短信息服务常见问题及解决方法

详细解答可以参考官方帮助文档 当用户访问OSS出现错误时，OSS会返回给用户相应的错误码和错误信息，便于用户定位问题，并做出适当的处理。 OSS的错误响应格式 当用户访问OSS出错时，OSS会返回给用户一个合适的3xx，4xx或者5xx的HTTP状态码；以及一个application/xml格式的消息体。 错误响应的消息体例子： <?xml version="1.0" ?> <Error xmlns=”http://doc.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com”> <Code> AccessDenied </Code> <Message> Query-string authentication requires the Signature, Expires and OSSAccessKeyId parameters </Message> <RequestId> 1D842BC5425544BB </RequestId> <HostId> oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com </HostId> </Error> 所有错误的消息体中都包括以下几个元素： Code：OSS返回给用户的错误码。 Message：OSS给出的详细错误信息。 RequestId：用于唯一标识该次请求的UUID；当你无法解决问题时，可以凭这个RequestId来请求OSS开发工程师的帮助。 HostId：用于标识访问的OSS集群，与用户请求时使用的Host一致。 其他特殊的错误信息元素请参照每个请求的具体介绍。 OSS的错误码 OSS的错误码列表如下： 错误码 描述 HTTP状态码 说明 AccessDenied 拒绝访问 403 原因及排除请参看权限问题及排查 BucketAlreadyExists Bucket已经存在 409 CreateBucket指定的BucketName已经使用，请选择新的BucketName BucketNotEmpty Bucket不为空 409 DeleteBucket前请先删除文件和未完成的分片上传任务 CallbackFailed 上传回调失败 203 原因及排除请参看上传回调错误及排除 EntityTooLarge 实体过大 400 Post请求消息长度超过 5GB，原因及排除请参看PostObject错误及排查 EntityTooSmall 实体过小 400 Post请求消息长度太短，排除请参看PostObject错误及排查 FieldItemTooLong Post请求中表单域过大 400 除了file的表单域大小不要超过4KB，排除请参看PostObject错误及排查 FilePartInterity 文件Part已改变 400 读分片数据时发现数据与校验和不符 FilePartNotExist 文件Part不存在 400 CompleteMultipartUpload提交的分片没有上传 FilePartStale 文件Part过时 400 读分片数据时发现数据与长度不符 IncorrectNumberOfFilesInPOSTRequest Post请求中文件个数非法 400 Post请求表单域中只能有一个file域，排除请参看PostObject错误及排查 InvalidArgument 参数格式错误 400 参数格式不符合要求，请对照相应API InvalidAccessKeyId AccessKeyId不存在 403 AccessKeyId无效或过期，排除请参看403错误及排查 InvalidBucketName 无效的Bucket名字 400 Bucket命名规则请参看开发人员指南 InvalidDigest 无效的摘要 400 指定的MD5校验值与文件不符，MD5的计算方法请参见PutObject InvalidEncryptionAlgorithmError 指定的熵编码加密算法错误 400 目前只支持AES256加密算法，详见PutObject InvalidObjectName 无效的Object名字 400 ObjectName命名规则请参看开发人员指南 InvalidPart 无效的Part 400 CompleteMultipartUpload提交的Part无效，PartNumber或ETag错误 InvalidPartOrder 无效的part顺序 400 CompleteMultipartUpload提交的Part需按照PartNumber升序排列 InvalidPolicyDocument 无效的Policy文档 400 Post请求中Policy无效，排除请参看PostObject错误及排查 InvalidTargetBucketForLogging Logging操作中有无效的目标bucket 400 存放Logging的目标bucket不存在，请更换 InternalError OSS内部发生错误 500 请重试 MalformedXML XML格式非法 400 请求中XML非法，请根据具体请求排除DeleteObjects、CompleteMultipartUpload、PutBucketLogging、PutBucketWebsite、PutBucketLifecycle、PutBucketReferer、PutBucketCORS MalformedPOSTRequest Post请求的body格式非法 400 表单域格式非法，排除请参看PostObject错误及排查 MaxPOSTPreDataLengthExceededError Post请求上传文件内容之外的body过大 400 除了file的表单域大小不要超过4KB，排除请参看PostObject错误及排查 MethodNotAllowed 不支持的方法 405 以OSS不支持的操作来访问资源 MissingArgument 缺少参数 411 请参看具体的API对照解决 MissingContentLength 缺少内容长度 411 消息即非chunked encoding又没有携带Content-Length NoSuchBucket Bucket不存在 404 NoSuchKey Object不存在 404 NoSuchUpload Multipart Upload ID不存在 404 没有初始化分片上传或者初始化的分片上传过期 NotImplemented 无法处理的方法 400 OSS不支持的操作 ObjectNotAppendable 不是可追加文件 409 OSS有三类文件normal、appendable、multipart，只有appendable类型的文件才能执行AppendObject PositionNotEqualToLength Append的位置和文件长度不相等 409 详见AppendObject PreconditionFailed 预处理错误 412 下载条件不符合，详见GetObject RequestTimeTooSkewed 发起请求的时间和服务器时间超出15分钟 403 排除请参看403错误及排查 RequestTimeout 请求超时 400 请重试 RequestIsNotMultiPartContent Post请求content-type非法 400 排除请参看PostObject错误及排查 DownloadTrafficRateLimitExceeded 下载流量超过限制 503 默认上限是 5Gbps，包括内外网，有调整需求请提交工单 UploadTrafficRateLimitExceeded 上传流量超过限制 503 默认上限是 5Gbps，包括内外网，有调整需求请提交工单 SignatureDoesNotMatch 签名错误 403 排除请参看Header中签名、URL中签名 TooManyBuckets Bucket数目超过限制 400 默认上限是 10，有调整需求请提交工单 OSS常见错误及排除 上传回调错误及排除 403错误及排查 PostObject错误及排查 权限问题及排查 跨域资源共享CORS错误及排除 防盗链Referer配置及错误排除 STS常见问题及排查 SDK/Tool常见错误及排除 Java SDK Python SDK C SDK ossfs ossftp OSS不支持的操作 如果试图以OSS不支持的操作来访问某个资源，返回405 Method Not Allowed错误。 错误请求示例： ABC /1.txt HTTP/1.1 Host: bucketname.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com Date: Thu, 11 Aug 2016 03:53:40 GMT Authorization: signatureValue 返回示例： HTTP/1.1 405 Method Not Allowed Server: AliyunOSS Date: Thu, 11 Aug 2016 03:53:44 GMT Content-Type: application/xml Content-Length: 338 Connection: keep-alive x-oss-request-id: 57ABF6C8BC4D25D86CBA5ADE Allow: GET DELETE HEAD PUT POST OPTIONS <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <Error> <Code>MethodNotAllowed</Code> <Message>The specified method is not allowed against this resource.</Message> <RequestId>57ABF6C8BC4D25D86CBA5ADE</RequestId> <HostId>bucketname.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com</HostId> <Method>abc</Method> <ResourceType>Bucket</ResourceType> </Error> 说明 如果访问的资源是 /bucket/， ResourceType应该是bucket，如果访问的资源是 /bucket/object，ResourceType应该是object。 OSS操作支持但参数不支持的操作 如果在OSS合法的操作中，添加了OSS不支持的参数（例如在PUT的时候，加入If-Modified-Since参数），OSS会返回400 Bad Request错误 错误请求示例： PUT /abc.zip HTTP/1.1 Host: bucketname.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com Accept: */* Date: Thu, 11 Aug 2016 01:44:50 GMT If-Modified-Since: Thu, 11 Aug 2016 01:43:51 GMT Content-Length: 363 返回示例： HTTP/1.1 400 Bad Request Server: AliyunOSS Date: Thu, 11 Aug 2016 01:44:54 GMT Content-Type: application/xml Content-Length: 322 Connection: keep-alive x-oss-request-id: 57ABD896CCB80C366955187E x-oss-server-time: 0 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <Error> <Code>NotImplemented</Code> <Message>A header you provided implies functionality that is not implemented.</Message> <RequestId>57ABD896CCB80C366955187E</RequestId> <HostId>bucketname.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com</HostId> <Header>If-Modified-Since</Header> </Error>

详细解答可以参考官方帮助文档 当用户访问OSS出现错误时，OSS会返回给用户相应的错误码和错误信息，便于用户定位问题，并做出适当的处理。 OSS的错误响应格式 当用户访问OSS出错时，OSS会返回给用户一个合适的3xx，4xx或者5xx的HTTP状态码；以及一个application/xml格式的消息体。 错误响应的消息体例子： <?xml version="1.0" ?> <Error xmlns=”http://doc.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com”> <Code> AccessDenied </Code> <Message> Query-string authentication requires the Signature, Expires and OSSAccessKeyId parameters </Message> <RequestId> 1D842BC5425544BB </RequestId> <HostId> oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com </HostId> </Error> 所有错误的消息体中都包括以下几个元素： Code：OSS返回给用户的错误码。 Message：OSS给出的详细错误信息。 RequestId：用于唯一标识该次请求的UUID；当你无法解决问题时，可以凭这个RequestId来请求OSS开发工程师的帮助。 HostId：用于标识访问的OSS集群，与用户请求时使用的Host一致。 其他特殊的错误信息元素请参照每个请求的具体介绍。 OSS的错误码 OSS的错误码列表如下： 错误码 描述 HTTP状态码 说明 AccessDenied 拒绝访问 403 原因及排除请参看权限问题及排查 BucketAlreadyExists Bucket已经存在 409 CreateBucket指定的BucketName已经使用，请选择新的BucketName BucketNotEmpty Bucket不为空 409 DeleteBucket前请先删除文件和未完成的分片上传任务 CallbackFailed 上传回调失败 203 原因及排除请参看上传回调错误及排除 EntityTooLarge 实体过大 400 Post请求消息长度超过 5GB，原因及排除请参看PostObject错误及排查 EntityTooSmall 实体过小 400 Post请求消息长度太短，排除请参看PostObject错误及排查 FieldItemTooLong Post请求中表单域过大 400 除了file的表单域大小不要超过4KB，排除请参看PostObject错误及排查 FilePartInterity 文件Part已改变 400 读分片数据时发现数据与校验和不符 FilePartNotExist 文件Part不存在 400 CompleteMultipartUpload提交的分片没有上传 FilePartStale 文件Part过时 400 读分片数据时发现数据与长度不符 IncorrectNumberOfFilesInPOSTRequest Post请求中文件个数非法 400 Post请求表单域中只能有一个file域，排除请参看PostObject错误及排查 InvalidArgument 参数格式错误 400 参数格式不符合要求，请对照相应API InvalidAccessKeyId AccessKeyId不存在 403 AccessKeyId无效或过期，排除请参看403错误及排查 InvalidBucketName 无效的Bucket名字 400 Bucket命名规则请参看开发人员指南 InvalidDigest 无效的摘要 400 指定的MD5校验值与文件不符，MD5的计算方法请参见PutObject InvalidEncryptionAlgorithmError 指定的熵编码加密算法错误 400 目前只支持AES256加密算法，详见PutObject InvalidObjectName 无效的Object名字 400 ObjectName命名规则请参看开发人员指南 InvalidPart 无效的Part 400 CompleteMultipartUpload提交的Part无效，PartNumber或ETag错误 InvalidPartOrder 无效的part顺序 