我要提问
- 相关搜索：
- 有人接负载均衡配置业务吗？ 电话用户部分如何看配置 业务轮廓怎么看配置 固定业务怎么看配置 阿里云服务器是可以 选择windows系统，是图形操作界面吗，能否上传Windows下的软件到云服务器远程操作？ 流媒体业务平台怎么看配置
- 关于
分配型业务如何看配置
的搜索结果
回答
你的问题要分开来看，线程数多了性能反而差和如何解决高并发问题两个问题
线程数多了性能反而差
1.伴随线程数的加剧，cpu和内存的开销也会伴随着增长，最直观的体现的sys增长，分配给业务线程使用的cpu时钟相应会降低；其次线程分配的内存开销无疑家居了GC的开销，对吞吐的影响也是不低2.如果VM和JVM并没有到瓶颈，这个时候需要考虑是否受限于锁和IO。举个例子logger同步锁和依赖的外部IO瓶颈
解决高并发问题
关于这个问题需要视情况而定了1.如果是CPU密集型应用，IO并非瓶颈，可以考虑通过充分使用cpu核数来提高并行度，一般配置cpu core线程即可2.如果是IO密集型应用，应用的瓶颈集中在外部IO，在外部IO负载范围内可以通过增加线程数的方式解决吞吐问题3.如果计算任务涉及到锁竞争，可以考虑降低锁的粒度或者取消锁，举个例子ringbuffer4.基于之上的场景如果需要继续提高并发度，可以考虑做一些热点优化，举个例子热点缓存优化，热点缓存本地优化（不过这个时候就需要考虑本地缓存的大小和失效时间，过长会导致老年代增长过快，触发FGC，这个时候反而得不偿失，经验值一般是20s之内）5.有的时候也可以考虑用空间换时间，在一些数据封板的场景可以考虑预计算&缓存代替实时计算提高并发度6.有的时候需要对业务逻辑进行裁剪，针对于不同场景进行计算流程的自定义，裁剪掉不必要的开销7.一些中间件、jvm和os的优化就不在这个话题里描述了
回答
回 2楼(at6569s2r) 的帖子
Openstack虽说最近几年很火，每个新版本都会有令人眼前一亮的新特性，但云是靠运维出来的，需要实践积累。阿里云平台已经运营多年，是经过长时间考验的。当然了，阿里云一直专注于云生态圈的建设，也希望大家一起参与进来，例如可以贡献Openstack针对阿里云ECS的Driver。
有关Docker阿里云会考虑从多个维度进行支持，敬请期待。
-------------------------
回 4楼(深圳老梁) 的帖子
磁盘原地扩容计划在12月份支持
-------------------------
回 1楼(书三生) 的帖子
@探月 阿里云硬件采用商用的x86服务器，通过飞天平台构建大规模分布式系统。当用户创建一个VM时，管理系统会根据该VM所配置的CPU、内存、磁盘等参数选择有空闲资源的集群进行资源分配。
-------------------------
回 3楼(ralphwho) 的帖子
@探月 磁盘IO是大家都比较关心的问题，我们非常理解。目前我们正在做cache优化及全SSD存储，前者会针对非sync写io进行优化，后者为中大型数据库及关键业务应用等提供稳定、低时延的高IOPS存储。攻城狮们正在全力以赴，很快就和大家见面了。至于跑MySQL时ECS Iowait高，需要by case来看；方便的话请提供下跑mysql时io block size、queue depth、iops等数据，看看有没有优化的空间，谢谢!
-------------------------
回 6楼(黑山老妖) 的帖子
虚拟化后如何保证稳定性和io性能，是云计算平台最重要也是技术上最难的事情。阿里云平台运营多年，从实际经验看有以下几点：1）资源隔离：domain 0与domain u之间做资源隔离、并为domain 0预分配足够的CPU/内存/网络资源用于系统使用，保证domain u上的实例运行资源；2）资源调度：当用户购买一台实例时，调度系统会根据实例所配的CPU/内存/网络/磁盘等资源，从有空闲资源的集群上分配资源，并通过调度算法保证集群的负载相对平衡；如果有某台物理机的负载较高，会迁移负载高的实例，保证所有实例相对平稳的运行；3）自动化运维：系统会自定监测集群/可用区的资源使用情况，当超过一定的阈值时会触发扩容或关闭售卖，保证已有实例的平稳运行；
-------------------------
回 9楼(wpwcn) 的帖子
这个带宽自动升级是怎么意思？能否详细描述下业务场景？当前是支持带宽预约变配的。
-------------------------
回 10楼(wpwcn) 的帖子
能否详细描述下使用场景？当前ECS支持通过已有实例系统盘创建自定义镜像，然后通过该自定义镜像创建新的实例，可创建与原实例相同配置的实例。
回答
微服务 (MicroServices) 架构是当前互联网业界的一个技术热点，圈里有不少同行朋友当前有计划在各自公司开展微服务化体系建设，他们都有相同的疑问：一个微服务架构有哪些技术关注点 (technical concerns)？需要哪些基础框架或组件来支持微服务架构？这些框架或组件该如何选型？笔者之前在两家大型互联网公司参与和主导过大型服务化体系和框架建设，同时在这块也投入了很多时间去学习和研究，有一些经验和学习心得，可以和大家一起分享。
服务注册、发现、负载均衡和健康检查和单块 (Monolithic) 架构不同，微服务架构是由一系列职责单一的细粒度服务构成的分布式网状结构，服务之间通过轻量机制进行通信，这时候必然引入一个服务注册发现问题，也就是说服务提供方要注册通告服务地址，服务的调用方要能发现目标服务，同时服务提供方一般以集群方式提供服务，也就引入了负载均衡和健康检查问题。根据负载均衡 LB 所在位置的不同，目前主要的服务注册、发现和负载均衡方案有三种：
第一种是集中式 LB 方案，如下图 Fig 1，在服务消费者和服务提供者之间有一个独立的 LB，LB 通常是专门的硬件设备如 F5，或者基于软件如 LVS，HAproxy 等实现。LB 上有所有服务的地址映射表，通常由运维配置注册，当服务消费方调用某个目标服务时，它向 LB 发起请求，由 LB 以某种策略（比如 Round-Robin）做负载均衡后将请求转发到目标服务。LB 一般具备健康检查能力，能自动摘除不健康的服务实例。服务消费方如何发现 LB 呢？通常的做法是通过 DNS，运维人员为服务配置一个 DNS 域名，这个域名指向 LB。
Fig 1, 集中式 LB 方案
集中式 LB 方案实现简单，在 LB 上也容易做集中式的访问控制，这一方案目前还是业界主流。集中式 LB 的主要问题是单点问题，所有服务调用流量都经过 LB，当服务数量和调用量大的时候，LB 容易成为瓶颈，且一旦 LB 发生故障对整个系统的影响是灾难性的。另外，LB 在服务消费方和服务提供方之间增加了一跳 (hop)，有一定性能开销。
第二种是进程内 LB 方案，针对集中式 LB 的不足，进程内 LB 方案将 LB 的功能以库的形式集成到服务消费方进程里头，该方案也被称为软负载 (Soft Load Balancing) 或者客户端负载方案，下图 Fig 2 展示了这种方案的工作原理。这一方案需要一个服务注册表 (Service Registry) 配合支持服务自注册和自发现，服务提供方启动时，首先将服务地址注册到服务注册表（同时定期报心跳到服务注册表以表明服务的存活状态，相当于健康检查），服务消费方要访问某个服务时，它通过内置的 LB 组件向服务注册表查询（同时缓存并定期刷新）目标服务地址列表，然后以某种负载均衡策略选择一个目标服务地址，最后向目标服务发起请求。这一方案对服务注册表的可用性 (Availability) 要求很高，一般采用能满足高可用分布式一致的组件（例如 Zookeeper, Consul, Etcd 等）来实现。
Fig 2, 进程内 LB 方案
进程内 LB 方案是一种分布式方案，LB 和服务发现能力被分散到每一个服务消费者的进程内部，同时服务消费方和服务提供方之间是直接调用，没有额外开销，性能比较好。但是，该方案以客户库 (Client Library) 的方式集成到服务调用方进程里头，如果企业内有多种不同的语言栈，就要配合开发多种不同的客户端，有一定的研发和维护成本。另外，一旦客户端跟随服务调用方发布到生产环境中，后续如果要对客户库进行升级，势必要求服务调用方修改代码并重新发布，所以该方案的升级推广有不小的阻力。
进程内 LB 的案例是 Netflix 的开源服务框架，对应的组件分别是：Eureka 服务注册表，Karyon 服务端框架支持服务自注册和健康检查，Ribbon 客户端框架支持服务自发现和软路由。另外，阿里开源的服务框架 Dubbo 也是采用类似机制。
第三种是主机独立 LB 进程方案，该方案是针对第二种方案的不足而提出的一种折中方案，原理和第二种方案基本类似，不同之处是，他将 LB 和服务发现功能从进程内移出来，变成主机上的一个独立进程，主机上的一个或者多个服务要访问目标服务时，他们都通过同一主机上的独立 LB 进程做服务发现和负载均衡，见下图 Fig 3。
Fig 3 主机独立 LB 进程方案
该方案也是一种分布式方案，没有单点问题，一个 LB 进程挂了只影响该主机上的服务调用方，服务调用方和 LB 之间是进程内调用，性能好，同时，该方案还简化了服务调用方，不需要为不同语言开发客户库，LB 的升级不需要服务调用方改代码。该方案的不足是部署较复杂，环节多，出错调试排查问题不方便。
该方案的典型案例是 Airbnb 的 SmartStack 服务发现框架，对应组件分别是：Zookeeper 作为服务注册表，Nerve 独立进程负责服务注册和健康检查，Synapse/HAproxy 独立进程负责服务发现和负载均衡。Google 最新推出的基于容器的 PaaS 平台 Kubernetes，其内部服务发现采用类似的机制。
服务前端路由微服务除了内部相互之间调用和通信之外，最终要以某种方式暴露出去，才能让外界系统（例如客户的浏览器、移动设备等等）访问到，这就涉及服务的前端路由，对应的组件是服务网关 (Service Gateway)，见图 Fig 4，网关是连接企业内部和外部系统的一道门，有如下关键作用：
服务反向路由，网关要负责将外部请求反向路由到内部具体的微服务，这样虽然企业内部是复杂的分布式微服务结构，但是外部系统从网关上看到的就像是一个统一的完整服务，网关屏蔽了后台服务的复杂性，同时也屏蔽了后台服务的升级和变化。安全认证和防爬虫，所有外部请求必须经过网关，网关可以集中对访问进行安全控制，比如用户认证和授权，同时还可以分析访问模式实现防爬虫功能，网关是连接企业内外系统的安全之门。限流和容错，在流量高峰期，网关可以限制流量，保护后台系统不被大流量冲垮，在内部系统出现故障时，网关可以集中做容错，保持外部良好的用户体验。监控，网关可以集中监控访问量，调用延迟，错误计数和访问模式，为后端的性能优化或者扩容提供数据支持。日志，网关可以收集所有的访问日志，进入后台系统做进一步分析。
