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使用高性能时间序列数据库HiTSDB时如何连接使用实例

HiTSDB 提供 HTTP API 和 控制台 两种方式进行实例管理和数据管理。应用通过 HTTP API 方式访问实例。 进入实例详情页面,查看实例的访问连接和端口。如果实例连接显示“设置白名单”,基于安全考...
云栖大讲堂 2019-12-01 21:31:43 1104 浏览量 回答数 0

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CodePipeline常见问题:常见问题

代码编译常见问题 当项目构建指示器显示项目构建失败时如何排查? 思路: 可以查询日志来确定确定项目失败的原因,单击项目构建序列号查看详细的构建信息,如下图所示。 在新页面中单击日志链接或者控制台...
行者武松 2019-12-01 21:56:10 1326 浏览量 回答数 0

回答

session不妥,这个只能解决同一个用户的重复提交,但两个用户在不同浏览器上提交了重复数据,因为校验的查询和实际数据插入都有一个比较长的时间差,那就会出现业务上数据重复的问题 如果该字段不能建唯一索引的话,一般只能考虑在一个公共访问的数据上控制唯一,内存数据库或者关系数据库都可以做到这点的,redis可以考虑cas锁,关系数据库可以做一个中间表,每次业务开始前就往该表插入一条数据(该表有一个唯一索引,如何设计你自己考虑),业务结束就删掉,考虑到意外情况还是设置一个过期时间,定时任务批量删除过期时间,基本保证不会数据重复 ###### mysql不清楚,我用过oracle,db2都是用唯一索引来控制。 ######谢谢此法 可行,不过我们还有一个调用接口在调用数据库之前######唯一索引,联合唯一索引绝对可以避免。写入会被阻止。是以错误还是异常的形式抛出完全根据配置决定。######多谢你的回答###### 用事务加锁######是个好办法多谢######用pdo 做事务######消息队列可以######使用序列嘛!MySQL不是有主键么,不写的话,它是自动生成的么,如果你指定了,那主键无法重复,也就无法重复插入了。###### 唯一索引约束 插入的时候 可以考虑使用replace into 我觉得你这种情况可以先把数据放到redis里面 然后再通过一个一直运行的脚本读取redis插入到mysql中 ###### 二次提交思路。。 首先,查询发现没有记录,而且标记位为0,然后更新标记位为0+1,表示准备插入了,然后再查询一遍标记位是否为1,若不为1,那么说明有冲突。若为1,那么正常插入。 插入后标记为更新为0.   解决冲突的策略: 1.重来一遍。。最省事 2.如果不愿意重来一遍,update标记位,将标记位减一,然后,再查一遍标记位,若还是大于1,那么放弃执行,若等于1,那么正常执行。。 ######用队列是可以的。
kun坤 2020-06-07 20:09:21 0 浏览量 回答数 0

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企业级分布式应用服务 EDAS应用场景一般在哪里?

应用发布与管理 在云环境中,应用发布与管理会变得十分复杂。本地开发完成的应用需要登录到每一台服务器进行发布和部署;后续还会有应用的重启,扩容等。服务器的不断增加对于运维人员将是一个极大的挑战。 ...
猫饭先生 2019-12-01 21:03:04 1064 浏览量 回答数 0

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百问百答 《Java开发手册(嵩山版)》

从java命名标准来讲,代码中的命名需要注意什么? java中类名命名是用什么规则,有什么情形是例外的? POJO类中的布尔类型变量要不要加is前缀,为什么ÿ...
不语奈何 2021-03-25 13:30:32 28 浏览量 回答数 0

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【精品问答】Java技术1000问(1)

为了方便Java开发者快速找到相关技术问题和答案,开发者社区策划了Java技术1000问内容,包含最基础的如何学Java、实践中遇到的技术问题、RocketMQ面试、Java容器部署实践等维度内容。 我们会以每...
问问小秘 2019-12-01 21:57:43 46087 浏览量 回答数 16

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荆门开诊断证明-scc

(微)电〗【186-6605-3854〗号【精品问答】Java技术1000问(1) 问问小秘 2019-11-15 11:24:15 9099 为了方便Java开发者快速找到相关技术问题和答案,开发...
游客5k2abgdj3m2ti 2019-12-01 22:09:00 1 浏览量 回答数 0

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SaaS模式云数据仓库MaxCompute 百问百答合集(持续更新20210409)

产品简介 什么是MaxCompute呢? https://developer.aliyun.com/ask/289579 使用MaxCompute需要什么专业技能? https://developer.aliyun.co...
亢海鹏 2020-05-29 15:10:00 42262 浏览量 回答数 34

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DRDS 错误代码如何解决?

本文档列出了 DRDS 返回的常见错误码及解决方法。 TDDL-4006 ERR_TABLE_NOT_EXIST TDDL-4007 ERR_CANNOT_FETCH_TABLE_META TDDL-4100 ERR_ATOM_NOT...
猫饭先生 2019-12-01 21:21:21 7993 浏览量 回答数 0

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【精品问答】python技术1000问(1)

为了方便python开发者快速找到相关技术问题和答案,开发者社区策划了python技术1000问内容,包含最基础的如何学python、实践中遇到的技术问题、python面试等维度内容。 我们会以每天至少50条的...
问问小秘 2019-12-01 21:57:48 456417 浏览量 回答数 22