400 CompleteMultipartUpload提交的Part需按照PartNumber升序排列 InvalidPolicyDocument 无效的Policy文档 400 Post请求中Policy无效，排除请参看PostObject错误及排查 InvalidTargetBucketForLogging Logging操作中有无效的目标bucket 400 存放Logging的目标bucket不存在，请更换 InternalError OSS内部发生错误 500 请重试 MalformedXML XML格式非法 400 请求中XML非法，请根据具体请求排除DeleteObjects、CompleteMultipartUpload、PutBucketLogging、PutBucketWebsite、PutBucketLifecycle、PutBucketReferer、PutBucketCORS MalformedPOSTRequest Post请求的body格式非法 400 表单域格式非法，排除请参看PostObject错误及排查 MaxPOSTPreDataLengthExceededError Post请求上传文件内容之外的body过大 400 除了file的表单域大小不要超过4KB，排除请参看PostObject错误及排查 MethodNotAllowed 不支持的方法 405 以OSS不支持的操作来访问资源 MissingArgument 缺少参数 411 请参看具体的API对照解决 MissingContentLength 缺少内容长度 411 消息即非chunked encoding又没有携带Content-Length NoSuchBucket Bucket不存在 404 NoSuchKey Object不存在 404 NoSuchUpload Multipart Upload ID不存在 404 没有初始化分片上传或者初始化的分片上传过期 NotImplemented 无法处理的方法 400 OSS不支持的操作 ObjectNotAppendable 不是可追加文件 409 OSS有三类文件normal、appendable、multipart，只有appendable类型的文件才能执行AppendObject PositionNotEqualToLength Append的位置和文件长度不相等 409 详见AppendObject PreconditionFailed 预处理错误 412 下载条件不符合，详见GetObject RequestTimeTooSkewed 发起请求的时间和服务器时间超出15分钟 403 排除请参看403错误及排查 RequestTimeout 请求超时 400 请重试 RequestIsNotMultiPartContent Post请求content-type非法 400 排除请参看PostObject错误及排查 DownloadTrafficRateLimitExceeded 下载流量超过限制 503 默认上限是 5Gbps，包括内外网，有调整需求请提交工单 UploadTrafficRateLimitExceeded 上传流量超过限制 503 默认上限是 5Gbps，包括内外网，有调整需求请提交工单 SignatureDoesNotMatch 签名错误 403 排除请参看Header中签名、URL中签名 TooManyBuckets Bucket数目超过限制 400 默认上限是 10，有调整需求请提交工单 OSS常见错误及排除 上传回调错误及排除 403错误及排查 PostObject错误及排查 权限问题及排查 跨域资源共享CORS错误及排除 防盗链Referer配置及错误排除 STS常见问题及排查 SDK/Tool常见错误及排除 Java SDK Python SDK C SDK ossfs ossftp OSS不支持的操作 如果试图以OSS不支持的操作来访问某个资源，返回405 Method Not Allowed错误。 错误请求示例： ABC /1.txt HTTP/1.1 Host: bucketname.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com Date: Thu, 11 Aug 2016 03:53:40 GMT Authorization: signatureValue 返回示例： HTTP/1.1 405 Method Not Allowed Server: AliyunOSS Date: Thu, 11 Aug 2016 03:53:44 GMT Content-Type: application/xml Content-Length: 338 Connection: keep-alive x-oss-request-id: 57ABF6C8BC4D25D86CBA5ADE Allow: GET DELETE HEAD PUT POST OPTIONS 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详细解答可以参考官方帮助文档 当用户访问OSS出现错误时，OSS会返回给用户相应的错误码和错误信息，便于用户定位问题，并做出适当的处理。 OSS的错误响应格式 当用户访问OSS出错时，OSS会返回给用户一个合适的3xx，4xx或者5xx的HTTP状态码；以及一个application/xml格式的消息体。 错误响应的消息体例子： <?xml version="1.0" ?> <Error xmlns=”http://doc.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com”> <Code> AccessDenied </Code> <Message> Query-string authentication requires the Signature, Expires and OSSAccessKeyId parameters </Message> <RequestId> 1D842BC5425544BB </RequestId> <HostId> oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com </HostId> </Error> 所有错误的消息体中都包括以下几个元素： Code：OSS返回给用户的错误码。 Message：OSS给出的详细错误信息。 RequestId：用于唯一标识该次请求的UUID；当你无法解决问题时，可以凭这个RequestId来请求OSS开发工程师的帮助。 HostId：用于标识访问的OSS集群，与用户请求时使用的Host一致。 其他特殊的错误信息元素请参照每个请求的具体介绍。 OSS的错误码 OSS的错误码列表如下： 错误码 描述 HTTP状态码 说明 AccessDenied 拒绝访问 403 原因及排除请参看权限问题及排查 BucketAlreadyExists Bucket已经存在 409 CreateBucket指定的BucketName已经使用，请选择新的BucketName BucketNotEmpty Bucket不为空 409 DeleteBucket前请先删除文件和未完成的分片上传任务 CallbackFailed 上传回调失败 203 原因及排除请参看上传回调错误及排除 EntityTooLarge 实体过大 400 Post请求消息长度超过 5GB，原因及排除请参看PostObject错误及排查 EntityTooSmall 实体过小 400 Post请求消息长度太短，排除请参看PostObject错误及排查 FieldItemTooLong Post请求中表单域过大 400 除了file的表单域大小不要超过4KB，排除请参看PostObject错误及排查 FilePartInterity 文件Part已改变 400 读分片数据时发现数据与校验和不符 FilePartNotExist 文件Part不存在 400 CompleteMultipartUpload提交的分片没有上传 FilePartStale 文件Part过时 400 读分片数据时发现数据与长度不符 IncorrectNumberOfFilesInPOSTRequest Post请求中文件个数非法 400 Post请求表单域中只能有一个file域，排除请参看PostObject错误及排查 InvalidArgument 参数格式错误 400 参数格式不符合要求，请对照相应API InvalidAccessKeyId AccessKeyId不存在 403 AccessKeyId无效或过期，排除请参看403错误及排查 InvalidBucketName 无效的Bucket名字 400 Bucket命名规则请参看开发人员指南 InvalidDigest 无效的摘要 400 指定的MD5校验值与文件不符，MD5的计算方法请参见PutObject InvalidEncryptionAlgorithmError 指定的熵编码加密算法错误 400 目前只支持AES256加密算法，详见PutObject InvalidObjectName 无效的Object名字 400 ObjectName命名规则请参看开发人员指南 InvalidPart 无效的Part 400 CompleteMultipartUpload提交的Part无效，PartNumber或ETag错误 InvalidPartOrder 无效的part顺序 400 CompleteMultipartUpload提交的Part需按照PartNumber升序排列 InvalidPolicyDocument 无效的Policy文档 400 Post请求中Policy无效，排除请参看PostObject错误及排查 InvalidTargetBucketForLogging Logging操作中有无效的目标bucket 400 存放Logging的目标bucket不存在，请更换 InternalError OSS内部发生错误 500 请重试 MalformedXML XML格式非法 400 请求中XML非法，请根据具体请求排除DeleteObjects、CompleteMultipartUpload、PutBucketLogging、PutBucketWebsite、PutBucketLifecycle、PutBucketReferer、PutBucketCORS MalformedPOSTRequest Post请求的body格式非法 400 表单域格式非法，排除请参看PostObject错误及排查 MaxPOSTPreDataLengthExceededError Post请求上传文件内容之外的body过大 400 除了file的表单域大小不要超过4KB，排除请参看PostObject错误及排查 MethodNotAllowed 不支持的方法 405 以OSS不支持的操作来访问资源 MissingArgument 缺少参数 411 请参看具体的API对照解决 MissingContentLength 缺少内容长度 411 消息即非chunked encoding又没有携带Content-Length NoSuchBucket Bucket不存在 404 NoSuchKey Object不存在 404 NoSuchUpload Multipart Upload ID不存在 404 没有初始化分片上传或者初始化的分片上传过期 NotImplemented 无法处理的方法 400 OSS不支持的操作 ObjectNotAppendable 不是可追加文件 409 OSS有三类文件normal、appendable、multipart，只有appendable类型的文件才能执行AppendObject PositionNotEqualToLength Append的位置和文件长度不相等 409 详见AppendObject PreconditionFailed 预处理错误 412 下载条件不符合，详见GetObject RequestTimeTooSkewed 发起请求的时间和服务器时间超出15分钟 403 排除请参看403错误及排查 RequestTimeout 请求超时 400 请重试 RequestIsNotMultiPartContent Post请求content-type非法 400 排除请参看PostObject错误及排查 DownloadTrafficRateLimitExceeded 下载流量超过限制 503 默认上限是 5Gbps，包括内外网，有调整需求请提交工单 UploadTrafficRateLimitExceeded 上传流量超过限制 503 默认上限是 5Gbps，包括内外网，有调整需求请提交工单 SignatureDoesNotMatch 签名错误 403 排除请参看Header中签名、URL中签名 TooManyBuckets Bucket数目超过限制 400 默认上限是 10，有调整需求请提交工单 OSS常见错误及排除 上传回调错误及排除 403错误及排查 PostObject错误及排查 权限问题及排查 跨域资源共享CORS错误及排除 防盗链Referer配置及错误排除 STS常见问题及排查 SDK/Tool常见错误及排除 Java SDK Python SDK C SDK ossfs ossftp OSS不支持的操作 如果试图以OSS不支持的操作来访问某个资源，返回405 Method Not Allowed错误。 错误请求示例： ABC /1.txt HTTP/1.1 Host: bucketname.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com Date: Thu, 11 Aug 2016 03:53:40 GMT Authorization: signatureValue 返回示例： HTTP/1.1 405 Method Not Allowed Server: AliyunOSS Date: Thu, 11 Aug 2016 03:53:44 GMT Content-Type: application/xml Content-Length: 338 Connection: keep-alive x-oss-request-id: 57ABF6C8BC4D25D86CBA5ADE Allow: GET DELETE HEAD PUT POST OPTIONS <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <Error> <Code>MethodNotAllowed</Code> <Message>The specified method is not allowed against this resource.</Message> <RequestId>57ABF6C8BC4D25D86CBA5ADE</RequestId> <HostId>bucketname.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com</HostId> <Method>abc</Method> <ResourceType>Bucket</ResourceType> </Error> 说明 如果访问的资源是 /bucket/， ResourceType应该是bucket，如果访问的资源是 /bucket/object，ResourceType应该是object。 OSS操作支持但参数不支持的操作 如果在OSS合法的操作中，添加了OSS不支持的参数（例如在PUT的时候，加入If-Modified-Since参数），OSS会返回400 Bad Request错误 错误请求示例： PUT /abc.zip HTTP/1.1 Host: bucketname.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com Accept: */* Date: Thu, 11 Aug 2016 01:44:50 GMT If-Modified-Since: Thu, 11 Aug 2016 01:43:51 GMT Content-Length: 363 返回示例： HTTP/1.1 400 Bad Request Server: AliyunOSS Date: Thu, 11 Aug 2016 01:44:54 GMT Content-Type: application/xml Content-Length: 322 Connection: keep-alive x-oss-request-id: 57ABD896CCB80C366955187E x-oss-server-time: 0 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <Error> 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详细解答可以参考官方帮助文档 当用户访问OSS出现错误时，OSS会返回给用户相应的错误码和错误信息，便于用户定位问题，并做出适当的处理。 