有效字节错误如何解决

HTTPS基本原理 一、http为什么不安全。 http协议没有任何的加密以及身份验证的机制，非常容易遭遇窃听、劫持、篡改，因此会造成个人隐私泄露，恶意的流量劫持等严重的安全问题。 国外很多网站都支持了全站https，国内方面目前百度已经在年初完成了搜索的全站https，其他大型的网站也在跟进中，百度最先完成全站https的最大原因就是百度作为国内最大的流量入口，劫持也必然是首当其冲的，造成的有形的和无形的损失也就越大。关于流量劫持问题，我在另一篇文章中也有提到，基本上是互联网企业的共同难题，https也是目前公认的比较好的解决方法。但是https也会带来很多性能以及访问速度上的牺牲，很多互联网公司在做大的时候都会遇到这个问题：https成本高，速度又慢，规模小的时候在涉及到登录和交易用上就够了，做大以后遇到信息泄露和劫持，想整体换，代价又很高。 2、https如何保证安全 要解决上面的问题，就要引入加密以及身份验证的机制。 这时我们引入了非对称加密的概念，我们知道非对称加密如果是公钥加密的数据私钥才能解密，所以我只要把公钥发给你，你就可以用这个公钥来加密未来我们进行数据交换的秘钥，发给我时，即使中间的人截取了信息，也无法解密，因为私钥在我这里，只有我才能解密，我拿到你的信息后用私钥解密后拿到加密数据用的对称秘钥，通过这个对称密钥来进行后续的数据加密。除此之外，非对称加密可以很好的管理秘钥，保证每次数据加密的对称密钥都是不相同的。 但是这样似乎还不够，如果中间人在收到我的给你公钥后并没有发给你，而是自己伪造了一个公钥发给你，这是你把对称密钥用这个公钥加密发回经过中间人，他可以用私钥解密并拿到对称密钥，此时他在把此对称密钥用我的公钥加密发回给我，这样中间人就拿到了对称密钥，可以解密传输的数据了。为了解决此问题，我们引入了数字证书的概念。我首先生成公私钥，将公钥提供给相关机构（CA），CA将公钥放入数字证书并将数字证书颁布给我，此时我就不是简单的把公钥给你，而是给你一个数字证书，数字证书中加入了一些数字签名的机制，保证了数字证书一定是我给你的。 所以综合以上三点： 非对称加密算法（公钥和私钥）交换秘钥 + 数字证书验证身份（验证公钥是否是伪造的） + 利用秘钥对称加密算法加密数据 = 安全 3、https协议简介 为什么是协议简介呢。因为https涉及的东西实在太多了，尤其是一些加密算法，非常的复杂，对于这些算法面的东西就不去深入研究了，这部分仅仅是梳理一下一些关于https最基本的原理，为后面分解https的连接建立以及https优化等内容打下理论基础。 3.1 对称加密算法 对称加密是指加密和解密使用相同密钥的加密算法。它要求发送方和接收方在安全通信之前，商定一个密钥。对称算法的安全性依赖于密钥，泄漏密钥就意味着任何人都可以对他们发送或接收的消息解密，所以密钥的保密性对通信至关重要。 对称加密又分为两种模式：流加密和分组加密。 流加密是将消息作为位流对待，并且使用数学函数分别作用在每一个位上，使用流加密时，每加密一次，相同的明文位会转换成不同的密文位。流加密使用了密钥流生成器，它生成的位流与明文位进行异或，从而生成密文。现在常用的就是RC4，不过RC4已经不再安全，微软也建议网络尽量不要使用RC4流加密。 分组加密是将消息划分为若干位分组，这些分组随后会通过数学函数进行处理，每次一个分组。假设需要加密发生给对端的消息，并且使用的是64位的分组密码，此时如果消息长度为640位，就会被划分成10个64位的分组，每个分组都用一系列数学公式公式进行处理，最后得到10个加密文本分组。然后，将这条密文消息发送给对端。对端必须拥有相同的分组密码，以相反的顺序对10个密文分组使用前面的算法解密，最终得到明文的消息。比较常用的分组加密算法有DES、3DES、AES。其中DES是比较老的加密算法，现在已经被证明不安全。而3DES是一个过渡的加密算法，相当于在DES基础上进行三重运算来提高安全性，但其本质上还是和DES算法一致。而AES是DES算法的替代算法，是现在最安全的对称加密算法之一。分组加密算法除了算法本身外还存在很多种不同的运算方式，比如ECB、CBC、CFB、OFB、CTR等，这些不同的模式可能只针对特定功能的环境中有效，所以要了解各种不同的模式以及每种模式的用途。这个部分后面的文章中会详细讲。 对称加密算法的优、缺点： 优点：算法公开、计算量小、加密速度快、加密效率高。 缺点：（1）交易双方都使用同样钥匙，安全性得不到保证； （2）每对用户每次使用对称加密算法时，都需要使用其他人不知道的惟一钥匙，这会使得发收信双方所拥有的钥匙数量呈几何级数增长，密钥管理成为用户的负担。 （3）能提供机密性，但是不能提供验证和不可否认性。 3.2 非对称加密算法 在非对称密钥交换算法出现以前，对称加密一个很大的问题就是不知道如何安全生成和保管密钥。非对称密钥交换过程主要就是为了解决这个问题，使得对称密钥的生成和使用更加安全。 密钥交换算法本身非常复杂，密钥交换过程涉及到随机数生成，模指数运算，空白补齐，加密，签名等操作。 常见的密钥交换算法有RSA，ECDHE，DH，DHE等算法。涉及到比较复杂的数学问题，下面就简单介绍下最经典的RSA算法。RSA：算法实现简单，诞生于1977年，历史悠久，经过了长时间的破解测试，安全性高。缺点就是需要比较大的素数也就是质数（目前常用的是2048位）来保证安全强度，很消耗CPU运算资源。RSA是目前唯一一个既能用于密钥交换又能用于证书签名的算法。我觉得RSA可以算是最经典的非对称加密算法了，虽然算法本身都是数学的东西，但是作为最经典的算法，我自己也花了点时间对算法进行了研究，后面会详细介绍。 非对称加密相比对称加密更加安全，但也存在两个明显缺点： 1，CPU计算资源消耗非常大。一次完全TLS握手，密钥交换时的非对称解密计算量占整个握手过程的90%以上。而对称加密的计算量只相当于非对称加密的0.1%，如果应用层数据也使用非对称加解密，性能开销太大，无法承受。 2，非对称加密算法对加密内容的长度有限制，不能超过公钥长度。比如现在常用的公钥长度是2048位，意味着待加密内容不能超过256个字节。 所以公钥加密（极端消耗CPU资源）目前只能用来作密钥交换或者内容签名，不适合用来做应用层传输内容的加解密。 