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标准字符错误如何解决
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不良的编程习惯TOP1：粘贴复制
在学生时代，我们都知道抄袭是不对的。但在工作中，这方面的规则还很模糊。虽然有些代码块是不能盗用的——不要把专有代码拷贝到你的堆栈中，尤其是这些代码有标记版权信息。这种时候你应该编写自己的版本，老板付你薪水就是要做正事的。
但是当原始创作者想要共享代码时，问题就变得复杂了。这些共享代码也许放到了某个在线编程论坛上，也许它们是带有许可证（BSD，MIT）的开放源代码，允许使用一到三个函数。你使用这些共享代码是没有问题的，而且你上班是为了解决问题，而不是重新发明轮子。
大多数情况下，复制代码的优势非常明显，小心对待的话问题也不大。至少那些从靠谱的来源获得的代码已经被大致“检查“过了。
问题的复杂之处在于，这些共享代码是否存在一些未发现的错误，代码的用途或底层数据是否存在一些特别的假设。也许你的代码混入了空指针，而原始代码从未检查过。如果你能解决这些问题，那么就可以理解为你的老板得到了两位程序员共同努力的成果。这就是某种形式的结对编程，而且用不着什么高大上的办公桌。
不良的编程习惯TOP2：非函数式代码
在过去十年间，函数范式愈加流行。喜欢用嵌套函数调用来构建程序的人们引用了很多研究成果。这些研究表明，与旧式的变量和循环相比，函数式编程代码更安全，错误更少，而且可以随程序员的喜好任意组合在一起。粉丝们十分追捧函数式编程，还会在代码审查和拉取请求中诋毁非函数式方法。关于这种方法的优势，他们的观点其实并没有错。
但有时你需要的仅仅是一卷胶带而已。精心设计并细心计划的代码需要花费很多时间，不仅需要花费时间想象，还需要构建和之后导航的时间。这些都增加了复杂性，并且会花费很多的时间与精力。开发漂亮的函数式代码需要提前做计划，还要确保所有数据都通过正确的途径传递。有时找出并更改变量会简单得多，可能再加个注释说明一下就够了。就算要在注释中为之后的程序员致以冗长而难懂的歉意，也比重新设计整个系统，把它扳回正轨上要省事得多。
不良的编程习惯第 3 位：非标准间距
软件中的大多数空格都不会影响程序的性能。除少数使用间距指示代码块的语言（如 Python）外，大多数空格对程序行为的影响为零。尽管如此，仍然有一些得了强迫症的程序员会数空格，并坚持认为它们很重要。曾有这样一位程序员以最严肃的口吻告诉我的老板，说我正在写“非标准代码”，还说他一眼就看出来了。我的错咯？因为我没在等号的两侧放置空格，违反了 ESLint space-infix-ops 规则[1]。
有时候你只要操心那些更深层的内容就行了，谁管什么空格的位置。也许你担心数据库过载，也许你担心空指针可能会让你的代码崩溃。一套代码中，几乎所有的部分都比空格更重要，就算那些喜欢走形式的标准委员会写出来一大堆规则来限制这些空格或制表符的位置，那又如何呢。
令人欣喜的是，网上可以找到一些很好用的工具来自动重新格式化你的代码，让你的代码遵守所有精心定义的 linting 规则。人类不应该在这种事情上浪费时间和脑细胞。如果这些规则这么重要，我们就应该用工具来解决这些问题。
不良的编程习惯第 4 位：使用 goto
禁止使用 goto 的规则可以追溯到许多结构化编程工具还没有出现的时代。如果程序员想创建一个循环或跳转到另一个例程，则需要键入 goto，后跟一个行号。多年之后，编译器团队开始允许程序员使用字符串标签来代替行号。这在当时被认为是一项热门的新特性。
有的人把这样做法的结果称为“意大利面条式代码”。因为以后没人能读懂你的代码，没人搞得清楚执行路径。成为一团混乱的线程，缠结在一起。Edsger Dijkstra 写过一篇题为“我们认为 goto 声明是有害的”的一篇文章[2]，号召大家拒绝使用这个命令。
但是绝对分支并不是问题所在，问题在于它产生的那堆纠缠的结果。一般来说，精心设计的 break 或 return 能提供有关该位置的代码执行情况的非常清晰的陈述。有时，将 goto 添加到一个 case 语句中所生成的东西与联 if-then-else 块的相比，结构更正确的列表理解起来更容易。
也有反例。苹果 SSL 堆栈中的“goto fail”安全漏洞[3]就是一个很好的例子。但是，如果我们谨慎地避免 case 语句和循环中出现的一些问题，我们就可以插入很好用的绝对跳转，使代码读者更容易理解正在发生的事情。有时我们可以放一个 break 或 return，不仅更简洁，而且大家读起来更愉快，除了那些讨厌 goto 的人们。
不良的编程习惯第 5 位：不声明类型
热爱类型化语言的人们有他们的理由。当我们为每个变量的数据类型添加清晰的声明时，我们会编写更好，错误更少的代码。花点时间来阐明类型，就可以帮助编译器在代码开始运行之前标记出愚蠢的错误。这可能会很痛苦，但也会有回报。这是一种编程的笨办法，就是为了避免错误。
时代变了。许多较新的编译器已经足够聪明了，它们可以在查看代码时推断出类型。它们可以在代码中前后移动，最后确认变量应该是 string 或 int，抑或是其他类型。而且，如果推断出来的这些类型没法对齐，则编译器会给出错误标志。它们不需要我们再类型化变量了。
换句话说，我们可以省略一些最简单的声明，然后就能轻松节省一些时间了。代码变得更简洁，代码读者也往往能猜出 for 循环中名为 i 的变量是一个整数。
不良的编程习惯第 6 位：溜溜球代码
程序员喜欢将其称为“yo-yo 代码”。首先，这些值将存储为字符串，然后将它们解析为整数，接下来将它们转换回字符串。这种方法效率极低。你几乎能感受到一大堆额外负载让 CPU 不堪重负的样子。能快速编写代码的聪明程序员会调整自己的代码架构，以最大程度地减少转换。因为他们安排好了计划，他们的代码也能跑得更快。
但不管你信不信，有时溜溜球代码也是有意义的。有的时候，你需要用一个可以在自己的黑匣子里搞定一大堆智能操作的库。有的老板花了很多钱，请好多天才做出来这么一个库。如果这个库需要字符串形式的数据，那么你就得给它字符串，就算你最近刚把数据转换为整数也得再转回去。
当然，你可以重写所有代码以最大程度地减少转换，但这会花费一些时间。有时，代码多运行一分钟、一小时、一天甚至一周也是可以接受的，因为重写代码会花费更多时间。有时候，增加技术债务要比重新建立一笔技术债的成本更低些。
有时这种库里面不是专有代码，而是你很久以前编写的代码。有时，转换一次数据要比重写该库中的所有内容更省事。这种时候你就可以编写悠悠球代码了，不要怕，我们都遇到过这种事情。
不良的编程习惯第7位：编写自己的数据结构
有一条标准规则是，程序员在大二学完数据结构课程后，再也不要编写用于存储数据的代码了。已经有人编写过了我们所需要的所有数据结构，并且他们的代码经过了多年的测试和重新测试。这些结构与语言打包在一起，还可能是免费的。你自己写的代码只会是一堆错误。
但有的时候数据结构库的速度有点缓慢。有时候我们被迫使用的标准结构并不适合我们自己的代码。有时，库会要求我们在使用它的结构之前重新配置数据。有时，这些库带有笨重的保护，还有一些诸如线程锁定之类的特性，而我们的代码并不需要它们。
发生这种情况时就该编写我们自己的数据结构了。有时我们自己的结构会快很多，还可能让我们的代码更整洁，因为我们不需要一大堆额外的代码来重新精确地格式化数据。
不良的编程习惯第 8 位：老式循环
很久以前，创建 C 语言的某人想将所有抽象可能性封装在一个简单的构造中。这个构造开始时要做一些事情，每次循环都要做一些事情，所有事情都完成时还有一些方法来提示我们。当时，这似乎是一种拥有无限可能性的完美语法。
此一时彼一时，如今一些现代评论者只看到了其中的麻烦，发生的事情太多了，所有这些可能性既可能向善也可能作恶。这种构造让阅读和理解代码变得非常困难。他们喜欢更加函数式的的范式，其中没有循环，只有应用到列表的函数，还有映射到某些数据的计算模板。
有时无循环方法更简洁，尤其是当我们只有一个简单的函数和一个数组的时候。但还有些时候，老式的循环要简单得多，因为它可以做更多事情。例如，当你找到第一个匹配项后就立刻停止搜索，这样的代码就简单得多。
此外，要对数据执行多项操作时，映射函数会要求更严格的编码。假设你要对每个数字取绝对值，然后取平方根，最快的方案是先映射第一个函数，然后映射第二个函数，将数据循环两次。
不良的编程习惯第 9 位：在中间打破循环
从有一天开始，一个规则制定小组宣布每个循环都应该有一个“不变项”，就是一个在整个循环中都为真的逻辑语句。当不变量不再为真时，循环就结束了。这是处理复杂循环的好方法，但会带来一些令人抓狂的约束，例如禁止我们在循环中间使用 return 或 break。这条规则是禁止 goto 语句规则的子集。
这个理论很不错，但它通常会导致代码变得更复杂。考虑以下这种简单的情况，其中会扫描一个数组，找出通过测试的一个条目：
while (i<a.length){
...
if (test(a[i]) then return a[i];
...
}
喜欢循环不变项的人们宁愿我们添加另一个布尔变量，将其称为 notFound，然后这样用它：
while ((notFound) && (i<a.length){
...
if (test(a[i])) then notFound=false;
...