OSS的错误响应格式 当用户访问OSS出错时，OSS会返回给用户一个合适的3xx，4xx或者5xx的HTTP状态码；以及一个application/xml格式的消息体。 错误响应的消息体例子： <?xml version="1.0" ?> <Error xmlns=”http://doc.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com”> <Code> AccessDenied </Code> <Message> Query-string authentication requires the Signature, Expires and OSSAccessKeyId parameters </Message> <RequestId> 1D842BC5425544BB </RequestId> <HostId> oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com </HostId> </Error> 所有错误的消息体中都包括以下几个元素： Code：OSS返回给用户的错误码。 Message：OSS给出的详细错误信息。 RequestId：用于唯一标识该次请求的UUID；当你无法解决问题时，可以凭这个RequestId来请求OSS开发工程师的帮助。 HostId：用于标识访问的OSS集群，与用户请求时使用的Host一致。 其他特殊的错误信息元素请参照每个请求的具体介绍。 OSS的错误码 OSS的错误码列表如下： 错误码 描述 HTTP状态码 说明 AccessDenied 拒绝访问 403 原因及排除请参看权限问题及排查 BucketAlreadyExists Bucket已经存在 409 CreateBucket指定的BucketName已经使用，请选择新的BucketName BucketNotEmpty Bucket不为空 409 DeleteBucket前请先删除文件和未完成的分片上传任务 CallbackFailed 上传回调失败 203 原因及排除请参看上传回调错误及排除 EntityTooLarge 实体过大 400 Post请求消息长度超过 5GB，原因及排除请参看PostObject错误及排查 EntityTooSmall 实体过小 400 Post请求消息长度太短，排除请参看PostObject错误及排查 FieldItemTooLong Post请求中表单域过大 400 除了file的表单域大小不要超过4KB，排除请参看PostObject错误及排查 FilePartInterity 文件Part已改变 400 读分片数据时发现数据与校验和不符 FilePartNotExist 文件Part不存在 400 CompleteMultipartUpload提交的分片没有上传 FilePartStale 文件Part过时 400 读分片数据时发现数据与长度不符 IncorrectNumberOfFilesInPOSTRequest Post请求中文件个数非法 400 Post请求表单域中只能有一个file域，排除请参看PostObject错误及排查 InvalidArgument 参数格式错误 400 参数格式不符合要求，请对照相应API InvalidAccessKeyId AccessKeyId不存在 403 AccessKeyId无效或过期，排除请参看403错误及排查 InvalidBucketName 无效的Bucket名字 400 Bucket命名规则请参看开发人员指南 InvalidDigest 无效的摘要 400 指定的MD5校验值与文件不符，MD5的计算方法请参见PutObject InvalidEncryptionAlgorithmError 指定的熵编码加密算法错误 400 目前只支持AES256加密算法，详见PutObject InvalidObjectName 无效的Object名字 400 ObjectName命名规则请参看开发人员指南 InvalidPart 无效的Part 400 CompleteMultipartUpload提交的Part无效，PartNumber或ETag错误 InvalidPartOrder 无效的part顺序 400 CompleteMultipartUpload提交的Part需按照PartNumber升序排列 InvalidPolicyDocument 无效的Policy文档 400 Post请求中Policy无效，排除请参看PostObject错误及排查 InvalidTargetBucketForLogging Logging操作中有无效的目标bucket 400 存放Logging的目标bucket不存在，请更换 InternalError OSS内部发生错误 500 请重试 MalformedXML XML格式非法 400 请求中XML非法，请根据具体请求排除DeleteObjects、CompleteMultipartUpload、PutBucketLogging、PutBucketWebsite、PutBucketLifecycle、PutBucketReferer、PutBucketCORS MalformedPOSTRequest Post请求的body格式非法 400 表单域格式非法，排除请参看PostObject错误及排查 MaxPOSTPreDataLengthExceededError Post请求上传文件内容之外的body过大 400 除了file的表单域大小不要超过4KB，排除请参看PostObject错误及排查 MethodNotAllowed 不支持的方法 405 以OSS不支持的操作来访问资源 MissingArgument 缺少参数 411 请参看具体的API对照解决 MissingContentLength 缺少内容长度 411 消息即非chunked encoding又没有携带Content-Length NoSuchBucket Bucket不存在 404 NoSuchKey Object不存在 404 NoSuchUpload Multipart Upload ID不存在 404 没有初始化分片上传或者初始化的分片上传过期 NotImplemented 无法处理的方法 400 OSS不支持的操作 ObjectNotAppendable 不是可追加文件 409 OSS有三类文件normal、appendable、multipart，只有appendable类型的文件才能执行AppendObject PositionNotEqualToLength Append的位置和文件长度不相等 409 详见AppendObject PreconditionFailed 预处理错误 412 下载条件不符合，详见GetObject RequestTimeTooSkewed 发起请求的时间和服务器时间超出15分钟 403 排除请参看403错误及排查 RequestTimeout 请求超时 400 请重试 RequestIsNotMultiPartContent Post请求content-type非法 400 排除请参看PostObject错误及排查 DownloadTrafficRateLimitExceeded 下载流量超过限制 503 默认上限是 5Gbps，包括内外网，有调整需求请提交工单 UploadTrafficRateLimitExceeded 上传流量超过限制 503 默认上限是 5Gbps，包括内外网，有调整需求请提交工单 SignatureDoesNotMatch 签名错误 403 排除请参看Header中签名、URL中签名 TooManyBuckets Bucket数目超过限制 400 默认上限是 10，有调整需求请提交工单 OSS常见错误及排除 上传回调错误及排除 403错误及排查 PostObject错误及排查 权限问题及排查 跨域资源共享CORS错误及排除 防盗链Referer配置及错误排除 STS常见问题及排查 SDK/Tool常见错误及排除 Java SDK Python SDK C SDK ossfs ossftp OSS不支持的操作 如果试图以OSS不支持的操作来访问某个资源，返回405 Method Not Allowed错误。 错误请求示例： ABC /1.txt HTTP/1.1 Host: bucketname.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com Date: Thu, 11 Aug 2016 03:53:40 GMT Authorization: signatureValue 返回示例： HTTP/1.1 405 Method Not Allowed Server: AliyunOSS Date: Thu, 11 Aug 2016 03:53:44 GMT Content-Type: application/xml Content-Length: 338 Connection: keep-alive x-oss-request-id: 57ABF6C8BC4D25D86CBA5ADE Allow: GET DELETE HEAD PUT POST OPTIONS <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <Error> <Code>MethodNotAllowed</Code> <Message>The specified method is not allowed against this resource.</Message> <RequestId>57ABF6C8BC4D25D86CBA5ADE</RequestId> <HostId>bucketname.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com</HostId> <Method>abc</Method> <ResourceType>Bucket</ResourceType> </Error> 说明 如果访问的资源是 /bucket/， ResourceType应该是bucket，如果访问的资源是 /bucket/object，ResourceType应该是object。 OSS操作支持但参数不支持的操作 如果在OSS合法的操作中，添加了OSS不支持的参数（例如在PUT的时候，加入If-Modified-Since参数），OSS会返回400 Bad Request错误 错误请求示例： PUT /abc.zip HTTP/1.1 Host: bucketname.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com Accept: */* Date: Thu, 11 Aug 2016 01:44:50 GMT If-Modified-Since: Thu, 11 Aug 2016 01:43:51 GMT Content-Length: 363 返回示例： HTTP/1.1 400 Bad Request Server: AliyunOSS Date: Thu, 11 Aug 2016 01:44:54 GMT Content-Type: application/xml Content-Length: 322 Connection: keep-alive x-oss-request-id: 57ABD896CCB80C366955187E x-oss-server-time: 0 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <Error> <Code>NotImplemented</Code> <Message>A header you provided implies functionality that is not implemented.</Message> <RequestId>57ABD896CCB80C366955187E</RequestId> <HostId>bucketname.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com</HostId> <Header>If-Modified-Since</Header> </Error>

详细解答可以参考官方帮助文档 当用户访问OSS出现错误时，OSS会返回给用户相应的错误码和错误信息，便于用户定位问题，并做出适当的处理。 OSS的错误响应格式 当用户访问OSS出错时，OSS会返回给用户一个合适的3xx，4xx或者5xx的HTTP状态码；以及一个application/xml格式的消息体。 错误响应的消息体例子： <?xml version="1.0" ?> <Error xmlns=”http://doc.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com”> <Code> AccessDenied </Code> <Message> Query-string authentication requires the Signature, Expires and OSSAccessKeyId parameters </Message> <RequestId> 1D842BC5425544BB </RequestId> <HostId> oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com </HostId> </Error> 所有错误的消息体中都包括以下几个元素： Code：OSS返回给用户的错误码。 Message：OSS给出的详细错误信息。 RequestId：用于唯一标识该次请求的UUID；当你无法解决问题时，可以凭这个RequestId来请求OSS开发工程师的帮助。 HostId：用于标识访问的OSS集群，与用户请求时使用的Host一致。 其他特殊的错误信息元素请参照每个请求的具体介绍。 OSS的错误码 OSS的错误码列表如下： 错误码 描述 HTTP状态码 说明 AccessDenied 拒绝访问 403 原因及排除请参看权限问题及排查 BucketAlreadyExists Bucket已经存在 409 CreateBucket指定的BucketName已经使用，请选择新的BucketName BucketNotEmpty Bucket不为空 409 DeleteBucket前请先删除文件和未完成的分片上传任务 CallbackFailed 上传回调失败 203 原因及排除请参看上传回调错误及排除 EntityTooLarge 实体过大 400 Post请求消息长度超过 5GB，原因及排除请参看PostObject错误及排查 EntityTooSmall 实体过小 400 Post请求消息长度太短，排除请参看PostObject错误及排查 FieldItemTooLong Post请求中表单域过大 400 除了file的表单域大小不要超过4KB，排除请参看PostObject错误及排查 FilePartInterity 文件Part已改变 400 读分片数据时发现数据与校验和不符 FilePartNotExist 文件Part不存在 400 CompleteMultipartUpload提交的分片没有上传 FilePartStale 文件Part过时 400 读分片数据时发现数据与长度不符 IncorrectNumberOfFilesInPOSTRequest Post请求中文件个数非法 400 Post请求表单域中只能有一个file域，排除请参看PostObject错误及排查 InvalidArgument 参数格式错误 400 参数格式不符合要求，请对照相应API InvalidAccessKeyId AccessKeyId不存在 403 AccessKeyId无效或过期，排除请参看403错误及排查 InvalidBucketName 无效的Bucket名字 400 Bucket命名规则请参看开发人员指南 InvalidDigest 无效的摘要 400 指定的MD5校验值与文件不符，MD5的计算方法请参见PutObject InvalidEncryptionAlgorithmError 指定的熵编码加密算法错误 400 目前只支持AES256加密算法，详见PutObject InvalidObjectName 无效的Object名字 400 ObjectName命名规则请参看开发人员指南 InvalidPart 无效的Part 400 CompleteMultipartUpload提交的Part无效，PartNumber或ETag错误 