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面试官心理分析 其实面试官主要是想看看: 第一,你知不知道你们系统里为什么要用消息队列这个东西? 不少候选人,说自己项目里用了 Redis、MQ,但是其实他并不知道自己为什么要用这个东西。其实说白了,就是为了用而用,或者是别人设计的架构,他从头到尾都没思考过。 没有对自己的架构问过为什么的人,一定是平时没有思考的人,面试官对这类候选人印象通常很不好。因为面试官担心你进了团队之后只会木头木脑的干呆活儿,不会自己思考。 第二,你既然用了消息队列这个东西,你知不知道用了有什么好处&坏处? 你要是没考虑过这个,那你盲目弄个 MQ 进系统里,后面出了问题你是不是就自己溜了给公司留坑?你要是没考虑过引入一个技术可能存在的弊端和风险,面试官把这类候选人招进来了,基本可能就是挖坑型选手。就怕你干 1 年挖一堆坑,自己跳槽了,给公司留下无穷后患。 第三,既然你用了 MQ,可能是某一种 MQ,那么你当时做没做过调研? 你别傻乎乎的自己拍脑袋看个人喜好就瞎用了一个 MQ,比如 Kafka,甚至都从没调研过业界流行的 MQ 到底有哪几种。每一个 MQ 的优点和缺点是什么。每一个 MQ 没有绝对的好坏,但是就是看用在哪个场景可以扬长避短,利用其优势,规避其劣势。 如果是一个不考虑技术选型的候选人招进了团队,leader 交给他一个任务,去设计个什么系统,他在里面用一些技术,可能都没考虑过选型,最后选的技术可能并不一定合适,一样是留坑。 面试题剖析 为什么使用消息队列 其实就是问问你消息队列都有哪些使用场景,然后你项目里具体是什么场景,说说你在这个场景里用消息队列是什么? 面试官问你这个问题,期望的一个回答是说,你们公司有个什么业务场景,这个业务场景有个什么技术挑战,如果不用 MQ 可能会很麻烦,但是你现在用了 MQ 之后带给了你很多的好处。 先说一下消息队列常见的使用场景吧,其实场景有很多,但是比较核心的有 3 个:解耦、异步、削峰。 解耦 看这么个场景。A 系统发送数据到 BCD 三个系统,通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢?那如果 C 系统现在不需要了呢?A 系统负责人几乎崩溃...... 在这个场景中,A 系统跟其它各种乱七八糟的系统严重耦合,A 系统产生一条比较关键的数据,很多系统都需要 A 系统将这个数据发送过来。A 系统要时时刻刻考虑 BCDE 四个系统如果挂了该咋办?要不要重发,要不要把消息存起来?头发都白了啊! 如果使用 MQ,A 系统产生一条数据,发送到 MQ 里面去,哪个系统需要数据自己去 MQ 里面消费。如果新系统需要数据,直接从 MQ 里消费即可;如果某个系统不需要这条数据了,就取消对 MQ 消息的消费即可。这样下来,A 系统压根儿不需要去考虑要给谁发送数据,不需要维护这个代码,也不需要考虑人家是否调用成功、失败超时等情况。 总结:通过一个 MQ,Pub/Sub 发布订阅消息这么一个模型,A 系统就跟其它系统彻底解耦了。 面试技巧:你需要去考虑一下你负责的系统中是否有类似的场景,就是一个系统或者一个模块,调用了多个系统或者模块,互相之间的调用很复杂,维护起来很麻烦。但是其实这个调用是不需要直接同步调用接口的,如果用 MQ 给它异步化解耦,也是可以的,你就需要去考虑在你的项目里,是不是可以运用这个 MQ 去进行系统的解耦。在简历中体现出来这块东西,用 MQ 作解耦。 异步 再来看一个场景,A 系统接收一个请求,需要在自己本地写库,还需要在 BCD 三个系统写库,自己本地写库要 3ms,BCD 三个系统分别写库要 300ms、450ms、200ms。最终请求总延时是 3 + 300 + 450 + 200 = 953ms,接近 1s,用户感觉搞个什么东西,慢死了慢死了。用户通过浏览器发起请求,等待个 1s,这几乎是不可接受的。 一般互联网类的企业,对于用户直接的操作,一般要求是每个请求都必须在 200 ms 以内完成,对用户几乎是无感知的。 如果使用 MQ,那么 A 系统连续发送 3 条消息到 MQ 队列中,假如耗时 5ms,A 系统从接受一个请求到返回响应给用户,总时长是 3 + 5 = 8ms,对于用户而言,其实感觉上就是点个按钮,8ms 以后就直接返回了,爽!网站做得真好,真快! 削峰 每天 0:00 到 12:00,A 系统风平浪静,每秒并发请求数量就 50 个。结果每次一到 12:00 ~ 13:00 ,每秒并发请求数量突然会暴增到 5k+ 条。但是系统是直接基于 MySQL 的,大量的请求涌入 MySQL,每秒钟对 MySQL 执行约 5k 条 SQL。 一般的 MySQL,扛到每秒 2k 个请求就差不多了,如果每秒请求到 5k 的话,可能就直接把 MySQL 给打死了,导致系统崩溃,用户也就没法再使用系统了。 但是高峰期一过,到了下午的时候,就成了低峰期,可能也就 1w 的用户同时在网站上操作,每秒中的请求数量可能也就 50 个请求,对整个系统几乎没有任何的压力。 如果使用 MQ,每秒 5k 个请求写入 MQ,A 系统每秒钟最多处理 2k 个请求,因为 MySQL 每秒钟最多处理 2k 个。A 系统从 MQ 中慢慢拉取请求,每秒钟就拉取 2k 个请求,不要超过自己每秒能处理的最大请求数量就 ok,这样下来,哪怕是高峰期的时候,A 系统也绝对不会挂掉。而 MQ 每秒钟 5k 个请求进来,就 2k 个请求出去,结果就导致在中午高峰期(1 个小时),可能有几十万甚至几百万的请求积压在 MQ 中。 这个短暂的高峰期积压是 ok 的,因为高峰期过了之后,每秒钟就 50 个请求进 MQ,但是 A 系统依然会按照每秒 2k 个请求的速度在处理。所以说,只要高峰期一过,A 系统就会快速将积压的消息给解决掉。 消息队列有什么优缺点 优点上面已经说了,就是在特殊场景下有其对应的好处,解耦、异步、削峰。 缺点有以下几个: 系统可用性降低 系统引入的外部依赖越多,越容易挂掉。本来你就是 A 系统调用 BCD 三个系统的接口就好了,ABCD 四个系统还好好的,没啥问题,你偏加个 MQ 进来,万一 MQ 挂了咋整?MQ 一挂,整套系统崩溃,你不就完了?如何保证消息队列的高可用,可以点击这里查看。 系统复杂度提高 硬生生加个 MQ 进来,你怎么保证消息没有重复消费?怎么处理消息丢失的情况?怎么保证消息传递的顺序性?头大头大,问题一大堆,痛苦不已。 一致性问题 A 系统处理完了直接返回成功了,人都以为你这个请求就成功了;但是问题是,要是 BCD 三个系统那里,BD 两个系统写库成功了,结果 C 系统写库失败了,咋整?你这数据就不一致了。 所以消息队列实际是一种非常复杂的架构,你引入它有很多好处,但是也得针对它带来的坏处做各种额外的技术方案和架构来规避掉,做好之后,你会发现,妈呀,系统复杂度提升了一个数量级,也许是复杂了 10 倍。但是关键时刻,用,还是得用的。 综上,各种对比之后,有如下建议: 一般的业务系统要引入 MQ,最早大家都用 ActiveMQ,但是现在确实大家用的不多了,没经过大规模吞吐量场景的验证,社区也不是很活跃,所以大家还是算了吧,我个人不推荐用这个了; 后来大家开始用 RabbitMQ,但是确实 erlang 语言阻止了大量的 Java 工程师去深入研究和掌控它,对公司而言,几乎处于不可控的状态,但是确实人家是开源的,比较稳定的支持,活跃度也高; 不过现在确实越来越多的公司会去用 RocketMQ,确实很不错,毕竟是阿里出品,但社区可能有突然黄掉的风险(目前 RocketMQ 已捐给 Apache,但 GitHub 上的活跃度其实不算高)对自己公司技术实力有绝对自信的,推荐用 RocketMQ,否则回去老老实实用 RabbitMQ 吧,人家有活跃的开源社区,绝对不会黄。 所以中小型公司,技术实力较为一般,技术挑战不是特别高,用 RabbitMQ 是不错的选择;大型公司,基础架构研发实力较强,用 RocketMQ 是很好的选择。 如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景,用 Kafka 是业内标准的,绝对没问题,社区活跃度很高,绝对不会黄,何况几乎是全世界这个领域的事实性规范。