Fig 4, 服务网关
除以上基本能力外，网关还可以实现线上引流，线上压测，线上调试 (Surgical debugging)，金丝雀测试 (Canary Testing)，数据中心双活 (Active-Active HA) 等高级功能。
网关通常工作在 7 层，有一定的计算逻辑，一般以集群方式部署，前置 LB 进行负载均衡。
开源的网关组件有 Netflix 的 Zuul，特点是动态可热部署的过滤器 (filter) 机制，其它如 HAproxy，Nginx 等都可以扩展作为网关使用。
在介绍过服务注册表和网关等组件之后，我们可以通过一个简化的微服务架构图 (Fig 5) 来更加直观地展示整个微服务体系内的服务注册发现和路由机制，该图假定采用进程内 LB 服务发现和负载均衡机制。在下图 Fig 5 的微服务架构中，服务简化为两层，后端通用服务（也称中间层服务 Middle Tier Service）和前端服务（也称边缘服务 Edge Service，前端服务的作用是对后端服务做必要的聚合和裁剪后暴露给外部不同的设备，如 PC，Pad 或者 Phone）。后端服务启动时会将地址信息注册到服务注册表，前端服务通过查询服务注册表就可以发现然后调用后端服务；前端服务启动时也会将地址信息注册到服务注册表，这样网关通过查询服务注册表就可以将请求路由到目标前端服务，这样整个微服务体系的服务自注册自发现和软路由就通过服务注册表和网关串联起来了。如果以面向对象设计模式的视角来看，网关类似 Proxy 代理或者 Façade 门面模式，而服务注册表和服务自注册自发现类似 IoC 依赖注入模式，微服务可以理解为基于网关代理和注册表 IoC 构建的分布式系统。
Fig 5, 简化的微服务架构图
服务容错当企业微服务化以后，服务之间会有错综复杂的依赖关系，例如，一个前端请求一般会依赖于多个后端服务，技术上称为 1 -> N 扇出 (见图 Fig 6)。在实际生产环境中，服务往往不是百分百可靠，服务可能会出错或者产生延迟，如果一个应用不能对其依赖的故障进行容错和隔离，那么该应用本身就处在被拖垮的风险中。在一个高流量的网站中，某个单一后端一旦发生延迟，可能在数秒内导致所有应用资源 (线程，队列等) 被耗尽，造成所谓的雪崩效应 (Cascading Failure，见图 Fig 7)，严重时可致整个网站瘫痪。
Fig 6, 服务依赖
Fig 7, 高峰期单个服务延迟致雪崩效应
经过多年的探索和实践，业界在分布式服务容错一块探索出了一套有效的容错模式和最佳实践，主要包括：
Fig 8, 弹性电路保护状态图
电路熔断器模式 (Circuit Breaker Patten), 该模式的原理类似于家里的电路熔断器，如果家里的电路发生短路，熔断器能够主动熔断电路，以避免灾难性损失。在分布式系统中应用电路熔断器模式后，当目标服务慢或者大量超时，调用方能够主动熔断，以防止服务被进一步拖垮；如果情况又好转了，电路又能自动恢复，这就是所谓的弹性容错，系统有自恢复能力。下图 Fig 8 是一个典型的具备弹性恢复能力的电路保护器状态图，正常状态下，电路处于关闭状态 (Closed)，如果调用持续出错或者超时，电路被打开进入熔断状态 (Open)，后续一段时间内的所有调用都会被拒绝 (Fail Fast)，一段时间以后，保护器会尝试进入半熔断状态 (Half-Open)，允许少量请求进来尝试，如果调用仍然失败，则回到熔断状态，如果调用成功，则回到电路闭合状态。舱壁隔离模式 (Bulkhead Isolation Pattern)，顾名思义，该模式像舱壁一样对资源或失败单元进行隔离，如果一个船舱破了进水，只损失一个船舱，其它船舱可以不受影响 。线程隔离 (Thread Isolation) 就是舱壁隔离模式的一个例子，假定一个应用程序 A 调用了 Svc1/Svc2/Svc3 三个服务，且部署 A 的容器一共有 120 个工作线程，采用线程隔离机制，可以给对 Svc1/Svc2/Svc3 的调用各分配 40 个线程，当 Svc2 慢了，给 Svc2 分配的 40 个线程因慢而阻塞并最终耗尽，线程隔离可以保证给 Svc1/Svc3 分配的 80 个线程可以不受影响，如果没有这种隔离机制，当 Svc2 慢的时候，120 个工作线程会很快全部被对 Svc2 的调用吃光，整个应用程序会全部慢下来。限流 (Rate Limiting/Load Shedder)，服务总有容量限制，没有限流机制的服务很容易在突发流量 (秒杀，双十一) 时被冲垮。限流通常指对服务限定并发访问量，比如单位时间只允许 100 个并发调用，对超过这个限制的请求要拒绝并回退。回退 (fallback)，在熔断或者限流发生的时候，应用程序的后续处理逻辑是什么？回退是系统的弹性恢复能力，常见的处理策略有，直接抛出异常，也称快速失败 (Fail Fast)，也可以返回空值或缺省值，还可以返回备份数据，如果主服务熔断了，可以从备份服务获取数据。Netflix 将上述容错模式和最佳实践集成到一个称为 Hystrix 的开源组件中，凡是需要容错的依赖点 (服务，缓存，数据库访问等)，开发人员只需要将调用封装在 Hystrix Command 里头，则相关调用就自动置于 Hystrix 的弹性容错保护之下。Hystrix 组件已经在 Netflix 经过多年运维验证，是 Netflix 微服务平台稳定性和弹性的基石，正逐渐被社区接受为标准容错组件。
服务框架微服务化以后，为了让业务开发人员专注于业务逻辑实现，避免冗余和重复劳动，规范研发提升效率，必然要将一些公共关注点推到框架层面。服务框架 (Fig 9) 主要封装公共关注点逻辑，包括：
Fig 9, 服务框架
服务注册、发现、负载均衡和健康检查，假定采用进程内 LB 方案，那么服务自注册一般统一做在服务器端框架中，健康检查逻辑由具体业务服务定制，框架层提供调用健康检查逻辑的机制，服务发现和负载均衡则集成在服务客户端框架中。监控日志，框架一方面要记录重要的框架层日志、metrics 和调用链数据，还要将日志、metrics 等接口暴露出来，让业务层能根据需要记录业务日志数据。在运行环境中，所有日志数据一般集中落地到企业后台日志系统，做进一步分析和处理。REST/RPC 和序列化，框架层要支持将业务逻辑以 HTTP/REST 或者 RPC 方式暴露出来，HTTP/REST 是当前主流 API 暴露方式，在性能要求高的场合则可采用 Binary/RPC 方式。针对当前多样化的设备类型 (浏览器、普通 PC、无线设备等)，框架层要支持可定制的序列化机制，例如，对浏览器，框架支持输出 Ajax 友好的 JSON 消息格式，而对无线设备上的 Native App，框架支持输出性能高的 Binary 消息格式。配置，除了支持普通配置文件方式的配置，框架层还可集成动态运行时配置，能够在运行时针对不同环境动态调整服务的参数和配置。限流和容错，框架集成限流容错组件，能够在运行时自动限流和容错，保护服务，如果进一步和动态配置相结合，还可以实现动态限流和熔断。管理接口，框架集成管理接口，一方面可以在线查看框架和服务内部状态，同时还可以动态调整内部状态，对调试、监控和管理能提供快速反馈。Spring Boot 微框架的 Actuator 模块就是一个强大的管理接口。统一错误处理，对于框架层和服务的内部异常，如果框架层能够统一处理并记录日志，对服务监控和快速问题定位有很大帮助。安全，安全和访问控制逻辑可以在框架层统一进行封装，可做成插件形式，具体业务服务根据需要加载相关安全插件。文档自动生成，文档的书写和同步一直是一个痛点，框架层如果能支持文档的自动生成和同步，会给使用 API 的开发和测试人员带来极大便利。Swagger 是一种流行 Restful API 的文档方案。当前业界比较成熟的微服务框架有 Netflix 的 Karyon/Ribbon，Spring 的 Spring Boot/Cloud，阿里的 Dubbo 等。
运行期配置管理服务一般有很多依赖配置，例如访问数据库有连接字符串配置，连接池大小和连接超时配置，这些配置在不同环境 (开发 / 测试 / 生产) 一般不同，比如生产环境需要配连接池，而开发测试环境可能不配，另外有些参数配置在运行期可能还要动态调整，例如，运行时根据流量状况动态调整限流和熔断阀值。目前比较常见的做法是搭建一个运行时配置中心支持微服务的动态配置，简化架构如下图 (Fig 10):
Fig 10, 服务配置中心
动态配置存放在集中的配置服务器上，用户通过管理界面配置和调整服务配置，具体服务通过定期拉 (Scheduled Pull) 的方式或者服务器推 (Server-side Push) 的方式更新动态配置，拉方式比较可靠，但会有延迟同时有无效网络开销 (假设配置不常更新)，服务器推方式能及时更新配置，但是实现较复杂，一般在服务和配置服务器之间要建立长连接。配置中心还要解决配置的版本控制和审计问题，对于大规模服务化环境，配置中心还要考虑分布式和高可用问题。
配置中心比较成熟的开源方案有百度的 Disconf，360 的 QConf，Spring 的 Cloud Config 和阿里的 Diamond 等。
Netflix 的微服务框架Netflix 是一家成功实践微服务架构的互联网公司，几年前，Netflix 就把它的几乎整个微服务框架栈开源贡献给了社区，这些框架和组件包括：
Eureka: 服务注册发现框架Zuul: 服务网关Karyon: 服务端框架Ribbon: 客户端框架Hystrix: 服务容错组件Archaius: 服务配置组件Servo: Metrics 组件Blitz4j: 日志组件下图 Fig 11 展示了基于这些组件构建的一个微服务框架体系，来自 recipes-rss。
Fig 11, 基于 Netflix 开源组件的微服务框架
Netflix 的开源框架组件已经在 Netflix 的大规模分布式微服务环境中经过多年的生产实战验证，正逐步被社区接受为构造微服务框架的标准组件。Pivotal 去年推出的 Spring Cloud 开源产品，主要是基于对 Netflix 开源组件的进一步封装，方便 Spring 开发人员构建微服务基础框架。对于一些打算构建微服务框架体系的公司来说，充分利用或参考借鉴 Netflix 的开源微服务组件 (或 Spring Cloud)，在此基础上进行必要的企业定制，无疑是通向微服务架构的捷径。