InvalidPartOrder 无效的part顺序 400 CompleteMultipartUpload提交的Part需按照PartNumber升序排列 InvalidPolicyDocument 无效的Policy文档 400 Post请求中Policy无效，排除请参看PostObject错误及排查 InvalidTargetBucketForLogging Logging操作中有无效的目标bucket 400 存放Logging的目标bucket不存在，请更换 InternalError OSS内部发生错误 500 请重试 MalformedXML XML格式非法 400 请求中XML非法，请根据具体请求排除DeleteObjects、CompleteMultipartUpload、PutBucketLogging、PutBucketWebsite、PutBucketLifecycle、PutBucketReferer、PutBucketCORS MalformedPOSTRequest Post请求的body格式非法 400 表单域格式非法，排除请参看PostObject错误及排查 MaxPOSTPreDataLengthExceededError Post请求上传文件内容之外的body过大 400 除了file的表单域大小不要超过4KB，排除请参看PostObject错误及排查 MethodNotAllowed 不支持的方法 405 以OSS不支持的操作来访问资源 MissingArgument 缺少参数 411 请参看具体的API对照解决 MissingContentLength 缺少内容长度 411 消息即非chunked encoding又没有携带Content-Length NoSuchBucket Bucket不存在 404 NoSuchKey Object不存在 404 NoSuchUpload Multipart Upload ID不存在 404 没有初始化分片上传或者初始化的分片上传过期 NotImplemented 无法处理的方法 400 OSS不支持的操作 ObjectNotAppendable 不是可追加文件 409 OSS有三类文件normal、appendable、multipart，只有appendable类型的文件才能执行AppendObject PositionNotEqualToLength Append的位置和文件长度不相等 409 详见AppendObject PreconditionFailed 预处理错误 412 下载条件不符合，详见GetObject RequestTimeTooSkewed 发起请求的时间和服务器时间超出15分钟 403 排除请参看403错误及排查 RequestTimeout 请求超时 400 请重试 RequestIsNotMultiPartContent Post请求content-type非法 400 排除请参看PostObject错误及排查 DownloadTrafficRateLimitExceeded 下载流量超过限制 503 默认上限是 5Gbps，包括内外网，有调整需求请提交工单 UploadTrafficRateLimitExceeded 上传流量超过限制 503 默认上限是 5Gbps，包括内外网，有调整需求请提交工单 SignatureDoesNotMatch 签名错误 403 排除请参看Header中签名、URL中签名 TooManyBuckets Bucket数目超过限制 400 默认上限是 10，有调整需求请提交工单 OSS常见错误及排除 上传回调错误及排除 403错误及排查 PostObject错误及排查 权限问题及排查 跨域资源共享CORS错误及排除 防盗链Referer配置及错误排除 STS常见问题及排查 SDK/Tool常见错误及排除 Java SDK Python SDK C SDK ossfs ossftp OSS不支持的操作 如果试图以OSS不支持的操作来访问某个资源，返回405 Method Not Allowed错误。 错误请求示例： ABC /1.txt HTTP/1.1 Host: bucketname.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com Date: Thu, 11 Aug 2016 03:53:40 GMT Authorization: signatureValue 返回示例： HTTP/1.1 405 Method Not Allowed Server: AliyunOSS Date: Thu, 11 Aug 2016 03:53:44 GMT Content-Type: application/xml Content-Length: 338 Connection: keep-alive x-oss-request-id: 57ABF6C8BC4D25D86CBA5ADE Allow: GET DELETE HEAD PUT POST OPTIONS <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <Error> <Code>MethodNotAllowed</Code> <Message>The specified method is not allowed against this resource.</Message> <RequestId>57ABF6C8BC4D25D86CBA5ADE</RequestId> <HostId>bucketname.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com</HostId> <Method>abc</Method> <ResourceType>Bucket</ResourceType> </Error> 说明 如果访问的资源是 /bucket/， ResourceType应该是bucket，如果访问的资源是 /bucket/object，ResourceType应该是object。 OSS操作支持但参数不支持的操作 如果在OSS合法的操作中，添加了OSS不支持的参数（例如在PUT的时候，加入If-Modified-Since参数），OSS会返回400 Bad Request错误 错误请求示例： PUT /abc.zip HTTP/1.1 Host: bucketname.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com Accept: */* Date: Thu, 11 Aug 2016 01:44:50 GMT If-Modified-Since: Thu, 11 Aug 2016 01:43:51 GMT Content-Length: 363 返回示例： HTTP/1.1 400 Bad Request Server: AliyunOSS Date: Thu, 11 Aug 2016 01:44:54 GMT Content-Type: application/xml Content-Length: 322 Connection: keep-alive x-oss-request-id: 57ABD896CCB80C366955187E x-oss-server-time: 0 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <Error> 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详细解答可以参考官方帮助文档 当用户访问OSS出现错误时，OSS会返回给用户相应的错误码和错误信息，便于用户定位问题，并做出适当的处理。 OSS的错误响应格式 当用户访问OSS出错时，OSS会返回给用户一个合适的3xx，4xx或者5xx的HTTP状态码；以及一个application/xml格式的消息体。 错误响应的消息体例子： <?xml version="1.0" ?> <Error xmlns=”http://doc.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com”> <Code> AccessDenied </Code> <Message> Query-string authentication requires the Signature, Expires and OSSAccessKeyId parameters </Message> <RequestId> 1D842BC5425544BB </RequestId> <HostId> oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com </HostId> </Error> 所有错误的消息体中都包括以下几个元素： Code：OSS返回给用户的错误码。 Message：OSS给出的详细错误信息。 RequestId：用于唯一标识该次请求的UUID；当你无法解决问题时，可以凭这个RequestId来请求OSS开发工程师的帮助。 HostId：用于标识访问的OSS集群，与用户请求时使用的Host一致。 其他特殊的错误信息元素请参照每个请求的具体介绍。 OSS的错误码 OSS的错误码列表如下： 错误码 描述 HTTP状态码 说明 AccessDenied 拒绝访问 403 原因及排除请参看权限问题及排查 BucketAlreadyExists Bucket已经存在 409 CreateBucket指定的BucketName已经使用，请选择新的BucketName BucketNotEmpty Bucket不为空 409 DeleteBucket前请先删除文件和未完成的分片上传任务 CallbackFailed 上传回调失败 203 原因及排除请参看上传回调错误及排除 EntityTooLarge 实体过大 400 Post请求消息长度超过 5GB，原因及排除请参看PostObject错误及排查 EntityTooSmall 实体过小 400 Post请求消息长度太短，排除请参看PostObject错误及排查 FieldItemTooLong Post请求中表单域过大 400 除了file的表单域大小不要超过4KB，排除请参看PostObject错误及排查 FilePartInterity 文件Part已改变 400 读分片数据时发现数据与校验和不符 FilePartNotExist 文件Part不存在 400 CompleteMultipartUpload提交的分片没有上传 FilePartStale 文件Part过时 400 读分片数据时发现数据与长度不符 IncorrectNumberOfFilesInPOSTRequest Post请求中文件个数非法 400 Post请求表单域中只能有一个file域，排除请参看PostObject错误及排查 InvalidArgument 参数格式错误 400 参数格式不符合要求，请对照相应API InvalidAccessKeyId AccessKeyId不存在 403 AccessKeyId无效或过期，排除请参看403错误及排查 InvalidBucketName 无效的Bucket名字 400 Bucket命名规则请参看开发人员指南 InvalidDigest 无效的摘要 400 指定的MD5校验值与文件不符，MD5的计算方法请参见PutObject InvalidEncryptionAlgorithmError 指定的熵编码加密算法错误 400 目前只支持AES256加密算法，详见PutObject InvalidObjectName 无效的Object名字 400 ObjectName命名规则请参看开发人员指南 InvalidPart 无效的Part 400 CompleteMultipartUpload提交的Part无效，PartNumber或ETag错误 InvalidPartOrder 无效的part顺序 400 CompleteMultipartUpload提交的Part需按照PartNumber升序排列 InvalidPolicyDocument 无效的Policy文档 400 Post请求中Policy无效，排除请参看PostObject错误及排查 InvalidTargetBucketForLogging Logging操作中有无效的目标bucket 400 存放Logging的目标bucket不存在，请更换 InternalError OSS内部发生错误 500 请重试 MalformedXML XML格式非法 400 请求中XML非法，请根据具体请求排除DeleteObjects、CompleteMultipartUpload、PutBucketLogging、PutBucketWebsite、PutBucketLifecycle、PutBucketReferer、PutBucketCORS MalformedPOSTRequest Post请求的body格式非法 400 表单域格式非法，排除请参看PostObject错误及排查 MaxPOSTPreDataLengthExceededError Post请求上传文件内容之外的body过大 400 除了file的表单域大小不要超过4KB，排除请参看PostObject错误及排查 MethodNotAllowed 不支持的方法 405 以OSS不支持的操作来访问资源 MissingArgument 缺少参数 411 请参看具体的API对照解决 MissingContentLength 缺少内容长度 411 消息即非chunked encoding又没有携带Content-Length NoSuchBucket Bucket不存在 404 NoSuchKey Object不存在 404 NoSuchUpload Multipart Upload ID不存在 404 没有初始化分片上传或者初始化的分片上传过期 NotImplemented 无法处理的方法 400 OSS不支持的操作 ObjectNotAppendable 不是可追加文件 409 OSS有三类文件normal、appendable、multipart，只有appendable类型的文件才能执行AppendObject PositionNotEqualToLength Append的位置和文件长度不相等 409 详见AppendObject PreconditionFailed 预处理错误 412 下载条件不符合，详见GetObject RequestTimeTooSkewed 发起请求的时间和服务器时间超出15分钟 403 排除请参看403错误及排查 RequestTimeout 请求超时 400 请重试 RequestIsNotMultiPartContent Post请求content-type非法 400 排除请参看PostObject错误及排查 DownloadTrafficRateLimitExceeded 下载流量超过限制 503 默认上限是 5Gbps，包括内外网，有调整需求请提交工单 UploadTrafficRateLimitExceeded 上传流量超过限制 503 默认上限是 5Gbps，包括内外网，有调整需求请提交工单 SignatureDoesNotMatch 签名错误 403 排除请参看Header中签名、URL中签名 TooManyBuckets Bucket数目超过限制 400 默认上限是 10，有调整需求请提交工单 OSS常见错误及排除 上传回调错误及排除 403错误及排查 PostObject错误及排查 权限问题及排查 跨域资源共享CORS错误及排除 防盗链Referer配置及错误排除 STS常见问题及排查 SDK/Tool常见错误及排除 Java SDK Python SDK C SDK ossfs ossftp OSS不支持的操作 如果试图以OSS不支持的操作来访问某个资源，返回405 Method Not Allowed错误。 错误请求示例： ABC /1.txt HTTP/1.1 Host: bucketname.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com Date: Thu, 11 Aug 2016 03:53:40 GMT Authorization: signatureValue 返回示例： HTTP/1.1 405 Method Not Allowed Server: AliyunOSS Date: Thu, 11 Aug 2016 03:53:44 GMT Content-Type: application/xml Content-Length: 338 Connection: keep-alive x-oss-request-id: 57ABF6C8BC4D25D86CBA5ADE Allow: GET DELETE HEAD PUT POST OPTIONS 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详细解答可以参考官方帮助文档 当用户访问OSS出现错误时，OSS会返回给用户相应的错误码和错误信息，便于用户定位问题，并做出适当的处理。 