回答

在开始谈我对架构本质的理解之前,先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解,千万级规模的网站感觉数量级是非常大的,对这个数量级我们战略上 要重 视 它 , 战术上又 要 藐 视 它。先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级?现在很流行的优步(Uber),从媒体公布的信息看,它每天接单量平均在百万左右, 假如每天有10个小时的服务时间,平均QPS只有30左右。对于一个后台服务器,单机的平均QPS可以到达800-1000,单独看写的业务量很简单 。为什么我们又不能说轻视它?第一,我们看它的数据存储,每天一百万的话,一年数据量的规模是多少?其次,刚才说的订单量,每一个订单要推送给附近的司机、司机要并发抢单,后面业务场景的访问量往往是前者的上百倍,轻松就超过上亿级别了。 今天我想从架构的本质谈起之后,希望大家理解在做一些建构设计的时候,它的出发点以及它解决的问题是什么。 架构,刚开始的解释是我从知乎上看到的。什么是架构?有人讲, 说架构并不是一 个很 悬 乎的 东西 , 实际 上就是一个架子 , 放一些 业务 和算法,跟我们的生活中的晾衣架很像。更抽象一点,说架构其 实 是 对 我 们 重复性业务 的抽象和我 们 未来 业务 拓展的前瞻,强调过去的经验和你对整个行业的预见。 我们要想做一个架构的话需要哪些能力?我觉得最重要的是架构师一个最重要的能力就是你要有 战 略分解能力。这个怎么来看呢: 第一,你必须要有抽象的能力,抽象的能力最基本就是去重,去重在整个架构中体现在方方面面,从定义一个函数,到定义一个类,到提供的一个服务,以及模板,背后都是要去重提高可复用率。 第二, 分类能力。做软件需要做对象的解耦,要定义对象的属性和方法,做分布式系统的时候要做服务的拆分和模块化,要定义服务的接口和规范。 第三, 算法(性能),它的价值体现在提升系统的性能,所有性能的提升,最终都会落到CPU,内存,IO和网络这4大块上。 这一页PPT举了一些例子来更深入的理解常见技术背后的架构理念。 第一个例子,在分布式系统我们会做 MySQL分 库 分表,我们要从不同的库和表中读取数据,这样的抽象最直观就是使用模板,因为绝大多数SQL语义是相同的,除了路由到哪个库哪个表,如果不使用Proxy中间件,模板就是性价比最高的方法。 第二看一下加速网络的CDN,它是做速度方面的性能提升,刚才我们也提到从CPU、内存、IO、网络四个方面来考虑,CDN本质上一个是做网络智能调度优化,另一个是多级缓存优化。 第三个看一下服务化,刚才已经提到了,各个大网站转型过程中一定会做服务化,其实它就是做抽象和做服务的拆分。第四个看一下消息队列,本质上还是做分类,只不过不是两个边际清晰的类,而是把两个边际不清晰的子系统通过队列解构并且异步化。新浪微博整体架构是什么样的 接下我们看一下微博整体架构,到一定量级的系统整个架构都会变成三层,客户端包括WEB、安卓和IOS,这里就不说了。接着还都会有一个接口层, 有三个主要作用: 第一个作用,要做 安全隔离,因为前端节点都是直接和用户交互,需要防范各种恶意攻击; 第二个还充当着一个 流量控制的作用,大家知道,在2014年春节的时候,微信红包,每分钟8亿多次的请求,其实真正到它后台的请求量,只有十万左右的数量级(这里的数据可能不准),剩余的流量在接口层就被挡住了; 第三,我们看对 PC 端和移 动 端的需求不一样的,所以我们可以进行拆分。接口层之后是后台,可以看到微博后台有三大块: 一个是 平台服 务, 第二, 搜索, 第三, 大数据。到了后台的各种服务其实都是处理的数据。 像平台的业务部门,做的就是 数据存储和读 取,对搜索来说做的是 数据的 检 索,对大数据来说是做的数据的 挖掘。微博其实和淘宝是很类似 微博其实和淘宝是很类似的。一般来说,第一代架构,基本上能支撑到用户到 百万 级别,到第二代架构基本能支撑到 千万 级别都没什么问题,当业务规模到 亿级别时,需要第三代的架构。 从 LAMP 的架构到面向服 务 的架构,有几个地方是非常难的,首先不可能在第一代基础上通过简单的修修补补满足用户量快速增长的,同时线上业务又不能停, 这是我们常说的 在 飞 机上 换 引擎的 问题。前两天我有一个朋友问我,说他在内部推行服务化的时候,把一个模块服务化做完了,其他部门就是不接。我建议在做服务化的时候,首先更多是偏向业务的梳理,同时要找准一个很好的切入点,既有架构和服务化上的提升,业务方也要有收益,比如提升性能或者降低维护成本同时升级过程要平滑,建议开始从原子化服务切入,比如基础的用户服务, 基础的短消息服务,基础的推送服务。 第二,就是可 以做无状 态 服 务,后面会详细讲,还有数据量大了后需要做数据Sharding,后面会将。 第三代 架构 要解决的 问题,就是用户量和业务趋于稳步增加(相对爆发期的指数级增长),更多考虑技术框架的稳定性, 提升系统整体的性能,降低成本,还有对整个系统监控的完善和升级。 大型网站的系统架构是如何演变的 我们通过通过数据看一下它的挑战,PV是在10亿级别,QPS在百万,数据量在千亿级别。我们可用性,就是SLA要求4个9,接口响应最多不能超过150毫秒,线上所有的故障必须得在5分钟内解决完。如果说5分钟没处理呢?那会影响你年终的绩效考核。2015年微博DAU已经过亿。我们系统有上百个微服务,每周会有两次的常规上线和不限次数的紧急上线。我们的挑战都一样,就是数据量,bigger and bigger,用户体验是faster and faster,业务是more and more。互联网业务更多是产品体验驱动, 技 术 在 产 品 体验上最有效的贡献 , 就是你的性能 越来越好 。 每次降低加载一个页面的时间,都可以间接的降低这个页面上用户的流失率。微博的技术挑战和正交分解法解析架构 下面看一下 第三代的 架构 图 以及 我 们 怎么用正交分解法 阐 述。 我们可以看到我们从两个维度,横轴和纵轴可以看到。 一个 维 度 是 水平的 分层 拆分,第二从垂直的维度会做拆分。水平的维度从接口层、到服务层到数据存储层。垂直怎么拆分,会用业务架构、技术架构、监控平台、服务治理等等来处理。我相信到第二代的时候很多架构已经有了业务架构和技术架构的拆分。我们看一下, 接口层有feed、用户关系、通讯接口;服务层,SOA里有基层服务、原子服务和组合服务,在微博我们只有原子服务和组合服务。原子服务不依赖于任何其他服务,组合服务由几个原子服务和自己的业务逻辑构建而成 ,资源层负责海量数据的存储(后面例子会详细讲)。技 术框架解决 独立于 业务 的海量高并发场景下的技术难题,由众多的技术组件共同构建而成 。在接口层,微博使用JERSY框架,帮助你做参数的解析,参数的验证,序列化和反序列化;资源层,主要是缓存、DB相关的各类组件,比如Cache组件和对象库组件。监 控平台和服 务 治理 , 完成系统服务的像素级监控,对分布式系统做提前诊断、预警以及治理。包含了SLA规则的制定、服务监控、服务调用链监控、流量监控、错误异常监控、线上灰度发布上线系统、线上扩容缩容调度系统等。 下面我们讲一下常见的设计原则。 第一个,首先是系统架构三个利器: 一个, 我 们 RPC 服 务组 件 (这里不讲了), 第二个,我们 消息中 间 件 。消息中间件起的作用:可以把两个模块之间的交互异步化,其次可以把不均匀请求流量输出为匀速的输出流量,所以说消息中间件 异步化 解耦 和流量削峰的利器。 第三个是配置管理,它是 代码级灰度发布以及 保障系统降级的利器。 第二个 , 无状态 , 接口 层 最重要的就是无状 态。我们在电商网站购物,在这个过程中很多情况下是有状态的,比如我浏览了哪些商品,为什么大家又常说接口层是无状态的,其实我们把状态从接口层剥离到了数据层。像用户在电商网站购物,选了几件商品,到了哪一步,接口无状态后,状态要么放在缓存中,要么放在数据库中, 其 实 它并不是没有状 态 , 只是在 这 个 过 程中我 们 要把一些有状 态 的 东 西抽离出来 到了数据层。 第三个, 数据 层 比服 务层 更需要 设计,这是一条非常重要的经验。对于服务层来说,可以拿PHP写,明天你可以拿JAVA来写,但是如果你的数据结构开始设计不合理,将来数据结构的改变会花费你数倍的代价,老的数据格式向新的数据格式迁移会让你痛不欲生,既有工作量上的,又有数据迁移跨越的时间周期,有一些甚至需要半年以上。 第四,物理结构与逻辑结构的映射,上一张图看到两个维度切成十二个区间,每个区间代表一个技术领域,这个可以看做我们的逻辑结构。另外,不论后台还是应用层的开发团队,一般都会分几个垂直的业务组加上一个基础技术架构组,这就是从物理组织架构到逻辑的技术架构的完美的映射,精细化团队分工,有利于提高沟通协作的效率 。 第五, www .sanhao.com 的访问过程,我们这个架构图里没有涉及到的,举个例子,比如当你在浏览器输入www.sanhao网址的时候,这个请求在接口层之前发生了什么?首先会查看你本机DNS以及DNS服务,查找域名对应的IP地址,然后发送HTTP请求过去。这个请求首先会到前端的VIP地址(公网服务IP地址),VIP之后还要经过负载均衡器(Nginx服务器),之后才到你的应用接口层。在接口层之前发生了这么多事,可能有用户报一个问题的时候,你通过在接口层查日志根本发现不了问题,原因就是问题可能发生在到达接口层之前了。 第六,我们说分布式系统,它最终的瓶颈会落在哪里呢?前端时间有一个网友跟我讨论的时候,说他们的系统遇到了一个瓶颈, 查遍了CPU,内存,网络,存储,都没有问题。我说你再查一遍,因为最终你不论用上千台服务器还是上万台服务器,最终系统出瓶颈的一定会落在某一台机(可能是叶子节点也可能是核心的节点),一定落在CPU、内存、存储和网络上,最后查出来问题出在一台服务器的网卡带宽上。微博多级双机房缓存架构 接下来我们看一下微博的Feed多级缓存。我们做业务的时候,经常很少做业务分析,技术大会上的分享又都偏向技术架构。其实大家更多的日常工作是需要花费更多时间在业务优化上。这张图是统计微博的信息流前几页的访问比例,像前三页占了97%,在做缓存设计的时候,我们最多只存最近的M条数据。 这里强调的就是做系统设计 要基于用 户 的 场 景 , 越细致越好 。举了一个例子,大家都会用电商,电商在双十一会做全国范围内的活动,他们做设计的时候也会考虑场景的,一个就是购物车,我曾经跟相关开发讨论过,购物车是在双十一之前用户的访问量非常大,就是不停地往里加商品。在真正到双十一那天他不会往购物车加东西了,但是他会频繁的浏览购物车。针对这个场景,活动之前重点设计优化购物车的写场景, 活动开始后优化购物车的读场景。 你看到的微博是由哪些部分聚合而成的呢?最右边的是Feed,就是微博所有关注的人,他们的微博所组成的。微博我们会按照时间顺序把所有关注人的顺序做一个排序。随着业务的发展,除了跟时间序相关的微博还有非时间序的微博,就是会有广告的要求,增加一些广告,还有粉丝头条,就是拿钱买的,热门微博,都会插在其中。分发控制,就是说和一些推荐相关的,我推荐一些相关的好友的微博,我推荐一些你可能没有读过的微博,我推荐一些其他类型的微博。 当然对非时序的微博和分发控制微博,实际会起多个并行的程序来读取,最后同步做统一的聚合。这里稍微分享一下, 从SNS社交领域来看,国内现在做的比较好的三个信息流: 微博 是 基于弱关系的媒体信息流 ; 朋友圈是基于 强 关系的信息流 ; 另外一个做的比 较 好的就是今日 头 条 , 它并不是基于关系来构建信息流 , 而是基于 兴趣和相关性的个性化推荐 信息流 。 信息流的聚合,体现在很多很多的产品之中,除了SNS,电商里也有信息流的聚合的影子。比如搜索一个商品后出来的列表页,它的信息流基本由几部分组成:第一,打广告的;第二个,做一些推荐,热门的商品,其次,才是关键字相关的搜索结果。 信息流 开始的时候 很 简单 , 但是到后期会 发现 , 你的 这 个流 如何做控制分发 , 非常复杂, 微博在最近一两年一直在做 这样 的工作。刚才我们是从业务上分析,那么技术上怎么解决高并发,高性能的问题?微博访问量很大的时候,底层存储是用MySQL数据库,当然也会有其他的。对于查询请求量大的时候,大家知道一定有缓存,可以复用可重用的计算结果。可以看到,发一条微博,我有很多粉丝,他们都会来看我发的内容,所以 微博是最适合使用 缓 存 的系统,微博的读写比例基本在几十比一。微博使用了 双 层缓 存,上面是L1,每个L1上都是一组(包含4-6台机器),左边的框相当于一个机房,右边又是一个机房。在这个系统中L1缓存所起的作用是什么? 首先,L1 缓 存增加整个系 统 的 QPS, 其次 以低成本灵活扩容的方式 增加 系统 的 带宽 。想象一个极端场景,只有一篇博文,但是它的访问量无限增长,其实我们不需要影响L2缓存,因为它的内容存储的量小,但它就是访问量大。这种场景下,你就需要使用L1来扩容提升QPS和带宽瓶颈。另外一个场景,就是L2级缓存发生作用,比如我有一千万个用户,去访问的是一百万个用户的微博 ,这个时候,他不只是说你的吞吐量和访问带宽,就是你要缓存的博文的内容也很多了,这个时候你要考虑缓存的容量, 第二 级缓 存更多的是从容量上来 规划,保证请求以较小的比例 穿透到 后端的 数据 库 中 ,根据你的用户模型你可以估出来,到底有百分之多少的请求不能穿透到DB, 评估这个容量之后,才能更好的评估DB需要多少库,需要承担多大的访问的压力。另外,我们看双机房的话,左边一个,右边一个。 两个机房是互 为 主 备 , 或者互 为热备 。如果两个用户在不同地域,他们访问两个不同机房的时候,假设用户从IDC1过来,因为就近原理,他会访问L1,没有的话才会跑到Master,当在IDC1没找到的时候才会跑到IDC2来找。同时有用户从IDC2访问,也会有请求从L1和Master返回或者到IDC1去查找。 IDC1 和 IDC2 ,两个机房都有全量的用户数据,同时在线提供服务,但是缓存查询又遵循最近访问原理。还有哪些多级缓存的例子呢?CDN是典型的多级缓存。CDN在国内各个地区做了很多节点,比如在杭州市部署一个节点时,在机房里肯定不止一台机器,那么对于一个地区来说,只有几台服务器到源站回源,其他节点都到这几台服务器回源即可,这么看CDN至少也有两级。Local Cache+ 分布式 缓 存,这也是常见的一种策略。有一种场景,分布式缓存并不适用, 比如 单 点 资 源 的爆发性峰值流量,这个时候使用Local Cache + 分布式缓存,Local Cache 在 应用 服 务 器 上用很小的 内存资源 挡住少量的 极端峰值流量,长尾的流量仍然访问分布式缓存,这样的Hybrid缓存架构通过复用众多的应用服务器节点,降低了系统的整体成本。 我们来看一下 Feed 的存 储 架构,微博的博文主要存在MySQL中。首先来看内容表,这个比较简单,每条内容一个索引,每天建一张表,其次看索引表,一共建了两级索引。首先想象一下用户场景,大部分用户刷微博的时候,看的是他关注所有人的微博,然后按时间来排序。仔细分析发现在这个场景下, 跟一个用户的自己的相关性很小了。所以在一级索引的时候会先根据关注的用户,取他们的前条微博ID,然后聚合排序。我们在做哈希(分库分表)的时候,同时考虑了按照UID哈希和按照时间维度。很业务和时间相关性很高的,今天的热点新闻,明天就没热度了,数据的冷热非常明显,这种场景就需要按照时间维度做分表,首先冷热数据做了分离(可以对冷热数据采用不同的存储方案来降低成本),其次, 很容止控制我数据库表的爆炸。像微博如果只按照用户维度区分,那么这个用户所有数据都在一张表里,这张表就是无限增长的,时间长了查询会越来越慢。二级索引,是我们里面一个比较特殊的场景,就是我要快速找到这个人所要发布的某一时段的微博时,通过二级索引快速定位。 分布式服务追踪系统 分布式追踪服务系统,当系统到千万级以后的时候,越来越庞杂,所解决的问题更偏向稳定性,性能和监控。刚才说用户只要有一个请求过来,你可以依赖你的服务RPC1、RPC2,你会发现RPC2又依赖RPC3、RPC4。分布式服务的时候一个痛点,就是说一个请求从用户过来之后,在后台不同的机器之间不停的调用并返回。 当你发现一个问题的时候,这些日志落在不同的机器上,你也不知道问题到底出在哪儿,各个服务之间互相隔离,互相之间没有建立关联。所以导致排查问题基本没有任何手段,就是出了问题没法儿解决。 我们要解决的问题,我们刚才说日志互相隔离,我们就要把它建立联系。建立联系我们就有一个请求ID,然后结合RPC框架, 服务治理功能。假设请求从客户端过来,其中包含一个ID 101,到服务A时仍然带有ID 101,然后调用RPC1的时候也会标识这是101 ,所以需要 一个唯一的 请求 ID 标识 递归迭代的传递到每一个 相关 节点。第二个,你做的时候,你不能说每个地方都加,对业务系统来说需要一个框架来完成这个工作, 这 个框架要 对业务 系 统 是最低侵入原 则 , 用 JAVA 的 话 就可以用 AOP,要做到零侵入的原则,就是对所有相关的中间件打点,从接口层组件(HTTP Client、HTTP Server)至到服务层组件(RPC Client、RPC Server),还有数据访问中间件的,这样业务系统只需要少量的配置信息就可以实现全链路监控 。为什么要用日志?服务化以后,每个服务可以用不同的开发语言, 考虑多种开发语言的兼容性 , 内部定 义标 准化的日志 是唯一且有效的办法。最后,如何构建基于GPS导航的路况监控?我们刚才讲分布式服务追踪。分布式服务追踪能解决的问题, 如果 单一用 户发现问题 后 , 可以通 过请 求 ID 快速找到 发 生 问题 的 节 点在什么,但是并没有解决如何发现问题。我们看现实中比较容易理解的道路监控,每辆车有GPS定位,我想看北京哪儿拥堵的时候,怎么做? 第一个 , 你肯定要知道每个 车 在什么位置,它走到哪儿了。其实可以说每个车上只要有一个标识,加上每一次流动的信息,就可以看到每个车流的位置和方向。 其次如何做 监 控和 报 警,我们怎么能了解道路的流量状况和负载,并及时报警。我们要定义这条街道多宽多高,单位时间可以通行多少辆车,这就是道路的容量。有了道路容量,再有道路的实时流量,我们就可以基于实习路况做预警? 对应于 分布式系 统 的话如何构建? 第一 , 你要 定义 每个服 务节 点它的 SLA A 是多少 ?SLA可以从系统的CPU占用率、内存占用率、磁盘占用率、QPS请求数等来定义,相当于定义系统的容量。 第二个 , 统计 线 上 动态 的流量,你要知道服务的平均QPS、最低QPS和最大QPS,有了流量和容量,就可以对系统做全面的监控和报警。 刚才讲的是理论,实际情况肯定比这个复杂。微博在春节的时候做许多活动,必须保障系统稳定,理论上你只要定义容量和流量就可以。但实际远远不行,为什么?有技术的因素,有人为的因素,因为不同的开发定义的流量和容量指标有主观性,很难全局量化标准,所以真正流量来了以后,你预先评估的系统瓶颈往往不正确。实际中我们在春节前主要采取了三个措施:第一,最简单的就是有降 级 的 预 案,流量超过系统容量后,先把哪些功能砍掉,需要有明确的优先级 。第二个, 线上全链路压测,就是把现在的流量放大到我们平常流量的五倍甚至十倍(比如下线一半的服务器,缩容而不是扩容),看看系统瓶颈最先发生在哪里。我们之前有一些例子,推测系统数据库会先出现瓶颈,但是实测发现是前端的程序先遇到瓶颈。第三,搭建在线 Docker 集群 , 所有业务共享备用的 Docker集群资源,这样可以极大的避免每个业务都预留资源,但是实际上流量没有增长造成的浪费。 总结 接下来说的是如何不停的学习和提升,这里以Java语言为例,首先, 一定要 理解 JAVA;第二步,JAVA完了以后,一定要 理 解 JVM;其次,还要 理解 操作系统;再次还是要了解一下 Design Pattern,这将告诉你怎么把过去的经验抽象沉淀供将来借鉴;还要学习 TCP/IP、 分布式系 统、数据结构和算法。
hiekay 2019-12-02 01:39:25 0 浏览量 回答数 0

