库，可用于在测试运行结束后打印出所测试程序泄露的 goroutine 的 stacktrace 以及 goroutine 被创建的文件名和行号。
参考 pingcap 的小哥们跑测试前检查一次所有的 g，跑完之后检查一次。然后类似 pprof 可以把全局所有的 g 的 stack 打出来，把那些多出来的 g 的 stack 打印出来应该就行了。 - 选择三个常见 golang 组件（channel, goroutine, [], map, sync.Map等），列举它们常见的严重伤害性能的 anti-pattern。
同时 select 很多 channel 的时候，并发较高时会有性能问题。因为 select 本质是按 chan 地址排序，顺序加锁。lock1->lock2->lock3->lock4
活跃 goroutine 数量较多时，会导致全局的延迟不可控。比如 99 分位惨不忍睹。
slice append 的时候可能触发扩容，初始 cap 不合适会有大量 growSlice。
map hash collision，会导致 overflow bucket 很长，但这种基本不太可能，hash seed 每次启动都是随机的。此外，map 中 key value 超过 128 字节时，会被转为 indirectkey 和 indirectvalue，会对 GC 的扫描阶段造成压力，如果 k v 多，则扫描的 stw 就会很长。
sync.Map 有啥性能问题？写多读少的时候？ - 一个 C/C++ 程序需要调用一个 go 库，某一 export 了的 go 函数需高频率调用，且调用间隔需要调用根据 go 函数的返回调用其它C/C++函数处理，无法改变调用次序、相互依赖关系的前提下，如何最小化这样高频调用的性能损耗？
放弃治疗，用 go 重写 - 不考虑调度器修改本身，仅考虑 runtime 库的 API 扩展，如果要给调度器添加 NUMA ，runtime 库需要添加哪些函数，哪些函数接口必须改动。
不知道。但我觉得提问者是想炫耀自己看过这个文档：numa-aware go scheduler。既然这么了解，那为啥提问者不给官方提个 proposal 并且把这个功能实现了呢？说不定还能进 Go 官方开发组哦~ - stw 的 pause 绝大多数情况下在 100us 量级，但有时跳增一个数量级。描述几种可能引起这一现象的触发因素和他们的解决方法。
看不出来想考什么。
gc 的触发频率和 stw 时间和系统类型业务逻辑强相关。作者的这个 100us 也不准确，比如我们这里的就是 1ms stw。
可能出问题的：
map 元素中有大量的指针。
请求 qps 突增，导致堆上的小对象太多。sync.Pool 简单重用就好，虽然 sync.Pool 也比较挫。
gcwaiting 阶段，有 g 一直不退出。 - 已经对 GC 做了较充分优化的程序，在无法减小内存使用量的情况下，如何继续显著减低 GC 开销。
已经做了充分优化。要降低 GC 开销。。。。。感觉逻辑有问题呢
把能变成值类型的指针类型全变掉减小 gc scan 开销么？不知道想考什么。
或者 GOGC=off 弃疗，手动狗头 - 有一个常见说法是“我能用 channel 简单封装出一个类似 sync.Pool 功能的实现”。在多线程、high contention、管理不同资源的前提下，两者各方面性能上有哪些显著不同。
sync.Pool 在每次 gc 时都会清理掉所有对象，在 1.13 之前没什么好办法。
具体的区别还是需要 bench 一下。 - 为何只有一个 time.Sleep(time.Millisecond) 循环的 go 程序 CPU 占用显著高于同类C/C++程序？或请详述只有一个 goroutine 的 Go 程序，每次 time.Sleep(time.Millisecond) 调用 runtime 所发生的事情。
time.Sleep requires 7 syscalls，官方有 issue 来说明这件事情：这里
C++ 的 time.Sleep 具体操作之后补充~ - 一个 Go 程序如果尝试用 fork() 创建一个子进程，然后尝试在该子进程中对Go程序维护的一个数据结构串行化以后将串型化结果保存到磁盘。上述尝试会有什么结果？
不知道，need test - 请列举两种不同的观察 GC 占用 CPU 程度的方法，观察方法无需绝对精确，但需要可实际运用于 profiling 和 optimization。
pprof 的 cpuprofile 火焰图
启动时传入环境变量 Debug=gctrace
go tool trace，可以看到 p 绑定的 g 实际的 GC 动作和相应时长，以及阻塞时间 - GOMAXPROCS 与性能的关系如何？在给定的硬件、程序上，如何设定 GOMAXPROCS 以期获得最佳性能？
一般情况下是 = NumCPU，后续版本官方都计划把这个选项干掉了，不知道提问者问这个问题有什么意义。 - 一个成熟完备久经优化的 Golang 后台系统，程序只有一个进程，由 golang 实现。其核心处理的部分由数十个 goroutine 负责处理数万 goroutine 发起的请求。由于无法设定 goroutine 调度优先级，使得核心处理的那数十个 goroutine 往往无法及时被调度得到 CPU，进而影响了处理的延迟。有什么改进办法？
参考毛毛哥答案，把发任务和处理任务拆进程。 - 列举几个近期版本 runtime 性能方面的 regression。
很多，有的很扯。
比如 1.9 的时候 http 库的作者自己改代码的时候也没有做 benchmark。
个人感觉考这个也没啥意义，翻翻每个版本的更新日志和官方的 benchmark 就能看到，可能提问者是想看看应聘人是否一直在跟进 Go 本身的更新。