}
如果这个布尔名称取得很合适，那就会是一段自我注释得很好的代码。它可以让大家理解起来更容易。但这也增加了复杂性。这还意味着要分配另一个局部变量并阻塞一个寄存器，编译器可能没那么聪明，没法修复这个错误。
有时使用 goto 或 jump 会更简洁。
不良的编程习惯第10位：重载运算符和函数
一些有趣的语言会让你绕一些大弯子，比如说重新定义看起来应该是常量的元素值。拿 Python 来说，至少在 2.7 版及更低版本中，它允许你键入 TRUE=FALSE。这不会引发某种逻辑崩溃，也不会导致宇宙的终结；它只是交换了 TRUE 和 FALSE 的含义。你还可以使用 C 预处理器和其他一些语言来玩这种危险的游戏。还有一些语言允许你重新定义加号之类的运算符。
有时候，在一大段代码中重新定义一个或一些所谓常量，结果效率会更高。有时，老板会希望代码执行完全不同的操作。当然，你可以检查代码，逐一更改对应的部分，也可以干脆重新定义现实来节省时间。别人会觉得你是天才。用不着重写庞大的库，只需翻转一下即可。
这里也许应该划一条底线。无论这种做法多有意思，看起来多聪明，你都不应该在家里做实验。这太危险了——我是认真的。
回答
原生XML扩展 我更喜欢使用其中一个原生XML扩展，因为它们与PHP捆绑在一起，通常比所有第三方库更快，并且在标记上给我所需的所有控制权。
DOM DOM扩展允许您使用PHP 5通过DOM API操作XML文档。它是W3C的文档对象模型核心级别3的实现，这是一个平台和语言中立的接口，允许程序和脚本动态访问和更新文件的内容，结构和风格。
DOM能够解析和修改现实世界（破碎）的HTML，并且可以执行XPath查询。它基于libxml。
使用DOM需要一些时间才能提高效率，但这个时间非常值得IMO。由于DOM是一个与语言无关的接口，因此您可以找到多种语言的实现，因此如果您需要更改编程语言，那么您很可能已经知道如何使用该语言的DOM API。
一个基本的用法示例可以在抓取A元素的href属性中找到，一般的概念概述可以在php的DOMDocument中找到
StackOverflow上已经广泛介绍了如何使用DOM扩展，因此如果您选择使用它，您可以确定您遇到的大多数问题都可以通过搜索/浏览Stack Overflow来解决。
XMLReader的 XMLReader扩展是一个XML pull解析器。读取器在文档流上作为光标前进，并在途中停在每个节点上。
与DOM一样，XMLReader基于libxml。我不知道如何触发HTML解析器模块，因此使用XMLReader解析损坏的HTML的可能性可能不如使用DOM，因为您可以明确告诉它使用libxml的HTML解析器模块。
使用php从h1标签获取所有值时，可以找到一个基本用法示例
XML解析器 此扩展允许您创建XML解析器，然后为不同的XML事件定义处理程序。每个XML解析器还有一些您可以调整的参数。
XML Parser库也基于libxml，并实现了SAX样式的XML推送解析器。它可能是比DOM或SimpleXML更好的内存管理选择，但是比XMLReader实现的pull解析器更难以使用。
SimpleXML的 SimpleXML扩展提供了一个非常简单且易于使用的工具集，用于将XML转换为可以使用普通属性选择器和数组迭代器处理的对象。
当您知道HTML是有效的XHTML时，SimpleXML是一个选项。如果你需要解析破碎的HTML，甚至不要考虑SimpleXml，因为它会窒息。
一个基本的用法示例可以在一个简单的CRUD节点程序和xml文件的节点值中找到，PHP手册中还有很多其他的例子。
第三方库（基于libxml） 如果您更喜欢使用第三方库，我建议使用实际上使用DOM / libxml而不是字符串解析的库。
FluentDom - 回购 FluentDOM为PHP中的DOMDocument提供了类似jQuery的流畅XML接口。选择器是用XPath或CSS编写的（使用CSS到XPath转换器）。当前版本扩展了DOM实现标准接口并添加了DOM Living Standard的功能。FluentDOM可以加载JSON，CSV，JsonML，RabbitFish等格式。可以通过Composer安装。
HtmlPageDom Wa72 \ HtmlPageDom`是一个用于轻松操作HTML文档的PHP库。它需要来自Symfony2组件的DomCrawler来遍历DOM树，并通过添加操作HTML文档的DOM树的方法来扩展它。
phpQuery（多年未更新） phpQuery是一个服务器端，可链接，CSS3选择器驱动的文档对象模型（DOM）API，基于用PHP5编写的jQuery JavaScript库，并提供额外的命令行界面（CLI）。
另见：https：//github.com/electrolinux/phpquery
Zend_Dom Zend_Dom提供了处理DOM文档和结构的工具。目前，我们提供Zend_Dom_Query，它提供了一个统一的界面，可以使用XPath和CSS选择器查询DOM文档。
的QueryPath QueryPath是一个用于操作XML和HTML的PHP库。它不仅适用于本地文件，还适用于Web服务和数据库资源。它实现了许多jQuery接口（包括CSS样式的选择器），但它在服务器端使用时经过了大量调整。可以通过Composer安装。
fDOMDocument fDOMDocument扩展了标准DOM，以便在所有错误情况下使用异常，而不是PHP警告或通知。为方便起见，他们还添加了各种自定义方法和快捷方式，并简化了DOM的使用。
军刀/ XML saber / xml是一个包装和扩展XMLReader和XMLWriter类的库，用于创建一个简单的“xml到对象/数组”映射系统和设计模式。编写和读取XML是单遍的，因此可以快速并且需要大型xml文件的低内存。
FluidXML FluidXML是一个用于使用简洁流畅的API来操作XML的PHP库。它利用XPath和流畅的编程模式，既有趣又有效。
第三方（不是基于libxml的） 构建DOM / libxml的好处是，您可以获得良好的开箱即用性能，因为您基于本机扩展。但是，并非所有第三方库都沿着这条路线行进。其中一些列在下面
PHP简单的HTML DOM解析器 用PHP5 +编写的HTML DOM解析器允许您以非常简单的方式操作HTML！ 需要PHP 5+。 支持无效的HTML。 使用选择器在HTML页面上查找标签，就像jQuery一样。 从一行中提取HTML中的内容。 我一般不推荐这个解析器。代码库很糟糕，解析器本身很慢而且内存很耗。并非所有jQuery选择器（例如子选择器）都是可能的。任何基于libxml的库都应该比这更容易。
PHP Html解析器 PHPHtmlParser是一个简单，灵活的html解析器，允许您使用任何css选择器（如jQuery）选择标签。目标是帮助开发需要快速，简单的方法来废弃html的工具，无论它是否有效！这个项目最初是由sunra / php-simple-html-dom-parser支持的，但支持似乎已经停止，所以这个项目是我对他以前工作的改编。
同样，我不推荐这个解析器。CPU使用率很高，速度相当慢。还没有清除已创建DOM对象的内存的功能。这些问题尤其适用于嵌套循环。文档本身不准确且拼写错误，自4月14日以来没有回复修复。
加农 通用标记器和HTML / XML / RSS DOM解析器 能够操纵元素及其属性 支持无效的HTML和UTF8 可以对元素执行类似CSS3的高级查询（比如jQuery - 支持的命名空间） HTML美化器（如HTML Tidy） 缩小CSS和Javascript 排序属性，更改字符大小写，更正缩进等。 扩展 使用基于当前字符/标记的回调解析文档 操作以较小的功能分隔，以便轻松覆盖 快速而简单 从未使用过它。不知道它是否有用。
HTML 5 您可以使用上面的方法来解析HTML5，但由于HTML5允许的标记，可能会有怪癖。因此，对于HTML5，您要考虑使用专用解析器，例如
html5lib
基于WHATWG HTML5规范的HTML解析器的Python和PHP实现，可与主要桌面Web浏览器实现最大兼容性。
HTML5最终确定后，我们可能会看到更多专用解析器。还有一个W3的博客文章，名为How-To for html 5 parsing，值得一试。
网页服务 如果您不想编写PHP，您也可以使用Web服务。一般来说，我发现这些实用程序很少，但那只是我和我的用例。
ScraperWiki。 ScraperWiki的外部界面允许您以您希望在Web或您自己的应用程序中使用的形式提取数据。您还可以提取有关任何刮刀状态的信息。
常用表达 最后也是最不推荐的，您可以使用正则表达式从HTML中提取数据。通常，不鼓励在HTML上使用正则表达式。
您可以在网上找到与标记相匹配的大多数片段都很脆弱。在大多数情况下，它们只适用于非常特殊的HTML。微小的标记更改，例如在某处添加空格，或添加或更改标记中的属性，可以使RegEx在未正确编写时失败。在HTML上使用RegEx之前，您应该知道自己在做什么。
HTML解析器已经知道HTML的语法规则。必须为您编写的每个新RegEx讲授正则表达式。RegEx在某些情况下很好，但它实际上取决于您的用例。
您可以编写更可靠的解析器，但是使用正则表达式编写完整可靠的自定义解析器是浪费时间，因为上述库已经存在并且在此方面做得更好。
回答
92题
一般来说，建立INDEX有以下益处：提高查询效率；建立唯一索引以保证数据的唯一性；设计INDEX避免排序。
缺点，INDEX的维护有以下开销：叶节点的‘分裂’消耗；INSERT、DELETE和UPDATE操作在INDEX上的维护开销；有存储要求；其他日常维护的消耗：对恢复的影响，重组的影响。
需要建立索引的情况：为了建立分区数据库的PATITION INDEX必须建立； 为了保证数据约束性需要而建立的INDEX必须建立； 为了提高查询效率，则考虑建立（是否建立要考虑相关性能及维护开销）； 考虑在使用UNION,DISTINCT,GROUP BY,ORDER BY等字句的列上加索引。
91题
作用：加快查询速度。原则：(1) 如果某属性或属性组经常出现在查询条件中，考虑为该属性或属性组建立索引；(2) 如果某个属性常作为最大值和最小值等聚集函数的参数，考虑为该属性建立索引；(3) 如果某属性经常出现在连接操作的连接条件中，考虑为该属性或属性组建立索引。
90题
快照Snapshot是一个文件系统在特定时间里的镜像，对于在线实时数据备份非常有用。快照对于拥有不能停止的应用或具有常打开文件的文件系统的备份非常重要。对于只能提供一个非常短的备份时间而言，快照能保证系统的完整性。
89题
游标用于定位结果集的行，通过判断全局变量@@FETCH_STATUS可以判断是否到了最后，通常此变量不等于0表示出错或到了最后。
88题
事前触发器运行于触发事件发生之前，而事后触发器运行于触发事件发生之后。通常事前触发器可以获取事件之前和新的字段值。语句级触发器可以在语句执行前或后执行，而行级触发在触发器所影响的每一行触发一次。
87题
MySQL可以使用多个字段同时建立一个索引，叫做联合索引。在联合索引中，如果想要命中索引，需要按照建立索引时的字段顺序挨个使用，否则无法命中索引。具体原因为：MySQL使用索引时需要索引有序，假设现在建立了"name，age，school"的联合索引，那么索引的排序为: 先按照name排序，如果name相同，则按照age排序，如果age的值也相等，则按照school进行排序。因此在建立联合索引的时候应该注意索引列的顺序，一般情况下，将查询需求频繁或者字段选择性高的列放在前面。此外可以根据特例的查询或者表结构进行单独的调整。
86题
建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率，经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话，还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面，比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。
85题
存储过程是一组Transact-SQL语句，在一次编译后可以执行多次。因为不必重新编译Transact-SQL语句，所以执行存储过程可以提高性能。触发器是一种特殊类型的存储过程，不由用户直接调用。创建触发器时会对其进行定义，以便在对特定表或列作特定类型的数据修改时执行。
84题
存储过程是用户定义的一系列SQL语句的集合，涉及特定表或其它对象的任务，用户可以调用存储过程，而函数通常是数据库已定义的方法，它接收参数并返回某种类型的值并且不涉及特定用户表。
83题
减少表连接，减少复杂 SQL，拆分成简单SQL。减少排序：非必要不排序，利用索引排序，减少参与排序的记录数。尽量避免 select *。尽量用 join 代替子查询。尽量少使用 or，使用 in 或者 union(union all) 代替。尽量用 union all 代替 union。尽量早的将无用数据过滤：选择更优的索引，先分页再Join…。避免类型转换：索引失效。优先优化高并发的 SQL，而不是执行频率低某些“大”SQL。从全局出发优化，而不是片面调整。尽可能对每一条SQL进行 explain。
82题