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此分步示例适用于可能会偶然发现此问题的其他人。本示例使用SSIS 2005并使用SQL Server 2005 64位版本服务器运行作业。 这里的答案仅集中于解决问题中提到的错误消息。该示例将演示重新创建问题的步骤以及引起问题的原因,然后介绍如何解决此问题。 NOTE:我建议使用选项将软件包配置值存储在数据库中,或者在环境变量的帮助下使用间接XML配置。同样,创建Excel文件的步骤将使用模板完成,然后将其移动到其他文件夹中进行存档。这些步骤不在本文中讨论。如前所述,本文的目的是解决错误。 让我们继续该示例。我也已经在博客上写了这个答案,可以在此链接中找到。答案是一样的。 创建一个SSIS包(创建SSIS包的步骤)。本示例使用BIDS2005。我在开始时就以YYYYMMDD_hhmm的格式命名了程序包,其后是SO代表堆栈溢出,然后是SO问题ID,最后是描述。我并不是说您应该这样命名您的包裹。这是我以后可以轻松参考的内容。请注意,我还有一个名为Adventure Works的数据源。我将使用Adventure Works数据源,该数据源指向从此链接下载的AdventureWorks数据库。该示例使用SQL Server 2008 R2数据库。请参阅截图1。 在AdventureWorks数据库中,使用以下给定脚本创建一个名为dbo.GetCurrency的存储过程。 CREATE PROCEDURE [dbo].[GetCurrency] AS BEGIN SET NOCOUNT ON; SELECT TOP 10 CurrencyCode , Name , ModifiedDate FROM Sales.Currency ORDER BY CurrencyCode END GO 在包的“连接管理器”部分,右键单击并选择“从数据源新建连接”。在“ 选择数据源”对话框中,选择“ Adventure Works”,然后单击“确定”。现在,您应该在“ 连接管理器”部分下看到Adventure Works数据源。 在包的“连接管理器”部分,再次右键单击,但是这次选择“ 新建连接…”。这是为了创建Excel连接。在“添加SSIS连接管理器”上,选择“ EXCEL”。在Excel连接管理器上,输入路径C:\ Temp \ Template.xls。将其部署到服务器时,将更改此路径。我选择了Excel版本Microsoft Excel 97-2005,并选择了保留复选框第一行的列名称已选中,以便在创建Excel文件时创建列标题。单击确定。重命名的Excel连接到Excel中,只是为了保持简单。请参阅截图#2 - #7。 在包上,创建以下变量。请参阅截图8。 SQLGetData:此变量的类型为String。这将包含存储过程执行语句。本示例使用值EXEC dbo.GetCurrency 屏幕快照#9显示了存储过程执行语句EXEC dbo.GetCurrency的输出。 在程序包的“控制流”选项卡上,放置一个Data Flow task并将其命名为“导出到Excel”。请参阅屏幕截图#10。 双击“数据流任务”以切换到“数据流”选项卡。 在“数据流”选项卡上,放置一个,OLE DB Source以连接到SQL Server数据以从存储过程中获取数据,并将其命名为SQL。双击OLE DB源,以调出OLE DB源编辑器。在“连接管理器”部分上,从OLE DB连接管理器中选择Adventure Works,从“数据访问”模式的变量中选择SQL命令,然后从“变量名”下拉列表中选择变量User :: SQLGetData。在“列”部分,确保正确映射了列名称。单击“确定”关闭OLE DB源编辑器。请参阅#11和#12屏幕截图。 在“数据流”选项卡上,放置一个,Excel Destination以将数据插入Excel文件并将其命名为Excel。双击Excel目标以打开Excel目标编辑器。在“连接管理器”部分上,从OLE DB连接管理器中选择Excel,然后选择“表”或“数据访问”模式下的视图。此时,我们没有Excel,因为在创建Excel连接管理器时,我们仅指定了路径,但从未创建文件。因此,Excel工作表的下拉名称中将没有任何值。因此,单击“ 新建”。按钮(第二个新按钮)来创建新的Excel工作表。在“创建表”窗口上,BIDS根据传入的数据源自动提供一个创建表。您可以根据自己的喜好更改值。我将通过保留默认值来简单地单击“确定”。工作表的名称将填充在Excel工作表的下拉名称中。工作表的名称取自任务名称,在本例中为Excel Destination,我们将其命名为Excel。在“映射”部分,确保正确映射了列名称。单击“确定”关闭Excel Destination Editor。请参阅截图#13 - #16。 数据流任务配置完成后,其外观应如屏幕截图#17所示。 通过按F5执行包。截图#18 - #21显示了包的两个控制流和数据流任务的成功执行。同样,该文件是在Excel连接中提供的路径C:\ Temp \ Template.xls中生成的,并且存储过程执行输出中显示的数据与写入该文件的数据匹配。 该程序包是在本地计算机上的文件夹路径C:\ Learn \ Learn.VS2005 \ Learn.SSIS中开发的。现在,我们需要将文件部署到承载SQL Server 64位版本的服务器上,以计划作业。因此,服务器上的文件夹将为D:\ SSIS \ Practice。复制包文件(.dtsx),然后将其粘贴到服务器文件夹中。另外,为了使程序包正确运行,我们需要在服务器上显示Excel电子表格。否则,验证将失败。通常,我创建一个Template文件夹,其中将包含与输出匹配的空Excel电子表格文件。稍后,在运行时,我将使用程序包配置将Excel输出路径更改为其他位置。对于此示例,我将使其保持简单。因此,我们将在本地计算机中生成的Excel文件复制到路径C:\ Temp \ Template.xls到服务器位置D:\ SSIS \ Practice中。我希望SQL作业生成名称为Currencies.xls的文件。因此,将文件Template.xls重命名为Currencies.xls。请参阅屏幕截图#22。 为了表明我确实要在64位版本的SQL Server上的服务器上运行该作业,我在SQL Server上执行了SELECT @@ version命令,屏幕快照#23显示了结果。 我们将使用执行包实用程序(dtexec.exe)生成命令行参数。登录到将在SQL作业中运行SSIS包的服务器。双击程序包文件,这将显示“执行程序包实用程序”。在“常规”部分,从“包源”中选择“文件系统”。单击省略号,然后浏览到程序包路径。在“连接管理器”部分,选择“ Excel”并将Excel文件中的路径从C:\ Temp \ Template.xls更改为D:\ SSIS \ Practice \ Currencies.xls。在实用程序中所做的更改将在“命令行”部分相应地生成命令行。在“命令行”部分,复制包含所有必需参数的命令行。我们不会从这里执行该程序包。单击关闭。参考屏幕截图#24 - #26。 接下来,我们需要设置一个作业来运行SSIS包。我们无法选择SQL Server Integration Services包类型,因为它将在64位下运行,并且找不到Excel连接提供程序。因此,我们必须将其作为Operating System (CmdExec)作业类型运行。转到SQL Server Management Studio,然后连接到数据库引擎。展开“ SQL Server代理”,然后右键单击“作业”节点。选择新作业…。在“作业属性”窗口的“常规”部分,提供作业名称为01_SSIS_Export_To_Excel,所有者将是创建作业的用户。我有一个名为SSIS的类别,因此将选择该类别,但默认类别为[未分类(本地)],并提供简短说明。在“步骤”部分,单击“ 新建...”。按钮。这将带来“作业步骤”属性。在“作业步骤”属性的“常规”部分,提供“步骤名称”为“导出到Excel”,选择“类型” Operating system (CmdExec),保留默认的“以帐户身份运行”作为“ SQL Server代理服务帐户”,并提供以下命令。单击确定。在“新建作业”窗口上,单击“确定”。请参阅截图#27 - #31。 C:\Program Files (x86)\Microsoft SQL Server\90\DTS\Binn\DTExec.exe /FILE "D:\SSIS\Practice\20110723_1015_SO_21448_Excel_64_bit_Error.dtsx" /CONNECTION Excel;"\"Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=D:\SSIS\Practice\Currencies.xls;Extended Properties=""EXCEL 8.0;HDR=YES"";\"" /MAXCONCURRENT " -1 " /CHECKPOINTING OFF /REPORTING EWCDI 新作业应显示在“ SQL Server代理–>作业”节点下。右键单击新创建的作业01_SSIS_Export_To_Excel,然后选择“ 在步骤…处启动作业”,这将开始执行作业。该作业将按预期失败,因为这是此问题的背景。单击关闭以关闭“启动作业”对话框。请参阅#32和#33屏幕截图。 让我们看看发生了什么。转到“ SQL Server代理和作业”节点。右键单击作业01_SSIS_Export_To_Excel,然后选择查看历史记录。这将打开“日志文件查看器”窗口。您会注意到作业失败。展开红叉附近的节点,然后单击“步骤ID”值为1的行。在底部,您可以看到错误消息。Option “8.0;HDR=YES’;” is not valid.单击“关闭”以关闭“日志文件查看器”窗口。请参阅#34和#35屏幕截图。 现在,右键单击作业,然后选择“属性”以打开“作业属性”。您也可以双击作业以打开“作业属性”窗口。单击左侧的步骤。然后单击编辑。用以下命令替换该命令,然后单击“确定”。在作业属性上单击确定以关闭窗口。右键单击作业01_SSIS_Export_To_Excel,然后选择“在步骤...启动作业”,这将开始执行作业。作业将无法成功执行。单击关闭以关闭“启动作业”对话框。让我们来看看历史。右键单击作业01_SSIS_Export_To_Excel,然后选择查看历史记录。这将打开“日志文件查看器”窗口。您会注意到该作业在第二次运行中成功完成。展开绿色勾号交叉点附近的节点,然后单击“步骤ID”值为1的行。在底部,您会看到消息选项步骤已成功。单击“关闭”关闭“日志文件查看器”窗口。文件D:\ SSIS \ Practice \ Currencies.xls将成功填充数据。如果您多次成功执行作业,则数据将被追加到文件中,并且您将找到更多数据。如前所述,这不是生成文件的正确方法。创建此示例的目的是为了解决此问题。参考屏幕截图 创建此示例的目的是为了解决此问题。参考屏幕截图 创建此示例的目的是为了解决此问题。参考屏幕截图#36 - #38。 屏幕截图#39显示了工作命令行参数和非工作命令行参数之间的差异。右边的是工作命令行,左边的是不正确的命令行。它需要使用反斜杠转义序列的另一个双引号来修复该错误。可能还有其他方法可以很好地解决此问题,但此选项似乎可行。 因此,该示例演示了一种从部署在64位服务器上的SSIS包访问Excel数据源时解决命令行参数问题的方法。 希望能对某人有所帮助。
心有灵_夕 2019-12-25 21:28:07 0 浏览量 回答数 0