3.3 身份认证 https协议中身份认证的部分是由数字证书来完成的，证书由公钥、证书主体、数字签名等内容组成，在客户端发起SSL请求后，服务端会将数字证书发给客户端，客户端会对证书进行验证（验证查看这张证书是否是伪造的。也就是公钥是否是伪造的），并获取用于秘钥交换的非对称密钥（获取公钥）。 数字证书有两个作用： 1，身份授权。确保浏览器访问的网站是经过CA验证的可信任的网站。 2，分发公钥。每个数字证书都包含了注册者生成的公钥（验证确保是合法的，非伪造的公钥）。在SSL握手时会通过certificate消息传输给客户端。 申请一个受信任的数字证书通常有如下流程： 1，终端实体（可以是一个终端硬件或者网站）生成公私钥和证书请求。 2，RA（证书注册及审核机构）检查实体的合法性。如果个人或者小网站，这一步不是必须的。 3，CA（证书签发机构）签发证书，发送给申请者。 4，证书更新到repository（负责数字证书及CRL内容存储和分发），终端后续从repository更新证书，查询证书状态等。 数字证书验证： 申请者拿到CA的证书并部署在网站服务器端，那浏览器发起握手接收到证书后，如何确认这个证书就是CA签发的呢。怎样避免第三方伪造这个证书。答案就是数字签名（digital signature）。数字签名是证书的防伪标签，目前使用最广泛的SHA-RSA（SHA用于哈希算法，RSA用于非对称加密算法）数字签名的制作和验证过程如下： 1，数字签名的签发。首先是使用哈希函数对待签名内容进行安全哈希，生成消息摘要，然后使用CA自己的私钥对消息摘要进行加密。 2，数字签名的校验。使用CA的公钥解密签名，然后使用相同的签名函数对待签名证书内容进行签名并和服务端数字签名里的签名内容进行比较，如果相同就认为校验成功。 需要注意的是： 1）数字签名签发和校验使用的密钥对是CA自己的公私密钥，跟证书申请者提交的公钥没有关系。 2）数字签名的签发过程跟公钥加密的过程刚好相反，即是用私钥加密，公钥解密。 3）现在大的CA都会有证书链，证书链的好处一是安全，保持根CA的私钥离线使用。第二个好处是方便部署和撤销，即如果证书出现问题，只需要撤销相应级别的证书，根证书依然安全。 4）根CA证书都是自签名，即用自己的公钥和私钥完成了签名的制作和验证。而证书链上的证书签名都是使用上一级证书的密钥对完成签名和验证的。 5）怎样获取根CA和多级CA的密钥对。它们是否可信。当然可信，因为这些厂商跟浏览器和操作系统都有合作，它们的公钥都默认装到了浏览器或者操作系统环境里。 3.4 数据完整性验证 数据传输过程中的完整性使用MAC算法来保证。为了避免网络中传输的数据被非法篡改，SSL利用基于MD5或SHA的MAC算法来保证消息的完整性。 MAC算法是在密钥参与下的数据摘要算法，能将密钥和任意长度的数据转换为固定长度的数据。发送者在密钥的参与下，利用MAC算法计算出消息的MAC值，并将其加在消息之后发送给接收者。接收者利用同样的密钥和MAC算法计算出消息的MAC值，并与接收到的MAC值比较。如果二者相同，则报文没有改变；否则，报文在传输过程中被修改，接收者将丢弃该报文。 由于MD5在实际应用中存在冲突的可能性比较大，所以尽量别采用MD5来验证内容一致性。SHA也不能使用SHA0和SHA1，中国山东大学的王小云教授在2005年就宣布破解了 SHA-1完整版算法。微软和google都已经宣布16年及17年之后不再支持sha1签名证书。MAC算法涉及到很多复杂的数学问题，这里就不多讲细节了。 专题二--【实际抓包分析】 抓包结果： fiddler： wireshark: 可以看到，百度和我们公司一样，也采用以下策略： （1）对于高版本浏览器，如果支持 https，且加解密算法在TLS1.0 以上的，都将所有 http请求重定向到 https请求 （2）对于https请求，则不变。 【以下只解读https请求】 1、TCP三次握手 可以看到，我们访问的是 http://www.baidu.com/ ， 在初次建立 三次握手的时候， 用户是去 连接 8080端口的（因为公司办公网做了代理，因此，我们实际和代理机做的三次握手，公司代理机再帮我们去连接百度服务器的80端口） 2、CONNECT 建立 由于公司办公网访问非腾讯域名，会做代理，因此，在进行https访问的时候，我们的电脑需要和公司代理机做 " CONNECT " 连接（关于 " CONNECT " 连接， 可以理解为虽然后续的https请求都是公司代理机和百度服务器进行公私钥连接和对称秘钥通信，但是，有了 " CONNECT " 连接之后，可以认为我们也在直接和百度服务器进行公私钥连接和对称秘钥通信。 ） fiddler抓包结果： CONNECT之后， 后面所有的通信过程，可以看做是我们的机器和百度服务器在直接通信 3、 client hello 整个 Secure Socket Layer只包含了： TLS1.2 Record Layer内容 （1）随机数 在客户端问候中，有四个字节以Unix时间格式记录了客户端的协调世界时间（UTC）。协调世界时间是从1970年1月1日开始到当前时刻所经历的秒数。在这个例子中，0x2516b84b就是协调世界时间。在他后面有28字节的随机数（ random_C ），在后面的过程中我们会用到这个随机数。 （2）SID（Session ID） 如果出于某种原因，对话中断，就需要重新握手。为了避免重新握手而造成的访问效率低下，这时候引入了session ID的概念， session ID的思想很简单，就是每一次对话都有一个编号（session ID）。如果对话中断，下次重连的时候，只要客户端给出这个编号，且服务器有这个编号的记录，双方就可以重新使用已有的"对话密钥"，而不必重新生成一把。 因为我们抓包的时候，是几个小时内第一次访问 https://www.baodu.com 首页，因此，这里并没有 Session ID. （稍会儿我们会看到隔了半分钟，第二次抓包就有这个Session ID） session ID是目前所有浏览器都支持的方法，但是它的缺点在于session ID往往只保留在一台服务器上。所以，如果客户端的请求发到另一台服务器，就无法恢复对话。