如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用(要想使用or，又想让索引生效，只能将or条件中的每个列都加上索引)。对于多列索引，不是使用的第一部分，则不会使用索引。like查询是以%开头。如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来，否则不使用索引。如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快，则不使用索引。例如，使用<>、not in 、not exist，对于这三种情况大多数情况下认为结果集很大，MySQL就有可能不使用索引。
81题
主键不能重复，不能为空，唯一键不能重复，可以为空。建立主键的目的是让外键来引用。一个表最多只有一个主键，但可以有很多唯一键。
80题
空值('')是不占用空间的，判断空字符用=''或者<>''来进行处理。NULL值是未知的，且占用空间，不走索引；判断 NULL 用 IS NULL 或者 is not null ，SQL 语句函数中可以使用 ifnull ()函数来进行处理。无法比较 NULL 和 0；它们是不等价的。无法使用比较运算符来测试 NULL 值，比如 =, <, 或者 <>。NULL 值可以使用 <=> 符号进行比较，该符号与等号作用相似，但对NULL有意义。进行 count ()统计某列的记录数的时候，如果采用的 NULL 值，会被系统自动忽略掉，但是空值是统计到其中。
79题
HEAP表是访问数据速度最快的MySQL表，他使用保存在内存中的散列索引。一旦服务器重启，所有heap表数据丢失。BLOB或TEXT字段是不允许的。只能使用比较运算符=，<，>，=>，= <。HEAP表不支持AUTO_INCREMENT。索引不可为NULL。
78题
如果想输入字符为十六进制数字，可以输入带有单引号的十六进制数字和前缀（X），或者只用（Ox）前缀输入十六进制数字。如果表达式上下文是字符串，则十六进制数字串将自动转换为字符串。
77题
Mysql服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问，权限表存放在mysql数据库里，由mysql_install_db脚本初始化。这些权限表分别user，db，table_priv，columns_priv和host。
76题
在缺省模式下，MYSQL是autocommit模式的，所有的数据库更新操作都会即时提交，所以在缺省情况下，mysql是不支持事务的。但是如果你的MYSQL表类型是使用InnoDB Tables 或 BDB tables的话，你的MYSQL就可以使用事务处理,使用SET AUTOCOMMIT=0就可以使MYSQL允许在非autocommit模式，在非autocommit模式下，你必须使用COMMIT来提交你的更改，或者用ROLLBACK来回滚你的更改。
75题
它会停止递增，任何进一步的插入都将产生错误，因为密钥已被使用。
74题
创建索引的时候尽量使用唯一性大的列来创建索引，由于使用b+tree做为索引，以innodb为例，一个树节点的大小由“innodb_page_size”，为了减少树的高度，同时让一个节点能存放更多的值，索引列尽量在整数类型上创建，如果必须使用字符类型，也应该使用长度较少的字符类型。
73题
当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，一些常见的优化措施如下：
限定数据的范围： 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如：我们当用户在查询订单历史的时候，我们可以控制在一个月的范围内。读/写分离： 经典的数据库拆分方案，主库负责写，从库负责读。垂直分区： 根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表。水平分区： 保持数据表结构不变，通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中，达到了分布式的目的。水平拆分可以支撑非常大的数据量。
72题
乐观锁失败后会抛出ObjectOptimisticLockingFailureException，那么我们就针对这块考虑一下重试，自定义一个注解，用于做切面。针对注解进行切面，设置最大重试次数n，然后超过n次后就不再重试。
71题
一致性非锁定读讲的是一条记录被加了X锁其他事务仍然可以读而不被阻塞，是通过innodb的行多版本实现的，行多版本并不是实际存储多个版本记录而是通过undo实现（undo日志用来记录数据修改前的版本，回滚时会用到，用来保证事务的原子性）。一致性锁定读讲的是我可以通过SELECT语句显式地给一条记录加X锁从而保证特定应用场景下的数据一致性。
70题
数据库引擎：尤其是mysql数据库只有是InnoDB引擎的时候事物才能生效。
show engines 查看数据库默认引擎;SHOW TABLE STATUS from 数据库名字 where Name='表名' 如下;SHOW TABLE STATUS from rrz where Name='rrz_cust';修改表的引擎alter table table_name engine=innodb。
69题
如果是等值查询，那么哈希索引明显有绝对优势，因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值；当然了，这个前提是，键值都是唯一的。如果键值不是唯一的，就需要先找到该键所在位置，然后再根据链表往后扫描，直到找到相应的数据；如果是范围查询检索，这时候哈希索引就毫无用武之地了，因为原先是有序的键值，经过哈希算法后，有可能变成不连续的了，就没办法再利用索引完成范围查询检索；同理，哈希索引也没办法利用索引完成排序，以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询（这种部分模糊查询，其实本质上也是范围查询）；哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则；B+树索引的关键字检索效率比较平均，不像B树那样波动幅度大，在有大量重复键值情况下，哈希索引的效率也是极低的，因为存在所谓的哈希碰撞问题。
68题
decimal精度比float高,数据处理比float简单，一般优先考虑，但float存储的数据范围大，所以范围大的数据就只能用它了，但要注意一些处理细节，因为不精确可能会与自己想的不一致，也常有关于float 出错的问题。
67题
datetime、timestamp精确度都是秒，datetime与时区无关，存储的范围广(1001-9999)，timestamp与时区有关，存储的范围小(1970-2038)。
66题
Char使用固定长度的空间进行存储，char(4)存储4个字符，根据编码方式的不同占用不同的字节，gbk编码方式，不论是中文还是英文，每个字符占用2个字节的空间，utf8编码方式，每个字符占用3个字节的空间。Varchar保存可变长度的字符串，使用额外的一个或两个字节存储字符串长度，varchar(10),除了需要存储10个字符，还需要1个字节存储长度信息(10),超过255的长度需要2个字节来存储。char和varchar后面如果有空格，char会自动去掉空格后存储，varchar虽然不会去掉空格，但在进行字符串比较时，会去掉空格进行比较。Varbinary保存变长的字符串，后面不会补\0。
65题
首先分析语句，看看是否load了额外的数据，可能是查询了多余的行并且抛弃掉了，可能是加载了许多结果中并不需要的列，对语句进行分析以及重写。分析语句的执行计划，然后获得其使用索引的情况，之后修改语句或者修改索引，使得语句可以尽可能的命中索引。如果对语句的优化已经无法进行，可以考虑表中的数据量是否太大，如果是的话可以进行横向或者纵向的分表。
64题
建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率，经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话，还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面，比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。
63题
存储过程是一些预编译的SQL语句。1、更加直白的理解：存储过程可以说是一个记录集，它是由一些T-SQL语句组成的代码块，这些T-SQL语句代码像一个方法一样实现一些功能（对单表或多表的增删改查），然后再给这个代码块取一个名字，在用到这个功能的时候调用他就行了。2、存储过程是一个预编译的代码块，执行效率比较高，一个存储过程替代大量T_SQL语句 ，可以降低网络通信量，提高通信速率，可以一定程度上确保数据安全。
62题
密码散列、盐、用户身份证号等固定长度的字符串应该使用char而不是varchar来存储,这样可以节省空间且提高检索效率。
61题
推荐使用自增ID，不要使用UUID。因为在InnoDB存储引擎中，主键索引是作为聚簇索引存在的，也就是说，主键索引的B+树叶子节点上存储了主键索引以及全部的数据(按照顺序)，如果主键索引是自增ID，那么只需要不断向后排列即可，如果是UUID，由于到来的ID与原来的大小不确定，会造成非常多的数据插入,数据移动,然后导致产生很多的内存碎片，进而造成插入性能的下降。总之,在数据量大一些的情况下,用自增主键性能会好一些。
60题
char是一个定长字段，假如申请了char(10)的空间，那么无论实际存储多少内容。该字段都占用10个字符，而varchar是变长的，也就是说申请的只是最大长度，占用的空间为实际字符长度+1，最后一个字符存储使用了多长的空间。在检索效率上来讲，char > varchar，因此在使用中，如果确定某个字段的值的长度，可以使用char，否则应该尽量使用varchar。例如存储用户MD5加密后的密码,则应该使用char。
59题
一. read uncommitted（读取未提交数据） 即便是事务没有commit，但是我们仍然能读到未提交的数据，这是所有隔离级别中最低的一种。
二. read committed（可以读取其他事务提交的数据）---大多数数据库默认的隔离级别 当前会话只能读取到其他事务提交的数据，未提交的数据读不到。
三. repeatable read（可重读）---MySQL默认的隔离级别 当前会话可以重复读，就是每次读取的结果集都相同，而不管其他事务有没有提交。
四. serializable（串行化） 其他会话对该表的写操作将被挂起。可以看到，这是隔离级别中最严格的，但是这样做势必对性能造成影响。所以在实际的选用上，我们要根据当前具体的情况选用合适的。
58题
B+树的高度一般为2-4层，所以查找记录时最多只需要2-4次IO，相对二叉平衡树已经大大降低了。范围查找时，能通过叶子节点的指针获取数据。例如查找大于等于3的数据，当在叶子节点中查到3时，通过3的尾指针便能获取所有数据，而不需要再像二叉树一样再获取到3的父节点。
57题
因为事务在修改页时，要先记 undo，在记 undo 之前要记 undo 的 redo， 然后修改数据页，再记数据页修改的 redo。 Redo（里面包括 undo 的修改） 一定要比数据页先持久化到磁盘。 当事务需要回滚时，因为有 undo，可以把数据页回滚到前镜像的状态，崩溃恢复时，如果 redo log 中事务没有对应的 commit 记录，那么需要用 undo把该事务的修改回滚到事务开始之前。 如果有 commit 记录，就用 redo 前滚到该事务完成时并提交掉。
56题
redo log是物理日志,记录的是"在某个数据页上做了什么修改"。 binlog是逻辑日志,记录的是这个语句的原始逻辑,比如"给ID=2这一行的c字段加1"。 redo log是InnoDB引擎特有的;binlog是MySQL的Server层实现的,所有引擎都可以使用。 redo log是循环写的,空间固定会用完:binlog 是可以追加写入的。"追加写"是指binlog文件写到一定大小后会切换到下一个,并不会覆盖以前的日志。
最开始 MySQL 里并没有 InnoDB 引擎，MySQL 自带的引擎是 MyISAM，但是 MyISAM 没有 crash-safe 的能力,binlog日志只能用于归档。而InnoDB 是另一个公司以插件形式引入 MySQL 的，既然只依靠 binlog 是没有 crash-safe 能力的，所以 InnoDB 使用另外一套日志系统，也就是 redo log 来实现 crash-safe 能力。
55题
重做日志（redo log) 作用：确保事务的持久性，防止在发生故障，脏页未写入磁盘。重启数据库会进行redo log执行重做，达到事务一致性。 回滚日志（undo log) 作用：保证数据的原子性，保存了事务发生之前的数据的一个版本，可以用于回滚，同时可以提供多版本并发控制下的读(MVCC)，也即非锁定读。 二进 制日志（binlog) 作用：用于主从复制，实现主从同步；用于数据库的基于时间点的还原。 错误日志（errorlog) 作用：Mysql本身启动，停止，运行期间发生的错误信息。 慢查询日志（slow query log) 作用：记录执行时间过长的sql，时间阈值可以配置，只记录执行成功。 一般查询日志（general log) 作用：记录数据库的操作明细，默认关闭，开启后会降低数据库性能 。 中继日志（relay log) 作用：用于数据库主从同步，将主库发来的bin log保存在本地，然后从库进行回放。
54题