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服务器和操作系统 1、主板的两个芯片分别是什么芯片,具备什么作用? 北桥:离CPU近,负责CPU、内存、显卡之间的通信。 南桥:离CPU远,负责I/O总线之间的通信。 2、什么是域和域控制器? 将网络中的计算机逻辑上组织到一起,进行集中管理,这种集中管理的环境称为域。 在域中,至少有一台域控制器,域控制器中保存着整个域的用户账号和安全数据,安装了活动目录的一台计算机为域控制器,域管理员可以控制每个域用户的行为。 3、现在有300台虚拟机在云上,你如何进行管理? 1)设定堡垒机,使用统一账号登录,便于安全与登录的考量。 2)使用ansiable、puppet进行系统的统一调度与配置的统一管理。 3)建立简单的服务器的系统、配置、应用的cmdb信息管理。便于查阅每台服务器上的各种信息记录。 4、简述raid0 raid1 raid5 三种工作模式的工作原理及特点 磁盘冗余阵列(Redundant Arrays of Independent Disks,RAID),把硬盘整合成一个大磁盘,在大磁盘上再分区,存放数据、多块盘放在一起可以有冗余(备份)。 RAID整合方式有很多,常用的:0 1 5 10 RAID 0:可以是一块盘和N个盘组合 优点:读写快,是RAID中最好的 缺点:没有冗余,一块坏了数据就全没有了 RAID 1:只能2块盘,盘的大小可以不一样,以小的为准 10G+10G只有10G,另一个做备份。它有100%的冗余,缺点:浪费资源,成本高 RAID 5 :3块盘,容量计算10*(n-1),损失一块盘 特点:读写性能一般,读还好一点,写不好 总结: 冗余从好到坏:RAID1 RAID10 RAID 5 RAID0 性能从好到坏:RAID0 RAID10 RAID5 RAID1 成本从低到高:RAID0 RAID5 RAID1 RAID10 5、linux系统里,buffer和cache如何区分? buffer和cache都是内存中的一块区域,当CPU需要写数据到磁盘时,由于磁盘速度比较慢,所以CPU先把数据存进buffer,然后CPU去执行其他任务,buffer中的数据会定期写入磁盘;当CPU需要从磁盘读入数据时,由于磁盘速度比较慢,可以把即将用到的数据提前存入cache,CPU直接从Cache中拿数据要快的多。 6、主机监控如何实现? 数据中心可以用zabbix(也可以是nagios或其他)监控方案,zabbix图形界面丰富,也自带很多监控模板,特别是多个分区、多个网卡等自动发现并进行监控做得非常不错,不过需要在每台客户机(被监控端)安装zabbix agent。 如果在公有云上,可以使用云监控来监控主机的运行。 网络 7、主机与主机之间通讯的三要素有什么? IP地址、子网掩码、IP路由 8、TCP和UDP都可以实现客户端/服务端通信,这两个协议有何区别? TCP协议面向连接、可靠性高、适合传输大量数据;但是需要三次握手、数据补发等过程,耗时长、通信延迟大。 UDP协议面向非连接、可靠性低、适合传输少量数据;但是连接速度快、耗时短、延迟小。 9、简述TCP协议三次握手和四次分手以及数据传输过程 三次握手: (1)当主机A想同主机B建立连接,主机A会发送SYN给主机B,初始化序列号seq=x。主机A通过向主机B发送SYS报文段,实现从主机A到主机B的序列号同步,即确定seq中的x。 (2)主机B接收到报文后,同意与A建立连接,会发送SYN、ACK给主机A。初始化序列号seq=y,确认序号ack=x+1。主机B向主机A发送SYN报文的目的是实现从主机B到主机A的序列号同步,即确定seq中的y。 (3)主机A接收到主机B发送过来的报文后,会发送ACK给主机B,确认序号ack=y+1,建立连接完成,传输数据。 四次分手: (1)当主机A的应用程序通知TCP数据已经发送完毕时,TCP向主机B发送一个带有FIN附加标记的报文段,初始化序号seq=x。 (2)主机B收到这个FIN报文段,并不立即用FIN报文段回复主机A,而是想主机A发送一个确认序号ack=x+1,同时通知自己的应用程序,对方要求关闭连接(先发ack是防止主机A重复发送FIN报文)。 (3)主机B发送完ack确认报文后,主机B 的应用程序通知TCP我要关闭连接,TCP接到通知后会向主机A发送一个带有FIN附加标记的报文段,初始化序号seq=x,ack=x+1。 (4)主机A收到这个FIN报文段,向主机B发送一个ack确认报文,ack=y+1,表示连接彻底释放。 10、SNAT和DNAT的区别 SNAT:内部地址要访问公网上的服务时(如web访问),内部地址会主动发起连接,由路由器或者防火墙上的网关对内部地址做个地址转换,将内部地址的私有IP转换为公网的公有IP,网关的这个地址转换称为SNAT,主要用于内部共享IP访问外部。 DNAT:当内部需要提供对外服务时(如对外发布web网站),外部地址发起主动连接,由路由器或者防火墙上的网关接收这个连接,然后将连接转换到内部,此过程是由带有公网IP的网关替代内部服务来接收外部的连接,然后在内部做地址转换,此转换称为DNAT,主要用于内部服务对外发布。 数据库 11、叙述数据的强一致性和最终一致性 强一致性:在任何时刻所有的用户或者进程查询到的都是最近一次成功更新的数据。强一致性是程度最高一致性要求,也是最难实现的。关系型数据库更新操作就是这个案例。 最终一致性:和强一致性相对,在某一时刻用户或者进程查询到的数据可能都不同,但是最终成功更新的数据都会被所有用户或者进程查询到。当前主流的nosql数据库都是采用这种一致性策略。 12、MySQL的主从复制过程是同步的还是异步的? 主从复制的过程是异步的复制过程,主库完成写操作并计入binlog日志中,从库再通过请求主库的binlog日志写入relay中继日志中,最后再执行中继日志的sql语句。 **13、MySQL主从复制的优点 ** 如果主服务器出现问题,可以快速切换到从服务器提供的服务; 可以在从服务器上执行查询操作,降低主服务器的访问压力; 可以在从服务器上执行备份,以避免备份期间影响主服务器的服务。 14、redis有哪些数据类型? (一)String 最常规的set/get操作,value可以是String也可以是数字。一般做一些复杂的计数功能的缓存。 (二)hash 这里value存放的是结构化的对象,比较方便的就是操作其中的某个字段。做单点登录的时候,就是用这种数据结构存储用户信息,以cookieId作为key,设置30分钟为缓存过期时间,能很好的模拟出类似session的效果。 (三)list 使用List的数据结构,可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是,可以利用lrange命令,做基于redis的分页功能,性能极佳,用户体验好。 (四)set 因为set堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。为什么不用JVM自带的Set进行去重?因为我们的系统一般都是集群部署,使用JVM自带的Set,比较麻烦,难道为了一个做一个全局去重,再起一个公共服务,太麻烦了。 另外,就是利用交集、并集、差集等操作,可以计算共同喜好,全部的喜好,自己独有的喜好等功能。 (五)Zset Zset多了一个权重参数score,集合中的元素能够按score进行排列。可以做排行榜应用,取TOP N操作。另外,sorted set可以用来做延时任务。最后一个应用就是可以做范围查找。 15、叙述分布式数据库及其使用场景? 分布式数据库应该是数据访问对应用透明,每个分片默认采用主备架构,提供灾备、恢复、监控、不停机扩容等整套解决方案,适用于TB或PB级的海量数据场景。 应用 16、Apache、Nginx、Lighttpd都有哪些特点? Apache特点:1)几乎可以运行在所有的计算机平台上;2)支持最新的http/1.1协议;3)简单而且强有力的基于文件的配置(httpd.conf);4)支持通用网关接口(cgi);5)支持虚拟主机;6)支持http认证,7)集成perl;8)集成的代理服务器;9)可以通过web浏览器监视服务器的状态,可以自定义日志;10)支持服务器端包含命令(ssi);11)支持安全socket层(ssl);12)具有用户绘画过程的跟踪能力;13)支持fastcgi;14)支持java servlets Nginx特点:nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,同时也是一个IMAP/POP3/SMTP代理服务器,处理静态文件,索引文件以及自动索引,无缓存的反向代理加速,简单的负载均衡和容错,具有很高的稳定性,支持热部署。 Lighttpd特点:是一个具有非常低的内存开销,CPU占用率低,效能好,以及丰富的模块,Lighttpd是众多opensource轻量级的webserver中较为优秀的一个,支持fastcgi,cgi,auth,输出压缩,url重写,alias等重要功能。 17、LVS、NGINX、HAPROXY的优缺点? LVS优点:具有很好的可伸缩性、可靠性、可管理性。抗负载能力强、对内存和CPU资源消耗比较低。工作在四层上,仅作分发,所以它几乎可以对所有的应用做负载均衡,且没有流量的产生,不会受到大流量的影响。 LVS缺点:软件不支持正则表达式处理,不能做动静分离,如果web应用比较庞大,LVS/DR+KEEPALIVED实施和管理比较复杂。相对而言,nginx和haproxy就简单得多。 nginx优点:工作在七层之上,可以针对http应用做一些分流的策略。比如针对域名、目录结构。它的正则规则比haproxy更为强大和灵活。对网络稳定性依赖非常小。理论上能PING就能进行负载均衡。配置和测试简单,可以承担高负载压力且稳定。nginx可以通过端口检测到服务器内部的故障。比如根据服务器处理网页返回的状态码、超时等。并且可以将返回错误的请求重新发送给另一个节点,同时nginx不仅仅是负载均衡器/反向代理软件。同时也是功能强大的web服务器,可以作为中层反向代理、静态网页和图片服务器使用。 nginx缺点:不支持URL检测,仅支持HTTP和EMAIL,对session的保持,cookie的引导能力相对欠缺。 Haproxy优点:支持虚拟主机、session的保持、cookie的引导;同时支持通过获取指定的url来检测后端服务器的状态。支持TCP协议的负载均衡;单纯从效率上讲比nginx更出色,且负载策略非常多。 aproxy缺点:扩展性能差;添加新功能很费劲,对不断扩展的新业务很难对付。 18、什么是中间件?什么是jdk? 中间件介绍: 中间件是一种独立的系统软件或服务程序,分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源 中间件位于客户机/ 服务器的操作系统之上,管理计算机资源和网络通讯 是连接两个独立应用程序或独立系统的软件。相连接的系统,即使它们具有不同的接口 但通过中间件相互之间仍能交换信息。执行中间件的一个关键途径是信息传递 通过中间件,应用程序可以工作于多平台或OS环境。 jdk:jdk是Java的开发工具包 它是一种用于构建在 Java 平台上发布的应用程序、applet 和组件的开发环境 19、日志收集、日志检索、日志展示的常用工具有哪些? ELK或EFK。 Logstash:数据收集处理引擎。支持动态的从各种数据源搜集数据,并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作,然后存储以供后续使用。 Kibana:可视化化平台。它能够搜索、展示存储在 Elasticsearch 中索引数据。使用它可以很方便的用图表、表格、地图展示和分析数据。 Elasticsearch:分布式搜索引擎。具有高可伸缩、高可靠、易管理等特点。可以用于全文检索、结构化检索和分析,并能将这三者结合起来。Elasticsearch 基于 Lucene 开发,现在使用最广的开源搜索引擎之一,Wikipedia 、StackOverflow、Github 等都基于它来构建自己的搜索引擎。 Filebeat:轻量级数据收集引擎。基于原先 Logstash-fowarder 的源码改造出来。换句话说:Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder,逐渐取代其位置。 20、什么是蓝绿发布和灰度发布? 蓝绿:旧版本-新版本 灰度:新旧版本各占一定比例,比例可自定义 两种发布都通过devops流水线实现
剑曼红尘 2020-03-23 15:51:44 0 浏览量 回答数 0