session ticket就是为了解决这个问题而诞生的，目前只有Firefox和Chrome浏览器支持。 （3） 密文族（Cipher Suites）： RFC2246中建议了很多中组合，一般写法是"密钥交换算法-对称加密算法-哈希算法，以“TLS_RSA_WITH_AES_256_CBC_SHA”为例： （a） TLS为协议，RSA为密钥交换的算法； （b） AES_256_CBC是对称加密算法（其中256是密钥长度，CBC是分组方式）； （c） SHA是哈希的算法。 浏览器支持的加密算法一般会比较多，而服务端会根据自身的业务情况选择比较适合的加密组合发给客户端。（比如综合安全性以及速度、性能等因素） （4） Server_name扩展：（ 一般浏览器也支持 SNI（Server Name Indication）） 当我们去访问一个站点时，一定是先通过DNS解析出站点对应的ip地址，通过ip地址来访问站点，由于很多时候一个ip地址是给很多的站点公用，因此如果没有server_name这个字段，server是无法给与客户端相应的数字证书的，Server_name扩展则允许服务器对浏览器的请求授予相对应的证书。 还有一个很好的功能： SNI（Server Name Indication）。这个的功能比较好，为了解决一个服务器使用多个域名和证书的SSL/TLS扩展。一句话简述它的工作原理就是，在连接到服务器建立SSL连接之前先发送要访问站点的域名（Hostname），这样服务器根据这个域名返回一个合适的CA证书。目前，大多数操作系统和浏览器都已经很好地支持SNI扩展，OpenSSL 0.9.8已经内置这一功能，据说新版的nginx也支持SNI。） 4、 服务器回复（包括 Server Hello， Certificate， Certificate Status） 服务器在收到client hello后，会回复三个数据包,下面分别看一下： 1）Server Hello 1、我们得到了服务器的以Unix时间格式记录的UTC和28字节的随机数 （random_S）。 2、Seesion ID，服务端对于session ID一般会有三种选择 （稍会儿我们会看到隔了半分钟，第二次抓包就有这个Session ID） ： 1）恢复的session ID：我们之前在client hello里面已经提到，如果client hello里面的session ID在服务端有缓存，服务端会尝试恢复这个session； 2）新的session ID：这里又分两种情况，第一种是client hello里面的session ID是空值，此时服务端会给客户端一个新的session ID，第二种是client hello里面的session ID此服务器并没有找到对应的缓存，此时也会回一个新的session ID给客户端； 3）NULL：服务端不希望此session被恢复，因此session ID为空。 3、我们记得在client hello里面，客户端给出了21种加密族，而在我们所提供的21个加密族中，服务端挑选了“TLS_ECDHE_RSA_WITH_AES_128_GCM_SHA256”。 （a） TLS为协议，RSA为密钥交换的算法； （b） AES_256_CBC是对称加密算法（其中256是密钥长度，CBC是分组方式）； （c） SHA是哈希的算法。 这就意味着服务端会使用ECDHE-RSA算法进行密钥交换，通过AES_128_GCM对称加密算法来加密数据，利用SHA256哈希算法来确保数据完整性。这是百度综合了安全、性能、访问速度等多方面后选取的加密组合。 2）Certificate 在前面的https原理研究中，我们知道为了安全的将公钥发给客户端，服务端会把公钥放入数字证书中并发给客户端（数字证书可以自签发，但是一般为了保证安全会有一个专门的CA机构签发），所以这个报文就是数字证书，4097 bytes就是证书的长度。 我们打开这个证书，可以看到证书的具体信息，这个具体信息通过抓包报文的方式不是太直观，可以在浏览器上直接看。 （点击 chrome 浏览器 左上方的 绿色 锁型按钮） 3）Server Hello Done 我们抓的包是将 Server Hello Done 和 server key exchage 合并的包： 4）客户端验证证书真伪性 客户端验证证书的合法性，如果验证通过才会进行后续通信，否则根据错误情况不同做出提示和操作，合法性验证包括如下： 证书链的可信性trusted certificate path，方法如前文所述； 证书是否吊销revocation，有两类方式离线CRL与在线OCSP，不同的客户端行为会不同； 有效期expiry date，证书是否在有效时间范围； 域名domain，核查证书域名是否与当前的访问域名匹配，匹配规则后续分析； 5）秘钥交换 这个过程非常复杂，大概总结一下： （1）首先，其利用非对称加密实现身份认证和密钥协商，利用非对称加密，协商好加解密数据的 对称秘钥（外加CA认证，防止中间人窃取 对称秘钥） （2）然后，对称加密算法采用协商的密钥对数据加密，客户端和服务器利用 对称秘钥 进行通信； （3）最后，基于散列函数验证信息的完整性，确保通信数据不会被中间人恶意篡改。 此时客户端已经获取全部的计算协商密钥需要的信息：两个明文随机数random_C和random_S与自己计算产生的Pre-master（由客户端和服务器的 pubkey生成的一串随机数），计算得到协商对称密钥; enc_key=Fuc(random_C, random_S, Pre-Master) 6）生成 session ticket 如果出于某种原因，对话中断，就需要重新握手。为了避免重新握手而造成的访问效率低下，这时候引入了session ID的概念， session ID的思想很简单，就是每一次对话都有一个编号（session ID）。如果对话中断，下次重连的时候，只要客户端给出这个编号，且服务器有这个编号的记录，双方就可以重新使用已有的"对话密钥"，而不必重新生成一把。 因为我们抓包的时候，是几个小时内第一次访问 https://www.baodu.com 首页，因此，这里并没有 Session ID. （稍会儿我们会看到隔了半分钟，第二次抓包就有这个Session ID） session ID是目前所有浏览器都支持的方法，但是它的缺点在于session ID往往只保留在一台服务器上。