剑曼红尘 2020-04-16 16:34:44 0 浏览量 回答数 0

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如果对什么是线程、什么是进程仍存有疑惑,请先Google之,因为这两个概念不在本文的范围之内。 用多线程只有一个目的,那就是更好的利用cpu的资源,因为所有的多线程代码都可以用单线程来实现。说这个话其实只有一半对,因为反应“多角色”的程序代码,最起码每个角色要给他一个线程吧,否则连实际场景都无法模拟,当然也没法说能用单线程来实现:比如最常见的“生产者,消费者模型”。 很多人都对其中的一些概念不够明确,如同步、并发等等,让我们先建立一个数据字典,以免产生误会。 多线程:指的是这个程序(一个进程)运行时产生了不止一个线程 并行与并发: 并行:多个cpu实例或者多台机器同时执行一段处理逻辑,是真正的同时。 并发:通过cpu调度算法,让用户看上去同时执行,实际上从cpu操作层面不是真正的同时。并发往往在场景中有公用的资源,那么针对这个公用的资源往往产生瓶颈,我们会用TPS或者QPS来反应这个系统的处理能力。 并发与并行 线程安全:经常用来描绘一段代码。指在并发的情况之下,该代码经过多线程使用,线程的调度顺序不影响任何结果。这个时候使用多线程,我们只需要关注系统的内存,cpu是不是够用即可。反过来,线程不安全就意味着线程的调度顺序会影响最终结果,如不加事务的转账代码: void transferMoney(User from, User to, float amount){ to.setMoney(to.getBalance() + amount); from.setMoney(from.getBalance() - amount); } 同步:Java中的同步指的是通过人为的控制和调度,保证共享资源的多线程访问成为线程安全,来保证结果的准确。如上面的代码简单加入@synchronized关键字。在保证结果准确的同时,提高性能,才是优秀的程序。线程安全的优先级高于性能。 好了,让我们开始吧。我准备分成几部分来总结涉及到多线程的内容: 扎好马步:线程的状态 内功心法:每个对象都有的方法(机制) 太祖长拳:基本线程类 九阴真经:高级多线程控制类 扎好马步:线程的状态 先来两张图: 线程状态 线程状态转换 各种状态一目了然,值得一提的是"blocked"这个状态:线程在Running的过程中可能会遇到阻塞(Blocked)情况 调用join()和sleep()方法,sleep()时间结束或被打断,join()中断,IO完成都会回到Runnable状态,等待JVM的调度。 调用wait(),使该线程处于等待池(wait blocked pool),直到notify()/notifyAll(),线程被唤醒被放到锁定池(lock blocked pool ),释放同步锁使线程回到可运行状态(Runnable) 对Running状态的线程加同步锁(Synchronized)使其进入(lock blocked pool ),同步锁被释放进入可运行状态(Runnable)。 此外,在runnable状态的线程是处于被调度的线程,此时的调度顺序是不一定的。Thread类中的yield方法可以让一个running状态的线程转入runnable。内功心法:每个对象都有的方法(机制) synchronized, wait, notify 是任何对象都具有的同步工具。让我们先来了解他们 monitor 他们是应用于同步问题的人工线程调度工具。讲其本质,首先就要明确monitor的概念,Java中的每个对象都有一个监视器,来监测并发代码的重入。在非多线程编码时该监视器不发挥作用,反之如果在synchronized 范围内,监视器发挥作用。 wait/notify必须存在于synchronized块中。并且,这三个关键字针对的是同一个监视器(某对象的监视器)。这意味着wait之后,其他线程可以进入同步块执行。 当某代码并不持有监视器的使用权时(如图中5的状态,即脱离同步块)去wait或notify,会抛出java.lang.IllegalMonitorStateException。也包括在synchronized块中去调用另一个对象的wait/notify,因为不同对象的监视器不同,同样会抛出此异常。 再讲用法: synchronized单独使用: 代码块:如下,在多线程环境下,synchronized块中的方法获取了lock实例的monitor,如果实例相同,那么只有一个线程能执行该块内容 复制代码 public class Thread1 implements Runnable { Object lock; public void run() { synchronized(lock){ ..do something } } } 复制代码 直接用于方法: 相当于上面代码中用lock来锁定的效果,实际获取的是Thread1类的monitor。更进一步,如果修饰的是static方法,则锁定该类所有实例。 public class Thread1 implements Runnable { public synchronized void run() { ..do something } } synchronized, wait, notify结合:典型场景生产者消费者问题 复制代码 /** * 生产者生产出来的产品交给店员 */ public synchronized void produce() { if(this.product >= MAX_PRODUCT) { try { wait(); System.out.println("产品已满,请稍候再生产"); } catch(InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } return; } this.product++; System.out.println("生产者生产第" + this.product + "个产品."); notifyAll(); //通知等待区的消费者可以取出产品了 } /** * 消费者从店员取产品 */ public synchronized void consume() { if(this.product <= MIN_PRODUCT) { try { wait(); System.out.println("缺货,稍候再取"); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } return; } System.out.println("消费者取走了第" + this.product + "个产品."); this.product--; notifyAll(); //通知等待去的生产者可以生产产品了 } 复制代码 volatile 多线程的内存模型:main memory(主存)、working memory(线程栈),在处理数据时,线程会把值从主存load到本地栈,完成操作后再save回去(volatile关键词的作用:每次针对该变量的操作都激发一次load and save)。 volatile 针对多线程使用的变量如果不是volatile或者final修饰的,很有可能产生不可预知的结果(另一个线程修改了这个值,但是之后在某线程看到的是修改之前的值)。其实道理上讲同一实例的同一属性本身只有一个副本。但是多线程是会缓存值的,本质上,volatile就是不去缓存,直接取值。在线程安全的情况下加volatile会牺牲性能。太祖长拳:基本线程类 基本线程类指的是Thread类,Runnable接口,Callable接口Thread 类实现了Runnable接口,启动一个线程的方法:  MyThread my = new MyThread();  my.start(); Thread类相关方法:复制代码 //当前线程可转让cpu控制权,让别的就绪状态线程运行(切换)public static Thread.yield() //暂停一段时间public static Thread.sleep() //在一个线程中调用other.join(),将等待other执行完后才继续本线程。    public join()//后两个函数皆可以被打断public interrupte() 复制代码 关于中断:它并不像stop方法那样会中断一个正在运行的线程。线程会不时地检测中断标识位,以判断线程是否应该被中断(中断标识值是否为true)。终端只会影响到wait状态、sleep状态和join状态。被打断的线程会抛出InterruptedException。Thread.interrupted()检查当前线程是否发生中断,返回booleansynchronized在获锁的过程中是不能被中断的。 中断是一个状态!interrupt()方法只是将这个状态置为true而已。所以说正常运行的程序不去检测状态,就不会终止,而wait等阻塞方法会去检查并抛出异常。如果在正常运行的程序中添加while(!Thread.interrupted()) ,则同样可以在中断后离开代码体 Thread类最佳实践:写的时候最好要设置线程名称 Thread.name,并设置线程组 ThreadGroup,目的是方便管理。在出现问题的时候,打印线程栈 (jstack -pid) 一眼就可以看出是哪个线程出的问题,这个线程是干什么的。 如何获取线程中的异常 不能用try,catch来获取线程中的异常Runnable 与Thread类似Callable future模式:并发模式的一种,可以有两种形式,即无阻塞和阻塞,分别是isDone和get。其中Future对象用来存放该线程的返回值以及状态 ExecutorService e = Executors.newFixedThreadPool(3); //submit方法有多重参数版本,及支持callable也能够支持runnable接口类型.Future future = e.submit(new myCallable());future.isDone() //return true,false 无阻塞future.get() // return 返回值,阻塞直到该线程运行结束 九阴真经:高级多线程控制类 以上都属于内功心法,接下来是实际项目中常用到的工具了,Java1.5提供了一个非常高效实用的多线程包:java.util.concurrent, 提供了大量高级工具,可以帮助开发者编写高效、易维护、结构清晰的Java多线程程序。1.ThreadLocal类 用处:保存线程的独立变量。对一个线程类(继承自Thread)当使用ThreadLocal维护变量时,ThreadLocal为每个使用该变量的线程提供独立的变量副本,所以每一个线程都可以独立地改变自己的副本,而不会影响其它线程所对应的副本。常用于用户登录控制,如记录session信息。 实现:每个Thread都持有一个TreadLocalMap类型的变量(该类是一个轻量级的Map,功能与map一样,区别是桶里放的是entry而不是entry的链表。功能还是一个map。)以本身为key,以目标为value。主要方法是get()和set(T a),set之后在map里维护一个threadLocal -> a,get时将a返回。ThreadLocal是一个特殊的容器。2.原子类(AtomicInteger、AtomicBoolean……) 如果使用atomic wrapper class如atomicInteger,或者使用自己保证原子的操作,则等同于synchronized //返回值为booleanAtomicInteger.compareAndSet(int expect,int update) 该方法可用于实现乐观锁,考虑文中最初提到的如下场景:a给b付款10元,a扣了10元,b要加10元。此时c给b2元,但是b的加十元代码约为:复制代码 if(b.value.compareAndSet(old, value)){ return ;}else{ //try again // if that fails, rollback and log} 复制代码 AtomicReference对于AtomicReference 来讲,也许对象会出现,属性丢失的情况,即oldObject == current,但是oldObject.getPropertyA != current.getPropertyA。这时候,AtomicStampedReference就派上用场了。这也是一个很常用的思路,即加上版本号3.Lock类  lock: 在java.util.concurrent包内。共有三个实现: ReentrantLockReentrantReadWriteLock.ReadLockReentrantReadWriteLock.WriteLock 主要目的是和synchronized一样, 两者都是为了解决同步问题,处理资源争端而产生的技术。功能类似但有一些区别。 区别如下:复制代码 lock更灵活,可以自由定义多把锁的枷锁解锁顺序(synchronized要按照先加的后解顺序)提供多种加锁方案,lock 阻塞式, trylock 无阻塞式, lockInterruptily 可打断式, 还有trylock的带超时时间版本。本质上和监视器锁(即synchronized是一样的)能力越大,责任越大,必须控制好加锁和解锁,否则会导致灾难。和Condition类的结合。性能更高,对比如下图: 复制代码 synchronized和Lock性能对比 ReentrantLock    可重入的意义在于持有锁的线程可以继续持有,并且要释放对等的次数后才真正释放该锁。使用方法是: 1.先new一个实例 static ReentrantLock r=new ReentrantLock(); 2.加锁       r.lock()或r.lockInterruptibly(); 此处也是个不同,后者可被打断。当a线程lock后,b线程阻塞,此时如果是lockInterruptibly,那么在调用b.interrupt()之后,b线程退出阻塞,并放弃对资源的争抢,进入catch块。(如果使用后者,必须throw interruptable exception 或catch)     3.释放锁    r.unlock() 必须做!何为必须做呢,要放在finally里面。以防止异常跳出了正常流程,导致灾难。这里补充一个小知识点,finally是可以信任的:经过测试,哪怕是发生了OutofMemoryError,finally块中的语句执行也能够得到保证。 ReentrantReadWriteLock 可重入读写锁(读写锁的一个实现)   ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock()  ReadLock r = lock.readLock();  WriteLock w = lock.writeLock(); 两者都有lock,unlock方法。写写,写读互斥;读读不互斥。可以实现并发读的高效线程安全代码4.容器类 这里就讨论比较常用的两个: BlockingQueueConcurrentHashMap BlockingQueue阻塞队列。该类是java.util.concurrent包下的重要类,通过对Queue的学习可以得知,这个queue是单向队列,可以在队列头添加元素和在队尾删除或取出元素。类似于一个管  道,特别适用于先进先出策略的一些应用场景。普通的queue接口主要实现有PriorityQueue(优先队列),有兴趣可以研究 BlockingQueue在队列的基础上添加了多线程协作的功能: BlockingQueue 除了传统的queue功能(表格左边的两列)之外,还提供了阻塞接口put和take,带超时功能的阻塞接口offer和poll。put会在队列满的时候阻塞,直到有空间时被唤醒;take在队 列空的时候阻塞,直到有东西拿的时候才被唤醒。用于生产者-消费者模型尤其好用,堪称神器。 常见的阻塞队列有: ArrayListBlockingQueueLinkedListBlockingQueueDelayQueueSynchronousQueue ConcurrentHashMap高效的线程安全哈希map。请对比hashTable , concurrentHashMap, HashMap5.管理类 管理类的概念比较泛,用于管理线程,本身不是多线程的,但提供了一些机制来利用上述的工具做一些封装。了解到的值得一提的管理类:ThreadPoolExecutor和 JMX框架下的系统级管理类 ThreadMXBeanThreadPoolExecutor如果不了解这个类,应该了解前面提到的ExecutorService,开一个自己的线程池非常方便:复制代码 ExecutorService e = Executors.newCachedThreadPool(); ExecutorService e = Executors.newSingleThreadExecutor(); ExecutorService e = Executors.newFixedThreadPool(3); // 第一种是可变大小线程池,按照任务数来分配线程, // 第二种是单线程池,相当于FixedThreadPool(1) // 第三种是固定大小线程池。 // 然后运行 e.execute(new MyRunnableImpl()); 复制代码 该类内部是通过ThreadPoolExecutor实现的,掌握该类有助于理解线程池的管理,本质上,他们都是ThreadPoolExecutor类的各种实现版本。请参见javadoc: ThreadPoolExecutor参数解释 翻译一下:复制代码 corePoolSize:池内线程初始值与最小值,就算是空闲状态,也会保持该数量线程。maximumPoolSize:线程最大值,线程的增长始终不会超过该值。keepAliveTime:当池内线程数高于corePoolSize时,经过多少时间多余的空闲线程才会被回收。回收前处于wait状态unit:时间单位,可以使用TimeUnit的实例,如TimeUnit.MILLISECONDS workQueue:待入任务(Runnable)的等待场所,该参数主要影响调度策略,如公平与否,是否产生饿死(starving)threadFactory:线程工厂类,有默认实现,如果有自定义的需要则需要自己实现ThreadFactory接口并作为参数传入。 阿里云优惠券地址https://promotion.aliyun.com/ntms/yunparter/invite.html?userCode=nb3paa5b