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遍历一个 List 有哪些不同的方式?每种方法的实现原理是什么?Java 中 List 遍历的最佳实践是什么? 遍历方式有以下几种: for 循环遍历,基于计数器。在集合外部维护一个计数器,然后依次读取每一个位置的元素,当读取到最后一个元素后停止。 迭代器遍历,Iterator。Iterator 是面向对象的一个设计模式,目的是屏蔽不同数据集合的特点,统一遍历集合的接口。Java 在 Collections 中支持了 Iterator 模式。 foreach 循环遍历。foreach 内部也是采用了 Iterator 的方式实现,使用时不需要显式声明 Iterator 或计数器。优点是代码简洁,不易出错;缺点是只能做简单的遍历,不能在遍历过程中操作数据集合,例如删除、替换。 最佳实践:Java Collections 框架中提供了一个 RandomAccess 接口,用来标记 List 实现是否支持 Random Access。 如果一个数据集合实现了该接口,就意味着它支持 Random Access,按位置读取元素的平均时间复杂度为 O(1),如ArrayList。如果没有实现该接口,表示不支持 Random Access,如LinkedList。 推荐的做法就是,支持 Random Access 的列表可用 for 循环遍历,否则建议用 Iterator 或 foreach 遍历。 说一下 ArrayList 的优缺点 ArrayList的优点如下: ArrayList 底层以数组实现,是一种随机访问模式。ArrayList 实现了 RandomAccess 接口,因此查找的时候非常快。ArrayList 在顺序添加一个元素的时候非常方便。 ArrayList 的缺点如下: 删除元素的时候,需要做一次元素复制操作。如果要复制的元素很多,那么就会比较耗费性能。插入元素的时候,也需要做一次元素复制操作,缺点同上。 ArrayList 比较适合顺序添加、随机访问的场景。 如何实现数组和 List 之间的转换? 数组转 List:使用 Arrays. asList(array) 进行转换。List 转数组:使用 List 自带的 toArray() 方法。 代码示例: ArrayList 和 LinkedList 的区别是什么? 数据结构实现:ArrayList 是动态数组的数据结构实现,而 LinkedList 是双向链表的数据结构实现。随机访问效率:ArrayList 比 LinkedList 在随机访问的时候效率要高,因为 LinkedList 是线性的数据存储方式,所以需要移动指针从前往后依次查找。增加和删除效率:在非首尾的增加和删除操作,LinkedList 要比 ArrayList 效率要高,因为 ArrayList 增删操作要影响数组内的其他数据的下标。内存空间占用:LinkedList 比 ArrayList 更占内存,因为 LinkedList 的节点除了存储数据,还存储了两个引用,一个指向前一个元素,一个指向后一个元素。线程安全:ArrayList 和 LinkedList 都是不同步的,也就是不保证线程安全; 综合来说,在需要频繁读取集合中的元素时,更推荐使用 ArrayList,而在插入和删除操作较多时,更推荐使用 LinkedList。 补充:数据结构基础之双向链表 双向链表也叫双链表,是链表的一种,它的每个数据结点中都有两个指针,分别指向直接后继和直接前驱。所以,从双向链表中的任意一个结点开始,都可以很方便地访问它的前驱结点和后继结点。 ArrayList 和 Vector 的区别是什么? 这两个类都实现了 List 接口(List 接口继承了 Collection 接口),他们都是有序集合 线程安全:Vector 使用了 Synchronized 来实现线程同步,是线程安全的,而 ArrayList 是非线程安全的。性能:ArrayList 在性能方面要优于 Vector。扩容:ArrayList 和 Vector 都会根据实际的需要动态的调整容量,只不过在 Vector 扩容每次会增加 1 倍,而 ArrayList 只会增加 50%。 Vector类的所有方法都是同步的。可以由两个线程安全地访问一个Vector对象、但是一个线程访问Vector的话代码要在同步操作上耗费大量的时间。 Arraylist不是同步的,所以在不需要保证线程安全时时建议使用Arraylist。 插入数据时,ArrayList、LinkedList、Vector谁速度较快?阐述 ArrayList、Vector、LinkedList 的存储性能和特性? ArrayList、LinkedList、Vector 底层的实现都是使用数组方式存储数据。数组元素数大于实际存储的数据以便增加和插入元素,它们都允许直接按序号索引元素,但是插入元素要涉及数组元素移动等内存操作,所以索引数据快而插入数据慢。 Vector 中的方法由于加了 synchronized 修饰,因此 Vector 是线程安全容器,但性能上较ArrayList差。 LinkedList 使用双向链表实现存储,按序号索引数据需要进行前向或后向遍历,但插入数据时只需要记录当前项的前后项即可,所以 LinkedList 插入速度较快。 多线程场景下如何使用 ArrayList? ArrayList 不是线程安全的,如果遇到多线程场景,可以通过 Collections 的 synchronizedList 方法将其转换成线程安全的容器后再使用。例如像下面这样: 为什么 ArrayList 的 elementData 加上 transient 修饰? ArrayList 中的数组定义如下: private transient Object[] elementData; 再看一下 ArrayList 的定义: public class ArrayList extends AbstractList implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable 可以看到 ArrayList 实现了 Serializable 接口,这意味着 ArrayList 支持序列化。transient 的作用是说不希望 elementData 数组被序列化,重写了 writeObject 实现: 每次序列化时,先调用 defaultWriteObject() 方法序列化 ArrayList 中的非 transient 元素,然后遍历 elementData,只序列化已存入的元素,这样既加快了序列化的速度,又减小了序列化之后的文件大小。 List 和 Set 的区别 List , Set 都是继承自Collection 接口 List 特点:一个有序(元素存入集合的顺序和取出的顺序一致)容器,元素可以重复,可以插入多个null元素,元素都有索引。常用的实现类有 ArrayList、LinkedList 和 Vector。 Set 特点:一个无序(存入和取出顺序有可能不一致)容器,不可以存储重复元素,只允许存入一个null元素,必须保证元素唯一性。Set 接口常用实现类是 HashSet、LinkedHashSet 以及 TreeSet。 另外 List 支持for循环,也就是通过下标来遍历,也可以用迭代器,但是set只能用迭代,因为他无序,无法用下标来取得想要的值。 Set和List对比 Set:检索元素效率低下,删除和插入效率高,插入和删除不会引起元素位置改变。 List:和数组类似,List可以动态增长,查找元素效率高,插入删除元素效率低,因为会引起其他元素位置改变 Set接口 说一下 HashSet 的实现原理? HashSet 是基于 HashMap 实现的,HashSet的值存放于HashMap的key上,HashMap的value统一为PRESENT,因此 HashSet 的实现比较简单,相关 HashSet 的操作,基本上都是直接调用底层 HashMap 的相关方法来完成,HashSet 不允许重复的值。 HashSet如何检查重复?HashSet是如何保证数据不可重复的? 向HashSet 中add ()元素时,判断元素是否存在的依据,不仅要比较hash值,同时还要结合equles 方法比较。 HashSet 中的add ()方法会使用HashMap 的put()方法。 HashMap 的 key 是唯一的,由源码可以看出 HashSet 添加进去的值就是作为HashMap 的key,并且在HashMap中如果K/V相同时,会用新的V覆盖掉旧的V,然后返回旧的V。所以不会重复( HashMap 比较key是否相等是先比较hashcode 再比较equals )。 以下是HashSet 部分源码: hashCode()与equals()的相关规定: 如果两个对象相等,则hashcode一定也是相同的 两个对象相等,对两个equals方法返回true 两个对象有相同的hashcode值,它们也不一定是相等的 综上,equals方法被覆盖过,则hashCode方法也必须被覆盖 hashCode()的默认行为是对堆上的对象产生独特值。如果没有重写hashCode(),则该class的两个对象无论如何都不会相等(即使这两个对象指向相同的数据)。 ** ==与equals的区别** ==是判断两个变量或实例是不是指向同一个内存空间 equals是判断两个变量或实例所指向的内存空间的值是不是相同 ==是指对内存地址进行比较 equals()是对字符串的内容进行比较3.==指引用是否相同 equals()指的是值是否相同 HashSet与HashMap的区别 Queue BlockingQueue是什么? Java.util.concurrent.BlockingQueue是一个队列,在进行检索或移除一个元素的时候,它会等待队列变为非空;当在添加一个元素时,它会等待队列中的可用空间。BlockingQueue接口是Java集合框架的一部分,主要用于实现生产者-消费者模式。我们不需要担心等待生产者有可用的空间,或消费者有可用的对象,因为它都在BlockingQueue的实现类中被处理了。Java提供了集中BlockingQueue的实现,比如ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue、PriorityBlockingQueue,、SynchronousQueue等。 在 Queue 中 poll()和 remove()有什么区别? 相同点:都是返回第一个元素,并在队列中删除返回的对象。 不同点:如果没有元素 poll()会返回 null,而 remove()会直接抛出 NoSuchElementException 异常。 代码示例: Queue queue = new LinkedList (); queue. offer("string"); // add System. out. println(queue. poll()); System. out. println(queue. remove()); System. out. println(queue. size()); Map接口 说一下 HashMap 的实现原理? HashMap概述: HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变。 HashMap的数据结构: 在Java编程语言中,最基本的结构就是两种,一个是数组,另外一个是模拟指针(引用),所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的,HashMap也不例外。HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构,即数组和链表的结合体。 HashMap 基于 Hash 算法实现的 当我们往Hashmap中put元素时,利用key的hashCode重新hash计算出当前对象的元素在数组中的下标存储时,如果出现hash值相同的key,此时有两种情况。(1)如果key相同,则覆盖原始值;(2)如果key不同(出现冲突),则将当前的key-value放入链表中获取时,直接找到hash值对应的下标,在进一步判断key是否相同,从而找到对应值。理解了以上过程就不难明白HashMap是如何解决hash冲突的问题,核心就是使用了数组的存储方式,然后将冲突的key的对象放入链表中,一旦发现冲突就在链表中做进一步的对比。 需要注意Jdk 1.8中对HashMap的实现做了优化,当链表中的节点数据超过八个之后,该链表会转为红黑树来提高查询效率,从原来的O(n)到O(logn) HashMap在JDK1.7和JDK1.8中有哪些不同?HashMap的底层实现 在Java中,保存数据有两种比较简单的数据结构:数组和链表。数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难;链表的特点是:寻址困难,但插入和删除容易;所以我们将数组和链表结合在一起,发挥两者各自的优势,使用一种叫做拉链法的方式可以解决哈希冲突。 JDK1.8之前 JDK1.8之前采用的是拉链法。拉链法:将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组,数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突,则将冲突的值加到链表中即可。 JDK1.8之后 相比于之前的版本,jdk1.8在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为8)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。 JDK1.7 VS JDK1.8 比较 JDK1.8主要解决或优化了一下问题: resize 扩容优化引入了红黑树,目的是避免单条链表过长而影响查询效率,红黑树算法请参考解决了多线程死循环问题,但仍是非线程安全的,多线程时可能会造成数据丢失问题。 HashMap的put方法的具体流程? 当我们put的时候,首先计算 key的hash值,这里调用了 hash方法,hash方法实际是让key.hashCode()与key.hashCode()>>>16进行异或操作,高16bit补0,一个数和0异或不变,所以 hash 函数大概的作用就是:高16bit不变,低16bit和高16bit做了一个异或,目的是减少碰撞。按照函数注释,因为bucket数组大小是2的幂,计算下标index = (table.length - 1) & hash,如果不做 hash 处理,相当于散列生效的只有几个低 bit 位,为了减少散列的碰撞,设计者综合考虑了速度、作用、质量之后,使用高16bit和低16bit异或来简单处理减少碰撞,而且JDK8中用了复杂度 O(logn)的树结构来提升碰撞下的性能。 putVal方法执行流程图 ①.判断键值对数组table[i]是否为空或为null,否则执行resize()进行扩容; ②.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i,如果table[i]==null,直接新建节点添加,转向⑥,如果table[i]不为空,转向③; ③.判断table[i]的首个元素是否和key一样,如果相同直接覆盖value,否则转向④,这里的相同指的是hashCode以及equals; ④.判断table[i] 是否为treeNode,即table[i] 是否是红黑树,如果是红黑树,则直接在树中插入键值对,否则转向⑤; ⑤.遍历table[i],判断链表长度是否大于8,大于8的话把链表转换为红黑树,在红黑树中执行插入操作,否则进行链表的插入操作;遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可; ⑥.插入成功后,判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold,如果超过,进行扩容。 HashMap的扩容操作是怎么实现的? ①.在jdk1.8中,resize方法是在hashmap中的键值对大于阀值时或者初始化时,就调用resize方法进行扩容; ②.每次扩展的时候,都是扩展2倍; ③.扩展后Node对象的位置要么在原位置,要么移动到原偏移量两倍的位置。 在putVal()中,我们看到在这个函数里面使用到了2次resize()方法,resize()方法表示的在进行第一次初始化时会对其进行扩容,或者当该数组的实际大小大于其临界值值(第一次为12),这个时候在扩容的同时也会伴随的桶上面的元素进行重新分发,这也是JDK1.8版本的一个优化的地方,在1.7中,扩容之后需要重新去计算其Hash值,根据Hash值对其进行分发,但在1.8版本中,则是根据在同一个桶的位置中进行判断(e.hash & oldCap)是否为0,重新进行hash分配后,该元素的位置要么停留在原始位置,要么移动到原始位置+增加的数组大小这个位置上 HashMap是怎么解决哈希冲突的? 