MySQL有三种锁的级别：页级、表级、行级。 表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。 死锁: 是指两个或两个以上的进程在执行过程中。因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。 死锁的关键在于：两个(或以上)的Session加锁的顺序不一致。 那么对应的解决死锁问题的关键就是：让不同的session加锁有次序。死锁的解决办法：1.查出的线程杀死。2.设置锁的超时时间。3.指定获取锁的顺序。
53题
当多个用户并发地存取数据时，在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性(脏读，不可重复读，幻读等)，可能产生死锁。
乐观锁：乐观锁不是数据库自带的，需要我们自己去实现。 悲观锁：在进行每次操作时都要通过获取锁才能进行对相同数据的操作。 共享锁：加了共享锁的数据对象可以被其他事务读取，但不能修改。 排他锁：当数据对象被加上排它锁时，一个事务必须得到锁才能对该数据对象进行访问，一直到事务结束锁才被释放。 行锁：就是给某一条记录加上锁。
52题
Mysql是关系型数据库，MongoDB是非关系型数据库，数据存储结构的不同。
51题
关系型数据库优点：1.保持数据的一致性（事务处理）。 2.由于以标准化为前提，数据更新的开销很小。 3. 可以进行Join等复杂查询。 缺点：1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差。 2、固定的表结构。 3、高并发读写需求。 4、海量数据的高效率读写。
非关系型数据库优点：1、无需经过sql层的解析，读写性能很高。 2、基于键值对，数据没有耦合性，容易扩展。 3、存储数据的格式：nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等，文档形式、图片形式等等，而关系型数据库则只支持基础类型。 缺点：1、不提供sql支持，学习和使用成本较高。 2、无事务处理，附加功能bi和报表等支持也不好。
redis与mongoDB的区别： 性能：TPS方面redis要大于mongodb。 可操作性：mongodb支持丰富的数据表达，索引，redis较少的网络IO次数。 可用性:MongoDB优于Redis。 一致性:redis事务支持比较弱,mongoDB不支持事务。 数据分析:mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce)。 应用场景:redis数据量较小的更性能操作和运算上,MongoDB主要解决海量数据的访问效率问题。
50题
如果Redis被当做缓存使用，使用一致性哈希实现动态扩容缩容。如果Redis被当做一个持久化存储使用，必须使用固定的keys-to-nodes映射关系，节点的数量一旦确定不能变化。否则的话(即Redis节点需要动态变化的情况），必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统，而当前只有Redis集群可以做到这样。
49题
分区可以让Redis管理更大的内存，Redis将可以使用所有机器的内存。如果没有分区，你最多只能使用一台机器的内存。分区使Redis的计算能力通过简单地增加计算机得到成倍提升,Redis的网络带宽也会随着计算机和网卡的增加而成倍增长。
48题
除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外（Redis默认的有6种策略可供选择），我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰，常见的策略有两种： 1.定时去清理过期的缓存； 2.当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。 两者各有优劣，第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的，第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效，逻辑相对比较复杂！具体用哪种方案，可以根据应用场景来权衡。
47题
Redis提供了两种方式来作消息队列: 一个是使用生产者消费模式模式:会让一个或者多个客户端监听消息队列，一旦消息到达，消费者马上消费，谁先抢到算谁的，如果队列里没有消息，则消费者继续监听 。另一个就是发布订阅者模式:也是一个或多个客户端订阅消息频道，只要发布者发布消息，所有订阅者都能收到消息，订阅者都是平等的。
46题
Redis的数据结构列表(list)可以实现延时队列，可以通过队列和栈来实现。blpop/brpop来替换lpop/rpop，blpop/brpop阻塞读在队列没有数据的时候，会立即进入休眠状态，一旦数据到来，则立刻醒过来。Redis的有序集合(zset)可以用于实现延时队列，消息作为value，时间作为score。Zrem 命令用于移除有序集中的一个或多个成员，不存在的成员将被忽略。当 key 存在但不是有序集类型时，返回一个错误。
45题
1.热点数据缓存：因为Redis 访问速度块、支持的数据类型比较丰富。 2.限时业务：expire 命令设置 key 的生存时间，到时间后自动删除 key。 3.计数器：incrby 命令可以实现原子性的递增。 4.排行榜：借助 SortedSet 进行热点数据的排序。 5.分布式锁：利用 Redis 的 setnx 命令进行。 6.队列机制：有 list push 和 list pop 这样的命令。
44题
一致哈希 是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后，哈希表槽位数（大小）的改变平均只需要对 K/n 个关键字重新映射，其中K是关键字的数量， n是槽位数量。然而在传统的哈希表中，添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。
43题
RDB的优点：适合做冷备份；读写服务影响小，reids可以保持高性能；重启和恢复redis进程，更加快速。RDB的缺点：宕机会丢失最近5分钟的数据；文件特别大时可能会暂停数毫秒，或者甚至数秒。 AOF的优点：每个一秒执行fsync操作，最多丢失1秒钟的数据；以append-only模式写入，没有任何磁盘寻址的开销；文件过大时，不会影响客户端读写；适合做灾难性的误删除的紧急恢复。AOF的缺点：AOF日志文件比RDB数据快照文件更大，支持写QPS比RDB支持的写QPS低；比RDB脆弱，容易有bug。
42题
对于Redis而言，命令的原子性指的是：一个操作的不可以再分，操作要么执行，要么不执行。Redis的操作之所以是原子性的，是因为Redis是单线程的。而在程序中执行多个Redis命令并非是原子性的，这也和普通数据库的表现是一样的，可以用incr或者使用Redis的事务，或者使用Redis+Lua的方式实现。对Redis来说，执行get、set以及eval等API，都是一个一个的任务，这些任务都会由Redis的线程去负责执行，任务要么执行成功，要么执行失败，这就是Redis的命令是原子性的原因。
41题
(1)twemproxy,使用方式简单（相对redis只需修改连接端口），对旧项目扩展的首选。(2)codis,目前用的最多的集群方案，基本和twemproxy一致的效果，但它支持在节点数改变情况下，旧节点数据可恢复到新hash节点。(3)redis cluster3.0自带的集群，特点在于他的分布式算法不是一致性hash,而是hash槽的概念，以及自身支持节点设置从节点。(4)在业务代码层实现，起几个毫无关联的redis实例，在代码层，对key进行hash计算，然后去对应的redis实例操作数据。这种方式对hash层代码要求比较高，考虑部分包括，节点失效后的代替算法方案，数据震荡后的自动脚本恢复，实例的监控，等等。
40题
(1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件 (2) 如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次 (3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内 (4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库 (5) 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。
39题
比如订单管理，热数据：3个月内的订单数据，查询实时性较高;温数据：3个月 ~ 12个月前的订单数据，查询频率不高;冷数据：1年前的订单数据，几乎不会查询，只有偶尔的查询需求。热数据使用mysql进行存储，需要分库分表;温数据可以存储在ES中，利用搜索引擎的特性基本上也可以做到比较快的查询;冷数据可以存放到Hive中。从存储形式来说，一般情况冷数据存储在磁带、光盘，热数据一般存放在SSD中，存取速度快，而温数据可以存放在7200转的硬盘。
38题
当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时，仍然需要保证服务还是可用的，即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级。降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。而且有些服务是无法降级的（如加入购物车、结算）。
37题
分层架构设计，有一条准则：站点层、服务层要做到无数据无状态，这样才能任意的加节点水平扩展，数据和状态尽量存储到后端的数据存储服务，例如数据库服务或者缓存服务。显然进程内缓存违背了这一原则。
36题
更新数据的时候，根据数据的唯一标识，将操作路由之后，发送到一个 jvm 内部队列中。读取数据的时候，如果发现数据不在缓存中，那么将重新读取数据+更新缓存的操作，根据唯一标识路由之后，也发送同一个 jvm 内部队列中。一个队列对应一个工作线程，每个工作线程串行拿到对应的操作，然后一条一条的执行。
35题
redis分布式锁加锁过程：通过setnx向特定的key写入一个随机值，并同时设置失效时间，写值成功既加锁成功；redis分布式锁解锁过程：匹配随机值，删除redis上的特点key数据，要保证获取数据、判断一致以及删除数据三个操作是原子的，为保证原子性一般使用lua脚本实现；在此基础上进一步优化的话，考虑使用心跳检测对锁的有效期进行续期，同时基于redis的发布订阅优雅的实现阻塞式加锁。
34题
volatile-lru：当内存不足以容纳写入数据时，从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 volatile-ttl：当内存不足以容纳写入数据时，从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。 volatile-random：当内存不足以容纳写入数据时，从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。 allkeys-lru：当内存不足以容纳写入数据时，从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 allkeys-random：当内存不足以容纳写入数据时，从数据集中任意选择数据淘汰。 noeviction：禁止驱逐数据，当内存使用达到阈值的时候，所有引起申请内存的命令会报错。
33题
定时过期：每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好；但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。 惰性过期：只有当访问一个key时，才会判断该key是否已过期，过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源，却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。 定期过期：每隔一定的时间，会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key，并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。
32题
缓存击穿，一个存在的key，在缓存过期的一刻，同时有大量的请求，这些请求都会击穿到DB，造成瞬时DB请求量大、压力骤增。如何避免：在访问key之前，采用SETNX（set if not exists）来设置另一个短期key来锁住当前key的访问，访问结束再删除该短期key。
31题
缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。大量的key设置了相同的过期时间，导致在缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时DB请求量大、压力骤增，引起雪崩。而缓存服务器某个节点宕机或断网，对数据库服务器造成的压力是不可预知的，很有可能瞬间就把数据库压垮。如何避免：1.redis高可用，搭建redis集群。2.限流降级，在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。3.数据预热，在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间。