OSS的错误响应格式 当用户访问OSS出错时，OSS会返回给用户一个合适的3xx，4xx或者5xx的HTTP状态码；以及一个application/xml格式的消息体。 错误响应的消息体例子： <?xml version="1.0" ?> <Error xmlns=”http://doc.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com”> <Code> AccessDenied </Code> <Message> Query-string authentication requires the Signature, Expires and OSSAccessKeyId parameters </Message> <RequestId> 1D842BC5425544BB </RequestId> <HostId> oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com </HostId> </Error> 所有错误的消息体中都包括以下几个元素： Code：OSS返回给用户的错误码。 Message：OSS给出的详细错误信息。 RequestId：用于唯一标识该次请求的UUID；当你无法解决问题时，可以凭这个RequestId来请求OSS开发工程师的帮助。 HostId：用于标识访问的OSS集群，与用户请求时使用的Host一致。 其他特殊的错误信息元素请参照每个请求的具体介绍。 OSS的错误码 OSS的错误码列表如下： 错误码 描述 HTTP状态码 说明 AccessDenied 拒绝访问 403 原因及排除请参看权限问题及排查 BucketAlreadyExists Bucket已经存在 409 CreateBucket指定的BucketName已经使用，请选择新的BucketName BucketNotEmpty Bucket不为空 409 DeleteBucket前请先删除文件和未完成的分片上传任务 CallbackFailed 上传回调失败 203 原因及排除请参看上传回调错误及排除 EntityTooLarge 实体过大 400 Post请求消息长度超过 5GB，原因及排除请参看PostObject错误及排查 EntityTooSmall 实体过小 400 Post请求消息长度太短，排除请参看PostObject错误及排查 FieldItemTooLong Post请求中表单域过大 400 除了file的表单域大小不要超过4KB，排除请参看PostObject错误及排查 FilePartInterity 文件Part已改变 400 读分片数据时发现数据与校验和不符 FilePartNotExist 文件Part不存在 400 CompleteMultipartUpload提交的分片没有上传 FilePartStale 文件Part过时 400 读分片数据时发现数据与长度不符 IncorrectNumberOfFilesInPOSTRequest Post请求中文件个数非法 400 Post请求表单域中只能有一个file域，排除请参看PostObject错误及排查 InvalidArgument 参数格式错误 400 参数格式不符合要求，请对照相应API InvalidAccessKeyId AccessKeyId不存在 403 AccessKeyId无效或过期，排除请参看403错误及排查 InvalidBucketName 无效的Bucket名字 400 Bucket命名规则请参看开发人员指南 InvalidDigest 无效的摘要 400 指定的MD5校验值与文件不符，MD5的计算方法请参见PutObject InvalidEncryptionAlgorithmError 指定的熵编码加密算法错误 400 目前只支持AES256加密算法，详见PutObject InvalidObjectName 无效的Object名字 400 ObjectName命名规则请参看开发人员指南 InvalidPart 无效的Part 400 CompleteMultipartUpload提交的Part无效，PartNumber或ETag错误 InvalidPartOrder 无效的part顺序 400 CompleteMultipartUpload提交的Part需按照PartNumber升序排列 InvalidPolicyDocument 无效的Policy文档 400 Post请求中Policy无效，排除请参看PostObject错误及排查 InvalidTargetBucketForLogging Logging操作中有无效的目标bucket 400 存放Logging的目标bucket不存在，请更换 InternalError OSS内部发生错误 500 请重试 MalformedXML XML格式非法 400 请求中XML非法，请根据具体请求排除DeleteObjects、CompleteMultipartUpload、PutBucketLogging、PutBucketWebsite、PutBucketLifecycle、PutBucketReferer、PutBucketCORS MalformedPOSTRequest Post请求的body格式非法 400 表单域格式非法，排除请参看PostObject错误及排查 MaxPOSTPreDataLengthExceededError Post请求上传文件内容之外的body过大 400 除了file的表单域大小不要超过4KB，排除请参看PostObject错误及排查 MethodNotAllowed 不支持的方法 405 以OSS不支持的操作来访问资源 MissingArgument 缺少参数 411 请参看具体的API对照解决 MissingContentLength 缺少内容长度 411 消息即非chunked encoding又没有携带Content-Length NoSuchBucket Bucket不存在 404 NoSuchKey Object不存在 404 NoSuchUpload Multipart Upload ID不存在 404 没有初始化分片上传或者初始化的分片上传过期 NotImplemented 无法处理的方法 400 OSS不支持的操作 ObjectNotAppendable 不是可追加文件 409 OSS有三类文件normal、appendable、multipart，只有appendable类型的文件才能执行AppendObject PositionNotEqualToLength Append的位置和文件长度不相等 409 详见AppendObject PreconditionFailed 预处理错误 412 下载条件不符合，详见GetObject RequestTimeTooSkewed 发起请求的时间和服务器时间超出15分钟 403 排除请参看403错误及排查 RequestTimeout 请求超时 400 请重试 RequestIsNotMultiPartContent Post请求content-type非法 400 排除请参看PostObject错误及排查 DownloadTrafficRateLimitExceeded 下载流量超过限制 503 默认上限是 5Gbps，包括内外网，有调整需求请提交工单 UploadTrafficRateLimitExceeded 上传流量超过限制 503 默认上限是 5Gbps，包括内外网，有调整需求请提交工单 SignatureDoesNotMatch 签名错误 403 排除请参看Header中签名、URL中签名 TooManyBuckets Bucket数目超过限制 400 默认上限是 10，有调整需求请提交工单 OSS常见错误及排除 上传回调错误及排除 403错误及排查 PostObject错误及排查 权限问题及排查 跨域资源共享CORS错误及排除 防盗链Referer配置及错误排除 STS常见问题及排查 SDK/Tool常见错误及排除 Java SDK Python SDK C SDK ossfs ossftp OSS不支持的操作 如果试图以OSS不支持的操作来访问某个资源，返回405 Method Not Allowed错误。 错误请求示例： ABC /1.txt HTTP/1.1 Host: bucketname.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com Date: Thu, 11 Aug 2016 03:53:40 GMT Authorization: signatureValue 返回示例： HTTP/1.1 405 Method Not Allowed Server: AliyunOSS Date: Thu, 11 Aug 2016 03:53:44 GMT Content-Type: application/xml Content-Length: 338 Connection: keep-alive x-oss-request-id: 57ABF6C8BC4D25D86CBA5ADE Allow: GET DELETE HEAD PUT POST OPTIONS 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线网络优化是通过对现已运行的网络进行话务数据分析、现场测试数据采集、参数分析、硬件检查等手段，找出影响网络质量的原因，并且通过参数的修改、网络结构的调整、设备配置的调整和采取某些技术手段（采用MRP的规划办法等），确保系统高质量的运行，使现有网络资源获得最佳效益，以最经济的投入获得最大的收益。 二 GSM无线网络优化的常规方法 网络优化的方法很多，在网络优化的初期，常通过对OMC-R数据的分析和路测的结果，制定网络调整的方案。在采用图1的流程经过几个循环后，网络质量有了大幅度的提高。但仅采用上述方法较难发现和解决问题，这时通常会结合用户投诉和CQT测试办法来发现问题，结合信令跟踪分析法、话务统计分析法及路测分析法，分析查找问题的根源。在实际优化中，尤其以分析OMC-R话务统计报告，并辅以七号信令仪表进行A接口或Abis接口跟踪分析，作为网络优化最常用的手段。网络优化最重要的一步是如何发现问题，下面就是几种常用的方法： 1．话务统计分析法：OMC话务统计是了解网络性能指标的一个重要途径，它反映了无线网络的实际运行状态。它是我们大多数网络优化基础数据的主要根据。通过对采集到的参数分类处理，形成便于分析网络质量的报告。通过话务统计报告中的各项指标(呼叫成功率、掉话率、切换成功率、每时隙话务量、无线信道可用率、话音信道阻塞率和信令信道的可用率、掉话率及阻塞率等)，可以了解到无线基站的话务分布及变化情况，从而发现异常，并结合其它手段，可分析出网络逻辑或物理参数设置的不合理、网络结构的不合理、话务量不均、频率干扰及硬件故障等问题。同时还可以针对不同地区，制定统一的参数模板，以便更快地发现问题，并且通过调整特定小区或整个网络的参数等措施，使系统各小区的各项指标得到提高，从而提高全网的系统指标。 2．DT （驱车测试）：在汽车以一定速度行驶的过程中,借助测试仪表、测试手机，对车内信号强度是否满足正常通话要求，是否存在拥塞、干扰、掉话等现象进行测试。通常在DT中根据需要设定每次呼叫的时长，分为长呼（时长不限,直到掉话为止）和短呼（一般取60秒左右,根据平均用户呼叫时长定）两种（可视情况调节时长），为保证测试的真实性，一般车速不应超过40公里/小时。路测分析法主要是分析空中接口的数据及测量覆盖，通过DT测试，可以了解：基站分布、覆盖情况，是否存在盲区；切换关系、切换次数、切换电平是否正常；下行链路是否有同频、邻频干扰；是否有小岛效应；扇区是否错位；天线下倾角、方位角及天线高度是否合理；分析呼叫接通情况，找出呼叫不通及掉话的原因，为制定网络优化方案和实施网络优化提供依据。 3．CQT （呼叫质量测试或定点网络质量测试）：在服务区中选取多个测试点，进行一定数量的拨打呼叫，以用户的角度反映网络质量。测试点一般选择在通信比较集中的场合，如酒店、机场、车站、重要部门、写字楼、集会场所等。它是DT测试的重要补充手段。通常还可完成DT所无法测试的深度室内覆盖及高楼等无线信号较复杂地区的测试，是场强测试方法的一种简单形式。 4．用户投诉：通过用户投诉了解网络质量。尤其在网络优化进行到一定阶段时，通过路测或数据分析已较难发现网络中的个别问题，此时通过可能无处不在的用户通话所发现的问题，使我们进一步了解网络服务状况。结合场强测试或简单的CQT测试，我们就可以发现问题的根源。该方法具有发现问题及时，针对性强等特点。 5．信令分析法：信令分析主要是对有疑问的站点的A接口、Abis接口的数据进行跟踪分析。通过对A接口采集数据分析，可以发现切换局数据不全(遗漏切换关系)、信令负荷、硬件故障(找出有问题的中继或时隙)及话务量不均(部分数据定义错误、链路不畅等原因)等问题。通过对Abis接口数据进行收集分析，主要是对测量仪表记录的LAY3信令进行分析，同时根据信号质量分布图、频率干扰检测图、接收电平分布图，结合对信令信道或话音信道占用时长等的分析，可以找出上、下行链路路径损耗过大的问题，还可以发现小区覆盖情况、一些无线干扰及隐性硬件故障等问题。 6．自动路测系统分析：采用安装于移动车辆上的自动路测终端，可以全程监测道路覆盖及通信质量。由于该终端能够将大量的信令消息和测量报告自动传回监控中心，可以及时发现问题，并对出现问题的地点进行分析，具有很强的时效性。所采用的方法同5。 在实际工作中，这几种方法都是相辅相成、互为印证的关系。GSM无线网络优化就是利用上述几种方法，围绕接通率、掉话率、拥塞率、话音质量和切换成功率及超闲小区、最坏小区等指标，通过性能统计测试→数据分析→制定实施优化方案→系统调整→重新制定优化目标→性能统计测试的螺旋式循环上升，达到网络质量明显改善的目的。 三 现阶段GSM无线网络优化方法 随着网络优化的深入进行，现阶段GSM无线网络优化的目标已越来越关注于用户对网络的满意程度，力争使网络更加稳定和通畅，使网络的系统指标进一步提高，网络质量进一步完善。 网络优化的工作流程具体包括五个方面：系统性能收集、数据分析及处理、制定网络优化方案、系统调整、重新制定网络优化目标。在网络优化时首先要通过OMC-R采集系统信息，还可通过用户申告、日常CQT测试和DT测试等信息完善问题的采集，了解用户对网络的意见及当前网络存在的缺陷，并对网络进行测试，收集网络运行的数据；然后对收集的数据进行分析及处理，找出问题发生的根源；根据数据分析处理的结果制定网络优化方案，并对网络进行系统调整。调整后再对系统进行信息收集，确定新的优化目标，周而复始直到问题解决，使网络进一步完善。 通过前述的几种系统性收集的方法，一般均能发现问题的表象及大部分问题产生的原因。 数据分析与处理是指对系统收集的信息进行全面的分析与处理，主要对电测结果结合小区设计数据库资料，包括基站设计资料、天线资料、频率规划表等。通过对数据的分析，可以发现网络中存在的影响运行质量的问题。如频率干扰、软硬件故障、天线方向角和俯仰角存在问题、小区参数设置不合理、无线覆盖不好、环境干扰、系统忙等。数据分析与处理的结果直接影响到网络运行的质量和下一步将采取的措施，因此是非常重要的一步。当然可以看出，它与第一步相辅相成，难以严格区分界限。 制定网络优化方案是根据分析结果提出改善网络运行质量的具体实施方案。 系统调整即实施网络优化，其基本内容包括设备的硬件调整（如天线的方位、俯仰调整，旁路合路器等）、小区参数调整、相邻小区切换参数调整、频率规划调整、话务量调整、天馈线参数调整、覆盖调整等或采用某些技术手段(更先进的功率控制算法、跳频技术、天线分集、更换电调或特型天线、新增微蜂窝、采用双层网结构、增加塔放等)。 测试网络调整后的结果。主要包括场强覆盖测试、干扰测试、呼叫测试和话务统计。 根据测试结果，重新制定网络优化目标。在网络运行质量已处于稳定、良好的阶段，需进一步提高指标，改善网络质量的深层次优化中出现的问题(用户投诉的处理，解决局部地区话音质量差的问题，具体事件的优化等等)或因新一轮建设所引发的问题。 四 网络优化常见问题及优化方案 建立在用户感知度上的网络优化面对的必然是对用户投诉问题的处理，一般有如下几种情况： 1．电话不通的现象 信令建立过程 在手机收到经PCH(寻呼信道)发出的pagingrequest(寻呼请求)消息后，因SDCCH拥塞无法将pagingresponse(寻呼响应)消息发回而导致的呼损。 对策：可通过调整SDCCH与TCH的比例，增加载频，调整BCC(基站色码)等措施减少SDCCH的拥塞。 因手机退出服务造成不能分配占用SDCCH而导致的呼损。 