景凌凯 2019-12-02 01:40:35 0 浏览量 回答数 0

问题

关于代码注释我的个人看法:报错

kun坤 2020-06-09 11:22:00 0 浏览量 回答数 1

新用户福利专场,云服务器ECS低至102元/年

新用户专场,1核2G 102元/年起,2核4G 699.8元/年起

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怎么 没人来呀 @中山野鬼###### 1、如果想去掉while(true),可以考虑通知实现; 2、关于自动重连的问题,可以考虑重发送逻辑中抽离出来,采用心跳检测完成; 3、另外发送速率统计部分也应该抽离出来。 4、上多通道要考虑资源使用可控。 5、实在不行按照业务拆分成多模块,用redis 或mq类的扩展一下架构设计; ######回复 @OS小小小 : map =(Map)JSONObject.parse(SendMsgCMPP2ThredPoolByDB.ZhangYi.take()); 换成take,阻塞线程,试试。######回复 @OS小小小 : 1、通知只是告知队列里有新的数据需要处理了; 5、内存队列换成redis队列 实现成本增加,但是可扩展性增加;######1、通知实现的话 ,岂不是 无法保证 最少发送么,又会陷入另一个问题中 是吗? 或者是我的想法不对么? 2、嗯,这一块可以这样做。谢谢你 3、速率统计这里 我目前想不到怎么抽离、既可以控制到位,又可以保证不影响。。。 5、redis 是有的 但是 redis的队列的话 跟我这个 没啥区别吧,可能速度更快一点。######while(true) 里面 没数据最起码要休眠啊,不停死循环操作,又没有休眠cpu不高才怪######回复 @OS小小小 : 休眠是必须的,只是前面有数据进来,可以用wait notify 的思路通知,思路就是这样,CountDownLatch 之类多线程通讯也可以实现有数据来就能立即处理的功能######嗯,目前在测试 排除没有数据的情况,所以这一块没有去让他休眠,后面会加进去。 就针对于目前这种情况,有啥好办法吗###### 我的思路是:一个主线程,多个任务子线程。 主线程有一层while(true),这个循环是不断的扫描LinkedBlockingQueue是否有数据,有则交个任务子线程(也就是你这里定义的线程池)处理,而不是像你这样每个子任务线程都有一个while(true) ######这才是对的做法######嗯,这思路可以。谢谢哈###### 引用来自“K袁”的评论 我的思路是:一个主线程,多个任务子线程。 主线程有一层while(true),这个循环是不断的扫描LinkedBlockingQueue是否有数据,有则交个任务子线程(也就是你这里定义的线程池)处理,而不是像你这样每个子任务线程都有一个while(true) 正确做法. 还有就是 LinkedBlockingQueue 本身阻塞的,while(true)没问题,主要在于不需要每个发送线程都去block######while(true)不加休眠就会这样###### java 的线程数量大致要和cpu数量一致,并不是越多越快,线程调度是很消耗时间的。要用好多线程,就需要设计出好的多线程业务模型,不恰当的sleep和block是性能的噩梦。利用好LinkedBlockingQueue,队列空闲时读队列的线程会释放cpu。利用消息触发后续线程工作,就没必要使用while(true)来不停的扫描。 ######@蓝水晶飞机 看到你要比牛逼,我就没有兴趣跟你说话了######回复 @不日小鸡 : 我就是装逼怎么啦,特么的装逼装出样子来的,起码也比你牛逼啊。######回复 @蓝水晶飞机 : 你说这话不能掩盖你没有回复我的问题又来回复我导致装逼失败的事实。 那你不是楼主你回复我干什么,还不是回答我的问题。 不要装逼了好么,装多就成傻逼了######回复 @不日小鸡 : 此贴楼主不是你,装什么逼。######回复 @王斌_ : 这些我都知道,我的意思是你这样回复可能会误导其他看帖子的人或者新手,让他们以为线程数就等于CPU数###### 引用来自“OS小小小”的评论 怎么 没人来呀 @中山野鬼 抬举我了。c++ 我还敢对不知深浅的人说,“权当我不懂”,java真心只是学过,没有实际工程上的经验。哈。而且我是c的思维,面对c适合的应用开发,是反对使用线程的。基本思维是,执行模块的生命周期不以任务为决定,同类的执行模块,可根据物理硬核数量,形成对应独立多个进程,但绝对不会同类的任务独立对应多个线程。哈。所以java这类面向线程的设计,没办法参与讨论。设计应用目标不同,系统组织策略自然有异。 唯一的建议是:永远不要依赖工具,特别是所谓的垃圾资源处理回收机制,无论它做的再好,一旦你依赖,必然你的代码,在不久的将来会因为系统设计规模的变大,而变的垃圾。哈。 听不懂的随便喷,希望听懂的,能记得这个观点,这不是我一个人的观点。 ######给100万像素做插值运算进行染色特效,请问单线程怎么做比多线程快?###### @乌龟壳 : 几种方法都可以,第一是按照计算步骤,每个进程处理一个步骤,然后切换共享空间(这没有数据传递逻辑上的额外开销),就是流水思维。第二个是block的思维,同样的几个进程负责相同计算,但负责不同片区。同时存在另一类的进程是对前期并发处理完的工作进行边界处理。 你这个例子体现不出进程和线程的差异的。 如果非要考虑进程和线程在片内cache的差异,如果没记错(错了大家纠正哈),进程之间的共享是在二级缓存之间吧。即便线程能做到一级缓存之间的共享,但对于这种大批量像素的计算,用进程仍然是使用 dma,将数据成块载入一级缓存区域进行处理,而这个载入工作和计算工作是同步的。不会有额外太多的延迟。 你举的这个例子,还真好是我以前的老本行。再说了。像素计算,如今都用专用计算处理器了吧。还用x86或arm来处理,不累死啊。哈。 而且这种东西java不适合,同样的处理器,用c写,基本可以比java快1到2倍。因为c可以直接根据硬件特性和计算逻辑特点有效调度底层硬件驱动方式。而java即便你用了底层优化的官方库,仍然不能保证硬件与计算目标特性的高度整合。 ######回复 @中山野鬼 : 简单来说,你的多个进程处理结果进行汇总的时候,是不是要做内存复制操作?如果是多线程天然就不用,多进程用系统的共享内存机制也不用,问题是既然用了共享内存,和多线程就没区别了。######回复 @乌龟壳 : 两回事哦。共享空间是独立的,而线程如果我没记错,全局变量,包括文件内的(静态变量)是共享的。不同线程共享同一个进程内的变量嘛。这些和业务逻辑相关的东西,每个线程又是独立一套业务逻辑,针对c语言,这样去设计,不是没事找事嘛。面向对象语言,这块都帮你处理好了,自然没有关系。######既然有共享空间了,那你所说的进程和线程实际就是一回事了。###### @乌龟壳   ,数据分两种,一种和算法或处理相关的。一种是待处理的数据。 前者,不应该共享,后者属于数据加工流程,必然存在数据传递或流动,最低成本的传递/流动方式就是共享内存,交替使用权限的思路。 但这仅仅针对待加工的数据和辅助信息,而不针对程序本身。 进程不会搞混乱这些东西特别是(待加工数据的辅助信息),而线程,就各种乱吧。哈。 进程之间,虽然用共享空间,但它本质是数据传递/流动,当你采用多机(物理机器)并发处理时,进程移动到另外一个物理主机,则共享空间就是不能选择的传递/流动方式了。但线程就没有这些概念。 ######回复 @中山野鬼 : 是啊,java天然就不是像C一样对汇编的包装。######@乌龟壳 面向企业级的各种业务,java这些没问题的。而且更有优势,面向计算设备特性的设计开发,就不行了。哈。######回复 @中山野鬼 : 也算各有场景吧,java同样可以多进程可以分布式来降低多线程的风险。java也可以静态编译成目标机器码。总之事在人为。######回复 @乌龟壳 : 高手,啥都可以,低手,依赖这些,就是各种想当然。哈哈。######回复 @中山野鬼 : 那针对java的垃圾回收,这个东西是可以调节它算法的,不算依赖工具吧,哈。不然依赖C语言语法也算依赖工具咯。哈。;-p

kun坤 2020-05-31 13:04:51 0 浏览量 回答数 0

问题

MaxCompute百问集锦(持续更新20171011)

隐林 2019-12-01 20:19:23 38430 浏览量 回答数 18

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pandacats 2019-12-23 10:02:00 1 浏览量 回答数 0