30题
缓存穿透，是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是，数据查询先进行缓存查询，如果key不存在或者key已经过期，再对数据库进行查询，并把查询到的对象，放进缓存。如果数据库查询对象为空，则不放进缓存。一些恶意的请求会故意查询不存在的 key，请求量很大，对数据库造成压力，甚至压垮数据库。 如何避免：1：对查询结果为空的情况也进行缓存，缓存时间设置短一点，或者该 key 对应的数据 insert 了之后清理缓存。2：对一定不存在的 key 进行过滤。可以把所有的可能存在的 key 放到一个大的 Bitmap 中，查询时通过该 bitmap 过滤。
29题
1.memcached 所有的值均是简单的字符串，redis 作为其替代者，支持更为丰富的数据类型。 2.redis 的速度比 memcached 快很多。 3.redis 可以持久化其数据。 4.Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 5.Redis采用VM机制。 6.value大小：redis最大可以达到1GB，而memcache只有1MB。
28题
Spring Boot 推荐使用 Java 配置而非 XML 配置，但是 Spring Boot 中也可以使用 XML 配置，通过spring提供的@ImportResource来加载xml配置。例如：@ImportResource({"classpath:some-context.xml","classpath:another-context.xml"})
27题
Spring像一个大家族，有众多衍生产品例如Spring Boot，Spring Security等等，但他们的基础都是Spring的IOC和AOP，IOC提供了依赖注入的容器，而AOP解决了面向切面的编程，然后在此两者的基础上实现了其他衍生产品的高级功能。Spring MVC是基于Servlet的一个MVC框架，主要解决WEB开发的问题，因为 Spring的配置非常复杂，各种xml，properties处理起来比较繁琐。Spring Boot遵循约定优于配置，极大降低了Spring使用门槛，又有着Spring原本灵活强大的功能。总结：Spring MVC和Spring Boot都属于Spring，Spring MVC是基于Spring的一个MVC框架，而Spring Boot是基于Spring的一套快速开发整合包。
26题
YAML 是 "YAML Ain't a Markup Language"（YAML 不是一种标记语言）的递归缩写。YAML 的配置文件后缀为 .yml，是一种人类可读的数据序列化语言，可以简单表达清单、散列表，标量等数据形态。它通常用于配置文件，与属性文件相比，YAML文件就更加结构化，而且更少混淆。可以看出YAML具有分层配置数据。
25题
Spring Boot有3种热部署方式： 1.使用springloaded配置pom.xml文件，使用mvn spring-boot:run启动。 2.使用springloaded本地加载启动，配置jvm参数-javaagent:<jar包地址> -noverify。 3.使用devtools工具包，操作简单，但是每次需要重新部署。 用
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
1.1 认识视图界面 和大多编辑器一样，该有的基本都有。 1.2 文件夹和文件的打开 文件——>打开文件夹/打开文件 1.3 新建文件/文件夹 新建文件： a. 文件——>新建文件； b. 按Ctrl+n; c. 点文件夹名后面的+号图标。 新建文件夹： 点文件夹名后面的+号图标。 1.4 拆分编辑器（分列） 快加键：Ctrl+\ 点击拆分编辑器图标（右上角）进行拆分编辑器。拆分完毕之后，可以通过鼠标点击拖动文件到相应的列。多列同时浏览免去多文件来回切换。 1.5 集成终端 终端对开发者来说不可或缺，Visual Studio code 自然也自带终端视窗。 可按快捷键Ctrl+`快速调出终端，也可以 查看——>集成终端 调出。 需要注意的是：如果当前的文件夹的路径名称包含中文，会出现终端打开失败（待验证）。 1.6 安装/卸载扩展（插件） a. 进入扩展视图界面安装/卸载 a1.快捷键：Ctrl+shift+x； a2.查看——>扩展； a3.点左侧边框的扩展图标按钮进入。 在顶部搜索框输入你需要的扩展插件，找到之后在扩展插件后面的选项中点击【安装】即可，需要卸载扩展只需要点【卸载】即可。 扩展下载安装完毕之后需要点击【启用】才生效，有些扩展需要重启编辑器才生效。 b. 如何选择扩展（插件）呢？ 其实也不难，扩展的名称一般都暴露了它的功能，基本如下： 1.带snippets 一般是代码提示类扩展； 2.带viewer 一般是代码运行预览类扩展； 3.带support 一般是代码语言支持； 4.带document 一般是参考文档类扩展； 5.带Formatt 一般是代码格式化整理扩展； 当然有的snippets 也自带support功能，并不是以上面的关键词作为唯一标准。 1.7 文件图标主题设置 之前写的有一篇经验，链接附上。 0Visual Studio Code 怎么设置文件图标主题？ END 2.VS code用户设置 2.1 用户设置入口 VS code支持用户自定义设置编辑器，包括快加键修改、代码高亮、以及扩展插件配置等，点击文件——>首选项——>用户设置。 编辑器会拆分为两列，一个文件是【默认设置】，一个是【settings.json】，用户设置是空的【settings.json】这个文件（之前没有设置的话），需要自定义的设置项就在settings.json文件里写入json代码即可。 2.2 自定义的设置方法为： 1、在【默认设置】里找到相关的设置json代码段，复制该设置完整的json块，例如：【"editor.fontSize": 14,】。 2、到【settings.json】粘贴。不过记得加上外层（前后）“{}”符号，不然不是完整的json，会出错或者设置无效。 例如： { "editor.fontSize": 20} 完后按Ctrl+s保存关掉窗口，编辑器的文字的大小就变成20了。 需要注意的是，【settings.json】的代码必须符合json格式，且名称（如上面的editor.fontSize）和值对（如上面的20）是【默认设置】里有的或者是扩展中支持的，不然不会有任何作用。 END 3.插件推荐及使用配置 VS code的扩展还是比较丰富的，具体选择方法在前面的步骤1.6已经教大家了，下面介绍几个对基本web前端编辑比较实用的扩展插件（我个人认为）。 3.1 HTNL Snippets 为HTML文档提供代码提示功能，包含HTML5。 3.2 easyless为less文档提供提示，错误警告，以及把less文档编译为css文件。可自定义设置。开发者给出的配置例子： "less.compile": {"compress": true,"sourceMap": true,"out":false} 可以粘贴到用户设置的【默认设置】里，也可以粘贴到用户设置settings.json里。后面的懂json的同学自动忽略：如果settings.json是空的，应该写成： {"less.compile": {"compress": true,"sourceMap": true,"out":false}} 如果之前已有写入json代码，你应该在前面的名称/值对块后面加上“,”（新手容易多加或者少加","符号，个人觉得是这样的）。 ****提示：**** 在写的时候，代码内最好不要加注释。"sourceMap": true, 这个地方最好设置成false ，因为当你实际使用的时候浏览器找不到sourceMap 可能会报错或者浏览器一直去找，还没遇到过（我碰到jQuery.js因为这个报错的），入门的同学还是设置成false 比较好。 3.3 VS color Picker 为css文档和HTML文档提供颜色选择，当输入“#”后会出现颜色选择器浮窗，点击相应颜色之后会插入文档中，默认用16进制表示。若想用其他格式的颜色，如RGB等则推荐扩展：Color Picker (Color Picker缺点是需要配置，安装nodejs，并且添加node到全局环境变量中。而且在插入时需要使用命令调出提色板，有点麻烦） 3.4 live HTML Previewer 为html文档提供预览功能，需要用命令或者快捷键调出，会在编辑器中新增一列，用于运行html文件。 a. 按F1在命令框中输入：Show side preview 新增一列显示html，能边写边看到效果，实时预览。 b. 可以在html文档中右键选择：Open in browser 在系统默认浏览器中打开，该模式下不能提供实时预览,保存时不自动刷新浏览器。 3.5 SVG Viewer 为SVG 文档在编辑器中提供预览。 a. 按F1在命令框中输入：SVG b. 选择SVG Viewer,新增一列显示SVG运行结果。 END 4.VS code 用户代码片段 4.1 用户代码片段 设置入口及示例 用户代码片段 是用来提示代码提示及快捷插入的，那么怎么做呢？ 1.文件——>首选项——>用户代码片段 2.选择代码语言 3.按固定格式写json代码 示例格式： "Print to console": {"prefix": "log", "body": ["console.log('$1');","$2"],"description": "Log output to console"} 4.2 片段json示例写法详解 可变区域（这里用XXXX表示）如下：A. "Print to XXXX": { //仅作为标识和目的用途，区别于其他代码块（有多个相同值时会报错），不会插入。 B."prefix": "XXXX", //触发提示的关键字符，也就是输入什么时弹出提示窗。例如:当希望输入a的时候就弹出，这里就写a。在提示窗显示。 C. "body": ["XXXX $1 XXXX"], //在编辑器中插入的代码块，例如当在提示窗中选择a的时候就插入【<a>a</a>】那么这里就写：<a>a</a> D. "description": "XXXX" // 这里是相关描述，比如说明插入的代码块内容、用途、代码结构、参数等，仅在提示窗显示不会插入} E. 上面示例中的$1和$2是初始定位光标位置，用于插入后需要修改的值、参数等。还是上面的例子： "body":["<a>$1</a>"] 那么在插入<a></a>之后，光标的位置将处于<a>和</a>的中间。再如： "body":["<a>$1</a>", "<span>$2GBK</span>"] 那么在插入 <a></a> <span>GBK</span> 之后，光标首先在a标签内，输入完内容之后，光标跳到<span>和GBK中间。输入或者移动光标之后光标恢复正常 4.3 怎么使插入的代码块符合格式化标准？ 代码格式化主要就是缩进和换行了。 1.要缩进的地方按下TAB键即可，例如：[" <a>$1</a>"] 2.怎么在"body":[]中插入带双引号的内容?因为注释带有特殊符号尤其是带有双引号（"")的内容会导致json报错，解决方法是用反斜杠“\”对特殊符号进行转义。 例如： 那么"body":[]那里应该这样写: 这里在"description": "XXXX"那里同样适用。 总的来说，碰到json报错的字符或者符号就用反斜杠“\”进行转义。当然你要考虑插入之后会不会影响程序文档报错或者出现异常，也就是要先确定插入的代码块是正确的完整的，这是自定义代码块存在的意义 4.4 下面是我写的一段完整的示例(XXXX都匿了)：自定义的json{ "Print to authorInfo": { "prefix": "au", "body": [ "-----By Ray-----", "mail:XXXXXXX", "description:$1", " Step 1:", " Step 2:", "<a href=\"XXXX/\">凯玩网</a>"], "description": "author info"
来源于网络，供您参考
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
Re我和iDBCloud登录数据库的故事
11到13年做DBA的时候，最早接触的是iDB，我的理解之所以叫iDB应该是表达我的数据库的含义吧，估计我还是上学的时候就已经有了，目前iDB已经迭代到3.0，明年初会发布4.0，从DBA视角上看iDB就是可以review业务SQL，自动执行线上DDL，业务数据提取的申请和审批，WEB上的数据查询，最近做产品经理后才有机会系统的审视iDB（一个包含研发支撑、安全管控的企业级数据库管理产品），支撑了淘宝、天猫、支付宝(现在叫蚂蚁金服)的研发流程，保障了每年的双十一，但iDB Cloud与iDB不是一个产品，iDB是企业版的数据库管理产品，iDB Cloud则定位于个人版数据管理，相比企业中的流程约束，iDB Cloud更期望给大家提供在约束下的易用性最大化的灵活数据管理服务！
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Re我和iDBCloud登录数据库的故事
这个月实例信息-实时性能UI改版发布，新版看起来还是比较舒服的！这个我在5元RDS大促时买的，没有跑业务，所以指标都是0，哈哈
实时性能的原型取自阿里DBA团队的传奇(朱旭)之手：orzdba，貌似很久之前已经开源，谷歌下便知!