所以，如果客户端的请求发到另一台服务器，就无法恢复对话。session ticket就是为了解决这个问题而诞生的，目前只有Firefox和Chrome浏览器支持。 后续建立新的https会话，就可以利用 session ID 或者 session Tickets ， 对称秘钥可以再次使用，从而免去了 https 公私钥交换、CA认证等等过程，极大地缩短 https 会话连接时间。 7） 利用对称秘钥传输数据 【半分钟后，再次访问百度】： 有这些大的不同： 由于服务器和浏览器缓存了 Session ID 和 Session Tickets，不需要再进行 公钥证书传递，CA认证，生成 对称秘钥等过程，直接利用半分钟前的 对称秘钥 加解密数据进行会话。 1）Client Hello 2）Server Hello

本文总结了常见的 Linux 内核参数及相关问题。修改内核参数前，您需要： 从实际需要出发，最好有相关数据的支撑，若您的业务没有受到影响不建议调整内核参数。 了解每一个参数的具体作用，并且同类型或版本操作系统下内核参数可能有所不同。 备份 ECS 实例中的重要数据。参阅文档 创建快照。 Linux 常用内核网络参数 参数 描述 net.core.rmem_default 默认的 TCP 数据接收窗口大小（字节）。 net.core.rmem_max 最大的 TCP 数据接收窗口（字节）。 net.core.wmem_default 默认的 TCP 数据发送窗口大小（字节）。 net.core.wmem_max 最大的 TCP 数据发送窗口（字节）。 net.core.netdev_max_backlog 在每个网络接口接收数据包的速率比内核处理这些包的速率快时，允许送到队列的数据包的最大数目。 net.core.somaxconn 定义了系统中每一个端口最大的监听队列的长度，这是个全局的参数。 net.core.optmem_max 表示每个套接字所允许的最大缓冲区的大小。 net.ipv4.tcp_mem 确定 TCP 栈应该如何反映内存使用，每个值的单位都是内存页（通常是 4KB）第一个值是内存使用的下限；第二个值是内存压力模式开始对缓冲区使用应用压力的上限；第三个值是内存使用的上限。在这个层次上可以将报文丢弃，从而减少对内存的使用。对于较大的 BDP 可以增大这些值（注意：其单位是内存页而不是字节）。 net.ipv4.tcp_rmem 为自动调优定义 socket 使用的内存。第一个值是为 socket 接收缓冲区分配的最少字节数；第二个值是默认值（该值会被 rmem_default 覆盖），缓冲区在系统负载不重的情况下可以增长到这个值；第三个值是接收缓冲区空间的最大字节数（该值会被 rmem_max 覆盖）。 net.ipv4.tcp_wmem 为自动调优定义 socket 使用的内存。第一个值是为 socket 发送缓冲区分配的最少字节数；第二个值是默认值（该值会被 wmem_default 覆盖），缓冲区在系统负载不重的情况下可以增长到这个值；第三个值是发送缓冲区空间的最大字节数（该值会被 wmem_max 覆盖）。 net.ipv4.tcp_keepalive_time TCP 发送 keepalive 探测消息的间隔时间（秒），用于确认 TCP 连接是否有效。 net.ipv4.tcp_keepalive_intvl 探测消息未获得响应时，重发该消息的间隔时间（秒）。 net.ipv4.tcp_keepalive_probes 在认定 TCP 连接失效之前，最多发送多少个 keepalive 探测消息。 net.ipv4.tcp_sack 启用有选择的应答（1 表示启用），通过有选择地应答乱序接收到的报文来提高性能，让发送者只发送丢失的报文段，（对于广域网通信来说）这个选项应该启用，但是会增加对 CPU 的占用。 net.ipv4.tcp_fack 启用转发应答，可以进行有选择应答（SACK）从而减少拥塞情况的发生，这个选项也应该启用。 net.ipv4.tcp_timestamps TCP 时间戳（会在 TCP 包头增加 12 B），以一种比重发超时更精确的方法（参考 RFC 1323）来启用对 RTT 的计算，为实现更好的性能应该启用这个选项。 net.ipv4.tcp_window_scaling 启用 RFC 1323 定义的 window scaling，要支持超过 64KB 的 TCP 窗口，必须启用该值（1 表示启用），TCP 窗口最大至 1GB，TCP 连接双方都启用时才生效。 net.ipv4.tcp_syncookies 表示是否打开 TCP 同步标签（syncookie），内核必须打开了 CONFIG_SYN_COOKIES 项进行编译，同步标签可以防止一个套接字在有过多试图连接到达时引起过载。默认值 0 表示关闭。 net.ipv4.tcp_tw_reuse 表示是否允许将处于 TIME-WAIT 状态的 socket （TIME-WAIT 的端口）用于新的 TCP 连接。 net.ipv4.tcp_tw_recycle 能够更快地回收 TIME-WAIT 套接字。 net.ipv4.tcp_fin_timeout 对于本端断开的 socket 连接，TCP 保持在 FIN-WAIT-2 状态的时间（秒）。对方可能会断开连接或一直不结束连接或不可预料的进程死亡。 net.ipv4.ip_local_port_range 表示 TCP/UDP 协议允许使用的本地端口号。 net.ipv4.tcp_max_syn_backlog 对于还未获得对方确认的连接请求，可保存在队列中的最大数目。如果服务器经常出现过载，可以尝试增加这个数字。默认为 1024。 net.ipv4.tcp_low_latency 允许 TCP/IP 栈适应在高吞吐量情况下低延时的情况，这个选项应该禁用。 net.ipv4.tcp_westwood 启用发送者端的拥塞控制算法，它可以维护对吞吐量的评估，并试图对带宽的整体利用情况进行优化，对于 WAN 通信来说应该启用这个选项。 