原文地址：https://www.infoq.cn/article/basis-frameworkto-implement-micro-service#anch130564%20%EF%BC%8C
回答
您可以通过阿里云RDS管理控制台或API创建RDS实例。本文介绍如何通过控制台创建RDS MySQL实例。
其他引擎创建实例请参见：
创建RDS SQL Server实例 创建RDS PostgreSQL实例 创建RDS PPAS实例 创建RDS MariaDB实例 除了新版本的创建实例页面，您也可以切换回旧版创建实例页面。操作详情请参见： 创建RDS实例（新版） 创建RDS实例（旧版） 优惠活动
首购折扣价：首次购买RDS MySQL享受折扣价。详情请参见优惠活动。
计费说明
关于实例计费说明，请参见计费方式。
前提条件
已注册阿里云账号。具体操作请参见注册阿里云账号。 若您要创建按量付费的实例，请确保您的阿里云账号的余额大于等于100元。 注意事项
包年包月实例无法转为按量付费实例。 按量付费实例可以转为包年包月实例，请参见按量付费转包年包月。 同一个主账号，最多可以创建30个按量付费的RDS实例。如需提高此限额，请提交工单申请。 创建RDS实例（新版）
进入RDS实例创建页面。 说明 您也可以在当前创建RDS实例页面上方单击返回旧版切换到旧版创建RDS实例页面。 设置以下参数。 类别 说明 计费方式 包年包月：属于预付费，即在新建实例时需要支付费用。适合长期需求，价格比按量付费更实惠，且购买时长越长，折扣越多。 按量付费：属于后付费，即按小时扣费。适合短期需求，用完可立即释放实例，节省费用。 地域 实例所在的地域，即实例所在的地理位置。 购买后无法更换地域。 请根据目标用户所在的地理位置就近选择地域，提升用户访问速度。 请确保RDS实例与需要连接的ECS实例创建于同一个地域，否则它们无法通过内网互通，只能通过外网互通，无法发挥最佳性能。 类型 数据库引擎的类型和版本，这里选择MySQL。 当前支持MySQL 5.5、5.6、5.7、8.0。 说明 不同地域支持的数据库类型不同，请以实际界面为准。 系列 基础版：单节点，计算与存储分离，性价比高。 高可用版：一个主节点和一个备节点，经典高可用架构。 三节点企业版（原金融版）：一个主节点和两个备节点，位于同一地域的三个不同的可用区，提供金融级可靠性。 说明 不同地域和数据库版本支持的系列不同，请以实际界面为准。关于各个系列的详细介绍，请参见产品系列概述。 存储类型 本地SSD盘：与数据库引擎位于同一节点的SSD盘。将数据存储于本地SSD盘，可以降低I/O延时。 ESSD云盘：增强型（Enhanced）SSD云盘，是阿里云全新推出的超高性能云盘产品。ESSD云盘基于新一代分布式块存储架构，结合25GE网络和RDMA技术，为您提供单盘高达100万的随机读写能力和更低的单路时延。ESSD云盘分为如下三类： ESSD云盘：PL1性能级别的ESSD云盘。 ESSD PL2云盘：相比PL1，PL2性能级别的ESSD云盘大约可提升2倍IOPS和吞吐量。 ESSD PL3云盘：相比PL1，PL3性能级别的ESSD云盘最高可提升20倍IOPS、11倍吞吐量，适合对极限并发I/O性能要求极高、读写时延极稳定的业务场景。 SSD云盘：基于分布式存储架构的弹性块存储设备。将数据存储于SSD云盘，即实现了计算与存储分离。 更多信息，请参见存储类型。 可用区 可用区是地域中的一个独立物理区域，主节点可用区指主实例所在可用区，备节点可用区指备实例所在可用区。 您可以设置实例为单可用区部署或多可用区部署： 单可用区部署指主节点可用区和备节点可用区都处于相同可用区。 多可用区部署指主节点可用区和备节点可用区处于不同可用区，此时您只需要选择主节点可用区，系统会自动选择备节点可用区。 相比单可用区部署，多可用区部署能提供可用区级别的容灾，建议您使用多可用区部署。 可用区 实例规格 入门级：通用型的实例规格，独享被分配的内存和I/O资源，与同一服务器上的其他通用型实例共享CPU和存储资源。 企业级：独享或独占型的实例规格。独享型指独享被分配的CPU、内存、存储和I/O资源。独占型是独享型的顶配，独占整台服务器的CPU、内存、存储和I/O资源。 说明 每种规格都有对应的CPU核数、内存、最大连接数和最大IOPS。详情请参见主实例规格列表。 存储空间 存储空间包括数据空间、系统文件空间、Binlog文件空间和事务文件空间。调整存储空间时最小单位为5GB。 说明 部分本地SSD盘的存储空间大小与实例规格绑定，ESSD/SSD云盘不受此限制。详情请参见主实例规格列表。 单击下一步：网络和资源组。 设置以下参数。 类别 说明 网络类型 经典网络：传统的网络类型。 专有网络：也称为VPC（Virtual Private Cloud）。VPC是一种隔离的网络环境，安全性和性能均高于传统的经典网络。选择专有网络时您需要选择对应的VPC和主节点交换机。 说明 请确保RDS实例与需要连接的ECS实例网络类型一致（如果选择专有网络，还需要保证VPC一致），否则它们无法通过内网互通。 存储引擎 设置实例的默认存储引擎。当前仅MySQL 8.0高可用版（本地SSD盘）实例支持此选项。 关于阿里自研的X-Engine引擎详情请参见X-Engine简介。 说明 X-Engine兼容InnoDB，而且拥有更好的性能表现，建议您使用X-Engine作为默认存储引擎。 参数模板 设置实例参数模板。当前仅高可用版（本地SSD盘）实例支持此选项。 说明 您可以选择系统参数模板或自定义参数模板，详情请参见使用参数模板。 时区 设置实例时区。当前仅本地SSD盘实例支持此选项。 表名大小写 设置实例表名是否区分大小写。当本地数据库区分大小时，您可以选择区分大小写，便于您迁移数据。当前仅本地SSD盘实例支持此选项。 资源组 实例所属的资源组。 单击下一步：确认订单。 确认参数配置，选择购买量和购买时长（仅包年包月实例），勾选服务协议，单击去支付完成支付。 创建RDS实例（旧版）
进入旧版RDS实例创建页面。 选择计费方式。 按量付费：属于后付费，即按小时扣费。适合短期需求，用完可立即释放实例，节省费用。 包年包月：属于预付费，即在新建实例时需要支付费用。适合长期需求，价格比按量付费更实惠，且购买时长越长，折扣越多。 设置以下参数。 参数 说明 地域 实例所在的地理位置。购买后无法更换地域。 请根据目标用户所在的地理位置就近选择地域，提升用户访问速度。 请确保RDS实例与需要连接的ECS实例创建于同一个地域，否则它们无法通过内网互通，只能通过外网互通，无法发挥最佳性能。 资源组 实例所属的资源组。 数据库类型 即数据库引擎的类型，这里选择MySQL。 说明 不同地域支持的数据库类型不同，请以实际界面为准。 版本 指MySQL的版本。当前支持MySQL 5.5、5.6、5.7、8.0。 说明 不同地域所支持的版本不同，请以实际界面为准。 系列 基础版：单节点，计算与存储分离，性价比高。 高可用版：一个主节点和一个备节点，经典高可用架构。 三节点企业版（原金融版）：一个主节点和两个备节点，位于同一地域的三个不同的可用区，提供金融级可靠性。仅4个地域提供三节点企业版实例：华东1、华东2、华南1、华北2。 说明 不同数据库版本支持的系列不同，请以实际界面为准。关于各个系列的详细介绍，请参见产品系列概述。 存储类型 本地SSD盘：与数据库引擎位于同一节点的SSD盘。将数据存储于本地SSD盘，可以降低I/O延时。 SSD云盘：基于分布式存储架构的弹性块存储设备。将数据存储于SSD云盘，即实现了计算与存储分离。 说明 SSD云盘支持云盘加密，能够最大限度保护您的数据安全，您的业务和应用程序无需做额外的改动。详情请参见云盘加密。 ESSD云盘：增强型（Enhanced）SSD云盘，是阿里云全新推出的超高性能云盘产品。ESSD云盘基于新一代分布式块存储架构，结合25GE网络和RDMA技术，为您提供单盘高达100万的随机读写能力和更低的单路时延。 更多信息，请参见存储类型。 密钥 云盘加密所使用的的密钥。密钥的创建请参见管理密钥。 可用区 可用区是地域中的一个独立物理区域，不同可用区之间没有实质性区别。您可以选择将RDS实例的主备节点创建在同一可用区或不同可用区。 相比单可用区，多可用区能提供可用区级别的容灾。 网络类型 经典网络：传统的网络类型。 专有网络（推荐）：也称为VPC（Virtual Private Cloud）。VPC是一种隔离的网络环境，安全性和性能均高于传统的经典网络。 说明 请确保RDS实例与需要连接的ECS实例网络类型一致，否则它们无法通过内网互通。 规格 每种规格都有对应的CPU核数、内存、最大连接数和最大IOPS。详情请参见主实例规格列表。 RDS实例有以下规格族： 通用型：独享被分配的内存和I/O资源，与同一服务器上的其他通用型实例共享CPU和存储资源。 独享型：独享被分配的CPU、内存、存储和I/O资源。 独占物理机型：是独享型的顶配，独占整台服务器的CPU、内存、存储和I/O资源。 例如，8核32GB是通用型实例规格，8核32GB（独享套餐）是独享型实例规格，30核220GB（独占主机）是独占物理机型实例规格。 存储空间 该存储空间包括数据空间、系统文件空间、Binlog文件空间和事务文件空间。 设置购买时长（仅针对包年包月实例）和实例数量，然后单击右侧的立即购买。 说明 购买包年包月实例时，可以勾选自动续费，系统将根据您的购买时长进行自动续费。例如，您购买3个月的实例并勾选自动续费，则每次自动续费时会缴纳3个月的费用。 对于包年包月实例，您也可以单击加入购物车将实例加入到购物车中，最后单击购物车进行结算。 在订单确认页面，勾选相关协议，根据提示完成支付。 下一步
在控制台左上角，选择实例所在的地域即可查看到刚刚创建的实例。选择地域 创建实例后，您需要设置白名单和创建账号，如果是通过外网连接，还需要申请外网地址。然后就可以连接实例。
如果连接实例失败，请参见解决无法连接实例问题。
常见问题
为什么创建实例后无反应，实例列表也看不到创建中的实例？ 看不到创建中的实例可能有如下两个原因： 地域错误 可能您所在地域和您创建实例时选择的地域不一致。您可以在页面左上角切换地域。 选择地域 可用区内资源不足 由于可用区资源是动态分配的，可能您下单后可用区内资源不足，所以会创建失败，建议您更换可用区重试。创建失败您可以在订单列表里看到退款。
如何授权子账号管理RDS实例？ 答：请参见云数据库 RDS 授权。 相关API