翻出之前做DBA使用orzdba观察测试机器压测的截图，orzdba是用perl写的，检查项还是蛮多的，比如io吞吐量、rt、主机的load、swap、innodb row、innodb状态，这些是iDB Cloud没有的功能，iDB Cloud通过用户登录账号访问数据库，只能拿到MySQL进程内存中的状态信息，没有权限拿到主机指标，不过innodb相关信息是可以拿到的，但是考虑一般只有DBA才会关注这些细节，所以没开放，不知道大家还会关注什么指标？有没有办法拿到主机的指标？
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回5楼ringtail的帖子
刷新页面，类似关闭并重新打开，啥都没了，这个应该是正常的行为，话说为什么要刷新呢，我记得首页性能指标每5分钟自动刷新，即使点击页面上提供的刷新是没啥事的，而实时性能是每4秒更新一行的，还有什么场景要刷洗整个页面是我没想到的吗？
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回7楼ringtail的帖子
目前据我所知，真心还做不到刷新不丢iDB Cloud已经打开的选项卡、sql语句和执行结果什么的，现在只能在刷新时加一个“导航确认”，减少手痒式误刷新，哈哈
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Re我和iDBCloud登录数据库的故事
翻工单时，发现有人关心使用iDB Cloud是否会收取流量费，我也没搞清楚，于是问了几个同事，终于把场景基本覆盖了，最终结论：
只要你不把你的RDS实例切换成外网（公网）模式的同时再导出或查询数据就不会收取流量费！
由于那几个工单已经关闭，我就在这里回复下大家，希望那几个朋友能看到
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回9楼yzsind的帖子
一定不会辜负领导的期望，努力工作，争取升职加薪，当上总经理，出任ceo，迎娶白富美，想想还有点小激动
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回10楼佩恩六道的帖子
可能文字不好理解整体的流量计费情况，中午用我那小学的美术细胞，完成了一副“巨作”！
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Re我和iDBCloud登录数据库的故事
刚才看到一个工单（iDB Cloud点击登录无效），这个工单已经处理完毕，但我觉得可以把售后同学的方法和大家分享下！
以后遇到点击登录无效、登录后菜单栏点击无效、页面展示不全，很可能是浏览器兼容设置的问题！
浏览器兼容设置的问题：
1.检查浏览器是否安装了AdBlockPlus（火狐浏览器的一个扩展），用火狐浏览器的用户遇到类似问题要注意这一点
2.IE浏览器的话就调整下兼容性模式（http://jingyan.baidu.com/article/fcb5aff791bb47edaa4a7115.html ），并进入开发者模式再测试下IDB Cloud
如果上述2招还是解决不了，记得留言给我！
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Re我和iDBCloud登录数据库的故事
今天看工单时发现有个朋友反馈，包含mediumblob类型字段的表在做导出后，导出文件中没有mediumblob类型字段！
其实导出时默认是不会导出BLOB类型字段，但是在导出-高级选项中是可以选择导出BLOB，但是BLOB字段只能以16进制格式导出，试想一个WORD文档或者一首歌曲，16进制导出后，没啥意义！
BOLB字段支持WEB界面上传和下载，是原文件呀，哈哈！
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Re我和iDBCloud登录数据库的故事
未来几天休假，去考驾照
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Re我和iDBCloud登录数据库的故事
看工单和论坛中，有用户会抱怨产品不好用，然后就消失了，真的好可惜！
作为产品经理是很想倾听这些抱怨背后的真实想法，期待可以直接对话，无论是功能缺失，还是操作不便，哪怕是使用上的一种感觉或产品散发的味道不对都可以，不求需求，只求对话！
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Re我和iDBCloud登录数据库的故事
感谢你的关注和支持！
产品说到底不是产品经理个人的，也不是哪个企业的，而是用户的产品，水能载舟亦能覆舟，产品经理和企业只不过在帮用户把需求实现而已，所以我们会一直坚持下去，坚持和用户一起把iDB Cloud做得更好
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Re我和iDBCloud登录数据库的故事
最近几天公司感冒发烧的同学很多，我也是坚持了好几天才沦陷的，这是在我记忆中来杭州4年第一次发烧，看来20多年在东北积累的体质终于被消耗殆尽，不过意外收获是在高烧间隔清醒之际对最近自己的所作所为反倒有了一些悔悟，有些是工作上，有些是做人上
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回24楼zhouzhenxing的帖子
可以的，iDB Cloud对RDS公网和私网模式都是支持的！
你可以在RDS控制台-账号管理中 新建你的数据库账号，然后还是在RDS控制台的右上角，点击“登录数据库”就可以进入iDB Cloud了，建议你先自己试着玩玩，有困惑的话我们一同讨论
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回24楼zhouzhenxing的帖子
iDB Cloud在官网上有2个手册，写的比较官方，可能对你用处不大，我其实不太喜欢写什么手册，如果一个产品做的体验不好，只能靠手册来弥补还是有点low，不过我已经在想如何不low了，还是那句话 有困惑的话我们一同讨论
http://help.aliyun.com/doc/view/13526530.html?spm=0.0.0.0.6W7Qx1
http://help.aliyun.com/view/11108238_13861850.html?spm=5176.7224961.1997285473.4.Irtizv
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Re我和iDBCloud登录数据库的故事
都说在产品上做加法容易，做减法难，我理解无论产品功能还是工作上，给予总会得到别人的喜欢，而要求或收回时会得到对方的负面情绪，因此趋利避害，尽量不做减法，但有时候很难避免，这就要想想为什么要做减法？
多数都是之前错误选择，做了过多的加法，因为普通的加法很好做，人们往往会趋之如骛，但是真正、正确的加法是要在拒绝几十到上百种选择基础上的最终选择，将复杂解决方案以极简形式展现出来，而不是解决方案和功能的堆积，所以未经严格挑选的加法对产品是有害的，工作也一样，不要贸然接受新工作，保证核心精力投入到核心工作上，摊子铺得太大，一定会遇到心力瓶颈，而心力一旦枯竭，再强的脑力也无法施展，任何一项工作都是以大量心力付出为前提，脑力提升我找到了一些办法，心力提升却一筹莫展，所以只好专注，要不全心投入，要不置身事外，今后功能和工作都要适时做做减法了！
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Re我和iDBCloud登录数据库的故事
今天有个同事转给我一个工单，说从深圳云管理系统界面的iDB Cloud上看到库是utf8，而后端开发人员说库是gbk的，我查看了工单中截图附件（RDS控制台-参数设置），虽然从工单中无法完全断定用户遇到的问题，我还是大胆猜测下：
我看到截图上的character_set_server参数，首先character_set_server是RDS唯一开放的关于字符集的参数，但其实这个参数与用户在iDB Cloud上看到数据是否乱码没有关系，character_set_server其实就是默认的内部操作字符集，只有当字段->表->库都没有设置CHARACTER SET，才会使用character_set_server作为对应字段-表-库的默认字符集！
透露一个秘诀（传男也传女）：
(1)让你的字段-表-库的字符集都是utf8;
(2)在iDB Cloud-命令窗口执行set names utf8；#会将character_set_client、character_set_connection和character_set_results都设置成utf8
只要让(1)和(2)字符集保持一致（utf8、gbk、latin1等），乱码就搞定了！
不清楚为什么截图会变成上面这样！把在iDB Cloud-命令窗口上执行的命令和结果也粘下
mysql>set names gbk;
执行成功,花费 7.59 ms.
mysql>show variables like '%char%';
+--------------------------+----------------------------------+
| Variable_name | Value |
+--------------------------+----------------------------------+
| character_set_client | gbk |
| character_set_connection | gbk |
| character_set_database | gbk |
| character_set_filesystem | binary |
| character_set_results | gbk |
| character_set_server | gbk |
| character_set_system | utf8 |
| character_sets_dir | /u01/mysql/share/mysql/charsets/ |
+--------------------------+----------------------------------+
共返回 8 行记录,花费 10.51 ms.
mysql>set names utf8;
执行成功,花费 7.32 ms.
mysql>show variables like '%char%';
+--------------------------+----------------------------------+
| Variable_name | Value |
+--------------------------+----------------------------------+
| character_set_client | utf8 |
| character_set_connection | utf8 |
| character_set_database | gbk |
| character_set_filesystem | binary |
| character_set_results | utf8 |
| character_set_server | gbk |
| character_set_system | utf8 |
| character_sets_dir | /u01/mysql/share/mysql/charsets/ |
+--------------------------+----------------------------------+
共返回 8 行记录,花费 10.32 ms.