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程序员的3年之痒改变的不止薪水

小柒2012 2019-12-01 21:08:36 19089 浏览量 回答数 18

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Python 的 Decorator在使用上和Java/C#的Annotation很相似,就是在方法名前面加一个@XXX注解来为这个方法装饰一些东西。但是,Java/C#的Annotation也很让人望而却步,太TMD的复杂了,你要玩它,你需要了解一堆Annotation的类库文档,让人感觉就是在学另外一门语言。 而Python使用了一种相对于Decorator Pattern和Annotation来说非常优雅的方法,这种方法不需要你去掌握什么复杂的OO模型或是Annotation的各种类库规定,完全就是语言层面的玩法:一种函数式编程的技巧。如果你看过本站的《函数式编程》,你一定会为函数式编程的那种“描述你想干什么,而不是描述你要怎么去实现”的编程方式感到畅快。(如果你不了解函数式编程,那在读本文之前,还请你移步去看看《函数式编程》) 好了,我们先来点感性认识,看一个Python修饰器的Hello World的代码。 Hello World 下面是代码:文件名:hello.py def hello(fn): def wrapper(): print "hello, %s" % fn.__name__ fn() print "goodby, %s" % fn.__name__ return wrapper @hellodef foo(): print "i am foo" foo() 当你运行代码,你会看到如下输出: [chenaho@chenhao-air]$ python hello.pyhello, fooi am foogoodby, foo 你可以看到如下的东西: 1)函数foo前面有个@hello的“注解”,hello就是我们前面定义的函数hello 2)在hello函数中,其需要一个fn的参数(这就用来做回调的函数) 3)hello函数中返回了一个inner函数wrapper,这个wrapper函数回调了传进来的fn,并在回调前后加了两条语句。 Decorator 的本质 对于Python的这个@注解语法糖- Syntactic Sugar 来说,当你在用某个@decorator来修饰某个函数func时,如下所示: @decoratordef func(): pass 其解释器会解释成下面这样的语句: func = decorator(func) 尼玛,这不就是把一个函数当参数传到另一个函数中,然后再回调吗?是的,但是,我们需要注意,那里还有一个赋值语句,把decorator这个函数的返回值赋值回了原来的func。 根据《函数式编程》中的first class functions中的定义的,你可以把函数当成变量来使用,所以,decorator必需得返回了一个函数出来给func,这就是所谓的higher order function 高阶函数,不然,后面当func()调用的时候就会出错。 就我们上面那个hello.py里的例子来说, @hellodef foo(): print "i am foo" 被解释成了: foo = hello(foo) 是的,这是一条语句,而且还被执行了。你如果不信的话,你可以写这样的程序来试试看: def fuck(fn): print "fuck %s!" % fn.__name__[::-1].upper() @fuckdef wfg(): pass 没了,就上面这段代码,没有调用wfg()的语句,你会发现, fuck函数被调用了,而且还很NB地输出了我们每个人的心声! 再回到我们hello.py的那个例子,我们可以看到,hello(foo)返回了wrapper()函数,所以,foo其实变成了wrapper的一个变量,而后面的foo()执行其实变成了wrapper()。 知道这点本质,当你看到有多个decorator或是带参数的decorator,你也就不会害怕了。 比如:多个decorator @decorator_one@decorator_twodef func(): pass 相当于: func = decorator_one(decorator_two(func)) 比如:带参数的decorator: @decorator(arg1, arg2)def func(): pass 相当于: func = decorator(arg1,arg2)(func) 这意味着decorator(arg1, arg2)这个函数需要返回一个“真正的decorator”。 带参数及多个Decrorator 我们来看一个有点意义的例子:html.py def makeHtmlTag(tag, args, *kwds): def real_decorator(fn): css_class = " class='{0}'".format(kwds["css_class"]) if "css_class" in kwds else "" def wrapped(*args, **kwds): return "<"+tag+css_class+">" + fn(*args, **kwds) + "</"+tag+">" return wrapped return real_decorator @makeHtmlTag(tag="b", css_class="bold_css")@makeHtmlTag(tag="i", css_class="italic_css")def hello(): return "hello world" print hello() 输出: hello world 在上面这个例子中,我们可以看到:makeHtmlTag有两个参数。所以,为了让 hello = makeHtmlTag(arg1, arg2)(hello) 成功,makeHtmlTag 必需返回一个decorator(这就是为什么我们在makeHtmlTag中加入了real_decorator()的原因),这样一来,我们就可以进入到 decorator 的逻辑中去了—— decorator得返回一个wrapper,wrapper里回调hello。看似那个makeHtmlTag() 写得层层叠叠,但是,已经了解了本质的我们觉得写得很自然。 你看,Python的Decorator就是这么简单,没有什么复杂的东西,你也不需要了解过多的东西,使用起来就是那么自然、体贴、干爽、透气,独有的速效凹道和完美的吸收轨迹,让你再也不用为每个月的那几天感到焦虑和不安,再加上贴心的护翼设计,量多也不用当心。对不起,我调皮了。 什么,你觉得上面那个带参数的Decorator的函数嵌套太多了,你受不了。好吧,没事,我们看看下面的方法。 class式的 Decorator 首先,先得说一下,decorator的class方式,还是看个示例: class myDecorator(object): def __init__(self, fn): print "inside myDecorator.__init__()" self.fn = fn def __call__(self): self.fn() print "inside myDecorator.__call__()" @myDecoratordef aFunction(): print "inside aFunction()" print "Finished decorating aFunction()" aFunction() 输出: inside myDecorator.__init__() Finished decorating aFunction() inside aFunction() inside myDecorator.__call__() 上面这个示例展示了,用类的方式声明一个decorator。我们可以看到这个类中有两个成员:1)一个是__init__(),这个方法是在我们给某个函数decorator时被调用,所以,需要有一个fn的参数,也就是被decorator的函数。2)一个是__call__(),这个方法是在我们调用被decorator函数时被调用的。上面输出可以看到整个程序的执行顺序。 这看上去要比“函数式”的方式更易读一些。 下面,我们来看看用类的方式来重写上面的html.py的代码:html.py class makeHtmlTagClass(object): def __init__(self, tag, css_class=""): self._tag = tag self._css_class = " class='{0}'".format(css_class) if css_class !="" else "" def __call__(self, fn): def wrapped(*args, **kwargs): return "<" + self._tag + self._css_class+">" + fn(*args, **kwargs) + "</" + self._tag + ">" return wrapped @makeHtmlTagClass(tag="b", css_class="bold_css")@makeHtmlTagClass(tag="i", css_class="italic_css")def hello(name): return "Hello, {}".format(name) print hello("Hao Chen") 上面这段代码中,我们需要注意这几点:1)如果decorator有参数的话,__init__() 成员就不能传入fn了,而fn是在__call__的时候传入的。2)这段代码还展示了 wrapped(args, *kwargs) 这种方式来传递被decorator函数的参数。(其中:args是一个参数列表,kwargs是参数dict,具体的细节,请参考Python的文档或是StackOverflow的这个问题,这里就不展开了) 用Decorator设置函数的调用参数 你有三种方法可以干这个事: 第一种,通过 **kwargs,这种方法decorator会在kwargs中注入参数。 def decorate_A(function): def wrap_function(*args, **kwargs): kwargs['str'] = 'Hello!' return function(*args, **kwargs) return wrap_function @decorate_Adef print_message_A(args, *kwargs): print(kwargs['str']) print_message_A() 第二种,约定好参数,直接修改参数 def decorate_B(function): def wrap_function(*args, **kwargs): str = 'Hello!' return function(str, *args, **kwargs) return wrap_function @decorate_Bdef print_message_B(str, args, *kwargs): print(str) print_message_B() 第三种,通过 *args 注入 def decorate_C(function): def wrap_function(*args, **kwargs): str = 'Hello!' #args.insert(1, str) args = args +(str,) return function(*args, **kwargs) return wrap_function class Printer: @decorate_C def print_message(self, str, *args, **kwargs): print(str) p = Printer()p.print_message() Decorator的副作用 到这里,我相信你应该了解了整个Python的decorator的原理了。 相信你也会发现,被decorator的函数其实已经是另外一个函数了,对于最前面那个hello.py的例子来说,如果你查询一下foo.__name__的话,你会发现其输出的是“wrapper”,而不是我们期望的“foo”,这会给我们的程序埋一些坑。所以,Python的functool包中提供了一个叫wrap的decorator来消除这样的副作用。下面是我们新版本的hello.py。文件名:hello.py from functools import wrapsdef hello(fn): @wraps(fn) def wrapper(): print "hello, %s" % fn.__name__ fn() print "goodby, %s" % fn.__name__ return wrapper @hellodef foo(): '''foo help doc''' print "i am foo" pass foo()print foo.__name__ #输出 fooprint foo.__doc__ #输出 foo help doc 当然,即使是你用了functools的wraps,也不能完全消除这样的副作用。 来看下面这个示例: from inspect import getmembers, getargspecfrom functools import wraps def wraps_decorator(f): @wraps(f) def wraps_wrapper(*args, **kwargs): return f(*args, **kwargs) return wraps_wrapper class SomeClass(object): @wraps_decorator def method(self, x, y): pass obj = SomeClass()for name, func in getmembers(obj, predicate=inspect.ismethod): print "Member Name: %s" % name print "Func Name: %s" % func.func_name print "Args: %s" % getargspec(func)[0] 输出: Member Name: method Func Name: method Args: [] 你会发现,即使是你你用了functools的wraps,你在用getargspec时,参数也不见了。 要修正这一问,我们还得用Python的反射来解决,下面是相关的代码: def get_true_argspec(method): argspec = inspect.getargspec(method) args = argspec[0] if args and args[0] == 'self': return argspec if hasattr(method, '__func__'): method = method.__func__ if not hasattr(method, 'func_closure') or method.func_closure is None: raise Exception("No closure for method.") method = method.func_closure[0].cell_contents return get_true_argspec(method) 当然,我相信大多数人的程序都不会去getargspec。所以,用functools的wraps应该够用了。 一些decorator的示例 好了,现在我们来看一下各种decorator的例子: 给函数调用做缓存 这个例实在是太经典了,整个网上都用这个例子做decorator的经典范例,因为太经典了,所以,我这篇文章也不能免俗。 from functools import wrapsdef memo(fn): cache = {} miss = object() @wraps(fn) def wrapper(*args): result = cache.get(args, miss) if result is miss: result = fn(*args) cache[args] = result return result return wrapper @memodef fib(n): if n < 2: return n return fib(n - 1) + fib(n - 2) 上面这个例子中,是一个斐波拉契数例的递归算法。我们知道,这个递归是相当没有效率的,因为会重复调用。比如:我们要计算fib(5),于是其分解成fib(4) + fib(3),而fib(4)分解成fib(3)+fib(2),fib(3)又分解成fib(2)+fib(1)…… 你可看到,基本上来说,fib(3), fib(2), fib(1)在整个递归过程中被调用了两次。 而我们用decorator,在调用函数前查询一下缓存,如果没有才调用了,有了就从缓存中返回值。一下子,这个递归从二叉树式的递归成了线性的递归。 Profiler的例子 这个例子没什么高深的,就是实用一些。 import cProfile, pstats, StringIO def profiler(func): def wrapper(*args, **kwargs): datafn = func.__name__ + ".profile" # Name the data file prof = cProfile.Profile() retval = prof.runcall(func, *args, **kwargs) #prof.dump_stats(datafn) s = StringIO.StringIO() sortby = 'cumulative' ps = pstats.Stats(prof, stream=s).sort_stats(sortby) ps.print_stats() print s.getvalue() return retval return wrapper 注册回调函数 下面这个示例展示了通过URL的路由来调用相关注册的函数示例: class MyApp(): def __init__(self): self.func_map = {} def register(self, name): def func_wrapper(func): self.func_map[name] = func return func return func_wrapper def call_method(self, name=None): func = self.func_map.get(name, None) if func is None: raise Exception("No function registered against - " + str(name)) return func() app = MyApp() @app.register('/')def main_page_func(): return "This is the main page." @app.register('/next_page')def next_page_func(): return "This is the next page." print app.call_method('/')print app.call_method('/next_page') 注意:1)上面这个示例中,用类的实例来做decorator。2)decorator类中没有__call__(),但是wrapper返回了原函数。所以,原函数没有发生任何变化。 给函数打日志 下面这个示例演示了一个logger的decorator,这个decorator输出了函数名,参数,返回值,和运行时间。 from functools import wrapsdef logger(fn): @wraps(fn) def wrapper(*args, **kwargs): ts = time.time() result = fn(*args, **kwargs) te = time.time() print "function = {0}".format(fn.__name__) print " arguments = {0} {1}".format(args, kwargs) print " return = {0}".format(result) print " time = %.6f sec" % (te-ts) return result return wrapper @loggerdef multipy(x, y): return x * y @loggerdef sum_num(n): s = 0 for i in xrange(n+1): s += i return s print multipy(2, 10)print sum_num(100)print sum_num(10000000) 上面那个打日志还是有点粗糙,让我们看一个更好一点的(带log level参数的): import inspectdef get_line_number(): return inspect.currentframe().f_back.f_back.f_lineno def logger(loglevel): def log_decorator(fn): @wraps(fn) def wrapper(*args, **kwargs): ts = time.time() result = fn(*args, **kwargs) te = time.time() print "function = " + fn.__name__, print " arguments = {0} {1}".format(args, kwargs) print " return = {0}".format(result) print " time = %.6f sec" % (te-ts) if (loglevel == 'debug'): print " called_from_line : " + str(get_line_number()) return result return wrapper return log_decorator 但是,上面这个带log level参数的有两具不好的地方,1) loglevel不是debug的时候,还是要计算函数调用的时间。2) 不同level的要写在一起,不易读。 我们再接着改进: import inspect def advance_logger(loglevel): def get_line_number(): return inspect.currentframe().f_back.f_back.f_lineno def _basic_log(fn, result, *args, **kwargs): print "function = " + fn.__name__, print " arguments = {0} {1}".format(args, kwargs) print " return = {0}".format(result) def info_log_decorator(fn): @wraps(fn) def wrapper(*args, **kwargs): result = fn(*args, **kwargs) _basic_log(fn, result, args, kwargs) return wrapper def debug_log_decorator(fn): @wraps(fn) def wrapper(*args, **kwargs): ts = time.time() result = fn(*args, **kwargs) te = time.time() _basic_log(fn, result, args, kwargs) print " time = %.6f sec" % (te-ts) print " called_from_line : " + str(get_line_number()) return wrapper if loglevel is "debug": return debug_log_decorator else: return info_log_decorator 你可以看到两点,1)我们分了两个log level,一个是info的,一个是debug的,然后我们在外尾根据不同的参数返回不同的decorator。2)我们把info和debug中的相同的代码抽到了一个叫_basic_log的函数里,DRY原则。 一个MySQL的Decorator 下面这个decorator是我在工作中用到的代码,我简化了一下,把DB连接池的代码去掉了,这样能简单点,方便阅读。 import umysqlfrom functools import wraps class Configuraion: def __init__(self, env): if env == "Prod": self.host = "coolshell.cn" self.port = 3306 self.db = "coolshell" self.user = "coolshell" self.passwd = "fuckgfw" elif env == "Test": self.host = 'localhost' self.port = 3300 self.user = 'coolshell' self.db = 'coolshell' self.passwd = 'fuckgfw' def mysql(sql): _conf = Configuraion(env="Prod") def on_sql_error(err): print err sys.exit(-1) def handle_sql_result(rs): if rs.rows > 0: fieldnames = [f[0] for f in rs.fields] return [dict(zip(fieldnames, r)) for r in rs.rows] else: return [] def decorator(fn): @wraps(fn) def wrapper(*args, **kwargs): mysqlconn = umysql.Connection() mysqlconn.settimeout(5) mysqlconn.connect(_conf.host, _conf.port, _conf.user, _conf.passwd, _conf.db, True, 'utf8') try: rs = mysqlconn.query(sql, {}) except umysql.Error as e: on_sql_error(e) data = handle_sql_result(rs) kwargs["data"] = data result = fn(*args, **kwargs) mysqlconn.close() return result return wrapper return decorator @mysql(sql = "select * from coolshell" )def get_coolshell(data): ... ... ... .. 线程异步 下面量个非常简单的异步执行的decorator,注意,异步处理并不简单,下面只是一个示例。 from threading import Threadfrom functools import wraps def async(func): @wraps(func) def async_func(*args, **kwargs): func_hl = Thread(target = func, args = args, kwargs = kwargs) func_hl.start() return func_hl return async_func if name == '__main__': from time import sleep @async def print_somedata(): print 'starting print_somedata' sleep(2) print 'print_somedata: 2 sec passed' sleep(2) print 'print_somedata: 2 sec passed' sleep(2) print 'finished print_somedata' def main(): print_somedata() print 'back in main' print_somedata() print 'back in main' main() 其它 关于更多的示例,你可以参看: Python Decorator Library来源:网络