API 描述 CreateDBInstance 创建RDS实例。 操作视频
RDS实例创建
回答
一、内存溢出类型 1、java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space JVM管理两种类型的内存，堆和非堆。堆是给开发人员用的上面说的就是，是在JVM启动时创建；非堆是留给JVM自己用的，用来存放类的信息的。它和堆不同，运行期内GC不会释放空间。如果web app用了大量的第三方jar或者应用有太多的class文件而恰好MaxPermSize设置较小，超出了也会导致这块内存的占用过多造成溢出，或者tomcat热部署时侯不会清理前面加载的环境，只会将context更改为新部署的，非堆存的内容就会越来越多。 PermGen space的全称是Permanent Generation space,是指内存的永久保存区域，这块内存主要是被JVM存放Class和Meta信息的,Class在被Loader时就会被放到PermGen space中，它和存放类实例(Instance)的Heap区域不同,GC(Garbage Collection)不会在主程序运行期对PermGen space进行清理，所以如果你的应用中有很CLASS的话,就很可能出现PermGen space错误，这种错误常见在web服务器对JSP进行pre compile的时候。如果你的WEB APP下都用了大量的第三方jar, 其大小超过了jvm默认的大小(4M)那么就会产生此错误信息了。 一个最佳的配置例子：(经过本人验证，自从用此配置之后，再未出现过tomcat死掉的情况) set JAVA_OPTS=-Xms800m -Xmx800m -XX:PermSize=128M -XX:MaxNewSize=256m -XX:MaxPermSize=256m 2、java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 第一种情况是个补充，主要存在问题就是出现在这个情况中。其默认空间(即-Xms)是物理内存的1/64，最大空间(-Xmx)是物理内存的1/4。如果内存剩余不到40％，JVM就会增大堆到Xmx设置的值，内存剩余超过70％，JVM就会减小堆到Xms设置的值。所以服务器的Xmx和Xms设置一般应该设置相同避免每次GC后都要调整虚拟机堆的大小。假设物理内存无限大，那么JVM内存的最大值跟操作系统有关，一般32位机是1.5g到3g之间，而64位的就不会有限制了。 注意：如果Xms超过了Xmx值，或者堆最大值和非堆最大值的总和超过了物理内存或者操作系统的最大限制都会引起服务器启动不起来。 垃圾回收GC的角色 JVM调用GC的频度还是很高的，主要两种情况下进行垃圾回收： 当应用程序线程空闲；另一个是java内存堆不足时，会不断调用GC，若连续回收都解决不了内存堆不足的问题时，就会报out of memory错误。因为这个异常根据系统运行环境决定，所以无法预期它何时出现。 根据GC的机制，程序的运行会引起系统运行环境的变化，增加GC的触发机会。 为了避免这些问题，程序的设计和编写就应避免垃圾对象的内存占用和GC的开销。显示调用System.GC()只能建议JVM需要在内存中对垃圾对象进行回收，但不是必须马上回收， 一个是并不能解决内存资源耗空的局面，另外也会增加GC的消耗。 二、JVM内存区域组成 简单的说java中的堆和栈 java把内存分两种：一种是栈内存，另一种是堆内存 1。在函数中定义的基本类型变量和对象的引用变量都在函数的栈内存中分配； 2。堆内存用来存放由new创建的对象和数组 在函数（代码块）中定义一个变量时，java就在栈中为这个变量分配内存空间，当超过变量的作用域后，java会自动释放掉为该变量所分配的内存空间；在堆中分配的内存由java虚拟机的自动垃圾回收器来管理 堆的优势是可以动态分配内存大小，生存期也不必事先告诉编译器，因为它是在运行时动态分配内存的。缺点就是要在运行时动态分配内存，存取速度较慢； 栈的优势是存取速度比堆要快，缺点是存在栈中的数据大小与生存期必须是确定的无灵活性。 java堆分为三个区：New、Old和Permanent GC有两个线程： 新创建的对象被分配到New区，当该区被填满时会被GC辅助线程移到Old区，当Old区也填满了会触发GC主线程遍历堆内存里的所有对象。Old区的大小等于Xmx减去-Xmn java栈存放 栈调整：参数有+UseDefaultStackSize -Xss256K，表示每个线程可申请256k的栈空间 每个线程都有他自己的Stack 三、JVM如何设置虚拟内存 提示：在JVM中如果98％的时间是用于GC且可用的Heap size 不足2％的时候将抛出此异常信息。 提示：Heap Size 最大不要超过可用物理内存的80％，一般的要将-Xms和-Xmx选项设置为相同，而-Xmn为1/4的-Xmx值。 提示：JVM初始分配的内存由-Xms指定，默认是物理内存的1/64；JVM最大分配的内存由-Xmx指定，默认是物理内存的1/4。 默认空余堆内存小于40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制；空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到-Xms的最小限制。因此服务器一般设置-Xms、-Xmx相等以避免在每次GC 后调整堆的大小。 提示：假设物理内存无限大的话，JVM内存的最大值跟操作系统有很大的关系。 简单的说就32位处理器虽然可控内存空间有4GB,但是具体的操作系统会给一个限制， 这个限制一般是2GB-3GB（一般来说Windows系统下为1.5G-2G，Linux系统下为2G-3G），而64bit以上的处理器就不会有限制了 提示：注意：如果Xms超过了Xmx值，或者堆最大值和非堆最大值的总和超过了物理内存或者操作系统的最大限制都会引起服务器启动不起来。 提示：设置NewSize、MaxNewSize相等，"new"的大小最好不要大于"old"的一半，原因是old区如果不够大会频繁的触发"主" GC ，大大降低了性能 JVM使用-XX:PermSize设置非堆内存初始值，默认是物理内存的1/64； 由XX:MaxPermSize设置最大非堆内存的大小，默认是物理内存的1/4。 解决方法：手动设置Heap size 修改TOMCAT_HOME/bin/catalina.bat 在“echo "Using CATALINA_BASE: $CATALINA_BASE"”上面加入以下行： JAVA_OPTS="-server -Xms800m -Xmx800m -XX:MaxNewSize=256m" 四、性能检查工具使用 定位内存泄漏： JProfiler工具主要用于检查和跟踪系统（限于Java开发的）的性能。JProfiler可以通过时时的监控系统的内存使用情况，随时监视垃圾回收，线程运行状况等手段，从而很好的监视JVM运行情况及其性能。 1. 应用服务器内存长期不合理占用，内存经常处于高位占用，很难回收到低位； 2. 应用服务器极为不稳定，几乎每两天重新启动一次，有时甚至每天重新启动一次； 3. 应用服务器经常做Full GC(Garbage Collection)，而且时间很长，大约需要30-40秒，应用服务器在做Full GC的时候是不响应客户的交易请求的，非常影响系统性能。 因为开发环境和产品环境会有不同，导致该问题发生有时会在产品环境中发生，通常可以使用工具跟踪系统的内存使用情况，在有些个别情况下或许某个时刻确实是使用了大量内存导致out of memory，这时应继续跟踪看接下来是否会有下降， 如果一直居高不下这肯定就因为程序的原因导致内存泄漏。 五、不健壮代码的特征及解决办法 1、尽早释放无用对象的引用。好的办法是使用临时变量的时候，让引用变量在退出活动域后，自动设置为null，暗示垃圾收集器来收集该对象，防止发生内存泄露。 对于仍然有指针指向的实例，jvm就不会回收该资源,因为垃圾回收会将值为null的对象作为垃圾，提高GC回收机制效率； 2、我们的程序里不可避免大量使用字符串处理，避免使用String，应大量使用StringBuffer，每一个String对象都得独立占用内存一块区域； String str = "aaa"; String str2 = "bbb"; String str3 = str + str2;//假如执行此次之后str ,str2以后再不被调用,那它就会被放在内存中等待Java的gc去回收,程序内过多的出现这样的情况就会报上面的那个错误,建议在使用字符串时能使用StringBuffer就不要用String,这样可以省不少开销； 3、尽量少用静态变量，因为静态变量是全局的，GC不会回收的； 4、避免集中创建对象尤其是大对象，JVM会突然需要大量内存，这时必然会触发GC优化系统内存环境；显示的声明数组空间，而且申请数量还极大。 这是一个案例想定供大家警戒 使用jspsmartUpload作文件上传,运行过程中经常出现java.outofMemoryError的错误， 检查之后发现问题：组件里的代码 m_totalBytes = m_request.getContentLength(); m_binArray = new byte[m_totalBytes]; 问题原因是totalBytes这个变量得到的数极大，导致该数组分配了很多内存空间，而且该数组不能及时释放。解决办法只能换一种更合适的办法，至少是不会引发outofMemoryError的方式解决。 5、尽量运用对象池技术以提高系统性能；生命周期长的对象拥有生命周期短的对象时容易引发内存泄漏，例如大集合对象拥有大数据量的业务对象的时候，可以考虑分块进行处理，然后解决一块释放一块的策略。 6、不要在经常调用的方法中创建对象，尤其是忌讳在循环中创建对象。可以适当的使用hashtable，vector 创建一组对象容器，然后从容器中去取那些对象，而不用每次new之后又丢弃 7、一般都是发生在开启大型文件或跟数据库一次拿了太多的数据，造成 Out Of Memory Error 的状况，这时就大概要计算一下数据量的最大值是多少，并且设定所需最小及最大的内存空间值。
“答案来源于网络，供您参考” 希望以上信息可以帮到您！
回答
12月17日更新 请问下同时消费多个topic的情况下，在richmap里面可以获取到当前消息所属的topic吗？
各位大佬，你们实时都是怎样重跑数据的?