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Re我和iDBCloud登录数据库的故事
你的专属BUG：
发现时间 资深用户 专属BUG 2015-02-03 23:06 啊啊啊啊8 实例信息-实时性能-参数说明-【delete】 表示InnoDB存储引擎表的写入（删除）记录行数
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Re我和iDBCloud登录数据库的故事
用户“夫子然”反馈说iDB Cloud感觉没phpMyAdmin方便！
非常感谢这个用户的反馈，我先谈下我的理解，每个人使用产品都有一些固定的用例(use case)，我无法承诺针对任何人的任何用例，都做到最短操作路径（方便），这个用户抛出的问题也是我一直在思考的，虽然无法100%，但是我们可以覆盖主流用例，只要绝大多数的常规操作室是方便的，少数非经常用的操作路径长点，应该能接受吧，我们已经在行动！
今天iDB Cloud发布了2.0.2，一个主要变化就是在左侧对象列表上增加了“列”和“索引”，正是我们分析数据看到在众多数据库对象中表的操作是最频繁的，而在表的操作中“列“和”索引“是最频繁的，这个版本将对“列”和“索引”的操作前置，缩短了主流用例路径，与用户“夫子然”的建议不谋而合，这只是开始，只要我们深挖，与功能和体验死磕，终有一天会让大家说iDB Cloud比phpMyAdmin方便！
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回31楼sqlserverdba的帖子
非常感谢！
有你们作为后盾，有用户支持，才有iDB Cloud的现在和未来！
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消失了几天，终于把科目三和科目四搞定了，昨天终于拿到驾照了之前在【17楼】总结了科目二的一些体会，今天也分享下科目三的一点点感受！ 考试前几天，教练说是智能考（据说智能考比较简单，通过率很高），结果就留出考前2天练车时间，结果阴差阳错的换成了人工考（貌似是我们车是4个大老爷们，听教练说他一年最多抽到2次人工考就算多的啦，对此我只能呵呵），现在的问题就来了，4个人2天练车时间，一个人半天，那就从早到晚的练呗，我先简单描述下整个过程！ 1.心态(1)从开始练车到考试通过，心情没有特别大的起伏，不过考前失眠还是有的，哈哈(2)另外三个人，有的信心满满，有的吊儿郎当，有的不言不语，我应该也属于不言不语那种 2.练习(1)4个人轮流练，虽然一天下来很累，但还能挺住，开的时好时坏，不过总体上在变好(2)开车的时候几乎意识不到什么的，关键是在后座自己去琢磨，回忆自己错在哪里，为什么会错 3.考试(1)考试单上说7：00考试，结果在寒风中等了1个小时，终于盼来了考官，一共5辆车考试，我们是第二辆车(2)第一辆车是2男2女，2女都挂，当时我们第二辆车是被要求跟在第一辆车后面的，所以看的一清二楚，比如连续3次手刹未放下导致起步失败、4档走转弯到对向车道等(3)接下来到我们了，4男0女，结果挂了2男（信心满满和吊儿郎当） 上面只是简单介绍了科目三过程，下面才是干货！ 每年都有成千上万的人拿到驾照，我不认为自己牛，只是把我个人的应对方法和背后的原因拿出来分享下！练车其实就是教练的心智模型-翻译-语言-反译-我们的心智模型，让我们知道在什么情况做什么动作，预测路况，只要我们关于开车拥有了自己的心智模，开车就变成了一种本能，就像一旦学会了骑自行车，很难失去这种技能，在练车之前，我们是有自己关于开车的心智模型的，正所谓没吃过猪肉也见过猪跑，但是我们想想自己关于开车的心智模型是正确的吗？显然不是，不信你就试试去开车吧，抛开被交警抓之外，我想应该也能开起来，至于开的好不好，会不会一直开得好，我说不准，但是绝大多数人一定是开不好的，所以我们报驾校，除了硬性法律规定，驾校教练的确交会了很多东西，虽然很多是应试的技巧，这里就顺便说下这些技巧，技巧具体内容每家教练都会教的，而我想说的技巧其实就是“语言”，通过教练的“心智模型”-翻译出来的“语言”，接下来我们要做什么，“反译”将教练开车技巧的“语言”理解，首先你要虚心去接受，然后再去观察或运用，根据反馈把坏的放弃，把好的保留以便修正自己关于开车的“心智模型”，而“心智模型”最快速的形成方式就是亲身体验，所以一定要实战、要开车，还要经常开车，不断改进关于开车的“心智模型”，拿3个案例具体说下吧！【吊儿郎当】这两天都是下午才过来练车，开车时教练说一句话，他有十句等着，其中五句是解释自己为什么要这么做，另外五句是在问如果这种情况应该怎么做，如果那种情况怎么做，总是在关注自己想象中的场景，而不关注自己正在体验的场景，所以学来学去还是最初始的关于开车的“心智模型”，失败在“反译”这一步，认为只要听过就会了，结果被考官判直接挂掉并不予补考机会 【信心满满】与我们一直练车，对教练的话言听计从，而且也理解了，如果是上学时的考试或科目三智能考试一定没问题，但是面对人工考，评判是由交警而不是电脑，结果转向时没有观察后视镜，被考官迫停在路中间后开始补考，然后还是转向时没有观察后视镜，在路中间起步，之前学的技巧中没有应对的方法，结果还是挂了，教练也很惋惜，如果说他的失败，败于没有改进自己关于开车的“心智模型”，其实“反译”他做的很好，但是在运用、观察和反馈分析上做的不好，“心智模型”不是统一的标准，一定是个性化的，一定是自己认为是好的反馈、行为积累起来的，也只有“心智模型”才能在任何情况下帮助你做出判断，判断效果就取决于“心智模型”是否成熟，成熟的“心智模型”可以让在紧张、突发等情况下依然做出正确的判断，因为那是一种本能 【我】总说别人不好之处，也谈谈我自己，自然这些都是我事后分析总结的，练车过程中可没有感受到，我做的事情也很简单，就是“反译”和改进我的“心智模型”，“反译”，教练说什么，我就听什么，开车时来不及想，就在后座时在脑中模拟上演之前的场景并不断上演我不断修正的剧本，比如我的离合器总是抬的很快，经常熄火，特别是在路况复杂、指令突然时根本来不及思考如何应对，只能靠本能的时候，往往还是会快速抬离合器，因为我的“心智模型”中就是这么认为的，你可以说是离合器太低、座位太靠后，这些都是理由，如果是理由，那就去解决吧！我是这样做的，强制自己将抬离合器的动作拆成3步，即使不开车时也经常练习，慢慢的就变成了“心智模型”的一部分，自然在任何场景下都不会再出现离合器抬快熄火的情况了，这只是一个细节，其他细节也是类似，慢慢我的“心智模型”就建立起来了，开车技巧是很有用的，关键是你要理解这些技巧是要解决什么问题，你要解决相同问题时的做法是否相同，如果有不同之处是否正确，要去不断验证，如果是正确的，就改进到你的“心智模型”吧！ PD不光光是要把产品做好，我认为一个好PD应该能让整个世界变得更好！
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Re我和iDBCloud登录数据库的故事
近期iDB Cloud将更名：DMS
DMS (data management service)
数据管理服务
iDB Cloud从RDS起步，目前已经覆盖包括RDS、ADS、TAE，未来2个月还会覆盖万网和DRDS，同时ECS也开始兼容，“DMS”请各位新老用户，继续支持！
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Re我和iDBCloud登录数据库的故事
1.使用HTTPS
iDB Cloud这个4月份中旬版本就会支持HTTPS，敬请期待！
2.设置账号是否允许登录iDB
3.31 会发布一个版本，这版本其中一个功能就是授权登录，允许实例owner设置该实例是否允许别人访问，允许谁可以访问
有如此心犀相通的用户，夫复何求！！！
还有什么建议？
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回38楼pillowsky的帖子
好的，我先逐条对照分析下
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Re我和iDBCloud登录数据库的故事
RDS数据库？RDS控制台-账号管理，检查下账号对不对，不行就重置密码
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Re我和iDBCloud登录数据库的故事
3.31 DMS(原iDB Cloud) 在RDS上新版本发布！
【实例授权】
DMS for MySQL 2.1发布！
【会话统计】
DMS for SQL Server 2.0发布！
【E-R图】
【对象列表】
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Re我和iDBCloud登录数据库的故事
你是想听客服回复？算了，我还是从DMS PD 看RDS的视角来分享下吧！
RDS是一个数据库，在数据库之外包装了一些东西，帮用户做了备份恢复、HA、监控等，回到你提到的账号，root账号在MySQL里是权限最大的，也是风险最大的，为了保证RDS这些备份恢复、HA能7*24小时为你服务，所以就不能让你的账号去影响到这些组件，不然你一个误操作把实例关闭了怎么办，但是我承认目前RDS在控制台上提供的账号的确限制比较死，所以在RDS上你是无法获取root账号的，话说你要root权限做什么，你说的数据库创建在RDS控制台上提供功能了
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回46楼苗教授的帖子
客气了，也不知道能不能帮上你！
如果从外看RDS的使用的话，可以在RDS控制台上去管理RDS实例（用用就熟悉了），或者直接调用OPEN API来完成实例管理操作，然后针对RDS实例中数据管理，就可以登录DMS，有几个常用链接发你看看，有问题可以在这里继续探讨！
DMS：
http://idb.rds.aliyun.com/
DMS 功能介绍：
http://docs.aliyun.com/#/rds/getting-started/database-manage&login-database
OPEN API:
http://docs.aliyun.com/?spm=5176.383715.9.5.1LioEO#/rds/open-api/abstract
RDS控制台：
https://rds.console.aliyun.com/console/index#/
回答
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。
[编辑本段]基本概念
* 若结构中存在关键字和K相等的记录，则必定在f(K)的存储位置上。由此，不需比较便可直接取得所查记录。称这个对应关系f为散列函数(Hash function)，按这个思想建立的表为散列表。 * 对不同的关键字可能得到同一散列地址，即key1≠key2，而f(key1)=f(key2)，这种现象称冲突。具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称做同义词。综上所述，根据散列函数H(key)和处理冲突的方法将一组关键字映象到一个有限的连续的地址集（区间）上，并以关键字在地址集中的“象” 作为记录在表中的存储位置，这种表便称为散列表，这一映象过程称为散列造表或散列，所得的存储位置称散列地址。 * 若对于关键字集合中的任一个关键字，经散列函数映象到地址集合中任何一个地址的概率是相等的，则称此类散列函数为均匀散列函数(Uniform Hash function)，这就是使关键字经过散列函数得到一个“随机的地址”，从而减少冲突。