对策：对于盲区造成的脱网现象，可通过增加基站功率，增加天线高度来增加基站覆盖；对于BCCH频点受干扰造成的脱网现象，可通过改频、调整网络参数、天线下倾角等参数来排除干扰。 鉴权过程 因MSC与HLR、BSC间的信令问题，或MSC、HLR、BSC、手机在处理时失败等原因造成鉴权失败而导致的呼损。 对策：由于在呼叫过程中鉴权并非必须的环节，且从安全角度考虑也不需要每次呼叫都鉴权，因此可以将经过多少次呼叫后鉴权一次的参数调大。 加密过程 因MSC、BSC或手机在加密处理时失败导致呼损。 对策：目前对呼叫一般不做加密处理。 从手机占上SDCCH后进而分配TCH前 因无线原因(如RadioLinkFailure、硬件故障)使SDCCH掉话而导致的呼损。 对策：通过路测场强分析和实际拨打分析，对于无线原因造成的如信号差、存在干扰等问题，采取相应的措施解决；对于硬件故障，采用更换相应的单元模块来解决。 话音信道分配过程 因无线分配TCH失败(如TCH拥塞，或手机已被MSC分配至某一TCH上，因某种原因占不上TCH而导致链路中断等原因)而导致的呼损。 对策：对于TCH拥塞问题，可采用均衡话务量，调整相关小区服务范围的参数，启用定向重试功能等措施减少TCH的拥塞；对于占不上TCH的情况，一般是硬件故障，可通过拨打测试或分析话务统计中的CALLHOLDINGTIME参数进行故障定位，如某载频CALLHOLDINGTIME值小于10秒，则可断定此载频有故障。另外严重的同频干扰（如其它基站的BCCH与TCH同频）也会造成占不上TCH信道，可通过改频等措施解决。 2．电话难打现象 一般现象是较难占线、占线后很容易掉线等。这种情况首先应排除是否是TCH溢出的原因，如果TCH信道不足，则应增加信道板或通过增加微蜂窝或小区裂变的形式来解决。 排除以上原因后，一般可以考虑是否是有较强的干扰存在。可以是相邻小区的同邻频干扰或其它无线信号干扰源，或是基站本身的时钟同步不稳。这种问题较为隐蔽，需通过仔细分析层三信令和周围基站信息才能得出结论。 3. 掉话现象 掉话的原因几乎涉及网络优化的所有方面内容，尤其是在路测时发生的掉话，需要仔细分析。在路测时，需要对发生掉话的地段做电平和切换参数等诸多方面的分析。如果电平足够，多半是因为切换参数有问题或切入的小区无空闲信道。对话务较忙小区，可以让周围小区分担部分话务量。采用在保证不存在盲区的情况下，调整相关小区服务范围的参数，包括基站发射功率、天线参数（天线高度、方位角、俯仰角）、小区重选参数、切换参数及小区优先级设置的调整，以达到缩小拥塞小区的范围，并扩大周围一些相对较为空闲小区的服务范围。通过启用DirectedRetry（定向重试）功能，缓解小区的拥塞状况。上述措施仍不能满足要求的话，可通过实施紧急扩容载频的方法来解决。 对大多采用空分天线远郊或近郊的基站，如果主、分集天线俯仰角不一致，也极易造成掉话。如果参数设置无误，则可能是有些点信号质量较差。对这些信号质量较差而引起的掉话，应通过硬件调整的方式增加主用频点来解决。 4. 局部区域话音质量较差 在日常DT测试中，经常发现有很多微小的区域内，话音质量相当差、干扰大，信号弱或不稳定以及频繁切换和不断接入。这些地方往往是很多小区的交叠区、高山或湖面附近、许多高楼之间等。同样这种情况对全网的指标影响不明显，小区的话务统计报告也反映不出。这种现象一方面是由于频带资源有限，基站分布相对集中，频点复用度高，覆盖要求严格，必然不可避免的会产生局部的频率干扰。另一方面是由于在高层建筑林立的市区，手机接收的信号往往是基站发射信号经由不同的反射路径、散射路径、绕射路径的叠加，叠加的结果必然造成无线信号传播中的各种衰落及阴影效应，称之为多径干扰。此外，无线网络参数设置不合理也会造成上述现象。 在测试中RXQUAL的值反映了话音质量的好坏，信号质量实际是指信号误码率， RXQUAL=3（误码率：0.8％至1.6％），RXQUAL=4（误码率：1.6％至3.2％），当网络采用跳频技术时，由于跳频增益的原因,RXQUAL=3时，通话质量尚可，当RXQUAL≥6时，基本无法通话。 根据上述情况，通过对这些小区进行细致的场强覆盖测试和干扰测试，对场强覆盖测试数据进行分析，统计出RXLEV／RXQUAL之间对照表，如果某个小区域RXQUAL为6和7的采样统计数高而RXLEV大于－85dBm的采样数较高，一般可以认为该区域存在干扰。并在Neighbor－List中可分析出同频、邻频干扰频点。 5．多径干扰 如果直达路径信号（主信号）的接收电平与反射、散射等信号的接收电平差小于15dB，而且反射、散射等信号比主信号的时延超过4～5个GSM比特周期（1个比特周期=3.69μs），则可判断此区域存在较强的多径干扰。 多径干扰造成的衰落与频点及所在位置有关。多径衰落可通过均衡器采用的纠错算法得以改善，但这种算法只在信号衰落时间小于纠错码字在交织中分布占用的时间时有效。 采用跳频技术可以抑制多径干扰，因为跳频技术具有频率分集和干扰分集的特性。频率分集可以避免慢速移动的接收设备长时间处于阴影效应区，改善接收质量；而且可以充分利用均衡器的优点。干扰分集使所有的移动及基站接收设备所受干扰等级平均化。使产生干扰的几率大为减小，从而降低干扰程度。 采用天线分集和智能天线阵，对信号的选择性增强，也能降低多径干扰。 适当调整天线方位角，也可减小多径干扰。 若无线网络参数设置不合理，也会影响通话质量。如在DT测试中常常发现切换前话音质量较差，即RXQUAL较大（如5、6、7），而切换后，话音质量变得很好，RXQUAL很小（如0、1），而反方向行驶通过此区域时话音质量可能很好（RXQUAL为0、1），因为占用的服务小区不同。对于这种情况，是由于基于话音质量切换的门限值设置不合理。减小RXQUAL的切换门限值，如原先从RXQUAL≥4时才切换，改为RXQUAL≥3时就切换，可以提高许多区域的通话质量。因此，根据测试情况，找出最佳的切换地点，设置最佳切换参数，通过调整切换门限参数控制切换次数,通过修改相邻小区的切换关系提高通话质量。总之，根据场强测试可以优化系统参数。 值得一提的是，由于竞争的激烈及各运营商的越来越深化的要求，某些地方的运营商为完成任务，达到所谓的优化指标，随意调整放大一些对网络统计指标有贡献的参数，使网络看起来“质量很高”。然而，用户感觉到的仍是网络质量不好，从而招致更多用户的不满，这是不符合网络优化的宗旨的。 总之，网络优化是一项长期、艰巨的任务，进行网络优化的方法很多，有待于进一步探讨和完善。好在现在国内两大运营商都已充分认识到了这一点，网络质量也得到了迅速的提高，同时网络的经济效益也得到了充分发挥，既符合用户的利益又满足了运营商的要求，毫无疑问将是持续的双赢局面。 答案来源于网络

一、内存溢出类型 1、java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space JVM管理两种类型的内存，堆和非堆。堆是给开发人员用的上面说的就是，是在JVM启动时创建；非堆是留给JVM自己用的，用来存放类的信息的。它和堆不同，运行期内GC不会释放空间。如果web app用了大量的第三方jar或者应用有太多的class文件而恰好MaxPermSize设置较小，超出了也会导致这块内存的占用过多造成溢出，或者tomcat热部署时侯不会清理前面加载的环境，只会将context更改为新部署的，非堆存的内容就会越来越多。 PermGen space的全称是Permanent Generation space,是指内存的永久保存区域，这块内存主要是被JVM存放Class和Meta信息的,Class在被Loader时就会被放到PermGen space中，它和存放类实例(Instance)的Heap区域不同,GC(Garbage Collection)不会在主程序运行期对PermGen space进行清理，所以如果你的应用中有很CLASS的话,就很可能出现PermGen space错误，这种错误常见在web服务器对JSP进行pre compile的时候。如果你的WEB APP下都用了大量的第三方jar, 其大小超过了jvm默认的大小(4M)那么就会产生此错误信息了。 一个最佳的配置例子：(经过本人验证，自从用此配置之后，再未出现过tomcat死掉的情况) set JAVA_OPTS=-Xms800m -Xmx800m -XX:PermSize=128M -XX:MaxNewSize=256m -XX:MaxPermSize=256m 2、java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 第一种情况是个补充，主要存在问题就是出现在这个情况中。其默认空间(即-Xms)是物理内存的1/64，最大空间(-Xmx)是物理内存的1/4。如果内存剩余不到40％，JVM就会增大堆到Xmx设置的值，内存剩余超过70％，JVM就会减小堆到Xms设置的值。所以服务器的Xmx和Xms设置一般应该设置相同避免每次GC后都要调整虚拟机堆的大小。假设物理内存无限大，那么JVM内存的最大值跟操作系统有关，一般32位机是1.5g到3g之间，而64位的就不会有限制了。 注意：如果Xms超过了Xmx值，或者堆最大值和非堆最大值的总和超过了物理内存或者操作系统的最大限制都会引起服务器启动不起来。 垃圾回收GC的角色 JVM调用GC的频度还是很高的，主要两种情况下进行垃圾回收： 当应用程序线程空闲；另一个是java内存堆不足时，会不断调用GC，若连续回收都解决不了内存堆不足的问题时，就会报out of memory错误。因为这个异常根据系统运行环境决定，所以无法预期它何时出现。 根据GC的机制，程序的运行会引起系统运行环境的变化，增加GC的触发机会。 为了避免这些问题，程序的设计和编写就应避免垃圾对象的内存占用和GC的开销。显示调用System.GC()只能建议JVM需要在内存中对垃圾对象进行回收，但不是必须马上回收， 一个是并不能解决内存资源耗空的局面，另外也会增加GC的消耗。 二、JVM内存区域组成 简单的说java中的堆和栈 java把内存分两种：一种是栈内存，另一种是堆内存 1。在函数中定义的基本类型变量和对象的引用变量都在函数的栈内存中分配； 2。堆内存用来存放由new创建的对象和数组 在函数（代码块）中定义一个变量时，java就在栈中为这个变量分配内存空间，当超过变量的作用域后，java会自动释放掉为该变量所分配的内存空间；在堆中分配的内存由java虚拟机的自动垃圾回收器来管理 堆的优势是可以动态分配内存大小，生存期也不必事先告诉编译器，因为它是在运行时动态分配内存的。缺点就是要在运行时动态分配内存，存取速度较慢； 栈的优势是存取速度比堆要快，缺点是存在栈中的数据大小与生存期必须是确定的无灵活性。 java堆分为三个区：New、Old和Permanent GC有两个线程： 新创建的对象被分配到New区，当该区被填满时会被GC辅助线程移到Old区，当Old区也填满了会触发GC主线程遍历堆内存里的所有对象。Old区的大小等于Xmx减去-Xmn java栈存放 栈调整：参数有+UseDefaultStackSize -Xss256K，表示每个线程可申请256k的栈空间 每个线程都有他自己的Stack 三、JVM如何设置虚拟内存 提示：在JVM中如果98％的时间是用于GC且可用的Heap size 不足2％的时候将抛出此异常信息。 提示：Heap Size 最大不要超过可用物理内存的80％，一般的要将-Xms和-Xmx选项设置为相同，而-Xmn为1/4的-Xmx值。 提示：JVM初始分配的内存由-Xms指定，默认是物理内存的1/64；JVM最大分配的内存由-Xmx指定，默认是物理内存的1/4。 默认空余堆内存小于40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制；空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到-Xms的最小限制。因此服务器一般设置-Xms、-Xmx相等以避免在每次GC 后调整堆的大小。 提示：假设物理内存无限大的话，JVM内存的最大值跟操作系统有很大的关系。 简单的说就32位处理器虽然可控内存空间有4GB,但是具体的操作系统会给一个限制， 这个限制一般是2GB-3GB（一般来说Windows系统下为1.5G-2G，Linux系统下为2G-3G），而64bit以上的处理器就不会有限制了 提示：注意：如果Xms超过了Xmx值，或者堆最大值和非堆最大值的总和超过了物理内存或者操作系统的最大限制都会引起服务器启动不起来。 提示：设置NewSize、MaxNewSize相等，"new"的大小最好不要大于"old"的一半，原因是old区如果不够大会频繁的触发"主" GC ，大大降低了性能 JVM使用-XX:PermSize设置非堆内存初始值，默认是物理内存的1/64； 由XX:MaxPermSize设置最大非堆内存的大小，默认是物理内存的1/4。 解决方法：手动设置Heap size 修改TOMCAT_HOME/bin/catalina.bat 在“echo "Using CATALINA_BASE: $CATALINA_BASE"”上面加入以下行： JAVA_OPTS="-server -Xms800m -Xmx800m -XX:MaxNewSize=256m" 四、性能检查工具使用 定位内存泄漏： JProfiler工具主要用于检查和跟踪系统（限于Java开发的）的性能。JProfiler可以通过时时的监控系统的内存使用情况，随时监视垃圾回收，线程运行状况等手段，从而很好的监视JVM运行情况及其性能。 1. 应用服务器内存长期不合理占用，内存经常处于高位占用，很难回收到低位； 2. 应用服务器极为不稳定，几乎每两天重新启动一次，有时甚至每天重新启动一次； 3. 应用服务器经常做Full GC(Garbage Collection)，而且时间很长，大约需要30-40秒，应用服务器在做Full GC的时候是不响应客户的交易请求的，非常影响系统性能。 因为开发环境和产品环境会有不同，导致该问题发生有时会在产品环境中发生，通常可以使用工具跟踪系统的内存使用情况，在有些个别情况下或许某个时刻确实是使用了大量内存导致out of memory，这时应继续跟踪看接下来是否会有下降， 如果一直居高不下这肯定就因为程序的原因导致内存泄漏。 五、不健壮代码的特征及解决办法 1、尽早释放无用对象的引用。好的办法是使用临时变量的时候，让引用变量在退出活动域后，自动设置为null，暗示垃圾收集器来收集该对象，防止发生内存泄露。 对于仍然有指针指向的实例，jvm就不会回收该资源,因为垃圾回收会将值为null的对象作为垃圾，提高GC回收机制效率； 2、我们的程序里不可避免大量使用字符串处理，避免使用String，应大量使用StringBuffer，每一个String对象都得独立占用内存一块区域； String str = "aaa"; String str2 = "bbb"; String str3 = str + str2;//假如执行此次之后str ,str2以后再不被调用,那它就会被放在内存中等待Java的gc去回收,程序内过多的出现这样的情况就会报上面的那个错误,建议在使用字符串时能使用StringBuffer就不要用String,这样可以省不少开销； 3、尽量少用静态变量，因为静态变量是全局的，GC不会回收的； 4、避免集中创建对象尤其是大对象，JVM会突然需要大量内存，这时必然会触发GC优化系统内存环境；显示的声明数组空间，而且申请数量还极大。 这是一个案例想定供大家警戒 使用jspsmartUpload作文件上传,运行过程中经常出现java.outofMemoryError的错误， 检查之后发现问题：组件里的代码 m_totalBytes = m_request.getContentLength(); m_binArray = new byte[m_totalBytes]; 问题原因是totalBytes这个变量得到的数极大，导致该数组分配了很多内存空间，而且该数组不能及时释放。解决办法只能换一种更合适的办法，至少是不会引发outofMemoryError的方式解决。 5、尽量运用对象池技术以提高系统性能；生命周期长的对象拥有生命周期短的对象时容易引发内存泄漏，例如大集合对象拥有大数据量的业务对象的时候，可以考虑分块进行处理，然后解决一块释放一块的策略。 6、不要在经常调用的方法中创建对象，尤其是忌讳在循环中创建对象。可以适当的使用hashtable，vector 创建一组对象容器，然后从容器中去取那些对象，而不用每次new之后又丢弃 7、一般都是发生在开启大型文件或跟数据库一次拿了太多的数据，造成 Out Of Memory Error 的状况，这时就大概要计算一下数据量的最大值是多少，并且设定所需最小及最大的内存空间值。 “答案来源于网络，供您参考” 希望以上信息可以帮到您！