有木有大神知道Flink能否消费多个kafka集群的数据？
这个问题有人遇到吗?
你们实时读取广业务库到kafka是通过什么读的？kafka connector 的原理是定时去轮询，这样如果表多了，会不会影响业务库的性能？甚至把业务库搞挂？
有没有flink 1.9 连接 hive的例子啊?官网文档试了，没成功
请问各位是怎么解决实时流数据倾斜的？
请问一下，对于有状态的任务，如果任务做代码升级的时候，可否修改BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor的maxOutOfOrderness呢？是否会有影响数据逻辑的地方呢？
老哥们有做过统计从0点开始截止到现在时刻的累计用户数吗？ 比如五分钟输出一次，就是7点输出0点到7点的累计用户，7:05输出0点到7:05的累计用户。 但是我这里有多个维度，现在用redis来做的。 想知道有没有更好的姿势？
实时数仓用什么存储介质来存储维表，维表有大有小，大的大概5千万左右。 各位大神有什么建议和经验分享吗？
请教个问题，就是flink的窗口触发必须是有数据才会触发吗？我现在有个这样的需求，就是存在窗口内没有流数据进入，但是窗口结束是要触发去外部系统获取上一个窗口的结果值作为本次窗口的结果值！现在没有流数据进入窗口结束时如何触发？
kafkaSource.setStartFromTimestamp(timestamp); 发现kafkasource从指定时间开始消费，有些topic有效，有效topic无效，大佬们有遇到过吗?
各位大佬，flink两个table join的时候，为什么打印不出来数据，已经赋了关联条件了，但是也不报错
各位大佬 请教一下 一个faile的任务 会在这里面存储展示多久啊？
各位大佬，我的程序每五分钟一个窗口做了基础指标的统计，同时还想统计全天的Uv，这个是用State就能实现吗？
大佬们，flink的redis sink是不是只适用redis2.8.5版本？
有CEP 源码中文注释的发出来学习一下吗？
有没有拿flink和tensorflow集成的？
那位大神，给一个java版的flink1.7 读取kafka数据，做实时监控和统计的功能的代码案例。
请问下风控大佬，flink为风控引擎做数据支撑的时候，怎么应对风控规则的不断变化，比如说登录场景需要实时计算近十分钟内登录次数超过20次用户，这个规则可能会变成计算近五分钟内登录次数超过20次的。
想了解一下大家线上Flink作业一般开始的时候都分配多少内存？广播没办法改CEP
flink支持多流（大于2流）join吗？
谁能帮忙提供一下flink的多并行度的情况下，怎么保证数据有序 例如map并行度为2 那就可能出现数据乱序的情况啊
请教下现在从哪里可以可以看单任务的运行状况和内存占用情况,flink页面上能看单个任务的内存、cpu
大佬们 flink1.9 停止任务手动保存savepoint的命令是啥？
flink 一个流计算多个任务和 还是一个流一个任务好？
flink 1.9 on yarn， 自定义个connector里面用了jni， failover以后 就起不来了， 报错重复load so的问题。 我想问一下 这个，怎么解决。 难道flink 里面不能用jni吗。
ide里面调试没有问题，部署到集群就会报错了，可能什么问题？
请教一下对于长时间耗内存很大的任务，大家都是开checkpoint机制，采用rocksdb做状态后端吗？
请问下大佬，flink jdbc读取mysql，tinyin字段类型自动转化为Boolean有没有好的解决方法
Flink 1.9版本的Blink查询优化器，Hive集成，Python API这几个功能好像都是预览版，请问群里有大佬生产环境中使用这些功能了吗？
想做一个监控或数据分析的功能，如果我flink 的datastreaming实现消费Kafka的数据，但是我监控的规则数据会增加或修改，但是不想停这个正在运行的flink程序，要如何传递这个动态变化的规则数据，大神给个思路，是用ConnectedStream这个吗？还是用Broadcast ？还有一个，比如我的规则数据是存放在Mysql表中，用什么事件隔30秒去触发读取mysql规则表呢？谢谢！ 想做一个监控或数据分析的功能，如果我flink 的datastreaming实现消费Kafka的数据，但是我监控的规则数据会增加或修改，但是不想停这个正在运行的flink程序，要如何传递这个动态变化的规则数据，大神给个思路，是用ConnectedStream这个吗？还是用Broadcast ？还有一个，比如我的规则数据是存放在Mysql表中，用什么事件隔30秒去触发读取mysql规则表呢？谢谢！
各位大佬，在一个 Job 计算过程中，查询 MySQL 来补全额外数据，是一个好的实践嘛？还是说流处理过程中应该尽量避免查询额外的数据？
Flink web UI是jquery写的吗？
12月9日更新 成功做完一次checkpoint后，会覆盖上一次的checkpoint吗？
数据量较大时，flink实时写入hbase能够异步写入吗？
flink的异步io，是不是只是适合异步读取，并不适合异步写入呀？
请问一下，flink将结果sink到redis里面会不会对存储的IO造成很大的压力，如何批量的输出结果呢？
大佬们，flink 1.9.0版本里DataStream api,若从kafka里加载完数据以后，从这一个流中获取数据进行两条业务线的操作，是可以的吗？
flink 中的rocksdb状态怎么样能可视化的查看有大佬知道吗？
感觉flink 并不怎么适合做hive 中的计算引擎来提升hive 表的查询速度
大佬们，task端rocksdb状态 保存路径默认是在哪里的啊？我想挂载个新磁盘 把状态存到那里去
flink 的state 在窗口滑动到下一个窗口时候 上一个窗口销毁时候 state会自己清除吗？
求助各位大佬，一个sql里面包含有几个大的hop滑动窗口，如15个小时和24个小时，滑动步长为5分钟，这样就会产生很多overlap 数据，导致状态会很快就达到几百g，然后作业内存也很快达到瓶颈就oom了，然后作业就不断重启，很不稳定，请问这个业务场景有什么有效的解决方案么？
使用jdbcsink的时候，如果连接长时间不使用 就会被关掉，有人遇到过吗？使用的是ddl的方式
如何向云邪大佬咨询FLink相关技术问题？
请问各位公司有专门开发自己的实时计算平台的吗？
请问各位公司有专门开发自己的实时计算平台的吗？
有哪位大佬有cdh集成安装flink的文档或者手册？
有哪位大佬有cdh集成安装flink的文档或者手册？
想问下老哥们都是怎么统计一段时间的UV的？ 是直接用window然后count嘛？
Flink是不是也是这样的？
请问现在如有个实时程序，根据一个mysql的维表来清洗，但是我这个mysql表里面就只有几条信息且可能会变。 我想同一个定时器去读mysql，然后存在对象中，流清洗的时候读取这个数据，这个想法可行吗？我目前在主类里面定义一个对象，然后往里面更新，发现下面的map方法之类的读不到我更新进去的值
有大佬做过flink—sql的血缘分析吗？
12月3日更新
请教一下，为什么我flume已经登录成功了keytab认证的kafka集群，但是就是消费不到数据呢？
flink 写入mysql 很长一段时间没有写入，报错怎么解决呢?
flink timestamp转换为date类型，有什么函数吗
Run a single Flink job on YARN 我采用这种模式提交任务，出现无法找到 开启 HA 的ResourceManager Failed to connect to server: xxxxx:8032: retries get failed due to exceeded maximum allowed retries number: 0 有大佬遇到过吗 ？
各位大佬，请问有Flink写S3的方案吗？
flink 连接hbase 只支持1.4.3版本？ onnector: type: hbase version: "1.4.3"
请问 flink1.9能跑在hadoop3集群上吗?
滑动窗口 排序 报错这个是什么原因呢?
这个pravega和kafka有啥区别?
flink 开发里数据源配置了RDS，但是在RDS里没有看到创建的表，是为什么呢？
Tumbling Window里的数据，是等窗口期内的数据到齐之后一次性处理，还是到了一条就处理一条啊
双流join后再做time window grouping. 但是双流join会丢失时间属性，请问大家如何解决
stream processing with apache flink，这本书的中译版 现在可以买吗?
flink on yarn时，jm和tm占用的内存最小是600M，这个可以修改吗？
各位大佬，使用默认的窗口Trigger，在什么情况下会触发两次啊？窗口关闭后，然后还来了这个窗口期内的数据，并且开了allowedLateness么？
flink web里可以像storm那样 看每条数据在该算子中的平均耗时吗？
各位大佬，flink任务的并发数调大到160+以后，每隔几十分钟就会出现一次TM节点连接丢失的异常，导致任务重启。并发在100时运行比较稳定，哪位大佬可以提供下排查的思路？
感觉stateful function 是下一个要发力的点，这个现在有应用案例吗？
我有2个子网（a子网，b子网）用vpn联通，vpn几周可能会断一次。a子网有一个kafka集群，b子网运行我自己的flink集群和应用，b子网的flink应用连接到a子网的kafka集群接收消息来处理入库到数仓去。我的问题是，如果vpn断开，flink consumer会异常整个作业退出吗？如果作业退出，我重连vpn后，能从auto checkpoint再把flink应用恢复到出错时flink kafka consumer应该读取的partition/offset位置吗？flink的checkpoint除了保存自己开发的算子里的state，kafkaconsumer里的partition/offset也会保存和恢复吗？
flink的反压为什么不加入metrics呢
hdfs是不是和flink共用一个集群?
flink消费kafka，可以从指定时间消费的吗？目前提供的接口只是根据offset消费？有人知道怎么处理？
flink 的Keyby是不是只是repartition而已？没有将key相同的数据放到一个组合里面
电商大屏 大家推荐用什么来做吗？ 我比较倾向用数据库，因为有些数据需要join其他表，flink充当了什么角色，对这个有点迷，比如统计当天订单量，卖了多少钱，各个省的销量，销售金额，各个品类的销售量销售金额
开源1.9的sql中怎么把watermark给用起来，有大神知道吗？
有没有人能有一些flink的教程 代码之类的分享啊
采用了checkpoint,程序停止了之后，什么都不改，直接重启，还是能接着继续运行吗？如果可以的话，savepoint的意义又是什么呢?