51干警网 2019-12-02 01:10:47 0 浏览量 回答数 0

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PHP面试干货 1、进程和线程 进程和线程都是由操作系统所体会的程序运行的基本单元,系统利用该基本单元实现系统对应用的并发性。进程和线程的区别在于: 简而言之,一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程. 线程的划分尺度小于进程,使得多线程程序的并发性高。 另外,进程在执行过程中拥有独立的内存单元,而多个线程共享内存,从而极大地提高了程序的运行效率。 线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行,必须依存在应用程序中,由应用程序提供多个线程执行控制。 从逻辑角度来看,多线程的意义在于一个应用程序中,有多个执行部分可以同时执行。但操作系统并没有将多个线程看做多个独立的应用,来实现进程的调度和管理以及资源分配。这就是进程和线程的重要区别。 2、apache默认使用进程管理还是线程管理?如何判断并设置最大连接数? 一个进程可以开多个线程 默认是进程管理 默认有一个主进程 Linux: ps -aux | grep httpd | more 一个子进程代表一个用户的连接 Conf/extra/httpd-mpm.conf 多路功能模块 http -l 查询当前apache处于什么模式下 3、单例模式 单例模式需求:只能实例化产生一个对象 如何实现: 私有化构造函数 禁止克隆对象 提供一个访问这个实例的公共的静态方法(通常为getInstance方法),从而返回唯一对象 需要一个保存类的静态属性 class demo { private static $MyObject; //保存对象的静态属性 private function __construct(){ //私有化构造函数 } private function __clone(){ //禁止克隆 } public static function getInstance(){ if(! (self::$MyObject instanceof self)){ self::$MyObject = new self; } return self::$MyObject; } } 4、安装完Apache后,在http.conf中配置加载PHP文件以Apache模块的方式安装PHP,在文件http.conf中首先要用语句LoadModule php5_module "e:/php/php5apache2.dll"动态装载PHP模块,然后再用语句AddType application/x-httpd-php .php 使得Apache把所有扩展名为PHP的文件都作为PHP脚本处理 5、debug_backtrace()函数能返回脚本里的任意行中调用的函数的名称。该函数同时还经常被用在调试中,用来判断错误是如何发生的 function one($str1, $str2) { two("Glenn", "Quagmire"); } function two($str1, $str2) { three("Cleveland", "Brown"); } function three($str1, $str2) { print_r(debug_backtrace()); } one("Peter", "Griffin"); Array ( [0] => Array ( [file] => D:\www\test\result.php [line] => 9 [function] => three [args] => Array ( [0] => Cleveland [1] => Brown ) ) [1] => Array ( [file] => D:\www\test\result.php [line] => 5 [function] => two [args] => Array ( [0] => Glenn [1] => Quagmire ) ) [2] => Array ( [file] => D:\www\test\result.php [line] => 16 [function] => one [args] => Array ( [0] => Peter [1] => Griffin ) ) ) 6、输出用户的IP地址,并且判断用户的IP地址是否在192.168.1.100 — 192.168.1.150之间 echo $ip=getenv('REMOTE_ADDR'); $ip=str_replace('.','',$ip); if($ip<1921681150 && $ip>1921681100) { echo 'ip在192.168.1.100—–192.168.1.150之间'; } else { echo 'ip不在192.168.1.100—–192.168.1.150之间'; } 7、请将2维数组按照name的长度进行重新排序,按照顺序将id赋值 $tarray = array( array('id' => 0, 'name' => '123'), array('id' => 0, 'name' => '1234'), array('id' => 0, 'name' => '1235'), array('id' => 0, 'name' => '12356'), array('id' => 0, 'name' => '123abc') ); foreach($tarray as $key=>$val) { $c[]=$val['name']; } function aa($a,$b) { if(strlen($a)==strlen($b)) return 0; return strlen($a)>strlen($b)?-1:1; } usort($c,'aa'); $len=count($c); for($i=0;$i<$len;$i++) { $t[$i]['id']=$i+1; $t[$i]['name']=$c[$i]; } print_r($t); 8、表单数据提交方式POST和GET的区别,URL地址传递的数据最大长度是多少? POST方式提交数据用户不可见,是数据更安全,最大长度不受限制,而GET方式传值在URL地址可以看到,相对不安全,对大长度是2048字节。 9、SESSION和COOKIE的作用和区别,SESSION信息的存储方式,如何进行遍历 SESSION和COOKIE都能够使值在页面之间进行传递,SESSION存储在服务器端,数据更安全,COOKIE保存在客户端,用户使用手段可以进行修改,SESSION依赖于COOKIE进行传递的。Session遍历使用$_SESSION[]取值,cookie遍历使用$_COOKIE[]取值。 10、什么是数据库索引,主键索引,唯一索引的区别,索引的缺点是什么 索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录。 主键索引和唯一索引的区别:主键是一种唯一性索引,但它必须指定为“PRIMARY KEY”,每个表只能有一个主键。唯一索引索引列的所有值都只能出现一次,即必须唯一。 索引的缺点: 1、创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。 2、索引需要占用物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,需要的空间就会更大。 3、当对表中的数据进行增加、删除、修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。 11、数据库设计时,常遇到的性能瓶颈有哪些,常有的解决方案 瓶颈主要有: 1、磁盘搜索 优化方法是:将数据分布在多个磁盘上 2、磁盘读/写 优化方法是:从多个磁盘并行读写。 3、CPU周期 优化方法:扩充内存 4、内存带宽 12、include和require区别 include引入文件的时候,如果碰到错误,会给出提示,并继续运行下边的代码。 require引入文件的时候,如果碰到错误,会给出提示,并停止运行下边的代码。 13、文件上传时设计到点 和文件上传有关的php.ini配置选项(File Uploads): file_uploads=On/Off:文件是否允许上传 upload_max_filesize上传文件时,单个文件的最大大小 post_max_size:提交表单时,整个post表单的最大大小 max_file_uploads =20上传文件的个数 内存占用,脚本最大执行时间也间接影响到文件的上传 14、header常见状态 //200 正常状态 header('HTTP/1.1 200 OK'); // 301 永久重定向,记得在后面要加重定向地址 Location:$url header('HTTP/1.1 301 Moved Permanently'); // 重定向,其实就是302 暂时重定向 header('Location: http://www.maiyoule.com/'); // 设置页面304 没有修改 header('HTTP/1.1 304 Not Modified'); // 显示登录框, header('HTTP/1.1 401 Unauthorized'); header('WWW-Authenticate: Basic realm="登录信息"'); echo '显示的信息!'; // 403 禁止访问 header('HTTP/1.1 403 Forbidden'); // 404 错误 header('HTTP/1.1 404 Not Found'); // 500 服务器错误 header('HTTP/1.1 500 Internal Server Error'); // 3秒后重定向指定地址(也就是刷新到新页面与 <meta http-equiv="refresh" content="10;http://www.maiyoule.com/ /> 相同) header('Refresh: 3; url=http://www.maiyoule.com/'); echo '10后跳转到http://www.maiyoule.com'; // 重写 X-Powered-By 值 header('X-Powered-By: PHP/5.3.0'); header('X-Powered-By: Brain/0.6b'); //设置上下文语言 header('Content-language: en'); // 设置页面最后修改时间(多用于防缓存) $time = time() - 60; //建议使用filetime函数来设置页面缓存时间 header('Last-Modified: '.gmdate('D, d M Y H:i:s', $time).' GMT'); // 设置内容长度 header('Content-Length: 39344'); // 设置头文件类型,可以用于流文件或者文件下载 header('Content-Type: application/octet-stream'); header('Content-Disposition: attachment; filename="example.zip"'); header('Content-Transfer-Encoding: binary'); readfile('example.zip');//读取文件到客户端 //禁用页面缓存 header('Cache-Control: no-cache, no-store, max-age=0, must-revalidate'); header('Expires: Mon, 26 Jul 1997 05:00:00 GMT'); header('Pragma: no-cache'); //设置页面头信息 header('Content-Type: text/html; charset=iso-8859-1'); header('Content-Type: text/html; charset=utf-8'); header('Content-Type: text/plain'); header('Content-Type: image/jpeg'); header('Content-Type: application/zip'); header('Content-Type: application/pdf'); header('Content-Type: audio/mpeg'); header('Content-Type: application/x-shockwave-flash'); //.... 至于Content-Type 的值 可以去查查 w3c 的文档库,那里很丰富 15、ORM和ActiveRecord ORM:object relation mapping,即对象关系映射,简单的说就是对象模型和关系模型的一种映射。为什么要有这么一个映射?很简单,因为现在的开发语言基本都是oop的,但是传统的数据库却是关系型的。为了可以靠贴近面向对象开发,我们想要像操作对象一样操作数据库。还可以隔离底层数据库层,我们不需要关心我们使用的是mysql还是其他的关系型数据库 ActiveRecord也属于ORM层,由Rails最早提出,遵循标准的ORM模型:表映射到记录,记录映射到对象,字段映射到对象属性。配合遵循的命名和配置惯例,能够很大程度的快速实现模型的操作,而且简洁易懂。 ActiveRecord的主要思想是: 1. 每一个数据库表对应创建一个类,类的每一个对象实例对应于数据库中表的一行记录;通常表的每个字段在类中都有相应的Field; 2. ActiveRecord同时负责把自己持久化,在ActiveRecord中封装了对数据库的访问,即CURD;; 3. ActiveRecord是一种领域模型(Domain Model),封装了部分业务逻辑; ActiveRecord比较适用于: 1. 