net.ipv4.tcp_bic 为快速长距离网络启用 Binary Increase Congestion，这样可以更好地利用以 GB 速度进行操作的链接，对于 WAN 通信应该启用这个选项。 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets 该参数设置系统的 TIME_WAIT 的数量，如果超过默认值则会被立即清除。默认为 180000。 net.ipv4.tcp_synack_retries 指明了处于 SYN_RECV 状态时重传 SYN+ACK 包的次数。 net.ipv4.tcp_abort_on_overflow 设置改参数为 1 时，当系统在短时间内收到了大量的请求，而相关的应用程序未能处理时，就会发送 Reset 包直接终止这些链接。建议通过优化应用程序的效率来提高处理能力，而不是简单地 Reset。默认值： 0 net.ipv4.route.max_size 内核所允许的最大路由数目。 net.ipv4.ip_forward 接口间转发报文。 net.ipv4.ip_default_ttl 报文可以经过的最大跳数。 net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_established 让 iptables 对于已建立的连接，在设置时间内若没有活动，那么则清除掉。 net.netfilter.nf_conntrack_max 哈希表项最大值。 查看和修改 Linux 实例内核参数 方法一、通过 /proc/sys/ 目录 /proc/sys/ 目录是 Linux 内核在启动后生成的伪目录，其目录下的 net 文件夹中存放了当前系统中生效的所有内核参数、目录树结构与参数的完整名称相关，如 net.ipv4.tcp_tw_recycle，它对应的文件是 /proc/sys/net/ipv4/tcp_tw_recycle，文件的内容就是参数值。 查看内核参数：使用 cat 查看对应文件的内容，例如执行命令 cat /proc/sys/net/ipv4/tcp_tw_recycle 查看 net.ipv4.tcp_tw_recycle 的值。 修改内核参数：使用 echo 修改内核参数对应的文件，例如执行命令 echo "0" > /proc/sys/net/ipv4/tcp_tw_recycle 将 net.ipv4.tcp_tw_recycle 的值修改为 0。 注意：方法一修改的参数值仅在当次运行中生效，系统重启后会回滚历史值，一般用于临时性的验证修改的效果。若需要永久性的修改，请参阅方法二。 方法二、通过 sysctl.conf 文件 查看内核参数：执行命令 sysctl -a 查看当前系统中生效的所有参数，如下所示： net.ipv4.tcp_app_win = 31 net.ipv4.tcp_adv_win_scale = 2 net.ipv4.tcp_tw_reuse = 0 net.ipv4.tcp_frto = 2 net.ipv4.tcp_frto_response = 0 net.ipv4.tcp_low_latency = 0 net.ipv4.tcp_no_metrics_save = 0 net.ipv4.tcp_moderate_rcvbuf = 1 net.ipv4.tcp_tso_win_divisor = 3 net.ipv4.tcp_congestion_control = cubic net.ipv4.tcp_abc = 0 net.ipv4.tcp_mtu_probing = 0 net.ipv4.tcp_base_mss = 512 net.ipv4.tcp_workaround_signed_windows = 0 net.ipv4.tcp_challenge_ack_limit = 1000 net.ipv4.tcp_limit_output_bytes = 262144 net.ipv4.tcp_dma_copybreak = 4096 net.ipv4.tcp_slow_start_after_idle = 1 net.ipv4.cipso_cache_enable = 1 net.ipv4.cipso_cache_bucket_size = 10 net.ipv4.cipso_rbm_optfmt = 0 net.ipv4.cipso_rbm_strictvalid = 1 修改内核参数： 执行命令   /sbin/sysctl -w kernel.domainname="example.com"  来修改指定的参数值，如 sysctl -w net.ipv4.tcp_tw_recycle="0" 执行命令   vi /etc/sysctl.conf  修改   /etc/sysctl.conf  文件中的参数。 执行命令   /sbin/sysctl -p  使配置生效。 Linux 网络相关内核参数引发的常见问题及处理 问题现象 原因分析 解决方案 无法在本地网络环境通过 SSH 连接 ECS Linux 实例，或者访问该 Linux 实例上的 HTTP 业务出现异常。Telnet 测试会被 reset。 如果您的本地网络是 NAT 共享方式上网，该问题可能是由于本地 NAT 环境和目标 Linux 相关内核参数配置不匹配导致。尝试通过修改目标 Linux 实例内核参数来解决问题：1. 远程连接目标 Linux 实例；2. 查看当前配置： cat /proc/sys/net/ipv4/tcp_tw_recyclecat /proc/sys/net/ipv4/tcp_timestamps 查看上述两个配置的值是不是 0，如果为 1的话，NAT 环境下的请求可能会导致上述问题。 通过如下方式将上述参数值修改为 0：1. 执行命令 vi /etc/sysctl.conf。2. 添加如下内容：net.ipv4.tcp_tw_recycle=0net.ipv4.tcp_timestamps=0。3. 输入指令 # sysctl -p 使配置生效。4. 重新 SSH 登录实例或者业务访问测试。 