有人做过flink 的tpc-ds测试吗，能不能分享一下操作的流程方法
checkpoint是有时间间隔的，也就可以理解为checkpoint是以批量操作的，那如果还没进行ckecnpoint就挂了，下次从最新的一次checkpoint重启，不是重复消费了？
kafka是可以批量读取数据，但是flink是一条一条处理的，应该也可以一条一条提交吧。
各位大佬，flink sql目前是不是不支持tumbling window join，有人了解吗？
你们的HDFS是装在taskmanager上还是完全分开的,请问大佬们有遇到这种情况吗？
大佬们flink检查点存hdfs的话怎么自动清理文件啊 一个128M很快磁盘就满了
有谁遇到过这个问题?
请教一下各位，这段代码里面，我想加一个trigger，实现每次有数据进window时候，就输出，而不是等到window结束再输出，应该怎么加？
麻烦问下 flink on yarn 执行 客户端启动时 报上面错,是什么原因造成的 求大佬指点 ERROR org.apache.flink.client.program.rest.RestClusterClient - Error while shutting down cluster java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.flink.runtime.concurrent.FutureUtils$RetryException: Could not complete the operation. Number of retries has been exhausted.
大家怎么能动态的改变 flink WindowFunction 窗口数据时间
flink on yarn之后。yarn的日志目录被写满，大家如配置的？
Flink1.9 启动 yarn-session报这个错误 怎么破？
yarn 模式下，checkpoint 是存在 JobManager的，提交任务也是提交给 JobManager 的吧？
heckpoint机制，会不会把window里面的数据全部放checkpoint里面？
Flink On Yarn的模式下，如果通过REST API 停止Job,并触发savepiont呢
jenkins自动化部署flink的job，一般用什么方案？shell脚本还是api的方式？
各位大佬，开启增量checkpoint 情况下，这个state size 是总的checkpoint 大小，还是增量上传的大小？
想用状态表作为子表 外面嵌套窗口 如何实现呢 因为状态表group by之后 ctime会失去时间属性,有哪位大佬知道的？
你们有试过在同样的3台机器上部署两套kafka吗？
大家有没有比较好的sql解析 组件（支持嵌套sql）?
richmapfuntion的open/close方法，和处理数据的map方法，是在同一个线程，还是不同线程调用的？
flink on yarn 提交 参数 -p 20 -yn 5 -ys 3 ，我不是只启动了5个container么？
Flink的乱序问题怎么解决?
我对数据流先进行了keyBy,print的时候是有数据的,一旦进行了timeWindow滑动窗口就没有数据了,请问是什么情况呢?
搭建flinksql平台的时候，怎么处理udf的呀?
怎么查看sentry元数据里哪些角色有哪些权限？
用java api写的kafka consumer能消费到的消息，但是Flink消费不到，这是为啥?
我state大小如果为2G左右 每次checkpoint会不会有压力?
link-table中的udaf能用deltaTrigger么？
flink1.7.2，场景是一分钟为窗口计算每分钟传感器的最高温度，同时计算当前分钟与上一分钟最高温
001 Flink集群支持kerberos认证吗？也就是说flink客户端需要向Flink集群进行kerberos认证，认证通过之后客户端才能提交作业到Flink集群运行002 Flink支持多租户吗？
如果要对客户端提交作业到flink进行访问控制，你们有类似的这种使用场景吗？
flink可以同时读取多个topic的数据吗？
Flink能够做实时ETL（oracle端到oracle端或者多端）么？
Flink是否适合普通的关系型数据库呢？
Flink是否适合普通的关系型数据库呢？
流窗口关联mysql中的维度表大佬们都是怎么做的啊?
怎么保证整个链路的exactly one episode精准一次，从source 到flink到sink?
在SQL的TUMBLE窗口的统计中，如果没数据进来的，如何让他也定期执行，比如进行count计算，让他输出0？
new FlinkKafkaConsumer010[String]("PREWARNING",new JSONKeyValueDeserializationSchema(true), kafkaProps).setStartFromGroupOffsets() ) 我这样new 它说要我传个KeyedDeserializationSchema接口进去
flink里面broadcast state想定时reload怎么做？我用kafka里的stream
flink独立模式高可用搭建必需要hadoop吗？
有人用增量cleanupIncrementally的方式来清理状态的嘛，感觉性能很差。
flink sink to hbase继承 RichOutputFormat运行就报错
kafka 只有低级 api 才拿得到 offset 吗？
有个问题咨询下大家，我的flinksql中有一些参数是要从mysql中获取的，比如我flink的sql是select * from aa where cc=?,这个问号的参数需要从mysql中获取，我用普通的jdbc进行连接可以获的，但是有一个问题，就是我mysql的数据改了之后必须重启flink程序才能解决这个问题，但这肯定不符合要求，请问大家有什么好的办法吗？
flink里怎样实现多表关联制作宽表
flink写es，因为半夜es集群做路由，导致写入容易失败，会引起source的反压，然后导致checkpoint超时任务卡死，请问有没有办法在下游es处理慢的时候暂停上游的导入来缓解反压？
flink 写parquet 文件，使用StreamingFileSink streamingFileSink = StreamingFileSink.forBulkFormat( new Path(path), ParquetAvroWriters.forReflectRecord(BuyerviewcarListLog.class)). withBucketAssigner(bucketAssigner).build(); 报错 java.lang.UnsupportedOperationException: Recoverable writers on Hadoop are only supported for HDFS and for Hadoop version 2.7 or newer
1.7.2 NoWindowInnerJoin这个实现，我看实现了CleanupState可更新过期时间删除当前key状态的接口，是不是这个1.7.2版本即使有个流的key一直没有被匹配到他的状态也会被清理掉，就不会存在内存泄漏的问题了？
flink1.7.2 想在Table的UDAF中使用State，但是发现UDAF的open函数的FunctionContext中对于RuntimeContext是一个private，无法使用，大佬，如何在Table的UDAF中使用State啊？
Flink有什么性能测试工具吗？
项目里用到了了KafkaTableSourceSinkFactory和JDBCTableSourceSinkFactory。maven打包后，META-INF里只会保留第一个 标签的org.apache.flink.table.factories.TableFactory内容。然后执行时就会有找不到合适factory的报错，请问有什么解决办法吗？
为什么这个这段逻辑 debug的时候 是直接跳过的
各位大佬，以天为单位的窗口有没有遇到过在八点钟的时候会生成一条昨天的记录?
想问一下，我要做一个规则引擎，需要动态改变规则，如何在flink里面执行？
flink-1.9.1/bin/yarn-session.sh: line 32: construc
我要用sql做一个规则引擎，需要动态改变规则，如何在flink里面执行？
我要用sql做一个规则引擎，需要动态改变规则，如何在flink里面执行？
一般公司的flink job有没有进程进行守护？有专门的工具或者是自己写脚本？这种情况针对flink
kafka能不能通过java获取topic的消息所占空间大小？
Flink container was removed这个咋解决的。我有时候没有数据的时候也出现这
大家有没有这种场景，数据从binlog消费，这个信息是订单信息，同一个订单id，会有不同状态的变更
问大家个Hive问题，新建的hive外部分区表， 怎么把HDFS数据一次性全部导入hive里 ？
flink里面的broadcast state值，会出现broad流的数据还没put进mapstat
Flink SQL DDL 创建表时，如何定义字段的类型为proctime?
请问下窗口计算能对历史数据进行处理吗？比如kafka里的写数据没停，窗口计算的应用停掉一段时间再开起
请问下，想统计未退费的订单数量，如果一个订单退费了（发过来一个update流），flink能做到对结果进行-1吗，这样的需求sql支持吗?
使用Flink sql时,对table使用了group by操作。然后将结果转换为流时是不是只能使用的toRetractStream方法不能使用toAppendStream方法。
百亿数据实时去重，有哪位同学实践过吗？
你们的去重容许有误差？因为bloom filter其实只能给出【肯定不存在】和【可能存在】两种结果。对于可能存在这种结果，你们会认为是同一条记录？
我就运行了一个自带的示例，一运行就报错然后web页面就崩了
flink定时加载外部数据有人做过吗？
NoSuchMethodError: org.apache.flink.api.java.Utils.resolveFactory(Ljava/lang/ThreadLocal;Ljava/lang/Object;)Ljava/util/Optional 各位知道这个是那个包吗？
flink 可以把大量数据写入mysql吗？比如10g
flink sql 解析复杂的json可以吗？
在页面上写规则，用flink执行，怎么传递给flink？
使用cep时，如何动态添加规则？
如何基于flink 实现两个很大的数据集的交集 并集 差集？
flink的应用场景是？除了实时
各位好，请教一下，滑动窗口，每次滑动都全量输出结果，外部存储系统压力大，是否有办法，只输出变化的key？
RichSinkFunction close只有任务结束时候才会去调用，但是数据库连接一直拿着，最后成了数据库连接超时了，大佬们有什么好的建议去处理吗？？
为啥我的自定义函数注册，然后sql中使用不了？
请问一下各位老师，flink flapmap 中的collector.collect经常出现Buffer pool is destroyed可能是什么原因呢？
用asyncIO比直接在map里实现读hbase还慢，在和hbase交互这块儿，每个算子都加了时间统计
请教一下，在yarn上运行，会找不到 org.apache.flink.streaming.util
请问下大佬，flink1.7.2对于sql的支持是不是不怎么好啊 ，跑的数据一大就会报错。
各位大佬，都用什么来监控flink集群？
flink 有那种把多条消息聚合成一条的操作吗，比如说每五十条聚合成一条
如何可以让checkpoint 跳过对齐呢?
请问 阿里云实时计算（Blink）支持这4个源数据表吗？DataHub Kafka MQ MaxCompute？
为啥checkpoint时间会越来越长，请问哪位大佬知道是因为啥呢？
请问Flink的最大并行度跟kafka partition数量有关系吗? source的并行度应该最好是跟partition数量一致吧，那剩下的算子并行度呢？
Flink有 MLIB库吗，为什么1.9中没有了啊？
请教一下，有没有flink ui的文章呢？在这块内存配置，我给 TM 配置的内存只有 4096 M，但是这里为什么对不上呢？请问哪里可以看 TM 内存使用了多少呢？
请教个问题，fink RichSinkFunction的invoke方法是什么时候被调用的？
请教一下，flink的window的触发条件 watermark 小于 window 的 end_time。这个 watermark 为什么是针对所有数据的呢？没有设计为一个 key 一个 watermark 呢？ 就比如说有 key1、key2、key3，有3个 watermark，有 3个 window
interval不支持left join那怎么可以实现把窗口内左表的数据也写到下游呢？
各位 1、sink如何只得到最终的结果而不是也输出过程结果 ；2、不同的运算如何不借助外部系统的存储作为另外一个运算的source
请教各位一个问题，flink中设置什么配置可以取消Generic这个泛型，如图报错：
有大佬在吗，线上遇到个问题，但是明明内存还有200多G，然后呢任务cancel不了，台也取消不了程序
flink遇到The assigned slot container_1540803405745_0094_01_000008_1 was removed. 有木有大佬遇到过。在flink on yarn上跑
这个报错是什么意思呢?我使用滑动窗口的时候出现报错
flink 双流union状态过期不清理有遇到的吗?