答:在解决这个问题之前,我们首先需要知道什么是哈希冲突,而在了解哈希冲突之前我们还要知道什么是哈希才行; 什么是哈希? Hash,一般翻译为“散列”,也有直接音译为“哈希”的,这就是把任意长度的输入通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值(哈希值);这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。 所有散列函数都有如下一个基本特性**:根据同一散列函数计算出的散列值如果不同,那么输入值肯定也不同。但是,根据同一散列函数计算出的散列值如果相同,输入值不一定相同**。 什么是哈希冲突? 当两个不同的输入值,根据同一散列函数计算出相同的散列值的现象,我们就把它叫做碰撞(哈希碰撞)。 HashMap的数据结构 在Java中,保存数据有两种比较简单的数据结构:数组和链表。数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难;链表的特点是:寻址困难,但插入和删除容易;所以我们将数组和链表结合在一起,发挥两者各自的优势,使用一种叫做链地址法的方式可以解决哈希冲突: 这样我们就可以将拥有相同哈希值的对象组织成一个链表放在hash值所对应的bucket下,但相比于hashCode返回的int类型,我们HashMap初始的容量大小DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4(即2的四次方16)要远小于int类型的范围,所以我们如果只是单纯的用hashCode取余来获取对应的bucket这将会大大增加哈希碰撞的概率,并且最坏情况下还会将HashMap变成一个单链表,所以我们还需要对hashCode作一定的优化 hash()函数 上面提到的问题,主要是因为如果使用hashCode取余,那么相当于参与运算的只有hashCode的低位,高位是没有起到任何作用的,所以我们的思路就是让hashCode取值出的高位也参与运算,进一步降低hash碰撞的概率,使得数据分布更平均,我们把这样的操作称为扰动,在JDK 1.8中的hash()函数如下: static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);// 与自己右移16位进行异或运算(高低位异或) } 这比在JDK 1.7中,更为简洁,相比在1.7中的4次位运算,5次异或运算(9次扰动),在1.8中,只进行了1次位运算和1次异或运算(2次扰动); JDK1.8新增红黑树 通过上面的链地址法(使用散列表)和扰动函数我们成功让我们的数据分布更平均,哈希碰撞减少,但是当我们的HashMap中存在大量数据时,加入我们某个bucket下对应的链表有n个元素,那么遍历时间复杂度就为O(n),为了针对这个问题,JDK1.8在HashMap中新增了红黑树的数据结构,进一步使得遍历复杂度降低至O(logn); 总结 简单总结一下HashMap是使用了哪些方法来有效解决哈希冲突的: 使用链地址法(使用散列表)来链接拥有相同hash值的数据;使用2次扰动函数(hash函数)来降低哈希冲突的概率,使得数据分布更平均;引入红黑树进一步降低遍历的时间复杂度,使得遍历更快; **能否使用任何类作为 Map 的 key? **可以使用任何类作为 Map 的 key,然而在使用之前,需要考虑以下几点: 如果类重写了 equals() 方法,也应该重写 hashCode() 方法。 类的所有实例需要遵循与 equals() 和 hashCode() 相关的规则。 如果一个类没有使用 equals(),不应该在 hashCode() 中使用它。 用户自定义 Key 类最佳实践是使之为不可变的,这样 hashCode() 值可以被缓存起来,拥有更好的性能。不可变的类也可以确保 hashCode() 和 equals() 在未来不会改变,这样就会解决与可变相关的问题了。 为什么HashMap中String、Integer这样的包装类适合作为K? 答:String、Integer等包装类的特性能够保证Hash值的不可更改性和计算准确性,能够有效的减少Hash碰撞的几率 都是final类型,即不可变性,保证key的不可更改性,不会存在获取hash值不同的情况 内部已重写了equals()、hashCode()等方法,遵守了HashMap内部的规范(不清楚可以去上面看看putValue的过程),不容易出现Hash值计算错误的情况; 如果使用Object作为HashMap的Key,应该怎么办呢? 答:重写hashCode()和equals()方法 重写hashCode()是因为需要计算存储数据的存储位置,需要注意不要试图从散列码计算中排除掉一个对象的关键部分来提高性能,这样虽然能更快但可能会导致更多的Hash碰撞; 重写equals()方法,需要遵守自反性、对称性、传递性、一致性以及对于任何非null的引用值x,x.equals(null)必须返回false的这几个特性,目的是为了保证key在哈希表中的唯一性; HashMap为什么不直接使用hashCode()处理后的哈希值直接作为table的下标 答:hashCode()方法返回的是int整数类型,其范围为-(2 ^ 31)~(2 ^ 31 - 1),约有40亿个映射空间,而HashMap的容量范围是在16(初始化默认值)~2 ^ 30,HashMap通常情况下是取不到最大值的,并且设备上也难以提供这么多的存储空间,从而导致通过hashCode()计算出的哈希值可能不在数组大小范围内,进而无法匹配存储位置; 那怎么解决呢? HashMap自己实现了自己的hash()方法,通过两次扰动使得它自己的哈希值高低位自行进行异或运算,降低哈希碰撞概率也使得数据分布更平均; 在保证数组长度为2的幂次方的时候,使用hash()运算之后的值与运算(&)(数组长度 - 1)来获取数组下标的方式进行存储,这样一来是比取余操作更加有效率,二来也是因为只有当数组长度为2的幂次方时,h&(length-1)才等价于h%length,三来解决了“哈希值与数组大小范围不匹配”的问题; HashMap 的长度为什么是2的幂次方 为了能让 HashMap 存取高效,尽量较少碰撞,也就是要尽量把数据分配均匀,每个链表/红黑树长度大致相同。这个实现就是把数据存到哪个链表/红黑树中的算法。 这个算法应该如何设计呢? 我们首先可能会想到采用%取余的操作来实现。但是,重点来了:“取余(%)操作中如果除数是2的幂次则等价于与其除数减一的与(&)操作(也就是说 hash%length==hash&(length-1)的前提是 length 是2的 n 次方;)。” 并且 采用二进制位操作 &,相对于%能够提高运算效率,这就解释了 HashMap 的长度为什么是2的幂次方。 那为什么是两次扰动呢? 答:这样就是加大哈希值低位的随机性,使得分布更均匀,从而提高对应数组存储下标位置的随机性&均匀性,最终减少Hash冲突,两次就够了,已经达到了高位低位同时参与运算的目的; HashMap 与 HashTable 有什么区别? 线程安全: HashMap 是非线程安全的,HashTable 是线程安全的;HashTable 内部的方法基本都经过 synchronized 修饰。(如果你要保证线程安全的话就使用 ConcurrentHashMap 吧!); 效率: 因为线程安全的问题,HashMap 要比 HashTable 效率高一点。另外,HashTable 基本被淘汰,不要在代码中使用它; 对Null key 和Null value的支持: HashMap 中,null 可以作为键,这样的键只有一个,可以有一个或多个键所对应的值为 null。但是在 HashTable 中 put 进的键值只要有一个 null,直接抛NullPointerException。 **初始容量大小和每次扩充容量大小的不同 **: ①创建时如果不指定容量初始值,Hashtable 默认的初始大小为11,之后每次扩充,容量变为原来的2n+1。HashMap 默认的初始化大小为16。之后每次扩充,容量变为原来的2倍。②创建时如果给定了容量初始值,那么 Hashtable 会直接使用你给定的大小,而 HashMap 会将其扩充为2的幂次方大小。也就是说 HashMap 总是使用2的幂作为哈希表的大小,后面会介绍到为什么是2的幂次方。 底层数据结构: JDK1.8 以后的 HashMap 在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为8)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。Hashtable 没有这样的机制。 推荐使用:在 Hashtable 的类注释可以看到,Hashtable 是保留类不建议使用,推荐在单线程环境下使用 HashMap 替代,如果需要多线程使用则用 ConcurrentHashMap 替代。 如何决定使用 HashMap 还是 TreeMap? 对于在Map中插入、删除和定位元素这类操作,HashMap是最好的选择。然而,假如你需要对一个有序的key集合进行遍历,TreeMap是更好的选择。基于你的collection的大小,也许向HashMap中添加元素会更快,将map换为TreeMap进行有序key的遍历。 HashMap 和 ConcurrentHashMap 的区别 ConcurrentHashMap对整个桶数组进行了分割分段(Segment),然后在每一个分段上都用lock锁进行保护,相对于HashTable的synchronized锁的粒度更精细了一些,并发性能更好,而HashMap没有锁机制,不是线程安全的。(JDK1.8之后ConcurrentHashMap启用了一种全新的方式实现,利用CAS算法。) HashMap的键值对允许有null,但是ConCurrentHashMap都不允许。 ConcurrentHashMap 和 Hashtable 的区别? ConcurrentHashMap 和 Hashtable 的区别主要体现在实现线程安全的方式上不同。 底层数据结构: JDK1.7的 ConcurrentHashMap 底层采用 分段的数组+链表 实现,JDK1.8 采用的数据结构跟HashMap1.8的结构一样,数组+链表/红黑二叉树。Hashtable 和 JDK1.8 之前的 HashMap 的底层数据结构类似都是采用 数组+链表 的形式,数组是 HashMap 的主体,链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的; 实现线程安全的方式(重要): ① 在JDK1.7的时候,ConcurrentHashMap(分段锁) 对整个桶数组进行了分割分段(Segment),每一把锁只锁容器其中一部分数据,多线程访问容器里不同数据段的数据,就不会存在锁竞争,提高并发访问率。(默认分配16个Segment,比Hashtable效率提高16倍。) 到了 JDK1.8 的时候已经摒弃了Segment的概念,而是直接用 Node 数组+链表+红黑树的数据结构来实现,并发控制使用 synchronized 和 CAS 来操作。(JDK1.6以后 对 synchronized锁做了很多优化) 整个看起来就像是优化过且线程安全的 HashMap,虽然在JDK1.8中还能看到 Segment 的数据结构,但是已经简化了属性,只是为了兼容旧版本;② Hashtable(同一把锁) :使用 synchronized 来保证线程安全,效率非常低下。当一个线程访问同步方法时,其他线程也访问同步方法,可能会进入阻塞或轮询状态,如使用 put 添加元素,另一个线程不能使用 put 添加元素,也不能使用 get,竞争会越来越激烈效率越低。 两者的对比图: HashTable: JDK1.7的ConcurrentHashMap: JDK1.8的ConcurrentHashMap(TreeBin: 红黑二叉树节点 Node: 链表节点): 答:ConcurrentHashMap 结合了 HashMap 和 HashTable 二者的优势。HashMap 没有考虑同步,HashTable 考虑了同步的问题。但是 HashTable 在每次同步执行时都要锁住整个结构。 ConcurrentHashMap 锁的方式是稍微细粒度的。 ConcurrentHashMap 底层具体实现知道吗?实现原理是什么? JDK1.7 首先将数据分为一段一段的存储,然后给每一段数据配一把锁,当一个线程占用锁访问其中一个段数据时,其他段的数据也能被其他线程访问。 在JDK1.7中,ConcurrentHashMap采用Segment + HashEntry的方式进行实现,结构如下: 一个 ConcurrentHashMap 里包含一个 Segment 数组。Segment 的结构和HashMap类似,是一种数组和链表结构,一个 Segment 包含一个 HashEntry 数组,每个 HashEntry 是一个链表结构的元素,每个 Segment 守护着一个HashEntry数组里的元素,当对 HashEntry 数组的数据进行修改时,必须首先获得对应的 Segment的锁。 该类包含两个静态内部类 HashEntry 和 Segment ;前者用来封装映射表的键值对,后者用来充当锁的角色;Segment 是一种可重入的锁 ReentrantLock,每个 Segment 守护一个HashEntry 数组里得元素,当对 HashEntry 数组的数据进行修改时,必须首先获得对应的 Segment 锁。 JDK1.8 在JDK1.8中,放弃了Segment臃肿的设计,取而代之的是采用Node + CAS + Synchronized来保证并发安全进行实现,synchronized只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点,这样只要hash不冲突,就不会产生并发,效率又提升N倍。 结构如下: 如果该节点是TreeBin类型的节点,说明是红黑树结构,则通过putTreeVal方法往红黑树中插入节点;如果binCount不为0,说明put操作对数据产生了影响,如果当前链表的个数达到8个,则通过treeifyBin方法转化为红黑树,如果oldVal不为空,说明是一次更新操作,没有对元素个数产生影响,则直接返回旧值;如果插入的是一个新节点,则执行addCount()方法尝试更新元素个数baseCount; 辅助工具类 Array 和 ArrayList 有何区别? Array 可以存储基本数据类型和对象,ArrayList 只能存储对象。Array 是指定固定大小的,而 ArrayList 大小是自动扩展的。Array 内置方法没有 ArrayList 多,比如 addAll、removeAll、iteration 等方法只有 ArrayList 有。 对于基本类型数据,集合使用自动装箱来减少编码工作量。但是,当处理固定大小的基本数据类型的时候,这种方式相对比较慢。 如何实现 Array 和 List 之间的转换? Array 转 List: Arrays. asList(array) ;List 转 Array:List 的 toArray() 方法。 comparable 和 comparator的区别? comparable接口实际上是出自java.lang包,它有一个 compareTo(Object obj)方法用来排序comparator接口实际上是出自 java.util 包,它有一个compare(Object obj1, Object obj2)方法用来排序 一般我们需要对一个集合使用自定义排序时,我们就要重写compareTo方法或compare方法,当我们需要对某一个集合实现两种排序方式,比如一个song对象中的歌名和歌手名分别采用一种排序方法的话,我们可以重写compareTo方法和使用自制的Comparator方法或者以两个Comparator来实现歌名排序和歌星名排序,第二种代表我们只能使用两个参数版的Collections.sort(). 方法如何比较元素? TreeSet 要求存放的对象所属的类必须实现 Comparable 接口,该接口提供了比较元素的 compareTo()方法,当插入元素时会回调该方法比较元素的大小。TreeMap 要求存放的键值对映射的键必须实现 Comparable 接口从而根据键对元素进 行排 序。 Collections 工具类的 sort 方法有两种重载的形式, 第一种要求传入的待排序容器中存放的对象比较实现 Comparable 接口以实现元素的比较; 第二种不强制性的要求容器中的元素必须可比较,但是要求传入第二个参数,参数是Comparator 接口的子类型(需要重写 compare 方法实现元素的比较),相当于一个临时定义的排序规则,其实就是通过接口注入比较元素大小的算法,也是对回调模式的应用(Java 中对函数式编程的支持)。
剑曼红尘 2020-03-24 14:41:57 0 浏览量 回答数 0