服务端 A 与 客户端 B 建立了 TCP 连接，之后服务端 A 主动断开了连接，但是在客户端 B 上仍然看到连接是建立的。示例见图一，图二。 通常是由于修改了服务端内核参数 net.ipv4.tcp_fin_timeout 默认设置所致。 1. 执行命令 vi /etc/sysctl.conf，修改配置：net.ipv4.tcp_fin_timeout=30。2. 执行命令 # sysctl -p 使配置生效。 通过 netstat 或 ss 可以看到大量处于 TIME_WAIT 状态的连接。 通过 netstat -n | awk ‘/^tcp/ {++y[$NF]} END {for(w in y) print w, y[w]}’ 查看 TIME_WAIT 数量。 1. 执行命令 vi /etc/sysctl.conf，修改或加入以下内容： net . ipv4 . tcp_syncookies = 1 net . ipv4 . tcp_tw_reuse = 1 net . ipv4 . tcp_tw_recycle = 1 net . ipv4 . tcp_fin_timeout = 30 2. 执行命令 /sbin/sysctl -p  使配置生效。 云服务器上出现大量 CLOSE_WAIT 状态的连接数。 根据实例上的业务量来判断 CLOSE_WAIT 数量是否超出了正常的范围。TCP 连接断开时需要进行四次挥手，TCP 连接的两端都可以发起关闭连接的请求，若对端发起了关闭连接，但本地没有进行后续的关闭连接操作，那么该链接就会处于 CLOSE_WAIT 状态。虽然该链接已经处于半开状态，但是已经无法和对端通信，需要及时的释放该链接。建议从业务层面及时判断某个连接是否已经被对端关闭，即在程序逻辑中对连接及时进行关闭检查。 通过命令 netstat -an|grep CLOSE_WAIT|wc -l 查看当前实例上处于 CLOSE_WAIT 状态的连接数。Java 语言：1. 通过 read 方法来判断 I/O 。当 read 方法返回 -1 时则表示已经到达末尾。2. 通过 close 方法关闭该链接。C 语言：1. 检查 read 的返回值，若是 0 则可以关闭该连接，若小于 0 则查看一下 errno，若不是 AGAIN 则同样可以关闭连接。 ECS Linux FIN_WAIT2 状态的 TCP 链接过多。 HTTP 服务中，SERVER 由于某种原因关闭连接，如 KEEPALIVE 的超时。这样，作为主动关闭的 SERVER 一方就会进入 FIN_WAIT2 状态。但 TCP/IP 协议栈中，FIN_WAIT2 状态是没有超时的（不像 TIME_WAIT 状态），如果 Client 不关闭，FIN_WAIT_2 状态将保持到系统重启，越来越多的 FIN_WAIT_2 状态会致使内核 Crash。 1. 执行命令 vi /etc/sysctl.conf，修改或加入以下内容： net . ipv4 . tcp_syncookies = 1 net . ipv4 . tcp_fin_timeout = 30 net . ipv4 . tcp_max_syn_backlog = 8192 net . ipv4 . tcp_max_tw_buckets = 5000 2. 执行命令 # sysctl -p 使配置生效。 查询服务器 /var/log/message 日志，发现全部是类似如下 kernel: TCP: time wait bucket table overflowt 的报错信息，报错提示 TCP time wait 溢出，见图三。 TCP 连接使用很高，容易超出限制。见图四。 1. 执行命令 netstat -anp |grep tcp |wc -l统计 TCP 连接数。2. 对比 /etc/sysctl.conf 配置文件的 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets 最大值，看是否有超出情况。3. 执行命令 vi /etc/sysctl.conf，查询 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets 参数。如果确认连接使用很高，容易超出限制。4. 调高参数 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets，扩大限制。5. 执行命令 # sysctl -p 使配置生效。 ECS Linux 实例出现间歇性丢包的情况，通过 tracert， mtr 等手段排查，外部网络未见异常。同时，如下图所示，在系统日志中重复出现大量kernel nf_conntrack: table full, dropping packet.错误信息。见图五。 ip_conntrack 是 Linux 系统内 NAT 的一个跟踪连接条目的模块。ip_conntrack 模块会使用一个哈希表记录 TCP 通讯协议的 established connection 记录，当哈希表满了的时候，会导致 nf_conntrack: table full, dropping packet 错误。需要通过修改内核参数来调整 ip_conntrack 限制。 Centos 5.x 系统1. 使用管理终端登录实例。2. 执行命令 # vi /etc/sysctl.conf 编辑系统内核配置。3. 修改哈希表项最大值参数：net.ipv4.netfilter.ip_conntrack_max = 655350。4. 修改超时时间参数：net.ipv4.netfilter.ip_conntrack_tcp_timeout_established = 1200，默认情况下 timeout 是5天（432000秒）。5. 执行命令 # sysctl -p 使配置生效。Centos 6.x 及以上系统：1. 使用管理终端登录实例。2. 执行命令 # vi /etc/sysctl.conf 编辑系统内核配置。3. 修改哈希表项最大值参数：net.netfilter.nf_conntrack_max = 655350。4. 