大家有没有这种场景，数据从binlog消费，这个信息是订单信息，同一个订单id，会有不同状态的变更，如果订单表与商品明细join查询，就会出现n条重复数据，这样数据就不准了，flink 这块有没有比较好的实战经验的。
大佬们、有没有人遇到过使用一分钟的TumblingEventTimeWindows，但是没有按时触发窗口、而是一直等到下一条消息进来之后才会把这个窗口的数据发送出去的？
flink 有办法 读取 pytorch的 模型文件吗？
大佬们、有没有人遇到过使用一分钟的TumblingEventTimeWindows，但是没有按时触发窗口、而是一直等到下一条消息进来之后才会把这个窗口的数据发送出去的？
flink timestamp转换为date类型，有什么函数吗
flink 写入mysql 很长一段时间没有写入，报错怎么解决呢?
flink 有办法 读取 pytorch的 模型文件吗？
有没有大佬知道实时报表怎么做？就是统计的结果要实时更新，热数据。
刚接触flink 1.9 求问flink run脚本中怎么没有相关提交到yarn的命令了
请教一下，flink里怎么实现batch sink的操作而不导致数据丢失
回答
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）
回答
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）
回答
iperf,具体要纤细直接去看文档， 简单给你列条测试：（TCP和UDP知只是两种传输数据的协议） 1）TCP测试 服务器执行：./iperf -s -i 1 -w 1M '这裏是指定windows如果是 iperf -s则windwos默认大小为8kbyte/s 客户端执行：./iperf -c host -i 1 -w 1M 其中-w表示TCP window size，host需替换成服务器地址。 2）UDP测试 服务器执行：./iperf -u -s 客户端执行：./iperf -u -c 10.255.255.251 -b 900M -i 1 -w 1M -t 60 其中-b表示使用多少带宽，1G的线路你可以使用900M进行测试。 不给分不给力
连接速度是个很怪的概念。我们通常用连接带宽和网络延迟来表达网络连接的状态。 带宽可以用一端建立FTP服务器，另一端下载来测试。网络延时可以用PING命令来测试。 希望能帮到你。
行的。 家庭或小型办公室，如果有两台或更多的计算机，很自然地希望将他们组成一个网络。为方便叙述，以下约定将其称为局域网。在家庭环境下，可用这个网络来共享资源、玩那些需要多人参与的游戏、共用一个调制解调器享用Internet连接等等。办公室中，利用这样的网络，主要解决共享外设如打印机等，此外，办公室局域网也是多人协作工作的基础设施。 别看这样小的网络工程，在过去也是需要专业人员来进行组网配置的。那时，大部分操作的都是手工的，一般的用户都不具备相应的知识和经验。正好属于"高不成低不就"的情况，自然限制了它的发展。Windows XP的出现，打破了这种局面，这依赖它内建有强大的网络支持功能和方便的向导。用户完成物理连接后，运行连接向导，可以自己探测出网络硬件、安装相应的驱动程序或协议，并指导用户，完成所有的配置步骤。 本文介绍两种在Windows XP操作系统下的组网方案，并介绍Windows XP用于局域网中的各种很有特色的功能。 一. 目标： 组成家庭局域网：对外，可以连接Internet，允许局域网内的各个计算机共享连接。对内，可以共享网络资源和设备。 二. 采用什么网络形式？ 家庭网中的计算机可能有桌面机或便携机，例如掌上电脑或笔记本机等，也可能出现各种传输介质的接口，所以网络形式上，不宜都采用有线网络，无线接口是必须考虑的。但如果可以明确定位在纯粹的有线网上，也可不设无线接口。所以，这里提供两种方案： 1. 有线与无线混合。 2. 有线。 三. 网络硬件选择 网络适配器（网卡）可采用PCI、PC或PCMCIA接口的卡（后两者多用在便携式机或笔记本机上），Windows XP也支持用USB接口的网络适配器。究竟采用那种适配器，取决于接入网络中的计算机。无论那种适配器，都需要注意与现有计算机的接口以及HUB的协调一致，USB接口的适配器可能适应性更强一些，但对于较旧的计算机，又需要注意它是否支持USB接口。 网络连接线，常用的有同轴电缆和双绞线，这都是大家熟悉的东西，不多解释。究竟采用哪一种，就看你怎么想了。 四. 可采用的网络结构和介质 以太结构：这种结构在办公室或商业用户中最为流行，熟悉的人也很多，技术资料和维护人员也容易找到，所以不多赘述。 电话线连接：这种形式主要的特色是成本很低，物理连接也很简单，适用于大部分的家庭用户。 无线电波：利用电磁波信号来传输信号，可以不用任何连线来进行通讯，并可以在移动中使用。但需要在每台计算机上加装无线适配器，成本高是肯定了。在我国，无线形式用在计算机网络通讯的还较少。在美国，用于无线网络的是一个称为IEEE 802.11b的标准协议，用于计算机近距离网络通讯。在该协议支持下，可达到的网速是11 Mbps。 五. 方案之一 这是一个有线、无线混合方案，具体结构可以参看图1。这个例子中，用4台计算机组成了一个混合网络，PC1是主机，它与外部连接有3个通路： 1. 与Internet接连的调制解调器：用于整个网络的各个计算机共享上网之用。 2. 无线适配器：用于和本网络内的无线设备之间的通讯。 3. HUB：用于"带动"本网络内的下游计算机。 该方案中的PC1、PC2机，必须用Windows XP操作系统，有线部分采用的是以太网结构连接。图中的HPNA是home phoneline network adaptor的缩写，表示家庭电话线网络适配器。图中的PC3和移动计算机，并不要求非使用Windows XP操作系统不可，别的windows版本也行。移动计算机和主机之间的网络连接利用的是无线形式。 如果希望建立混合网络，这种方案已经具备典型的功能，并且不需要花费很大就可以扩充网络规模。 关于连通操作： 图1显示的结构只能表示物理连接关系，物理连接完成后，还需要进行连通操作，网络才可真正投入使用。连通操作包括局域网内部各个计算机之间的连通，和局域网与Internet之间的连通。前者连通建立的步骤如下： 1. 鼠标点击 开始，进入控制面板，点击"Network and Internet Connections网络和Internet连接",选择网络连接（ Network Connections），进行下一步。 2. 选择进行"两个或多个LAN的连接" 3. 右键点击一个连接. 4. 确定完成连接任务. 局域网之内的连通操作就完成了。 再说局域网与Internet之间的连通，这种情况主要考虑速度与成本两方面的兼顾。多机上网，最省事的办法是每个机器占据一条独立的电话线，但这不是一般用户能承受起的，资源的浪费也太大。另一个办法，可以使用住宅网关，但这样成本需要增加，不是最佳途径。比较好的方法是使用一个计算机作为主机服务器。这不仅技术上可行，还有很多别的优点，如： ①：由于Windows XP有内建的防火墙，主机介于Internet和终端机之间，可以利用主机的防火墙保护局域网中的分机免受来自Internet的攻击。 ②：主机是"隐匿在" Internet和局域网之间的，充当了网关的脚色，在分机上，用户感觉好像自己是直接连在Interne上一样，察觉不到中间还有主机存在。特别是可以使局域网中的每台计算机同时上网。大大减少了设备投资。 ③：除主机必须使用Windows XP操作系统之外，局域网内的计算机可使用早期的windows版本。 ④：如果局域网中需要使用不同的媒体（例如有线和无线混合），可以利用Windows XP作为过渡的网桥。 ⑤：虽然有网络资源和设备的共享功能，但也可以限制别人对私有文件和数据的访问，特别是将文件存放在主机上的时候，更具有这种优势可用。 ⑥：利用"万能即插即用"功能，可以随时扩充局域网的规模。 六. 方案之二 下面是这种方案的结构示意图。该方案适用于小型办公室。与上一个方案比较，主要是去掉了无线部分，主机与分机之间不采用电话线连接，而是采用了电缆或双绞线连接。所有分机都通过一个HUB与主机连接到Internet上，并可以支持打印机共享。这其实就是最常见的那种局域网的结构。 该方案完成物理连接之后，还需要进行下列操作： 1. 打开网络连接文件夹或找到网络连接的图标. 2. 右键点击"connection to the Internet you want to share（共享Internet连接）"然后再右键点击"Properties（属性）" 3. 选择"Advanced（高级）"任务条。 4. 选择"Allow other networkusers to connect through this computer′s Internet connection（允许另外用户通过这个计算机连接到Internet）"检查框，并选定。 5. 点击 OK.结束操作。 启用Windows XP的防火墙，必须进行设置，不设置是不起作用的。设置过程： 1.打开网络连接文件夹或找到网络连接的图标. 2.右键点击"connection to the Internet you want to share（共享Internet连接）"然后再右键点击"Properties（属性）" 3.选择"Advanced（高级）"任务条。 4. 选择"Protect my computer and network by limitingor preventing access to this computer from the Internet（利用这个计算机限制从Internet进入的访问并保护我的计算机和网络" ，在其下面有一个Internet连接防火墙的检查框，鼠标点击选定。 5. 点击 OK.结束操作。 七. 几点说明 A．主机必须采用Windows XP操作系统，局域网内的计算机可以使用早一些的windows版本，如：windows98、windows ME、windows2000等等。 B．这里提供的是典型的情况，想扩充网络规模基本上可以照此叠加。 C．本文是依据英文测试版本进行的试验，不能保证将来的正式版本。特别是中文正式版本的性能与此完全一致。 参考资料： 创建局域网及配置管理 一.概念： （一）.局域网的概念： 局域网做为网络的组成部分，发挥了不可忽视的作用。