业务逻辑比较简单,当你的类基本上和数据库中的表一一对应时, ActiveRecord是非常方便的,即你的业务逻辑大多数是对单表操作; 2. 当发生跨表的操作时, 往往会配合使用事务脚本(Transaction Script),把跨表事务提升到事务脚本中; 3. ActiveRecord最大优点是简单, 直观。 一个类就包括了数据访问和业务逻辑. 如果配合代码生成器使用就更方便了; 这些优点使ActiveRecord特别适合WEB快速开发。 16、斐波那契方法,也就是1 1 2 3 5 8 ……,这里给出两种方法,大家可以对比下,看看哪种快,以及为什么 function fibonacci($n){ if($n == 0){ return 0; } if($n == 1){ return 1; } return fibonacci($n-1)+fibonacci($n-2); } function fibonacci($n){ for($i=0; $i<$n; $i++){ $r[] = $i<2 ? 1 : $r[$i-1]+$r[$i-2]; } return $r[--$i]; } 17、约瑟夫环,也就是常见的数猴子,n只猴子围成一圈,每只猴子下面标了编号,从1开始数起,数到m那么第m只猴子便退出,依次类推,每数到m,那么那个位置的猴子退出,那么最后剩下的猴子下的编号是啥。 function yuesefu($n,$m) { $r=0; for($i=2; $i<=$n; $i++) { $r=($r+$m)%$i; } return $r+1; } 18、冒泡排序,大致是临近的数字两两进行比较,按照从小到大或者从大到小的顺序进行交换,这样一趟过去后,最大或最小的数字被交换到了最后一位,然后再从头开始进行两两比较交换,直到倒数第二位时结束 function bubbleSort($arr){ for($i=0, $len=count($arr); $i<$len; $i++){ for($j=0; $j<$len; $j++){ if($arr[$i]<$arr[$j]){ $tmp = $arr[$j]; $arr[$j] = $arr[$i]; $arr[$i] = $tmp; } } } return $arr; } 19、快速排序,也就是找出一个元素(理论上可以随便找一个)作为基准,然后对数组进行分区操作,使基准左边元素的值都不大于基准值,基准右边的元素值 都不小于基准值,如此作为基准的元素调整到排序后的正确位置。递归快速排序,将其他n-1个元素也调整到排序后的正确位置。最后每个元素都是在排序后的正 确位置,排序完成。所以快速排序算法的核心算法是分区操作,即如何调整基准的位置以及调整返回基准的最终位置以便分治递归。 function quickSort($arr){ $len = count($arr); if($len <=1){ return $arr; } $key = $arr[0]; $leftArr = $rightArr= array(); for($i=1; $i<$len; $i++){ if($arr[$i] <= $key){ $leftArr[] = $arr[$i]; } else{ $rightArr[] = $arr[$i]; } } $leftArr = quickSort($leftArr); $rightArr = quickSort($rightArr); return array_merge($leftArr, array($key), $rightArr); } 20、(递归的)列出目录下所有文件及目录,这里也有两种方法 function listDir($path){ $res = dir($path); while($file = $res->read()){ if($file == '.' || $file == '..'){ continue; } if(is_dir($path . '/' .$file)){ echo $path . '/' .$file . "\r\n"; listDir($path . '/' .$file); } else{ echo $path . '/' .$file . "\r\n"; } } $res->close(); } function listDir($path){ if(is_dir($path)){ if(FALSE !== ($res = opendir($path))){ while(FALSE !== ($file = readdir($res))){ if($file == '.' || $file == '..'){ continue; } $subPath = $path . '/' . $file; if(is_dir($subPath)){ echo $subPath . "\r\n"; listDir($subPath); } else{ echo $subPath . "\r\n"; } } } } } 21、找出相对的目录,比如/a/b/c/d/e.php相对于/a/b/13/34/c.php是/c/d/ function ralativePath($a, $b){ $a = explode('/', dirname($a)); $b = explode('/', dirname($b)); $c = '/'; foreach ($a as $k=> $v){ if($v != $b[$k]){ $c .= $v . '/'; } } echo $c; } 22、快速找出url中php后缀 function get_ext($url){ $data = parse_url($url); return pathinfo($data['path'], PATHINFO_EXTENSION); } 23、正则题,使用正则抓取网页,以网页meta为utf8为准,若是抓取的网页编码为big5之类的,需要转化为utf8再收录 function preg_meta($meta){ $replacement = "\\1utf8\\6\\7"; $pattern = '#(<meta\s+http-equiv=(\'|"|)Content-Type(\'|"|)\s+content=(\'|"|)text/html; charset=)(\w+)(\'|"|)(>)#i'; return preg_replace($pattern, $replacement, $meta); } echo preg_meta("<meta http-equiv=Content-Type content='text/html; charset=big5'><META http-equiv=\"Content-Type\" content='text/html; charset=big5'>"); 24、不用php的反转函数倒序输出字符串,如abc,反序输出cba function revstring($str){ for($i=strlen($str)-1; $i>=0; $i--){ echo $str{$i}; } } revstring('abc'); 25、常见端口 TCP 21端口:FTP 文件传输服务 SSH 22端口:SSH连接linux服务器,通过SSH连接可以远程管理Linux等设备 TCP 23端口:TELNET 终端仿真服务 TCP 25端口:SMTP 简单邮件传输服务 UDP 53端口:DNS 域名解析服务 TCP 80端口:HTTP 超文本传输服务 TCP 110端口:POP3 “邮局协议版本3”使用的端口 TCP 443端口:HTTPS 加密的超文本传输服务 TCP 1521端口:Oracle数据库服务 TCP 1863端口:MSN Messenger的文件传输功能所使用的端口 TCP 3389端口:Microsoft RDP 微软远程桌面使用的端口 TCP 5631端口:Symantec pcAnywhere 远程控制数据传输时使用的端口 UDP 5632端口:Symantec pcAnywhere 主控端扫描被控端时使用的端口 TCP 5000端口:MS SQL Server使用的端口 UDP 8000端口:腾讯QQ 26、linux常用的命令 top linux进程实时监控 ps 在Linux中是查看进程的命令。ps查看正处于Running的进程 mv 为文件或目录改名或将文件由一个目录移入另一个目录中。 find 查找文件 df 可显示所有文件系统对i节点和磁盘块的使用情况。 cat 打印文件类容 chmod 变更文件或目录的权限 chgrp 文件或目录的权限的掌控以拥有者及所诉群组来管理。可以使用chgrp指令取变更文件与目录所属群组 grep 是一种强大的文本搜索工具,它能使用正则表达式搜索文本,并把匹 配的行打印出来。 wc 为统计指定文件中的字节数、字数、行数,并将统计结果显示输出 27、对于大流量的网站,您采用什么样的方法来解决访问量问题 首先,确认服务器硬件是否足够支持当前的流量 其次,优化数据库访问。 第三,禁止外部的盗链。 第四,控制大文件的下载。 第五,使用不同主机分流主要流量 第六,使用流量分析统计软件 28、$_SERVER常用的字段 $_SERVER['PHP_SELF'] #当前正在执行脚本的文件名 $_SERVER['SERVER_NAME'] #当前运行脚本所在服务器主机的名称 $_SERVER['REQUEST_METHOD'] #访问页面时的请求方法。例如:“GET”、“HEAD”,“POST”,“PUT” $_SERVER['QUERY_STRING'] #查询(query)的字符串 $_SERVER['HTTP_HOST'] #当前请求的 Host: 头部的内容 $_SERVER['HTTP_REFERER'] #链接到当前页面的前一页面的 URL 地址 $_SERVER['REMOTE_ADDR'] #正在浏览当前页面用户的 IP 地址 $_SERVER['REMOTE_HOST'] #正在浏览当前页面用户的主机名 $_SERVER['SCRIPT_FILENAME'] #当前执行脚本的绝对路径名 $_SERVER['SCRIPT_NAME'] #包含当前脚本的路径。这在页面需要指向自己时非常有用 $_SERVER['REQUEST_URI'] #访问此页面所需的 URI。例如,“/index.html” 29、安装php扩展 进入扩展的目录 phpize命令得到configure文件 ./configure --with-php-config=/usr/local/php/bin/php-config make & make install 在php.ini中加入扩展名称.so 重启web服务器(nginx/apache) 30、php-fpm与nginx PHP-FPM也是一个第三方的FastCGI进程管理器,它是作为PHP的一个补丁来开发的,在安装的时候也需要和PHP源码一起编译,也就是说PHP-FPM被编译到PHP内核中,因此在处理性能方面更加优秀;同时它在处理高并发方面也比spawn-fcgi引擎好很多,因此,推荐Nginx+PHP/PHP-FPM这个组合对PHP进行解析。 FastCGI 的主要优点是把动态语言和HTTP Server分离开来,所以Nginx与PHP/PHP-FPM经常被部署在不同的服务器上,以分担前端Nginx服务器的压力,使Nginx专一处理静态请求和转发动态请求,而PHP/PHP-FPM服务器专一解析PHP动态请求 #fastcgi FastCGI是一个可伸缩地、高速地在HTTP server和动态脚本语言间通信的接口。多数流行的HTTP server都支持FastCGI,包括Apache、Nginx和lighttpd等,同时,FastCGI也被许多脚本语言所支持,其中就有PHP。 FastCGI是从CGI发展改进而来的。传统CGI接口方式的主要缺点是性能很差,因为每次HTTP服务器遇到动态程序时都需要重新启动脚本解析器来执行解析,然后结果被返回给HTTP服务器。这在处理高并发访问时,几乎是不可用的。另外传统的CGI接口方式安全性也很差,现在已经很少被使用了。 FastCGI接口方式采用C/S结构,可以将HTTP服务器和脚本解析服务器分开,同时在脚本解析服务器上启动一个或者多个脚本解析守护进程。当HTTP服务器每次遇到动态程序时,可以将其直接交付给FastCGI进程来执行,然后将得到的结果返回给浏览器。这种方式可以让HTTP服务器专一地处理静态请求或者将动态脚本服务器的结果返回给客户端,这在很大程度上提高了整个应用系统的性能。 Nginx+FastCGI运行原理 Nginx不支持对外部程序的直接调用或者解析,所有的外部程序(包括PHP)必须通过FastCGI接口来调用。FastCGI接口在Linux下是socket,(这个socket可以是文件socket,也可以是ip socket)。为了调用CGI程序,还需要一个FastCGI的wrapper(wrapper可以理解为用于启动另一个程序的程序),这个wrapper绑定在某个固定socket上,如端口或者文件socket。当Nginx将CGI请求发送给这个socket的时候,通过FastCGI接口,wrapper接纳到请求,然后派生出一个新的线程,这个线程调用解释器或者外部程序处理脚本并读取返回数据;接着,wrapper再将返回的数据通过FastCGI接口,沿着固定的socket传递给Nginx;最后,Nginx将返回的数据发送给客户端,这就是Nginx+FastCGI的整个运作过程。 31、ajax全称“Asynchronous Javascript And XML”(异步JavaScript和XML)