修改超时时间参数：net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_established = 1200，默认情况下 timeout 是5天（432000秒）。5. 执行命令 # sysctl -p 使配置生效。 客户端做了 NAT 后无法访问 ECS、RDS，包括通过 SNAT VPC 访问外网的 ECS 。无法访问连接其他 ECS 或 RDS 等云产品，抓包检测发现远端对客户端发送的 SYN 包没有响应。 若远端服务器同时开启 net.ipv4.tcp_tw_recycle 和 net.ipv4.tcp_timestamps，即参数取值为 1 时，服务器会检查每一个报文的时间戳（Timestamp），若 Timestamp 不是递增的关系，则不做处理。做了 NAT 后，服务器看到来自不同的客户端的 IP 相似，但 NAT 前每一台客户端的时间可能会有偏差，在服务器上就会看到 Timestamp 不是递增的情况。 - 远端服务器为 ECS：修改参数 net.ipv4.tcp_tw_recycle 为 0。- 远端服务器为 RDS 等 PaaS 服务：RDS 无法直接修改内核参数，需要在客户端上修改参数 net.ipv4.tcp_tw_recycle 和 net.ipv4.tcp_timestamps 为 0。 参考链接 Linux man-pages kernel/git/torvalds/linux.git_proc kernel/git/torvalds/linux.git_proc_net_tcp kernel/git/torvalds/linux.git_ip-sysctl kernel/git/torvalds/linux.git_netfilter-sysctl kernel/git/torvalds/linux.git_nf_conntrack-sysctl 图一： 客户端 B TCP 连接 图二： 客户端 A TCP 连接 图三： 报错提示 TCP time wait 溢出 图四： 查询 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets 参数 图五： ECS Linux 实例间歇性丢包

1、了解视频面试的有效交流成分 面试者可先试演盯着摄像头说话，让对方有一种面谈的感觉；增加一些无伤大雅的微动作，比如点头赞同对方；以及找到自己最适合视频说话的语调和语速，这些将会缩小与面试官的距离感。 2、熟悉面试平台的操作流程 可以使用一下自己常用的招聘APP，查找一下平台视频面试流程的详细说明 3、做好个人面试前的准备 天下大事，必作于细。除了对视频面试和面试平台的了解，个人的准备也是事关重要的。 - [1]个人的形象准备。 虽然是线上的视频面试，但还是可以看到彼此，我们都需要做好准备。比如面试官在国外的下午进行视频面试，国内刚好是晚上，如果此时一身家居服的你与面试官视频，对方难以感受到尊重。所以，无论任何时间点，符合面试的正式服装并且穿戴整齐，才能将专业度传递给面试官。 - [2]室内场所的选择。 选择一个安静的没有干扰的地方，视频区域整洁没有多余的杂物；灯光明亮，避免人像曝光，面试官可清晰看到你；确保坐的椅子舒适，利于自己在面试过程中精神保持专注。 - [3]个人设备和网络。 确认手机电量充足，对应的相机和麦克风功能可以正常使用；关闭任何会发出提示音的设备，避免面试中收到干扰；测试设备和网络是否能正常使用，减少面试中出现断网等低级错误。疫情未止，但这不会成为找工作面试的阻碍，在疫情期间做好面试的充足准备，提高线上面试的重视度，即便现场出现突发状况，镇静并且及时与对方沟通，商量解决方案，一切都能迎刃而解。总之，只要做好十足的准备，确保一切都是最佳状态，即便从未经历过视频面试的你，也能脱颖而出。 面试某技术岗位，事先练习面试题 比如Python，小编为大家精心准备了以下面试题 1.Python是如何进行内存管理的？ 答:从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制 一、对象的引用计数机制 Python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。 引用计数增加的情况： - 1，一个对象分配一个新名称 - 2，将其放入一个容器中（如列表、元组或字典） 引用计数减少的情况： - 1，使用del语句对对象别名显示的销毁 - 2，引用超出作用域或被重新赋值 sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数 多数情况下，引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据（如数字和字符串），解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。 二、垃圾回收 - 1，当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉。 - 2，当两个对象a和b相互引用时，del语句可以减少a和b的引用计数，并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用，因此引用计数不会归零，对象也不会销毁。（从而导致内存泄露）。为解决这一问题，解释器会定期执行一个循环检测器，搜索不可访问对象的循环并删除它们。 三、内存池机制 Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。 - 1，Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。 - 2，Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的malloc。 - 3，对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。 2.什么是lambda函数？它有什么好处? 