回 2楼(zc_0101) 的帖子 您好，       您的问题非常好，SQL SERVER提供了很多关于I/O压力的性能计数器，请选择性能计算器PhysicalDisk（LogicalDisk），根据我们的经验，如下指标的阈值可以帮助你判断IO是否存在压力： 1.  % Disk Time ：这个是磁盘时间百分比，这个平均值应该在85%以下 2.  Current Disk Queue Length：未完成磁盘请求数量，这个每个磁盘平均值应该小于2. 3.  Avg. Disk Queue Length：磁盘请求队列的平均长度，这个每个磁盘平均值也应该小于2 4.  Disk Transfers/sec：每次磁盘传输数量，这个每个磁盘的最大值应该小于100 5.  Disk Bytes/sec：每次磁盘传入字节数，这个在普通的磁盘上应该在10M左右 6.  Avg. Disk Sec/Read：从磁盘读取的平均时间，这个平均值应该小于10ms(毫秒) 7.  Avg. Disk Sec/Write：磁盘写入的平均时间，这个平均值也应该小于10ms(毫秒) 以上，请根据自己的磁盘系统判断，比如传统的机械臂磁盘和SSD有所不同。 一般磁盘的优化方向是： 1. 硬件优化：比如使用更合理的RAID阵列，使用更快的磁盘驱动器，添加更多的内存 2. 数据库设置优化：比如创建多个文件和文件组，表的INDEX和数据放到不同的DISK上，将数据库的日志放到单独的物理驱动器，使用分区表 3. 数据库应用优化：包括应用程序的设计，SQL语句的调整，表的设计的合理性，INDEX创建的合理性，涉及的范围很广 希望对您有所帮助，谢谢！ ------------------------- 回 3楼(鹰舞) 的帖子 您好，      根据您的描述，由于查询产生了副本REDO LOG延迟，出现了架构锁。我们知道SQL SERVER 2012 AlwaysOn在某些数据库行为上有较多变化。我们先看看架构锁： 架构锁分成两类： 1. SCH-M：架构更改锁，主要发生在数据库SCHEMA的修改上，从你的描述看，没有更改SCHEMA，那么可以排除这个因素 2. SCH-S：架构稳定锁，主要发生在数据库的查询编译等活动 根据你的情况，应该属于SCH-S导致的。查询编译活动主要发生有新增加了INDEX, 更新了统计信息，未参数化的SQL语句等等 对于INDEX和SQL语句方面应，我想应该不会有太多问题。 我们重点关注一下统计信息：SQL SERVER 2012 AG副本的统计信息维护有两种： 1. 主体下发到副本 2. 临时统计信息存储在TEMPDB 对于主体下发的，我们可以设置统计信息的更新行为，自动更新时，可以设置为异步的（自动更新统计信息必须首先打开）： USE [master] GO ALTER DATABASE [Test_01]     SET AUTO_UPDATE_STATISTICS_ASYNC ON WITH NO_WAIT GO 这样的话查询优化器不等待统计信息更新完成即编译查询。可以优化一下你的BLOCK。 对于临时统计信息存储在TEMPDB里面也是很重要的，再加上ALWAYSON的副本数据库默认是快照隔离，优化TEMPDB也是必要的，关于优化TEPDB这个我想大部分都知道，这里只是提醒一下。 除了从统计信息本身来解决，在查询过程中，可以降低查询的时间，以尽量减少LOCK的时间和范围，这需要优化你的SQL语句或者应用程序。 以上，希望对您有所帮助。谢谢！ ------------------------- 回 4楼(leamonjxl) 的帖子 这是一个关于死锁的问题，为了能够提供帮助一些。请根据下列建议进行： 1.    跟踪死锁 2.    分析死锁链和原因 3.    一些解决办法 关于跟踪死锁，我们首先需要打开1222标记，例如DBCC TRACEON(1222,-1), 他将收集的信息写入到死锁事件发生的服务器上的日志文件中。同时建议打开Profiler的跟踪信息： 如果发生了死锁，需要分析死锁发生的根源在哪里？我们不是很清楚你的具体发生死锁的形态是怎么样的。 关于死锁的实例也多，这里不再举例。 这里只是提出一些可以解决的思路： 1.    减少锁的争用 2.    减少资源的访问数 3.    按照相同的时间顺序访问资源 减少锁的争用，可以从几个方面入手 1.    使用锁提示，比如为查询语句添加WITH (NOLOCK), 但这还取决于你的应用是否允许，大部分分布式的系统都是可以加WITH (NOLOCK), 金融行业可能需要慎重。 2.    调整隔离级别，使用MVCC，我们的数据库默认级别是READ COMMITED. 建议修改为读提交快照隔离级别，这样的话可以尽量读写不阻塞，只不过MVCC的ROW VERSION保存到TEMPDB下面，需要维护好TEMPDB。当然如果你的整个数据库隔离级别可以设置为READUNCOMMINTED，这些就不必了。 减少资源的访问数，可以从如下几个方面入手： 1.    使用聚集索引，非聚集INDEX的叶子页面与堆或者聚集INDEX的数据页面分离。因此，如果对非聚集INDEX 操作的话，会产生两个锁，一个是基本表，一个是非聚集INDEX。而聚集INDEX就不一样，聚集INDEX的叶子页面和表的数据页面相同，他只需要一个LOCK。 2.    查询语句尽量使用覆盖INDEX, 使用全覆盖INDEX，就不需要访问基本表。如果没有全覆盖，还会通过RID或者CLUSTER INDEX访问基本表，这样产生的LOCK可能会与其他SESSION争用。 按照相同的时间顺序访问资源： 确保每个事务按照相同的物理顺序访问资源。两个事务按照相同的物理顺序访问，第一个事务会获得资源上的锁而不会被第二个事务阻塞。第二个事务想获得第一个事务上的LOCK，但被第一个事务阻塞。这样的话就不会导致循环阻塞的情况。 ------------------------- 回 4楼(leamonjxl) 的帖子 两种方式看你的业务怎么应用。这里不仅是分表的问题，还可能存在分库，分服务器的问题。取决与你的架构方案。 物理分表+视图，这是一种典型的冷热数据分离的方案，大致的做法如下： 1.    保留最近3个月的数据为当前表，也即就是我们说的热数据 2.    将其他数据按照某种规则分表，比如按照年或者季度或者月，这部分是相对冷的数据 分表后，涉及到几个问题： 第一问题是，转移数据的过程，一般是晚上业务比较闲来转移，转移按照一定的规则来做，始终保持3个月，这个定时任务本身也很消耗时间 再者，关于查询部分，我想你们的数据库服务器应该通过REPLICATION做了读写分离的吧，主库我觉得压力不会太大，主要是插入或者更新，只读需要做视图来包含全部的数据，但通过UNION ALL所有分表的数据，最后可能还是非常大，在某些情况下，性能不一定好。这个是不是业务上可以解决。比如，对于1年前的历史数据，放在单独的只读上，相对热的数据放在一起，这样压力也会减少。 分区表的话，因为涉及到10亿数据，要有好的分区方案，相对比较简单一点。但对于10亿的大表，始终是个棘手的问题，无论分多少个分区，单个服务器的资源也是有限的。可扩展性方面也存在问题，比如在只读上你没有办法做服务器级别的拆分了。这可能也会造成瓶颈。 现在很多企业都在做分库分表，这些的要解决一些高并发，数据量大的问题。不知是否考虑过类似于中间件的方案，比如阿里巴巴的TDDL类似的方案，如果你有兴趣，可以查询相关资料。 ------------------------- 回 9楼(jiangnii) 的帖子 阿里云数据库不仅提供一个数据库，还提供数据库一种服务。阿里云数据库不仅简化了基础架构的部署，还提供了数据库高可用性架构，备份服务，性能诊断服务，监控服务，专家服务等等，保证用户放心、方便、省心地使用数据库，就像水电一样。以前的运维繁琐的事，全部由阿里云接管，用户只需要关注数据库的使用和具体的业务就好。 关于优化和在云数据库上处理大数据量或复杂的数据操作方面，在云数据库上是一样的，没有什么特别的地方，不过我们的云数据库是使用SSD磁盘，这个比普通的磁盘要快很多，IO上有很大的优势。目前单个实例支持1T的数据量大小。陆续我们会推出更多的服务，比如索引诊断，连接诊断，容量分析，空间诊断等等，这些工作可能是专业的DBA才能完成的，以后我们会提供自动化的服务来为客户创造价值，希望能帮助到客户。 谢谢！ ------------------------- 回 12楼(daniellin17) 的帖子 这个问题我不知道是否是两个问题，一个是并行度，另一个是并发，我更多理解是吞吐量，单就并行度而言。 提高并行度需要考虑的因素有： 1.    可用于SQL SERVER的CPU数量 2.    SQL SERVER的版本（32位/64位） 3.    可用内存 4.    执行的查询类型 5.    给定的流中处理的行数 6.    活动的并发连接数量 7.    sys.configurations参数：affinity mask/max server memory (MB)/ max degree of parallelism/ cost threshold for parallelism 以DOP的参数控制并行度为例，设置如下： SELECT * FROM sys.configurations WITH (NOLOCK) WHERE name = 'max degree of parallelism' EXEC sp_configure 'max degree of parallelism',2 RECONFIGURE WITH OVERRIDE 经过测试，DOP设置为2是一个比较适中的状态，特别是OLTP应用。如果设置高了，会产生较多的SUSPEND进程。我们可以观察到资源等待资源类型是：CXPACKET 你可以用下列语句去测试： DBCC SQLPERF('sys.dm_os_wait_stats',CLEAR) SELECT * FROM sys.dm_os_wait_stats WITH (NOLOCK) ORDER BY 2 DESC ,3 DESC 如果是吞吐量的话。优化的范围就很广了。优化是系统性的。硬件配置我们选择的话，大多根据业务量来预估，然后考虑以下： 1.    RAID的划分，RAID1适合存放事务日志文件(顺序写)，RAID10/RAID5适合做数据盘,RAID10是条带化并镜像，RAID5条带化并奇偶校验 2.    数据库设置，比如并行度，连接数，BUFFER POOL 3.    数据库文件和日志文件的存放规则，数据库文件的多文件设置规则 4.    TEMPDB的优化原则，这个很重要的 5.    表的设计方面根据业务类型而定 6.    CLUSTERED INDEX和NONCLUSTERED INDEX的设计 7.    阻塞分析 8.    锁和死锁分析 9.    执行计划缓冲分析 10.    存储过程重编译 11.    碎片分析 12.    查询性能分析,这个有很多可以优化的方式，比如OR/UNION/类型转换/列上使用函数等等 我这里列举一个高并发的场景： 比如，我们的订单，比如搞活动的时候，订单刷刷刷地增长，单个实例可能每秒达到很高很高，我们分析到最后最常见的问题是HOT PAGE问题，其等待类型是PAGE LATCH竞争。这个过程可以这么来处理，简单列几点，可以参考很多涉及高并发的案例： 1.    数据库文件和日志文件分开，存放在不同的物理驱动器磁盘上 2.    数据库文件需要与CPU个数形成一定的比例 3.    表设计可以使用HASH来作为表分区 4.    表可以设置无序的KEY/INDEX，比如使用GUID/HASH VALUE来定义PRIMARY KEY CLUSTER INDEX 5.    我们不能将自增列设计为聚集INDEX 这个场景只是针对高并发的插入。对于查询而言，是不适合的。但这些也可能导致大量的页拆分。只是在不同的场景有不同的设计思路。这里抛砖引玉。 ------------------------- 回 13楼(zuijh) 的帖子 ECS上现在有两种磁盘，一种是传统的机械臂磁盘，另一种是SSD，请先诊断你的IO是否出现了问题，本帖中有提到如何判断磁盘出现问题的相关话题，请参考。如果确定IO出现问题，可以尝试使用ECS LOCAL SSD。当然，我们欢迎你使用云数据库的产品，云数据库提供了很多有用的功能，比如高可用性，灵活的备份方案，灵活的弹性方案，实用的监控报警等等。 ------------------------- 回 17楼(豪杰本疯子) 的帖子 我们单个主机或者单个实例的资源总是有限的，因为涉及到很大的数据量，对于存储而言是个瓶颈，我曾使用过SAN和SAS存储，SAN存储的优势确实可以解决数据的灵活扩展，但是SAN也分IPSAN和FIBER SAN，如果IPSAN的话，性能会差一些。即使是FIBER SAN，也不是很好解决性能问题，这不是它的优势，同时，我们所有DB SERVER都连接到SAN上，如果SAN有问题，问题涉及的面就很广。但是SAS毕竟空间也是有限的。最终也会到瓶颈。数据量大，是造成性能问题的直接原因，因为我们不管怎么优化，一旦数据量太大，优化的能力总是有限的，所以这个时候更多从架构上考虑。单个主机单个实例肯定是抗不过来的。 所以现在很多企业在向分布式系统发展，对于数据库而言，其实有很多形式。我们最常见的是读写分离，比如SQL SERVER而言，我们可以通过复制来完成读写分离，SQL SERVER 2012及以后的版本，我们可以使用ALWAYSON来实现读写分离，但这只能解决性能问题，那空间问题怎么解决。我们就涉及到分库分表，这个分库分表跟应用结合得紧密，现在很多公司通过中间件来实现，比如TDDL。但是中间件不是每个公司都可以玩得转的。因此可以将业务垂直拆分，那么DB也可以由此拆分开来。举个简单例子，我们一个典型的电子商务系统，有订单，有促销，有仓库，有配送，有财务，有秒杀，有商品等等，很多公司在初期，都是将这些放在一个主机一个实例上。但是这些到了一定规模或者一定数据量后，就会出现性能和硬件资源问题，这时我们可以将它们独立一部分获完全独立出来。这些都是一些好的方向。希望对你有所帮助。 ------------------------- 回 21楼(dt) 的帖子 问： 求大数据量下mysql存储，优化方案 分区好还是分表好，分的过程中需要考虑事项 mysql高并发读写的一些解决办法 答： 分区：对于应用来说比较简单,改造较少 分表: 应用需较多改造，优点是数据量太大的情况下，分表可以拆分到多个实例上，而分区不可以。 高并发优化,有两个建议: 1.    优化事务逻辑 2.    解决mysql高并发热点,这个可以看看阿里的一个热点补丁: http://www.open-open.com/doc/view/d58cadb4fb68429587634a77f93aa13f ------------------------- 回 23楼(aelven) 的帖子 对于第一个问题.需要看看你的数据库架构是什么样的?比如你的架构具有高可用行?具有读写分离的架构?具有群集的架构.数据库应用是否有较冷门的功能。高并发应该不是什么问题。可扩展性方面需要考虑。阿里云数据库提供了很多优势，比如磁盘是性能超好的SSD，自动转移的高可用性，没有任何单点，自动灵活的备份方案，实用的监控报警，性能监控服务等等，省去DBA很多基础性工作。 你第二个问题，看起来是一个高并发的场景，这种高并发的场景容易出现大量的LOCK甚至死锁，我不是很清楚你的业务，但可以建议一下，首先可以考虑快照隔离级别，实现行多版本控制，让读写不要阻塞。至于写写过程，需要加锁的粒度降低最低，同时这种高并发也容易出现死锁，关于死锁的分析，本帖有提到，请关注。 第三个问题，你用ECS搭建自己的应用也是可以的，RDS数据库提供了很多功能，上面已经讲到了。安全问题一直是我们最看重的问题，肯定有超好的防护的。 ------------------------- 回 26楼(板砖大叔) 的帖子 我曾经整理的关于索引的设计与规范，可以供你参考： ----------------------------------------------------------------------- 索引设计与规范 1.1    使用索引 SQL SERVER没有索引也可以检索数据，只不过检索数据时扫描这个表而异。存储数据的目的，绝大多数都是为了再次使用，而一般数据检索都是带条件的检索，数据查询在数据库操作中会占用较大的比例，提高查询的效率往往意味着整个数据库性能的提升。索引是特定列的有序集合。索引使用B-树结构，最小优化了定位所需要的键值的访问页面量，包含聚集索引和非聚集索引两大类。聚集索引与数据存放在一起，它决定表中数据存储的物理顺序，其叶子节点为数据行。 1.2    聚集索引 1.2.1    关于聚集索引 没聚集索引的表叫堆。堆是一种没有加工的数据，以行标示符作为指向数据存储位置的指针，数据没有顺序。聚集索引的叶子页面和表的数据页面相同，因此表行物理上按照聚集索引列排序，表数据的物理顺序只有一种，所以一个表只有一个聚集索引。 1.2.2    与非聚集索引关系 非聚集索引的一个索引行包含指向表对应行的指针，这个指针称为行定位器，行定位器的值取决于数据页保存为堆还是被聚集。若是堆，行定位器指向的堆中数据行的行号指针，若是聚集索引表，行定位器是聚集索引键值。 