问题

EMR 常见问题?

Q:作业和执行计划的区别 A:在Aliyun E-MapReduce中,要运行作业,需要有分成两个步骤,分别是: 创建作业 在E-MapReduce产品...
nicenelly 2019-12-01 21:19:58 2355 浏览量 回答数 0

回答

微服务 (MicroServices) 架构是当前互联网业界的一个技术热点,圈里有不少同行朋友当前有计划在各自公司开展微服务化体系建设,他们都有相同的疑问:一个微服务架构有哪些技术关注点 (technical concerns)?需要哪些基础框架或组件来支持微服务架构?这些框架或组件该如何选型?笔者之前在两家大型互联网公司参与和主导过大型服务化体系和框架建设,同时在这块也投入了很多时间去学习和研究,有一些经验和学习心得,可以和大家一起分享。 服务注册、发现、负载均衡和健康检查和单块 (Monolithic) 架构不同,微服务架构是由一系列职责单一的细粒度服务构成的分布式网状结构,服务之间通过轻量机制进行通信,这时候必然引入一个服务注册发现问题,也就是说服务提供方要注册通告服务地址,服务的调用方要能发现目标服务,同时服务提供方一般以集群方式提供服务,也就引入了负载均衡和健康检查问题。根据负载均衡 LB 所在位置的不同,目前主要的服务注册、发现和负载均衡方案有三种: 第一种是集中式 LB 方案,如下图 Fig 1,在服务消费者和服务提供者之间有一个独立的 LB,LB 通常是专门的硬件设备如 F5,或者基于软件如 LVS,HAproxy 等实现。LB 上有所有服务的地址映射表,通常由运维配置注册,当服务消费方调用某个目标服务时,它向 LB 发起请求,由 LB 以某种策略(比如 Round-Robin)做负载均衡后将请求转发到目标服务。LB 一般具备健康检查能力,能自动摘除不健康的服务实例。服务消费方如何发现 LB 呢?通常的做法是通过 DNS,运维人员为服务配置一个 DNS 域名,这个域名指向 LB。 Fig 1, 集中式 LB 方案 集中式 LB 方案实现简单,在 LB 上也容易做集中式的访问控制,这一方案目前还是业界主流。集中式 LB 的主要问题是单点问题,所有服务调用流量都经过 LB,当服务数量和调用量大的时候,LB 容易成为瓶颈,且一旦 LB 发生故障对整个系统的影响是灾难性的。另外,LB 在服务消费方和服务提供方之间增加了一跳 (hop),有一定性能开销。 第二种是进程内 LB 方案,针对集中式 LB 的不足,进程内 LB 方案将 LB 的功能以库的形式集成到服务消费方进程里头,该方案也被称为软负载 (Soft Load Balancing) 或者客户端负载方案,下图 Fig 2 展示了这种方案的工作原理。这一方案需要一个服务注册表 (Service Registry) 配合支持服务自注册和自发现,服务提供方启动时,首先将服务地址注册到服务注册表(同时定期报心跳到服务注册表以表明服务的存活状态,相当于健康检查),服务消费方要访问某个服务时,它通过内置的 LB 组件向服务注册表查询(同时缓存并定期刷新)目标服务地址列表,然后以某种负载均衡策略选择一个目标服务地址,最后向目标服务发起请求。这一方案对服务注册表的可用性 (Availability) 要求很高,一般采用能满足高可用分布式一致的组件(例如 Zookeeper, Consul, Etcd 等)来实现。 Fig 2, 进程内 LB 方案 进程内 LB 方案是一种分布式方案,LB 和服务发现能力被分散到每一个服务消费者的进程内部,同时服务消费方和服务提供方之间是直接调用,没有额外开销,性能比较好。但是,该方案以客户库 (Client Library) 的方式集成到服务调用方进程里头,如果企业内有多种不同的语言栈,就要配合开发多种不同的客户端,有一定的研发和维护成本。另外,一旦客户端跟随服务调用方发布到生产环境中,后续如果要对客户库进行升级,势必要求服务调用方修改代码并重新发布,所以该方案的升级推广有不小的阻力。 进程内 LB 的案例是 Netflix 的开源服务框架,对应的组件分别是:Eureka 服务注册表,Karyon 服务端框架支持服务自注册和健康检查,Ribbon 客户端框架支持服务自发现和软路由。另外,阿里开源的服务框架 Dubbo 也是采用类似机制。 第三种是主机独立 LB 进程方案,该方案是针对第二种方案的不足而提出的一种折中方案,原理和第二种方案基本类似,不同之处是,他将 LB 和服务发现功能从进程内移出来,变成主机上的一个独立进程,主机上的一个或者多个服务要访问目标服务时,他们都通过同一主机上的独立 LB 进程做服务发现和负载均衡,见下图 Fig 3。 Fig 3 主机独立 LB 进程方案 该方案也是一种分布式方案,没有单点问题,一个 LB 进程挂了只影响该主机上的服务调用方,服务调用方和 LB 之间是进程内调用,性能好,同时,该方案还简化了服务调用方,不需要为不同语言开发客户库,LB 的升级不需要服务调用方改代码。该方案的不足是部署较复杂,环节多,出错调试排查问题不方便。 该方案的典型案例是 Airbnb 的 SmartStack 服务发现框架,对应组件分别是:Zookeeper 作为服务注册表,Nerve 独立进程负责服务注册和健康检查,Synapse/HAproxy 独立进程负责服务发现和负载均衡。Google 最新推出的基于容器的 PaaS 平台 Kubernetes,其内部服务发现采用类似的机制。 服务前端路由微服务除了内部相互之间调用和通信之外,最终要以某种方式暴露出去,才能让外界系统(例如客户的浏览器、移动设备等等)访问到,这就涉及服务的前端路由,对应的组件是服务网关 (Service Gateway),见图 Fig 4,网关是连接企业内部和外部系统的一道门,有如下关键作用: 服务反向路由,网关要负责将外部请求反向路由到内部具体的微服务,这样虽然企业内部是复杂的分布式微服务结构,但是外部系统从网关上看到的就像是一个统一的完整服务,网关屏蔽了后台服务的复杂性,同时也屏蔽了后台服务的升级和变化。安全认证和防爬虫,所有外部请求必须经过网关,网关可以集中对访问进行安全控制,比如用户认证和授权,同时还可以分析访问模式实现防爬虫功能,网关是连接企业内外系统的安全之门。限流和容错,在流量高峰期,网关可以限制流量,保护后台系统不被大流量冲垮,在内部系统出现故障时,网关可以集中做容错,保持外部良好的用户体验。监控,网关可以集中监控访问量,调用延迟,错误计数和访问模式,为后端的性能优化或者扩容提供数据支持。日志,网关可以收集所有的访问日志,进入后台系统做进一步分析。 Fig 4, 服务网关 除以上基本能力外,网关还可以实现线上引流,线上压测,线上调试 (Surgical debugging),金丝雀测试 (Canary Testing),数据中心双活 (Active-Active HA) 等高级功能。 网关通常工作在 7 层,有一定的计算逻辑,一般以集群方式部署,前置 LB 进行负载均衡。 开源的网关组件有 Netflix 的 Zuul,特点是动态可热部署的过滤器 (filter) 机制,其它如 HAproxy,Nginx 等都可以扩展作为网关使用。 在介绍过服务注册表和网关等组件之后,我们可以通过一个简化的微服务架构图 (Fig 5) 来更加直观地展示整个微服务体系内的服务注册发现和路由机制,该图假定采用进程内 LB 服务发现和负载均衡机制。在下图 Fig 5 的微服务架构中,服务简化为两层,后端通用服务(也称中间层服务 Middle Tier Service)和前端服务(也称边缘服务 Edge Service,前端服务的作用是对后端服务做必要的聚合和裁剪后暴露给外部不同的设备,如 PC,Pad 或者 Phone)。后端服务启动时会将地址信息注册到服务注册表,前端服务通过查询服务注册表就可以发现然后调用后端服务;前端服务启动时也会将地址信息注册到服务注册表,这样网关通过查询服务注册表就可以将请求路由到目标前端服务,这样整个微服务体系的服务自注册自发现和软路由就通过服务注册表和网关串联起来了。如果以面向对象设计模式的视角来看,网关类似 Proxy 代理或者 Façade 门面模式,而服务注册表和服务自注册自发现类似 IoC 依赖注入模式,微服务可以理解为基于网关代理和注册表 IoC 构建的分布式系统。 Fig 5, 简化的微服务架构图 服务容错当企业微服务化以后,服务之间会有错综复杂的依赖关系,例如,一个前端请求一般会依赖于多个后端服务,技术上称为 1 -> N 扇出 (见图 Fig 6)。在实际生产环境中,服务往往不是百分百可靠,服务可能会出错或者产生延迟,如果一个应用不能对其依赖的故障进行容错和隔离,那么该应用本身就处在被拖垮的风险中。在一个高流量的网站中,某个单一后端一旦发生延迟,可能在数秒内导致所有应用资源 (线程,队列等) 被耗尽,造成所谓的雪崩效应 (Cascading Failure,见图 Fig 7),严重时可致整个网站瘫痪。 Fig 6, 服务依赖 Fig 7, 高峰期单个服务延迟致雪崩效应 经过多年的探索和实践,业界在分布式服务容错一块探索出了一套有效的容错模式和最佳实践,主要包括: Fig 8, 弹性电路保护状态图 电路熔断器模式 (Circuit Breaker Patten), 该模式的原理类似于家里的电路熔断器,如果家里的电路发生短路,熔断器能够主动熔断电路,以避免灾难性损失。在分布式系统中应用电路熔断器模式后,当目标服务慢或者大量超时,调用方能够主动熔断,以防止服务被进一步拖垮;如果情况又好转了,电路又能自动恢复,这就是所谓的弹性容错,系统有自恢复能力。下图 Fig 8 是一个典型的具备弹性恢复能力的电路保护器状态图,正常状态下,电路处于关闭状态 (Closed),如果调用持续出错或者超时,电路被打开进入熔断状态 (Open),后续一段时间内的所有调用都会被拒绝 (Fail Fast),一段时间以后,保护器会尝试进入半熔断状态 (Half-Open),允许少量请求进来尝试,如果调用仍然失败,则回到熔断状态,如果调用成功,则回到电路闭合状态。舱壁隔离模式 (Bulkhead Isolation Pattern),顾名思义,该模式像舱壁一样对资源或失败单元进行隔离,如果一个船舱破了进水,只损失一个船舱,其它船舱可以不受影响 。线程隔离 (Thread Isolation) 就是舱壁隔离模式的一个例子,假定一个应用程序 A 调用了 Svc1/Svc2/Svc3 三个服务,且部署 A 的容器一共有 120 个工作线程,采用线程隔离机制,可以给对 Svc1/Svc2/Svc3 的调用各分配 40 个线程,当 Svc2 慢了,给 Svc2 分配的 40 个线程因慢而阻塞并最终耗尽,线程隔离可以保证给 Svc1/Svc3 分配的 80 个线程可以不受影响,如果没有这种隔离机制,当 Svc2 慢的时候,120 个工作线程会很快全部被对 Svc2 的调用吃光,整个应用程序会全部慢下来。限流 (Rate Limiting/Load Shedder),服务总有容量限制,没有限流机制的服务很容易在突发流量 (秒杀,双十一) 时被冲垮。限流通常指对服务限定并发访问量,比如单位时间只允许 100 个并发调用,对超过这个限制的请求要拒绝并回退。回退 (fallback),在熔断或者限流发生的时候,应用程序的后续处理逻辑是什么?回退是系统的弹性恢复能力,常见的处理策略有,直接抛出异常,也称快速失败 (Fail Fast),也可以返回空值或缺省值,还可以返回备份数据,如果主服务熔断了,可以从备份服务获取数据。Netflix 将上述容错模式和最佳实践集成到一个称为 Hystrix 的开源组件中,凡是需要容错的依赖点 (服务,缓存,数据库访问等),开发人员只需要将调用封装在 Hystrix Command 里头,则相关调用就自动置于 Hystrix 的弹性容错保护之下。Hystrix 组件已经在 Netflix 经过多年运维验证,是 Netflix 微服务平台稳定性和弹性的基石,正逐渐被社区接受为标准容错组件。 服务框架微服务化以后,为了让业务开发人员专注于业务逻辑实现,避免冗余和重复劳动,规范研发提升效率,必然要将一些公共关注点推到框架层面。服务框架 (Fig 9) 主要封装公共关注点逻辑,包括: Fig 9, 服务框架 服务注册、发现、负载均衡和健康检查,假定采用进程内 LB 方案,那么服务自注册一般统一做在服务器端框架中,健康检查逻辑由具体业务服务定制,框架层提供调用健康检查逻辑的机制,服务发现和负载均衡则集成在服务客户端框架中。监控日志,框架一方面要记录重要的框架层日志、metrics 和调用链数据,还要将日志、metrics 等接口暴露出来,让业务层能根据需要记录业务日志数据。在运行环境中,所有日志数据一般集中落地到企业后台日志系统,做进一步分析和处理。REST/RPC 和序列化,框架层要支持将业务逻辑以 HTTP/REST 或者 RPC 方式暴露出来,HTTP/REST 是当前主流 API 暴露方式,在性能要求高的场合则可采用 Binary/RPC 方式。针对当前多样化的设备类型 (浏览器、普通 PC、无线设备等),框架层要支持可定制的序列化机制,例如,对浏览器,框架支持输出 Ajax 友好的 JSON 消息格式,而对无线设备上的 Native App,框架支持输出性能高的 Binary 消息格式。配置,除了支持普通配置文件方式的配置,框架层还可集成动态运行时配置,能够在运行时针对不同环境动态调整服务的参数和配置。限流和容错,框架集成限流容错组件,能够在运行时自动限流和容错,保护服务,如果进一步和动态配置相结合,还可以实现动态限流和熔断。管理接口,框架集成管理接口,一方面可以在线查看框架和服务内部状态,同时还可以动态调整内部状态,对调试、监控和管理能提供快速反馈。Spring Boot 微框架的 Actuator 模块就是一个强大的管理接口。统一错误处理,对于框架层和服务的内部异常,如果框架层能够统一处理并记录日志,对服务监控和快速问题定位有很大帮助。安全,安全和访问控制逻辑可以在框架层统一进行封装,可做成插件形式,具体业务服务根据需要加载相关安全插件。文档自动生成,文档的书写和同步一直是一个痛点,框架层如果能支持文档的自动生成和同步,会给使用 API 的开发和测试人员带来极大便利。Swagger 是一种流行 Restful API 的文档方案。当前业界比较成熟的微服务框架有 Netflix 的 Karyon/Ribbon,Spring 的 Spring Boot/Cloud,阿里的 Dubbo 等。 运行期配置管理服务一般有很多依赖配置,例如访问数据库有连接字符串配置,连接池大小和连接超时配置,这些配置在不同环境 (开发 / 测试 / 生产) 一般不同,比如生产环境需要配连接池,而开发测试环境可能不配,另外有些参数配置在运行期可能还要动态调整,例如,运行时根据流量状况动态调整限流和熔断阀值。目前比较常见的做法是搭建一个运行时配置中心支持微服务的动态配置,简化架构如下图 (Fig 10): Fig 10, 服务配置中心 动态配置存放在集中的配置服务器上,用户通过管理界面配置和调整服务配置,具体服务通过定期拉 (Scheduled Pull) 的方式或者服务器推 (Server-side Push) 的方式更新动态配置,拉方式比较可靠,但会有延迟同时有无效网络开销 (假设配置不常更新),服务器推方式能及时更新配置,但是实现较复杂,一般在服务和配置服务器之间要建立长连接。配置中心还要解决配置的版本控制和审计问题,对于大规模服务化环境,配置中心还要考虑分布式和高可用问题。 配置中心比较成熟的开源方案有百度的 Disconf,360 的 QConf,Spring 的 Cloud Config 和阿里的 Diamond 等。 Netflix 的微服务框架Netflix 是一家成功实践微服务架构的互联网公司,几年前,Netflix 就把它的几乎整个微服务框架栈开源贡献给了社区,这些框架和组件包括: Eureka: 服务注册发现框架Zuul: 服务网关Karyon: 服务端框架Ribbon: 客户端框架Hystrix: 服务容错组件Archaius: 服务配置组件Servo: Metrics 组件Blitz4j: 日志组件下图 Fig 11 展示了基于这些组件构建的一个微服务框架体系,来自 recipes-rss。 Fig 11, 基于 Netflix 开源组件的微服务框架 Netflix 的开源框架组件已经在 Netflix 的大规模分布式微服务环境中经过多年的生产实战验证,正逐步被社区接受为构造微服务框架的标准组件。Pivotal 去年推出的 Spring Cloud 开源产品,主要是基于对 Netflix 开源组件的进一步封装,方便 Spring 开发人员构建微服务基础框架。对于一些打算构建微服务框架体系的公司来说,充分利用或参考借鉴 Netflix 的开源微服务组件 (或 Spring Cloud),在此基础上进行必要的企业定制,无疑是通向微服务架构的捷径。 原文地址:https://www.infoq.cn/article/basis-frameworkto-implement-micro-service#anch130564%20%EF%BC%8C
auto_answer 2019-12-02 01:55:22 0 浏览量 回答数 0