我们可以用Windows 9X把众多的计算机联系在一起，组成一个局域网，在这个局域网中，我们可以在它们之间共享程序、文档等各种资源，而不必再来回传递软盘；还可以通过网络使多台计算机共享同一硬件，如打印机、调制解调器等；同时我们也可以通过网络使用计算机发送和接收传真，方便快捷而且经济。 局域网是一个范围可大可小、简单的只有2台运行着Windows95的计算机连网（以工作组方式工作），也可以是幅员辽阔的高速ATM网和以太网混合使用、运行多种平台的大型企业。 （二）.网络的类型： 1、按网络的地理位置分类 a.局域网（LAN）：一般限定在较小的区域内，小于10km的范围，通常采用有线的方式连接起来 b.城域网（MAN）：规模局限在一座城市的范围内，10～100km的区域。 c.广域网（WAN）：网络跨越国界、洲界，甚至全球范围。 目前局域网和广域网是网络的热点。局域网是组成其他两种类型网络的基础，城域网一般都加入了广域网。广域网的典型代表是Internet网。 （二）.硬件指南：网络硬件设备 组成小型局域网的主要硬件设备有网卡、集线器等网络传输介质和中继器、网桥、路由器、网关等网络互连设备。以下主要介绍网卡、集线器等网络传输介质和中继器、网桥、路由器、网关等局域网互连设备。 1.网卡 网卡(Network Interface Card，NIC)也叫网络适配器，是连接计算机与网络的硬件设备。网卡插在计算机或服务器扩展槽中，通过网络线（如双绞线、同轴电缆或光纤）与网络交换数据、共享资源。 Realtek 10/100M，这是我们实例中所使用的网卡 二.组网： 返回顶部 （一）.硬件配置：服务器：普通PC机，主板：intel 815,硬盘：迈拓40G，CPU:PIII933，内存：512M ，显示器：ACER。 其他：双绞线一箱（300m）,16口HUB一个，RJ45头32个，网卡：Realtek 10/100M 16块。。 由于服务器需要安装两块网卡来用SyGate维护管理，两个网卡的设置请参阅如下的动画。 三.网络维护： 返回顶部 SyGate 4.0是一种支持多用户访问因特网的软件，并且是只通过一台计算机，共享因特网帐号，达到上网的目的。使用SyGate 4.0，若干个用户能同时通过一个小型网络（包括您的笔记本电脑），迅速、快捷、经济地访问因特网。SyGate 4.0能在目前诸多流行的操作系统上运行，譬如：Windows95、Windows98、Windows NT, Windows2000等操作系统；同时，SyGate 4.0还支持多数的因特网连接方式，这包括：调制解调器（模拟线路）拨入、ISDN（综合业务数字网）、线缆调制解调器（Cable Modem）、ADSL以及DirectPC等方式。 SyGate 4.0具有以下优势： 易于安装 SyGate在数分钟之内便可以安装完成，并且通常不需要其他外加的设置。和其他代理服务器软件（proxy server）不同的是，SyGate仅安装Server便可以了。 易于使用 SyGate拥有直观的图形化界面，懂得操作Windows的人员均会操作。SyGate启动后便在后台运行，不需要人工的干预。当SyGate检测到局域网内有上网 要求时，它能自动地连接到因特网上，免去了每次需要手工拨号的烦恼。用户可以不间断地、透明地浏览因特网、收发电子邮件、聊天、使用FTP以及操作其他的小程序等等。局域网内非Windows用户，如Macintosh、Solaris和Linux，均能通过TCP/IP协议上网。 四.Windows 对等网创建与维护 返回顶部 （一）.建网软件要求 在一个局域网中，Windows 95、98、NT和2000等操作系统可以并存。当然，即使你的电脑是在DOS下面跑的，也可以实现联网。由于Windows操作系统才是广泛应用的系统，本文不准备讨论DOS联网。 建网硬件要求 要组建电脑网络，无疑需要能将电脑连在一起的硬件设备。最简单的办法是，使用特制的电缆，将两台电脑的并口或者串口联接起来，通过Windows的“直接电缆连接”实现联网。这种联接电缆可以自制，也可以到电脑城购买。其缺点是，只能联接两台电脑，联网距离较短、方式古板，实际应用很不方便，通常要求将一台电脑用作服务器，另外一台用作客户端来实现联网。 但更为普遍采用的是网卡加网线的联网方式。从插槽上分，网卡有ISA和PCI两种；从速度上分，网卡又有10MB和100MB甚至传输速度更高的网卡。要求不高的话，一块PCI 10MB网卡就够用了。 五.疑难解答 返回顶部 （一）.网卡安装故障检查方法 如果无法安装网卡驱动程序或安装网卡后无法登录网络，请按下述步骤检查处理: 1.选择“控制面板”/“系统”图标，打开“系统属性”窗口； 2.在“系统属性”窗口的“设备管理”标签的“按类型查看设备列表”中，双击“网络适配器”条目前的“ ”号将其展开，其下应当列出当前网卡； 3.如果“设备管理”标签中没有“网络适配器”条目或当前网卡前有一“X”号，说明系统没能识别网卡，可能产生的原因有网卡驱动程序安装不当、网卡硬件安装不当、网卡硬件故障等等； 参考 LAN(局域网)一词指位于同一区域甚至同一建筑物内的中小型计算机网络，字典上的解释是：将计算机和字处理机等电子办公设备连接在一起构成的办公室或建筑物内的网络系统。相信大多数人都在学校里、当地图书馆或朋友家里。接触过局域网。 随着宽带互联网日益流行，许多人家里都有几台计算机，家庭局域网正在形成规范。通过局域网共享宽带互联网访问可降低成本，不需要每台计算机都连接调制解调器和单独的IP地址。但如何构建一个家庭局域网共享宽带互联网访问呢？ 网络带宽表示 网络带宽以兆位秒Mbps测量，通常不用兆字节秒MBps表示。一个字节有八个二进制位组成，多数人都熟悉MBps。当前局域网多为10base-T(10Mbps或1.25MBps)和100base-TX(100Mbps或12.5MBps)的以太网，使用类似标准电话线的RJ-45接口，通过网络电缆把集线器(或路由器、交换器)和计算机连接起来就构成了以太网。 网络布线 开始组建家庭局域网之前，应多少了解一些可用网络电缆的区别。这取决你家中PC机需要安排的位置，因为可能需要在墙上打眼，以穿过五类网络电缆。对家里地方不宽敞的人，这可能是令人畏缩的任务，甚至不太可能。如果你想避免穿墙打眼的麻烦，无线局域网也很方便，但应注意，无线局域网通常速度不够快，花费也高的多。另一种选择可考虑10Mbps电话线套件，利用你现成的电话线在计算机之间传送数据，可购买D-Link，Linksys，3Com和Netgear等公司的产品。不想采用无线局域网的人，可选择五类双绞线网络电缆。如果对电缆不熟悉，下面列出了电子工业协会EIA关于电缆分类的解释。根据电缆的速度和质量，可将电缆分为六类： 一、二类电缆：数据传输速度低于10Mbps(普通电话线) 三类电缆：数据传输速度达16 Mbps 四类电缆：数据传输速度达20 Mbps 五类电缆：数据传输速度达100 Mbps 五类电缆增强：数据传输速度达200 Mbps 六类电缆：数据传输速度达600 Mbps 五类电缆十分普通，连接以太网费用也较低。如果你计划穿墙打眼或使用超过50英尺五类电缆，应购买细电缆，自己动手将RJ-45插头接在电缆两端。注意，别忘了电缆穿过墙之后再接RI-45插头。 连接RJ-45插头 五类电缆连接RJ-45插头并不困难，但需要专用连接工具，可从当地五金商店买一把或从朋友处借用。操作时小心剪掉约1/4英寸电缆外塑料皮，露出电缆里面8根彩色线，注意放入RJ-45连接器里面电缆线的次序： 1、白绿 2、绿 3、白橙 4、兰 5、白兰 6、橙 7、白橙 8、棕 应仔细展开8条彩色编码线，放入RJ-45插孔中，用专用工具压紧。有条件时可用RJ-45测试器验证一下是否连接可靠，以免将来麻烦。 需要的硬件 首先确保每台计算机里都安装了网卡，100base-TX或10base-T网卡，型号、尺寸任意。注意，一般选PCI网卡，各网卡速率应一致。100base-TX网卡数据传输率较高，适合于大量数据传输，如数字电影或其它大的多媒体文件。 组建局域网需要使用集线器，交换器或内置集线器的路由器，集线器只不过用于将你所有的计算机连到局域网上。如果你只有2台计算机并且不打算增加数量，可以用一段电缆直接将2台计算机连起来，缺点是你试图共享宽带互联网访问仍然有麻烦。如果你想多台计算机访问宽带互联网，使用路由器是个好主意，可以选购Netgaer，D-Link和Linksys等著名网络公司的产品。 典型的以太网使用集线器或交换器，两种设备都有单独的连接器，用于将每台计算机连接到局域网上。集线器与交换器的主要差别在于吞吐量，集线器在所有在用的端口间分配吞吐量，因此4端口100base-TX集线器每个在用的端口只有25Mbps吞吐量。交换器更贵些，但允许每个端口全速运行。 假如你准备设置一个只有单个宽带互联网连接的局域网，应确保你的DSL或有线电缆供应商给你提供的是外置调制解调器。多数外置调制解调器通过网卡连接到你的计算机，你可把具有调制解调器的那台计算机设置为路由器，虽然这并不推荐。作为一个例子，你将电话插头接入宽带调制解调器，然后经RJ-45(双绞线)电缆连至集线器/交换器/路由器，从此，你的任一台计算机都可连接到互联网上。 设置Windows网络 确保你准备在局域网上使用的每台计算机，都有足够的五类电缆已连到了集线器或路由器。现在你可能已安装了适当的网卡以及相应的驱动程序，右击“网络邻居”，选择“属性”，可以看到当前已经安装的协议和网卡。要设置网络，应确保所用的网卡已安装了TCP/IP协议。如果你使用的微软操作系统是Windows98或更高版本，网络设置相当简单，Windows网络作为操作系统的基本选项之一应该已经安装了。如果你至少在一台计算机上使用的是Windows Me，你可运行家庭网络向导，将一步步引导你完成设置。记住，你需要使用相同的组名设置你网络中的每台计算机。在Windows95/98中，需要进入网络属性，并确保所有设置为缺省。你的互联网服务供应商ISP可能已经告诉你，如何设置TCP/IP，怎样连接到互联网。你可能是静态IP地址，或是动态IP地址，取决于你的ISP。静态IP地址设置需要的时间稍长一点，如果你想给互联网用户提供服务，如FTP，Web服务器或任何其它服务，静态IP地址是不错的。如果你分配的是IP地址，你的TCP/IP协议属性获得的应是自动选择的IP地址。要检查你的计算机是否已被集线器/路由器分配了一个IP地址，可使用Windows TP配置(进入开始
传输大点的东西，用iostat 1 查看io
来源于网络，供您参考