[编辑本段]常用的构造散列函数的方法
散列函数能使对一个数据序列的访问过程更加迅速有效，通过散列函数，数据元素将被更快地定位ǐ 1. 直接寻址法：取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即H(key)=key或H(key) = a•key + b，其中a和b为常数（这种散列函数叫做自身函数） 2. 数字分析法 3. 平方取中法 4. 折叠法 5. 随机数法 6. 除留余数法：取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。即 H(key) = key MOD p, p<=m。不仅可以对关键字直接取模，也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对p的选择很重要，一般取素数或m，若p选的不好，容易产生同义词。
[编辑本段]处理冲突的方法
1. 开放寻址法：Hi=(H(key) + di) MOD m, i=1,2,…, k(k<=m-1)，其中H(key)为散列函数，m为散列表长，di为增量序列，可有下列三种取法： 1. di=1,2,3,…, m-1，称线性探测再散列； 2. di=1^2, (-1)^2, 2^2,(-2)^2, (3)^2, …, ±(k)^2,(k<=m/2)称二次探测再散列; 3. di=伪随机数序列，称伪随机探测再散列。 == 2. 再散列法：Hi=RHi(key), i=1,2,…,k RHi均是不同的散列函数，即在同义词产生地址冲突时计算另一个散列函数地址，直到冲突不再发生，这种方法不易产生“聚集”，但增加了计算时间。 3. 链地址法(拉链法) 4. 建立一个公共溢出区
[编辑本段]查找的性能分析
散列表的查找过程基本上和造表过程相同。一些关键码可通过散列函数转换的地址直接找到，另一些关键码在散列函数得到的地址上产生了冲突，需要按处理冲突的方法进行查找。在介绍的三种处理冲突的方法中，产生冲突后的查找仍然是给定值与关键码进行比较的过程。所以，对散列表查找效率的量度，依然用平均查找长度来衡量。 查找过程中，关键码的比较次数，取决于产生冲突的多少，产生的冲突少，查找效率就高，产生的冲突多，查找效率就低。因此，影响产生冲突多少的因素，也就是影响查找效率的因素。影响产生冲突多少有以下三个因素： 1. 散列函数是否均匀； 2. 处理冲突的方法； 3. 散列表的装填因子。 散列表的装填因子定义为：α= 填入表中的元素个数 / 散列表的长度 α是散列表装满程度的标志因子。由于表长是定值，α与“填入表中的元素个数”成正比，所以，α越大，填入表中的元素较多，产生冲突的可能性就越大；α越小，填入表中的元素较少，产生冲突的可能性就越小。 实际上，散列表的平均查找长度是装填因子α的函数，只是不同处理冲突的方法有不同的函数。 了解了hash基本定义，就不能不提到一些著名的hash算法，MD5 和 SHA-1 可以说是目前应用最广泛的Hash算法，而它们都是以 MD4 为基础设计的。那么他们都是什么意思呢? 这里简单说一下： （1) MD4 MD4(RFC 1320)是 MIT 的 Ronald L. Rivest 在 1990 年设计的，MD 是 Message Digest 的缩写。它适用在32位字长的处理器上用高速软件实现--它是基于 32 位操作数的位操作来实现的。 （2) MD5 MD5(RFC 1321)是 Rivest 于1991年对MD4的改进版本。它对输入仍以512位分组，其输出是4个32位字的级联，与 MD4 相同。MD5比MD4来得复杂，并且速度较之要慢一点，但更安全，在抗分析和抗差分方面表现更好 （3) SHA-1 及其他 SHA1是由NIST NSA设计为同DSA一起使用的，它对长度小于264的输入，产生长度为160bit的散列值，因此抗穷举(brute-force)性更好。SHA-1 设计时基于和MD4相同原理,并且模仿了该算法。 那么这些Hash算法到底有什么用呢? Hash算法在信息安全方面的应用主要体现在以下的3个方面： （1) 文件校验 我们比较熟悉的校验算法有奇偶校验和CRC校验，这2种校验并没有抗数据篡改的能力，它们一定程度上能检测并纠正数据传输中的信道误码，但却不能防止对数据的恶意破坏。 MD5 Hash算法的"数字指纹"特性，使它成为目前应用最广泛的一种文件完整性校验和(Checksum)算法，不少Unix系统有提供计算md5 checksum的命令。 （2) 数字签名 Hash 算法也是现代密码体系中的一个重要组成部分。由于非对称算法的运算速度较慢，所以在数字签名协议中，单向散列函数扮演了一个重要的角色。 对 Hash 值，又称"数字摘要"进行数字签名，在统计上可以认为与对文件本身进行数字签名是等效的。而且这样的协议还有其他的优点。 （3) 鉴权协议 如下的鉴权协议又被称作挑战--认证模式：在传输信道是可被侦听，但不可被篡改的情况下，这是一种简单而安全的方法。 MD5、SHA1的破解 2004年8月17日，在美国加州圣芭芭拉召开的国际密码大会上，山东大学王小云教授在国际会议上首次宣布了她及她的研究小组近年来的研究成果——对MD5、HAVAL－128、MD4和RIPEMD等四个著名密码算法的破译结果。 次年二月宣布破解SHA-1密码。
[编辑本段]实际应用
以上就是一些关于hash以及其相关的一些基本预备知识。那么在emule里面他具体起到什么作用呢? 大家都知道emule是基于P2P （Peer-to-peer的缩写，指的是点对点的意思的软件）， 它采用了"多源文件传输协议”(MFTP，the Multisource FileTransfer Protocol)。在协议中，定义了一系列传输、压缩和打包还有积分的标准，emule 对于每个文件都有md5-hash的算法设置，这使得该文件独一无二，并且在整个网络上都可以追踪得到。 什么是文件的hash值呢? MD5-Hash-文件的数字文摘通过Hash函数计算得到。不管文件长度如何，它的Hash函数计算结果是一个固定长度的数字。与加密算法不同，这一个Hash算法是一个不可逆的单向函数。采用安全性高的Hash算法，如MD5、SHA时，两个不同的文件几乎不可能得到相同的Hash结果。因此，一旦文件被修改，就可检测出来。 当我们的文件放到emule里面进行共享发布的时候，emule会根据hash算法自动生成这个文件的hash值，他就是这个文件唯一的身份标志，它包含了这个文件的基本信息,然后把它提交到所连接的服务器。当有他人想对这个文件提出下载请求的时候， 这个hash值可以让他人知道他正在下载的文件是不是就是他所想要的。尤其是在文件的其他属性被更改之后（如名称等）这个值就更显得重要。而且服务器还提供了,这个文件当前所在的用户的地址,端口等信息,这样emule就知道到哪里去下载了。 一般来讲我们要搜索一个文件，emule在得到了这个信息后，会向被添加的服务器发出请求，要求得到有相同hash值的文件。而服务器则返回持有这个文件的用户信息。这样我们的客户端就可以直接的和拥有那个文件的用户沟通，看看是不是可以从他那里下载所需的文件。 对于emule中文件的hash值是固定的，也是唯一的，它就相当于这个文件的信息摘要，无论这个文件在谁的机器上，他的hash值都是不变的，无论过了多长时间，这个值始终如一，当我们在进行文件的下载上传过程中，emule都是通过这个值来确定文件。 那么什么是userhash呢? 道理同上，当我们在第一次使用emule的时候，emule会自动生成一个值，这个值也是唯一的，它是我们在emule世界里面的标志，只要你不卸载，不删除config，你的userhash值也就永远不变，积分制度就是通过这个值在起作用，emule里面的积分保存，身份识别，都是使用这个值，而和你的id和你的用户名无关，你随便怎么改这些东西，你的userhash值都是不变的，这也充分保证了公平性。其实他也是一个信息摘要，只不过保存的不是文件信息，而是我们每个人的信息。 那么什么是hash文件呢? 我们经常在emule日志里面看到，emule正在hash文件，这里就是利用了hash算法的文件校验性这个功能了，文章前面已经说了一些这些功能，其实这部分是一个非常复杂的过程，目前在ftp,bt等软件里面都是用的这个基本原理，emule里面是采用文件分块传输，这样传输的每一块都要进行对比校验，如果错误则要进行重新下载，这期间这些相关信息写入met文件，直到整个任务完成，这个时候part文件进行重新命名，然后使用move命令，把它传送到incoming文件里面，然后met文件自动删除，所以我们有的时候会遇到hash文件失败，就是指的是met里面的信息出了错误不能够和part文件匹配，另外有的时候开机也要疯狂hash，有两种情况一种是你在第一次使用，这个时候要hash提取所有文件信息，还有一种情况就是上一次你非法关机，那么这个时候就是要进行排错校验了。 关于hash的算法研究，一直是信息科学里面的一个前沿，尤其在网络技术普及的今天，他的重要性越来越突出，其实我们每天在网上进行的信息交流安全验证，我们在使用的操作系统密钥原理，里面都有它的身影，特别对于那些研究信息安全有兴趣的朋友，这更是一个打开信息世界的钥匙，他在hack世界里面也是一个研究的焦点。 一般的线性表、树中，记录在结构中的相对位置是随机的即和记录的关键字之间不存在确定的关系，在结构中查找记录时需进行一系列和关键字的比较。这一类查找方法建立在“比较”的基础上，查找的效率与比较次数密切相关。理想的情况是能直接找到需要的记录，因此必须在记录的存储位置和它的关键字之间建立一确定的对应关系f，使每个关键字和结构中一个唯一的存储位置相对应。因而查找时，只需根据这个对应关系f找到给定值K的像f(K)。若结构中存在关键字和K相等的记录，则必定在f(K)的存储位置上，由此不需要进行比较便可直接取得所查记录。在此，称这个对应关系f为哈希函数，按这个思想建立的表为哈希表（又称为杂凑法或散列表）。 哈希表不可避免冲突(collision)现象：对不同的关键字可能得到同一哈希地址 即key1≠key2，而hash(key1)=hash(key2)。具有相同函数值的关键字对该哈希函数来说称为同义词(synonym)。 因此，在建造哈希表时不仅要设定一个好的哈希函数，而且要设定一种处理冲突的方法。可如下描述哈希表：根据设定的哈希函数H(key)和所选中的处理冲突的方法，将一组关键字映象到一个有限的、地址连续的地址集(区间)上并以关键字在地址集中的“象”作为相应记录在表中的存储位置，这种表被称为哈希表。 对于动态查找表而言，1) 表长不确定；2)在设计查找表时，只知道关键字所属范围，而不知道确切的关键字。因此，一般情况需建立一个函数关系，以f(key)作为关键字为key的录在表中的位置，通常称这个函数f(key)为哈希函数。(注意：这个函数并不一定是数学函数) 哈希函数是一个映象，即：将关键字的集合映射到某个地址集合上，它的设置很灵活，只要这个地址集合的大小不超出允许范围即可。 现实中哈希函数是需要构造的，并且构造的好才能使用的好。 用途：加密，解决冲突问题。。。。 用途很广，比特精灵中就使用了哈希函数，你可 以自己看看。 具体可以学习一下数据结构和算法的书。
[编辑本段]字符串哈希函数
（著名的ELFhash算法） int ELFhash(char *key) return h%MOD; }