1.2.3    设计聚集索引注意事项     首先创建聚集索引     聚集索引上的列需要足够短     一步重建索引，不要使用先DROP再CREATE，可使用DROP_EXISTING     检索一定范围和预先排序数据时使用，因为聚集索引的叶子与数据页面相同，索引顺序也是数据物理顺序，读取数据时，磁头是按照顺序读取，而不是随机定位读取数据。     在频繁更新的列上不要设计聚集索引，他将导致所有的非聚集所有的更新，阻塞非聚集索引的查询     不要使用太长的关键字，因为非聚集索引实际包含了聚集索引值     不要在太多并发度高的顺序插入，这将导致页面分割，设置合理的填充因子是个不错的选择 1.3    非聚集索引 1.3.1    关于非聚集索引 非聚集索引不影响表页面中数据的顺序，其叶子页面和表的数据页面时分离的，需要一个行定位器来导航数据，在将聚集索引时已经有说明，非聚集索引在读取少量数据行时特别有效。非聚集索引所有可以有多个。同时非聚集有很多其他衍生出来的索引类型，比如覆盖索引，过滤索引等。 1.3.2    设计非聚集索引     频繁更新的列，不适合做聚集索引，但可以做非聚集索引     宽关键字，例如很宽的一列或者一组列，不适合做聚集索引的列可作非聚集索引列     检索大量的行不宜做非聚集索引，但是可以使用覆盖索引来消除这种影响 1.3.3    优化书签查找 书签会访问索引之外的数据，在堆表，书签查找会根据RID号去访问数据，若是聚集索引表，一般根据聚集索引去查找。在查询数据时，要分两个部分来完成，增加了读取数据的开销，增加了CPU的压力。在大表中，索引页面和数据页面一般不会临近，若数据只存在磁盘，产生直接随机从磁盘读取，这导致更多的消耗。因此，根据实际需要优化书签查找。解决书签查找有如下方法：     使用聚集索引避免书签查找     使用覆盖索引避免书签查找     使用索引连接避免数据查找 1.4    聚集与非聚集之比较 1.4.1    检索的数据行 一般地，检索数据量大的一般使用聚集索引，因为聚集索引的叶子页面与数据页面在相同。相反，检索少量的数据可能非聚集索引更有利，但注意书签查找消耗资源的力度，不过可考虑覆盖索引解决这个问题。 1.4.2    数据是否排序 如果数据需要预先排序，需要使用聚集索引，若不需要预先排序就那就选择聚集索引。 1.4.3    索引键的宽度 索引键如果太宽，不仅会影响数据查询性能，还影响非聚集索引，因此，若索引键比较小，可以作为聚集索引，如果索引键够大，考虑非聚集索引，如果很大的话，可以用INCLUDE创建覆盖索引。 1.4.4    列更新的频度 列更新频率高的话，应该避免考虑所用非聚集索引，否则可考虑聚集索引。 1.4.5    书签查找开销 如果书签查找开销较大，应该考虑聚集索引，否则可使用非聚集索引，更佳是使用覆盖索引，不过得根据具体的查询语句而看。 1.5    覆盖索引 覆盖索引可显著减少查询的逻辑读次数，使用INCLUDE语句添加列的方式更容易实现，他不仅减小索引中索引列的数据，还可以减少索引键的大小，原因是包含列只保存在索引的叶子级别上，而不是索引的叶子页面。覆盖索引充当一个伪的聚集索引。覆盖索引还能够有效的减少阻塞和死锁的发生，与聚集索引类似，因为聚集索引值发生一次锁，非覆盖索引可能发生两次，一次锁数据，一次锁索引，以确保数据的一致性。覆盖索引相当于数据的一个拷贝，与数据页面隔离，因此也只发生一次锁。 1.6    索引交叉 如果一个表有多个索引，那么可以拥有多个索引来执行一个查询，根据每个索引检索小的结果集，然后就将子结果集做一个交叉，得到满足条件的那些数据行。这种技术可以解决覆盖索引中没有包含的数据。 1.7    索引连接 几乎是跟索引交叉类似，是一个衍生品种。他将覆盖索引应用到交叉索引。如果没有单个覆盖索引查询的索引而多个索引一起覆盖查询，SQL SERVER可以使用索引连接来完全满足查询而不需要查询基础表。 1.8    过滤索引 用来在可能没有好的选择性的一个或者多个列上创建一个高选择性的关键字组。例如在处理NULL问题比较有效，创建索引时，可以像写T-SQL语句一样加个WHERE条件，以排除某部分数据而检索。 1.9    索引视图 索引视图在OLAP系统上可能有胜算，在OLTP会产生过大的开销和不可操作性，比如索引视图要求引用当前数据库的表。索引视图需要绑定基础表的架构，索引视图要求企业版，这些限制导致不可操作性。 1.10    索引设计建议 1.10.1    检查WHERE字句和连接条件列 检查WHERE条件列的可选择性和数据密度，根据条件创建索引。一般地，连接条件上应当考虑创建索引，这个涉及到连接技术，暂时不说明。 1.10.2    使用窄的索引 窄的索引有可减少IO开销，读取更少量的数据页。并且缓存更少的索引页面，减少内存中索引页面的逻辑读取大小。当然，磁盘空间也会相应地减少。 1.10.3    检查列的唯一性 数据分布比较集中的列，种类比较少的列上创建索引的有效性比较差，如果性别只有男女之分，最多还有个UNKNOWN，单独在上面创建索引可能效果不好，但是他们可以为覆盖索引做出贡献。 1.10.4    检查列的数据类型 索引的数据类型是很重要的，在整数类型上创建的索引比在字符类型上创建索引更有效。同一类型，在数据长度较小的类型上创建又比在长度较长的类型上更有效。 1.10.5    考虑列的顺序 对于包含多个列的索引，列顺序很重要。索引键值在索引上的第一上排序，然后在前一列的每个值的下一列做子排序，符合索引的第一列通常为该索引的前沿。同时要考虑列的唯一性，列宽度，列的数据类型来做权衡。 1.10.6    考虑索引的类型 使用索引类型前面已经有较多的介绍，怎么选择已经给出。不再累述。 ------------------------- 回 27楼(板砖大叔) 的帖子 这两种都可以吧。看个人的喜好，不过微软现在的统一风格是下划线，比如表sys.all_columns/sys.tables，然后你再看他的列全是下划线连接，name     /object_id    /principal_id    /schema_id    /parent_object_id      /type    /type_desc    /create_date    /modify_date 我个人的喜好也是喜欢下划线。    

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

一、BMP格式 BMP是英文Bitmap（位图）的简写，它是Windows操作系统中的标准图像文件格式，能够被多种Windows应用程序所支持。随着Windows操作系统的流行与丰富的Windows应用程序的开发，BMP位图格式理所当然地被广泛应用。这种格式的特点是包含的图像信息较丰富，几乎不进行压缩，但由此导致了它与生俱生来的缺点--占用磁盘空间过大。所以，目前BMP在单机上比较流行。 二、GIF格式 GIF是英文Graphics Interchange Format（图形交换格式）的缩写。顾名思义，这种格式是用来交换图片的。事实上也是如此，上世纪80年代，美国一家著名的在线信息服务机构CompuServe针对当时网络传输带宽的限制，开发出了这种GIF图像格式。 GIF格式的特点是压缩比高，磁盘空间占用较少，所以这种图像格式迅速得到了广泛的应用。 最初的GIF只是简单地用来存储单幅静止图像（称为GIF87a），后来随着技术发展，可以同时存储若干幅静止图象进而形成连续的动画，使之成为当时支持2D动画为数不多的格式之一（称为GIF89a），而在GIF89a图像中可指定透明区域，使图像具有非同一般的显示效果，这更使GIF风光十足。目前Internet上大量采用的彩色动画文件多为这种格式的文件，也称为GIF89a格式文件。 此外，考虑到网络传输中的实际情况，GIF图像格式还增加了渐显方式，也就是说，在图像传输过程中，用户可以先看到图像的大致轮廓，然后随着传输过程的继续而逐步看清图像中的细节部分，从而适应了用户的"从朦胧到清楚"的观赏心理。目前Internet上大量采用的彩色动画文件多为这种格式的文件。 但GIF有个小小的缺点，即不能存储超过256色的图像。尽管如此，这种格式仍在网络上大行其道应用，这和GIF图像文件短小、下载速度快、可用许多具有同样大小的图像文件组成动画等优势是分不开的。 三、JPEG格式 JPEG也是常见的一种图像格式，它由联合照片专家组（Joint Photographic Experts Group）开发并以命名为"ISO 10918-1"，JPEG仅仅是一种俗称而已。JPEG文件的扩展名为.jpg或.jpeg，其压缩技术十分先进，它用有损压缩方式去除冗余的图像和彩色数据，获取得极高的压缩率的同时能展现十分丰富生动的图像，换句话说，就是可以用最少的磁盘空间得到较好的图像质量。 同时JPEG还是一种很灵活的格式，具有调节图像质量的功能，允许你用不同的压缩比例对这种文件压缩，比如我们最高可以把1.37MB的BMP位图文件压缩至20.3KB。当然我们完全可以在图像质量和文件尺寸之间找到平衡点。 由于JPEG优异的品质和杰出的表现，它的应用也非常广泛，特别是在网络和光盘读物上，肯定都能找到它的影子。目前各类浏览器均支持JPEG这种图像格式，因为JPEG格式的文件尺寸较小，下载速度快，使得Web页有可能以较短的下载时间提供大量美观的图像，JPEG同时也就顺理成章地成为网络上最受欢迎的图像格式。 四、JPEG2000格式 JPEG 2000同样是由JPEG 组织负责制定的，它有一个正式名称叫做"ISO 15444"，与JPEG相比，它具备更高压缩率以及更多新功能的新一代静态影像压缩技术。 JPEG2000 作为JPEG的升级版，其压缩率比JPEG高约30%左右。与JPEG不同的是，JPEG2000 同时支持有损和无损压缩，而 JPEG 只能支持有损压缩。无损压缩对保存一些重要图片是十分有用的。JPEG2000的一个极其重要的特征在于它能实现渐进传输，这一点与GIF的"渐显"有异曲同工之妙，即先传输图像的轮廓，然后逐步传输数据，不断提高图像质量，让图象由朦胧到清晰显示，而不必是像现在的 JPEG 一样，由上到下慢慢显示。 此外，JPEG2000还支持所谓的"感兴趣区域"特性，你可以任意指定影像上你感兴趣区域的压缩质量，还可以选择指定的部份先解压缩。 JPEG 2000 和 JPEG 相比优势明显，且向下兼容，因此取代传统的JPEG格式指日可待。 JPEG2000可应用于传统的JPEG市场，如扫描仪、数码相机等，亦可应用于新兴领域，如网路传输、无线通讯等等。 五、TIFF格式 TIFF（Tag Image File Format）是Mac中广泛使用的图像格式，它由Aldus和微软联合开发，最初是出于跨平台存储扫描图像的需要而设计的。它的特点是图像格式复杂、存贮信息多。正因为它存储的图像细微层次的信息非常多，图像的质量也得以提高，故而非常有利于原稿的复制。 该格式有压缩和非压缩二种形式，其中压缩可采用LZW无损压缩方案存储。不过，由于TIFF格式结构较为复杂，兼容性较差，因此有时你的软件可能不能正确识别TIFF文件（现在绝大部分软件都已解决了这个问题）。目前在Mac和PC机上移植TIFF文件也十分便捷，因而TIFF现在也是微机上使用最广泛的图像文件格式之一。 六、PSD格式 这是著名的Adobe公司的图像处理软件Photoshop的专用格式Photoshop Document（PSD）。PSD其实是Photoshop进行平面设计的一张"草稿图"，它里面包含有各种图层、通道、遮罩等多种设计的样稿，以便于下次打开文件时可以修改上一次的设计。在Photoshop所支持的各种图像格式中，PSD的存取速度比其它格式快很多，功能也很强大。由于Photoshop越来越被广泛地应用，所以我们有理由相信，这种格式也会逐步流行起来。 七、PNG格式 PNG（Portable Network Graphics）是一种新兴的网络图像格式。在1994年底，由于Unysis公司宣布GIF拥有专利的压缩方法，要求开发GIF软件的作者须缴交一定费用，由此促使免费的png图像格式的诞生。PNG一开始便结合GIF及JPG两家之长，打算一举取代这两种格式。1996年10月1日由PNG向国际网络联盟提出并得到推荐认可标准，并且大部分绘图软件和浏览器开始支持PNG图像浏览，从此PNG图像格式生机焕发。 PNG是目前保证最不失真的格式，它汲取了GIF和JPG二者的优点，存贮形式丰富，兼有GIF和JPG的色彩模式；它的另一个特点能把图像文件压缩到极限以利于网络传输，但又能保留所有与图像品质有关的信息，因为PNG是采用无损压缩方式来减少文件的大小，这一点与牺牲图像品质以换取高压缩率的JPG有所不同；它的第三个特点是显示速度很快，只需下载1/64的图像信息就可以显示出低分辨率的预览图像；第四，PNG同样支持透明图像的制作，透明图像在制作网页图像的时候很有用，我们可以把图象背景设为透明，用网页本身的颜色信息来代替设为透明的色彩，这样可让图像和网页背景很和谐地融合在一起。 PNG的缺点是不支持动画应用效果，如果在这方面能有所加强，简直就可以完全替代GIF和JPEG了。Macromedia公司的Fireworks软件的默认格式就是PNG。现在，越来越多的软件开始支持这一格式，而且在网络上也越来截止流行。 八、SWF格式 利用Flash我们可以制作出一种后缀名为SWF（Shockwave Format）的动画，这种格式的动画图像能够用比较小的体积来表现丰富的多媒体形式。在图像的传输方面，不必等到文件全部下载才能观看，而是可以边下载边看，因此特别适合网络传输，特别是在传输速率不佳的情况下，也能取得较好的效果。事实也证明了这一点，SWF如今已被大量应用于WEB网页进行多媒体演示与交互性设计。此外，SWF动画是其于矢量技术制作的，因此不管将画面放大多少倍，画面不会因此而有任何损害。综上，SWF格式作品以其高清晰度的画质和小巧的体积，受到了越来越多网页设计者的青睐，也越来越成为网页动画和网页图片设计制作的主流，目前已成为网上动画的事实标准。 九、SVG格式 SVG可以算是目前最最火热的图像文件格式了，它的英文全称为Scalable Vector Graphics，意思为可缩放的矢量图形。它是基于XML（Extensible Markup Language），由World Wide Web Consortium（W3C）联盟进行开发的。严格来说应该是一种开放标准的矢量图形语言，可让你设计激动人心的、高分辨率的Web图形页面。用户可以直接用代码来描绘图像，可以用任何文字处理工具打开SVG图像，通过改变部分代码来使图像具有互交功能，并可以随时插入到HTML中通过浏览器来观看。 它提供了目前网络流行格式GIF和JPEG无法具备了优势：可以任意放大图形显示，但绝不会以牺牲图像质量为代价；字在SVG图像中保留可编辑和可搜寻的状态；平均来讲，SVG文件比JPEG和GIF格式的文件要小很多，因而下载也很快。可以相信，SVG的开发将会为Web提供新的图像标准。 其它非主流图像格式： 1、PCX格式 PCX格式是ZSOFT公司在开发图像处理软件Paintbrush时开发的一种格式，这是一种经过压缩的格式，占用磁盘空间较少。由于该格式出现的时间较长，并且具有压缩及全彩色的能力，所以现在仍比较流行。 2、DXF格式 DXF（Autodesk Drawing Exchange Format）是AutoCAD中的矢量文件格式，它以ASCII码方式存储文件，在表现图形的大小方面十分精确。许多软件都支持DXF格式的输入与输出。 3、WMF格式 WMF（Windows Metafile Format）是Windows中常见的一种图元文件格式，属于矢量文件格式。它具有文件短小、图案造型化的特点，整个图形常由各个独立的组成部分拼接而成，其图形往往较粗糙。 4、EMF格式 EMF（Enhanced Metafile）是微软公司为了弥补使用WMF的不足而开发的一种Windows 32位扩展图元文件格式，也属于矢量文件格式，其目的是欲使图元文件更加容易接受 5、LIC（FLI/FLC）格式 Flic格式由Autodesk公司研制而成，FLIC是FLC和FLI的统称：FLI是最初的基于320×200分辨率的动画文件格式，而FLC则采用了更高效的数据压缩技术，所以具有比FLI更高的压缩比，其分辨率也有了不少提高。 6、EPS格式 EPS（Encapsulated PostScript）是PC机用户较少见的一种格式，而苹果Mac机的用户则用得较多。它是用PostScript语言描述的一种ASCII码文件格式，主要用于排版、打印等输出工作。 7、TGA格式 TGA（Tagged Graphics）文件是由美国Truevision公司为其显示卡开发的一种图像文件格式，已被国际上的图形、图像工业所接受。TGA的结构比较简单，属于一种图形、图像数据的通用格式，在多媒体领域有着很大影响，是计算机生成图像向电视转换的一种首选格式。 “答案来源于网络，供您参考” 希望以上信息可以帮到您！

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