小川游鱼 2019-12-02 01:41:29 0 浏览量 回答数 0

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PHP面试干货 1、进程和线程 进程和线程都是由操作系统所体会的程序运行的基本单元,系统利用该基本单元实现系统对应用的并发性。进程和线程的区别在于: 简而言之,一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程. 线程的划分尺度小于进程,使得多线程程序的并发性高。 另外,进程在执行过程中拥有独立的内存单元,而多个线程共享内存,从而极大地提高了程序的运行效率。 线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行,必须依存在应用程序中,由应用程序提供多个线程执行控制。 从逻辑角度来看,多线程的意义在于一个应用程序中,有多个执行部分可以同时执行。但操作系统并没有将多个线程看做多个独立的应用,来实现进程的调度和管理以及资源分配。这就是进程和线程的重要区别。 2、apache默认使用进程管理还是线程管理?如何判断并设置最大连接数? 一个进程可以开多个线程 默认是进程管理 默认有一个主进程 Linux: ps -aux | grep httpd | more 一个子进程代表一个用户的连接 Conf/extra/httpd-mpm.conf 多路功能模块 http -l 查询当前apache处于什么模式下 3、单例模式 单例模式需求:只能实例化产生一个对象 如何实现: 私有化构造函数 禁止克隆对象 提供一个访问这个实例的公共的静态方法(通常为getInstance方法),从而返回唯一对象 需要一个保存类的静态属性 class demo { private static $MyObject; //保存对象的静态属性 private function __construct(){ //私有化构造函数 } private function __clone(){ //禁止克隆 } public static function getInstance(){ if(! (self::$MyObject instanceof self)){ self::$MyObject = new self; } return self::$MyObject; } } 4、安装完Apache后,在http.conf中配置加载PHP文件以Apache模块的方式安装PHP,在文件http.conf中首先要用语句LoadModule php5_module "e:/php/php5apache2.dll"动态装载PHP模块,然后再用语句AddType application/x-httpd-php .php 使得Apache把所有扩展名为PHP的文件都作为PHP脚本处理 5、debug_backtrace()函数能返回脚本里的任意行中调用的函数的名称。该函数同时还经常被用在调试中,用来判断错误是如何发生的 function one($str1, $str2) { two("Glenn", "Quagmire"); } function two($str1, $str2) { three("Cleveland", "Brown"); } function three($str1, $str2) { print_r(debug_backtrace()); } one("Peter", "Griffin"); Array ( [0] => Array ( [file] => D:\www\test\result.php [line] => 9 [function] => three [args] => Array ( [0] => Cleveland [1] => Brown ) ) [1] => Array ( [file] => D:\www\test\result.php [line] => 5 [function] => two [args] => Array ( [0] => Glenn [1] => Quagmire ) ) [2] => Array ( [file] => D:\www\test\result.php [line] => 16 [function] => one [args] => Array ( [0] => Peter [1] => Griffin ) ) ) 6、输出用户的IP地址,并且判断用户的IP地址是否在192.168.1.100 — 192.168.1.150之间 echo $ip=getenv('REMOTE_ADDR'); $ip=str_replace('.','',$ip); if($ip<1921681150 && $ip>1921681100) { echo 'ip在192.168.1.100—–192.168.1.150之间'; } else { echo 'ip不在192.168.1.100—–192.168.1.150之间'; } 7、请将2维数组按照name的长度进行重新排序,按照顺序将id赋值 $tarray = array( array('id' => 0, 'name' => '123'), array('id' => 0, 'name' => '1234'), array('id' => 0, 'name' => '1235'), array('id' => 0, 'name' => '12356'), array('id' => 0, 'name' => '123abc') ); foreach($tarray as $key=>$val) { $c[]=$val['name']; } function aa($a,$b) { if(strlen($a)==strlen($b)) return 0; return strlen($a)>strlen($b)?-1:1; } usort($c,'aa'); $len=count($c); for($i=0;$i<$len;$i++) { $t[$i]['id']=$i+1; $t[$i]['name']=$c[$i]; } print_r($t); 8、表单数据提交方式POST和GET的区别,URL地址传递的数据最大长度是多少? POST方式提交数据用户不可见,是数据更安全,最大长度不受限制,而GET方式传值在URL地址可以看到,相对不安全,对大长度是2048字节。 9、SESSION和COOKIE的作用和区别,SESSION信息的存储方式,如何进行遍历 SESSION和COOKIE都能够使值在页面之间进行传递,SESSION存储在服务器端,数据更安全,COOKIE保存在客户端,用户使用手段可以进行修改,SESSION依赖于COOKIE进行传递的。Session遍历使用$_SESSION[]取值,cookie遍历使用$_COOKIE[]取值。 10、什么是数据库索引,主键索引,唯一索引的区别,索引的缺点是什么 索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录。 主键索引和唯一索引的区别:主键是一种唯一性索引,但它必须指定为“PRIMARY KEY”,每个表只能有一个主键。唯一索引索引列的所有值都只能出现一次,即必须唯一。 索引的缺点: 1、创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。 2、索引需要占用物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,需要的空间就会更大。 3、当对表中的数据进行增加、删除、修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。 11、数据库设计时,常遇到的性能瓶颈有哪些,常有的解决方案 瓶颈主要有: 1、磁盘搜索 优化方法是:将数据分布在多个磁盘上 2、磁盘读/写 优化方法是:从多个磁盘并行读写。 3、CPU周期 优化方法:扩充内存 4、内存带宽 12、include和require区别 include引入文件的时候,如果碰到错误,会给出提示,并继续运行下边的代码。 require引入文件的时候,如果碰到错误,会给出提示,并停止运行下边的代码。 13、文件上传时设计到点 和文件上传有关的php.ini配置选项(File Uploads): file_uploads=On/Off:文件是否允许上传 upload_max_filesize上传文件时,单个文件的最大大小 post_max_size:提交表单时,整个post表单的最大大小 max_file_uploads =20上传文件的个数 内存占用,脚本最大执行时间也间接影响到文件的上传 14、header常见状态 //200 正常状态 header('HTTP/1.1 200 OK'); // 301 永久重定向,记得在后面要加重定向地址 Location:$url header('HTTP/1.1 301 Moved Permanently'); // 重定向,其实就是302 暂时重定向 header('Location: http://www.maiyoule.com/'); // 设置页面304 没有修改 header('HTTP/1.1 304 Not Modified'); // 显示登录框, header('HTTP/1.1 401 Unauthorized'); header('WWW-Authenticate: Basic realm="登录信息"'); echo '显示的信息!'; // 403 禁止访问 header('HTTP/1.1 403 Forbidden'); // 404 错误 header('HTTP/1.1 404 Not Found'); // 500 服务器错误 header('HTTP/1.1 500 Internal Server Error'); // 3秒后重定向指定地址(也就是刷新到新页面与 <meta http-equiv="refresh" content="10;http://www.maiyoule.com/ /> 相同) header('Refresh: 3; url=http://www.maiyoule.com/'); echo '10后跳转到http://www.maiyoule.com'; // 重写 X-Powered-By 值 header('X-Powered-By: PHP/5.3.0'); header('X-Powered-By: Brain/0.6b'); //设置上下文语言 header('Content-language: en'); // 设置页面最后修改时间(多用于防缓存) $time = time() - 60; //建议使用filetime函数来设置页面缓存时间 header('Last-Modified: '.gmdate('D, d M Y H:i:s', $time).' GMT'); // 设置内容长度 header('Content-Length: 39344'); // 设置头文件类型,可以用于流文件或者文件下载 header('Content-Type: application/octet-stream'); header('Content-Disposition: attachment; filename="example.zip"'); header('Content-Transfer-Encoding: binary'); readfile('example.zip');//读取文件到客户端 //禁用页面缓存 header('Cache-Control: no-cache, no-store, max-age=0, must-revalidate'); header('Expires: Mon, 26 Jul 1997 05:00:00 GMT'); header('Pragma: no-cache'); //设置页面头信息 header('Content-Type: text/html; charset=iso-8859-1'); header('Content-Type: text/html; charset=utf-8'); header('Content-Type: text/plain'); header('Content-Type: image/jpeg'); header('Content-Type: application/zip'); header('Content-Type: application/pdf'); header('Content-Type: audio/mpeg'); header('Content-Type: application/x-shockwave-flash'); //.... 至于Content-Type 的值 可以去查查 w3c 的文档库,那里很丰富 15、ORM和ActiveRecord ORM:object relation mapping,即对象关系映射,简单的说就是对象模型和关系模型的一种映射。为什么要有这么一个映射?很简单,因为现在的开发语言基本都是oop的,但是传统的数据库却是关系型的。为了可以靠贴近面向对象开发,我们想要像操作对象一样操作数据库。还可以隔离底层数据库层,我们不需要关心我们使用的是mysql还是其他的关系型数据库 ActiveRecord也属于ORM层,由Rails最早提出,遵循标准的ORM模型:表映射到记录,记录映射到对象,字段映射到对象属性。配合遵循的命名和配置惯例,能够很大程度的快速实现模型的操作,而且简洁易懂。 ActiveRecord的主要思想是: 1. 每一个数据库表对应创建一个类,类的每一个对象实例对应于数据库中表的一行记录;通常表的每个字段在类中都有相应的Field; 2. ActiveRecord同时负责把自己持久化,在ActiveRecord中封装了对数据库的访问,即CURD;; 3. ActiveRecord是一种领域模型(Domain Model),封装了部分业务逻辑; ActiveRecord比较适用于: 1. 