答：lambda 表达式，通常是在需要一个函数，但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用，也就是指匿名函数 lambda函数：首要用途是指点短小的回调函数 lambda [arguments]:expression a=lambdax,y:x+y a(3,11) 3.Python里面如何实现tuple和list的转换？ 答：直接使用tuple和list函数就行了，type()可以判断对象的类型 4.请写出一段Python代码实现删除一个list里面的重复元素 答： - 1,使用set函数，set(list) - 2，使用字典函数， a=[1,2,4,2,4,5,6,5,7,8,9,0] b={} b=b.fromkeys(a) c=list(b.keys()) c 5.编程用sort进行排序，然后从最后一个元素开始判断 a=[1,2,4,2,4,5,7,10,5,5,7,8,9,0,3] a.sort() last=a[-1] for i inrange(len(a)-2,-1,-1): if last==a[i]: del a[i] else:last=a[i] print(a) 6.Python里面如何拷贝一个对象？（赋值，浅拷贝，深拷贝的区别） 答：赋值（=），就是创建了对象的一个新的引用，修改其中任意一个变量都会影响到另一个。 浅拷贝：创建一个新的对象，但它包含的是对原始对象中包含项的引用（如果用引用的方式修改其中一个对象，另外一个也会修改改变）{1,完全切片方法；2，工厂函数，如list()；3，copy模块的copy()函数} 深拷贝：创建一个新的对象，并且递归的复制它所包含的对象（修改其中一个，另外一个不会改变）{copy模块的deep.deepcopy()函数} 7.介绍一下except的用法和作用？ 答：try…except…except…[else…][finally…] 执行try下的语句，如果引发异常，则执行过程会跳到except语句。对每个except分支顺序尝试执行，如果引发的异常与except中的异常组匹配，执行相应的语句。如果所有的except都不匹配，则异常会传递到下一个调用本代码的最高层try代码中。 try下的语句正常执行，则执行else块代码。如果发生异常，就不会执行 如果存在finally语句，最后总是会执行。 8.Python中pass语句的作用是什么？ 答：pass语句不会执行任何操作，一般作为占位符或者创建占位程序，whileFalse:pass 9.介绍一下Python下range()函数的用法？ 答：列出一组数据，经常用在for in range()循环中 10.如何用Python来进行查询和替换一个文本字符串？ 答：可以使用re模块中的sub()函数或者subn()函数来进行查询和替换， 格式：sub(replacement, string[,count=0])（replacement是被替换成的文本，string是需要被替换的文本，count是一个可选参数，指最大被替换的数量） import re p=re.compile(‘blue|white|red’) print(p.sub(‘colour’,'blue socks and red shoes’)) colour socks and colourshoes print(p.sub(‘colour’,'blue socks and red shoes’,count=1)) colour socks and redshoes subn()方法执行的效果跟sub()一样，不过它会返回一个二维数组，包括替换后的新的字符串和总共替换的数量 11.Python里面match()和search()的区别？ 答：re模块中match(pattern,string[,flags]),检查string的开头是否与pattern匹配。 re模块中research(pattern,string[,flags]),在string搜索pattern的第一个匹配值。 print(re.match(‘super’, ‘superstition’).span()) (0, 5) print(re.match(‘super’, ‘insuperable’)) None print(re.search(‘super’, ‘superstition’).span()) (0, 5) print(re.search(‘super’, ‘insuperable’).span()) (2, 7) 12.用Python匹配HTML tag的时候，<.>和<.?>有什么区别？ 答：术语叫贪婪匹配( <.> )和非贪婪匹配(<.?> ) 例如: test <.> : test <.?> : 13.Python里面如何生成随机数？ 答：random模块 随机整数：random.randint(a,b)：返回随机整数x,a<=x<=b random.randrange(start,stop,[,step])：返回一个范围在(start,stop,step)之间的随机整数，不包括结束值。 随机实数：random.random( ):返回0到1之间的浮点数 random.uniform(a,b):返回指定范围内的浮点数。 14.有没有一个工具可以帮助查找python的bug和进行静态的代码分析？ 答：PyChecker是一个python代码的静态分析工具，它可以帮助查找python代码的bug, 会对代码的复杂度和格式提出警告 Pylint是另外一个工具可以进行codingstandard检查 15.如何在一个function里面设置一个全局的变量？ 答：解决方法是在function的开始插入一个global声明： def f() global x 16.单引号，双引号，三引号的区别 答：单引号和双引号是等效的，如果要换行，需要符号(),三引号则可以直接换行，并且可以包含注释 如果要表示Let’s go 这个字符串 单引号：s4 = ‘Let\’s go’ 双引号：s5 = “Let’s go” s6 = ‘I realy like“python”!’ 这就是单引号和双引号都可以表示字符串的原因了 最后小编祝福大家能在2020年找到心仪的工作哈

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