业务逻辑比较简单,当你的类基本上和数据库中的表一一对应时, ActiveRecord是非常方便的,即你的业务逻辑大多数是对单表操作; 2. 当发生跨表的操作时, 往往会配合使用事务脚本(Transaction Script),把跨表事务提升到事务脚本中; 3. ActiveRecord最大优点是简单, 直观。 一个类就包括了数据访问和业务逻辑. 如果配合代码生成器使用就更方便了; 这些优点使ActiveRecord特别适合WEB快速开发。 16、斐波那契方法,也就是1 1 2 3 5 8 ……,这里给出两种方法,大家可以对比下,看看哪种快,以及为什么 function fibonacci($n){ if($n == 0){ return 0; } if($n == 1){ return 1; } return fibonacci($n-1)+fibonacci($n-2); } function fibonacci($n){ for($i=0; $i<$n; $i++){ $r[] = $i<2 ? 1 : $r[$i-1]+$r[$i-2]; } return $r[--$i]; } 17、约瑟夫环,也就是常见的数猴子,n只猴子围成一圈,每只猴子下面标了编号,从1开始数起,数到m那么第m只猴子便退出,依次类推,每数到m,那么那个位置的猴子退出,那么最后剩下的猴子下的编号是啥。 function yuesefu($n,$m) { $r=0; for($i=2; $i<=$n; $i++) { $r=($r+$m)%$i; } return $r+1; } 18、冒泡排序,大致是临近的数字两两进行比较,按照从小到大或者从大到小的顺序进行交换,这样一趟过去后,最大或最小的数字被交换到了最后一位,然后再从头开始进行两两比较交换,直到倒数第二位时结束 function bubbleSort($arr){ for($i=0, $len=count($arr); $i<$len; $i++){ for($j=0; $j<$len; $j++){ if($arr[$i]<$arr[$j]){ $tmp = $arr[$j]; $arr[$j] = $arr[$i]; $arr[$i] = $tmp; } } } return $arr; } 19、快速排序,也就是找出一个元素(理论上可以随便找一个)作为基准,然后对数组进行分区操作,使基准左边元素的值都不大于基准值,基准右边的元素值 都不小于基准值,如此作为基准的元素调整到排序后的正确位置。递归快速排序,将其他n-1个元素也调整到排序后的正确位置。最后每个元素都是在排序后的正 确位置,排序完成。所以快速排序算法的核心算法是分区操作,即如何调整基准的位置以及调整返回基准的最终位置以便分治递归。 function quickSort($arr){ $len = count($arr); if($len <=1){ return $arr; } $key = $arr[0]; $leftArr = $rightArr= array(); for($i=1; $i<$len; $i++){ if($arr[$i] <= $key){ $leftArr[] = $arr[$i]; } else{ $rightArr[] = $arr[$i]; } } $leftArr = quickSort($leftArr); $rightArr = quickSort($rightArr); return array_merge($leftArr, array($key), $rightArr); } 20、(递归的)列出目录下所有文件及目录,这里也有两种方法 function listDir($path){ $res = dir($path); while($file = $res->read()){ if($file == '.' || $file == '..'){ continue; } if(is_dir($path . '/' .$file)){ echo $path . '/' .$file . "\r\n"; listDir($path . '/' .$file); } else{ echo $path . '/' .$file . "\r\n"; } } $res->close(); } function listDir($path){ if(is_dir($path)){ if(FALSE !== ($res = opendir($path))){ while(FALSE !== ($file = readdir($res))){ if($file == '.' || $file == '..'){ continue; } $subPath = $path . '/' . $file; if(is_dir($subPath)){ echo $subPath . "\r\n"; listDir($subPath); } else{ echo $subPath . "\r\n"; } } } } } 21、找出相对的目录,比如/a/b/c/d/e.php相对于/a/b/13/34/c.php是/c/d/ function ralativePath($a, $b){ $a = explode('/', dirname($a)); $b = explode('/', dirname($b)); $c = '/'; foreach ($a as $k=> $v){ if($v != $b[$k]){ $c .= $v . '/'; } } echo $c; } 22、快速找出url中php后缀 function get_ext($url){ $data = parse_url($url); return pathinfo($data['path'], PATHINFO_EXTENSION); } 23、正则题,使用正则抓取网页,以网页meta为utf8为准,若是抓取的网页编码为big5之类的,需要转化为utf8再收录 function preg_meta($meta){ $replacement = "\\1utf8\\6\\7"; $pattern = '#(<meta\s+http-equiv=(\'|"|)Content-Type(\'|"|)\s+content=(\'|"|)text/html; charset=)(\w+)(\'|"|)(>)#i'; return preg_replace($pattern, $replacement, $meta); } echo preg_meta("<meta http-equiv=Content-Type content='text/html; charset=big5'><META http-equiv=\"Content-Type\" content='text/html; charset=big5'>"); 24、不用php的反转函数倒序输出字符串,如abc,反序输出cba function revstring($str){ for($i=strlen($str)-1; $i>=0; $i--){ echo $str{$i}; } } revstring('abc'); 25、常见端口 TCP 21端口:FTP 文件传输服务 SSH 22端口:SSH连接linux服务器,通过SSH连接可以远程管理Linux等设备 TCP 23端口:TELNET 终端仿真服务 TCP 25端口:SMTP 简单邮件传输服务 UDP 53端口:DNS 域名解析服务 TCP 80端口:HTTP 超文本传输服务 TCP 110端口:POP3 “邮局协议版本3”使用的端口 TCP 443端口:HTTPS 加密的超文本传输服务 TCP 1521端口:Oracle数据库服务 TCP 1863端口:MSN Messenger的文件传输功能所使用的端口 TCP 3389端口:Microsoft RDP 微软远程桌面使用的端口 TCP 5631端口:Symantec pcAnywhere 远程控制数据传输时使用的端口 UDP 5632端口:Symantec pcAnywhere 主控端扫描被控端时使用的端口 TCP 5000端口:MS SQL Server使用的端口 UDP 8000端口:腾讯QQ 26、linux常用的命令 top linux进程实时监控 ps 在Linux中是查看进程的命令。ps查看正处于Running的进程 mv 为文件或目录改名或将文件由一个目录移入另一个目录中。 find 查找文件 df 可显示所有文件系统对i节点和磁盘块的使用情况。 cat 打印文件类容 chmod 变更文件或目录的权限 chgrp 文件或目录的权限的掌控以拥有者及所诉群组来管理。可以使用chgrp指令取变更文件与目录所属群组 grep 是一种强大的文本搜索工具,它能使用正则表达式搜索文本,并把匹 配的行打印出来。 wc 为统计指定文件中的字节数、字数、行数,并将统计结果显示输出 27、对于大流量的网站,您采用什么样的方法来解决访问量问题 首先,确认服务器硬件是否足够支持当前的流量 其次,优化数据库访问。 第三,禁止外部的盗链。 第四,控制大文件的下载。 第五,使用不同主机分流主要流量 第六,使用流量分析统计软件 28、$_SERVER常用的字段 $_SERVER['PHP_SELF'] #当前正在执行脚本的文件名 $_SERVER['SERVER_NAME'] #当前运行脚本所在服务器主机的名称 $_SERVER['REQUEST_METHOD'] #访问页面时的请求方法。例如:“GET”、“HEAD”,“POST”,“PUT” $_SERVER['QUERY_STRING'] #查询(query)的字符串 $_SERVER['HTTP_HOST'] #当前请求的 Host: 头部的内容 $_SERVER['HTTP_REFERER'] #链接到当前页面的前一页面的 URL 地址 $_SERVER['REMOTE_ADDR'] #正在浏览当前页面用户的 IP 地址 $_SERVER['REMOTE_HOST'] #正在浏览当前页面用户的主机名 $_SERVER['SCRIPT_FILENAME'] #当前执行脚本的绝对路径名 $_SERVER['SCRIPT_NAME'] #包含当前脚本的路径。这在页面需要指向自己时非常有用 $_SERVER['REQUEST_URI'] #访问此页面所需的 URI。例如,“/index.html” 29、安装php扩展 进入扩展的目录 phpize命令得到configure文件 ./configure --with-php-config=/usr/local/php/bin/php-config make & make install 在php.ini中加入扩展名称.so 重启web服务器(nginx/apache) 30、php-fpm与nginx PHP-FPM也是一个第三方的FastCGI进程管理器,它是作为PHP的一个补丁来开发的,在安装的时候也需要和PHP源码一起编译,也就是说PHP-FPM被编译到PHP内核中,因此在处理性能方面更加优秀;同时它在处理高并发方面也比spawn-fcgi引擎好很多,因此,推荐Nginx+PHP/PHP-FPM这个组合对PHP进行解析。 FastCGI 的主要优点是把动态语言和HTTP Server分离开来,所以Nginx与PHP/PHP-FPM经常被部署在不同的服务器上,以分担前端Nginx服务器的压力,使Nginx专一处理静态请求和转发动态请求,而PHP/PHP-FPM服务器专一解析PHP动态请求 #fastcgi FastCGI是一个可伸缩地、高速地在HTTP server和动态脚本语言间通信的接口。多数流行的HTTP server都支持FastCGI,包括Apache、Nginx和lighttpd等,同时,FastCGI也被许多脚本语言所支持,其中就有PHP。 FastCGI是从CGI发展改进而来的。传统CGI接口方式的主要缺点是性能很差,因为每次HTTP服务器遇到动态程序时都需要重新启动脚本解析器来执行解析,然后结果被返回给HTTP服务器。这在处理高并发访问时,几乎是不可用的。另外传统的CGI接口方式安全性也很差,现在已经很少被使用了。 FastCGI接口方式采用C/S结构,可以将HTTP服务器和脚本解析服务器分开,同时在脚本解析服务器上启动一个或者多个脚本解析守护进程。当HTTP服务器每次遇到动态程序时,可以将其直接交付给FastCGI进程来执行,然后将得到的结果返回给浏览器。这种方式可以让HTTP服务器专一地处理静态请求或者将动态脚本服务器的结果返回给客户端,这在很大程度上提高了整个应用系统的性能。 Nginx+FastCGI运行原理 Nginx不支持对外部程序的直接调用或者解析,所有的外部程序(包括PHP)必须通过FastCGI接口来调用。FastCGI接口在Linux下是socket,(这个socket可以是文件socket,也可以是ip socket)。为了调用CGI程序,还需要一个FastCGI的wrapper(wrapper可以理解为用于启动另一个程序的程序),这个wrapper绑定在某个固定socket上,如端口或者文件socket。当Nginx将CGI请求发送给这个socket的时候,通过FastCGI接口,wrapper接纳到请求,然后派生出一个新的线程,这个线程调用解释器或者外部程序处理脚本并读取返回数据;接着,wrapper再将返回的数据通过FastCGI接口,沿着固定的socket传递给Nginx;最后,Nginx将返回的数据发送给客户端,这就是Nginx+FastCGI的整个运作过程。 31、ajax全称“Asynchronous Javascript And XML”(异步JavaScript和XML)

小川游鱼 2019-12-02 01:41:29 0 浏览量 回答数 0
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