问题

【Java学习全家桶】1460道Java热门问题,阿里百位技术专家答疑解惑

阿里极客公益活动: 或许你挑灯夜战只为一道难题 或许你百思不解只求一个答案 或许你绞尽脑汁只因一种未知 那么他们来了,阿里系技术专家来云栖问答为你解答技术难题了 他们用户自己手中的技术来帮助用户成长 本次活动特邀百位阿里技术专家对Java常...
管理贝贝 2019-12-01 20:07:15 27612 浏览量 回答数 19

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PHP面试干货 1、进程和线程 进程和线程都是由操作系统所体会的程序运行的基本单元,系统利用该基本单元实现系统对应用的并发性。进程和线程的区别在于: 简而言之,一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程. 线程的划分尺度小于进程,使得多线程程序的并发性高。 另外,进程在执行过程中拥有独立的内存单元,而多个线程共享内存,从而极大地提高了程序的运行效率。 线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行,必须依存在应用程序中,由应用程序提供多个线程执行控制。 从逻辑角度来看,多线程的意义在于一个应用程序中,有多个执行部分可以同时执行。但操作系统并没有将多个线程看做多个独立的应用,来实现进程的调度和管理以及资源分配。这就是进程和线程的重要区别。 2、apache默认使用进程管理还是线程管理?如何判断并设置最大连接数? 一个进程可以开多个线程 默认是进程管理 默认有一个主进程 Linux: ps -aux | grep httpd | more 一个子进程代表一个用户的连接 Conf/extra/httpd-mpm.conf 多路功能模块 http -l 查询当前apache处于什么模式下 3、单例模式 单例模式需求:只能实例化产生一个对象 如何实现: 私有化构造函数 禁止克隆对象 提供一个访问这个实例的公共的静态方法(通常为getInstance方法),从而返回唯一对象 需要一个保存类的静态属性 class demo { private static $MyObject; //保存对象的静态属性 private function __construct(){ //私有化构造函数 } private function __clone(){ //禁止克隆 } public static function getInstance(){ if(! (self::$MyObject instanceof self)){ self::$MyObject = new self; } return self::$MyObject; } } 4、安装完Apache后,在http.conf中配置加载PHP文件以Apache模块的方式安装PHP,在文件http.conf中首先要用语句LoadModule php5_module "e:/php/php5apache2.dll"动态装载PHP模块,然后再用语句AddType application/x-httpd-php .php 使得Apache把所有扩展名为PHP的文件都作为PHP脚本处理 5、debug_backtrace()函数能返回脚本里的任意行中调用的函数的名称。该函数同时还经常被用在调试中,用来判断错误是如何发生的 function one($str1, $str2) { two("Glenn", "Quagmire"); } function two($str1, $str2) { three("Cleveland", "Brown"); } function three($str1, $str2) { print_r(debug_backtrace()); } one("Peter", "Griffin"); Array ( [0] => Array ( [file] => D:\www\test\result.php [line] => 9 [function] => three [args] => Array ( [0] => Cleveland [1] => Brown ) ) [1] => Array ( [file] => D:\www\test\result.php [line] => 5 [function] => two [args] => Array ( [0] => Glenn [1] => Quagmire ) ) [2] => Array ( [file] => D:\www\test\result.php [line] => 16 [function] => one [args] => Array ( [0] => Peter [1] => Griffin ) ) ) 6、输出用户的IP地址,并且判断用户的IP地址是否在192.168.1.100 — 192.168.1.150之间 echo $ip=getenv('REMOTE_ADDR'); $ip=str_replace('.','',$ip); if($ip<1921681150 && $ip>1921681100) { echo 'ip在192.168.1.100—–192.168.1.150之间'; } else { echo 'ip不在192.168.1.100—–192.168.1.150之间'; } 7、请将2维数组按照name的长度进行重新排序,按照顺序将id赋值 $tarray = array( array('id' => 0, 'name' => '123'), array('id' => 0, 'name' => '1234'), array('id' => 0, 'name' => '1235'), array('id' => 0, 'name' => '12356'), array('id' => 0, 'name' => '123abc') ); foreach($tarray as $key=>$val) { $c[]=$val['name']; } function aa($a,$b) { if(strlen($a)==strlen($b)) return 0; return strlen($a)>strlen($b)?-1:1; } usort($c,'aa'); $len=count($c); for($i=0;$i<$len;$i++) { $t[$i]['id']=$i+1; $t[$i]['name']=$c[$i]; } print_r($t); 8、表单数据提交方式POST和GET的区别,URL地址传递的数据最大长度是多少? POST方式提交数据用户不可见,是数据更安全,最大长度不受限制,而GET方式传值在URL地址可以看到,相对不安全,对大长度是2048字节。 9、SESSION和COOKIE的作用和区别,SESSION信息的存储方式,如何进行遍历 SESSION和COOKIE都能够使值在页面之间进行传递,SESSION存储在服务器端,数据更安全,COOKIE保存在客户端,用户使用手段可以进行修改,SESSION依赖于COOKIE进行传递的。Session遍历使用$_SESSION[]取值,cookie遍历使用$_COOKIE[]取值。 10、什么是数据库索引,主键索引,唯一索引的区别,索引的缺点是什么 索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录。 主键索引和唯一索引的区别:主键是一种唯一性索引,但它必须指定为“PRIMARY KEY”,每个表只能有一个主键。唯一索引索引列的所有值都只能出现一次,即必须唯一。 索引的缺点: 1、创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。 2、索引需要占用物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,需要的空间就会更大。 3、当对表中的数据进行增加、删除、修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。 11、数据库设计时,常遇到的性能瓶颈有哪些,常有的解决方案 瓶颈主要有: 1、磁盘搜索 优化方法是:将数据分布在多个磁盘上 2、磁盘读/写 优化方法是:从多个磁盘并行读写。 3、CPU周期 优化方法:扩充内存 4、内存带宽 12、include和require区别 include引入文件的时候,如果碰到错误,会给出提示,并继续运行下边的代码。 require引入文件的时候,如果碰到错误,会给出提示,并停止运行下边的代码。 13、文件上传时设计到点 和文件上传有关的php.ini配置选项(File Uploads): file_uploads=On/Off:文件是否允许上传 upload_max_filesize上传文件时,单个文件的最大大小 post_max_size:提交表单时,整个post表单的最大大小 max_file_uploads =20上传文件的个数 内存占用,脚本最大执行时间也间接影响到文件的上传 14、header常见状态 //200 正常状态 header('HTTP/1.1 200 OK'); // 301 永久重定向,记得在后面要加重定向地址 Location:$url header('HTTP/1.1 301 Moved Permanently'); // 重定向,其实就是302 暂时重定向 header('Location: http://www.maiyoule.com/'); // 设置页面304 没有修改 header('HTTP/1.1 304 Not Modified'); // 显示登录框, header('HTTP/1.1 401 Unauthorized'); header('WWW-Authenticate: Basic realm="登录信息"'); echo '显示的信息!'; // 403 禁止访问 header('HTTP/1.1 403 Forbidden'); // 404 错误 header('HTTP/1.1 404 Not Found'); // 500 服务器错误 header('HTTP/1.1 500 Internal Server Error'); // 3秒后重定向指定地址(也就是刷新到新页面与 <meta http-equiv="refresh" content="10;http://www.maiyoule.com/ /> 相同) header('Refresh: 3; url=http://www.maiyoule.com/'); echo '10后跳转到http://www.maiyoule.com'; // 重写 X-Powered-By 值 header('X-Powered-By: PHP/5.3.0'); header('X-Powered-By: Brain/0.6b'); //设置上下文语言 header('Content-language: en'); // 设置页面最后修改时间(多用于防缓存) $time = time() - 60; //建议使用filetime函数来设置页面缓存时间 header('Last-Modified: '.gmdate('D, d M Y H:i:s', $time).' GMT'); // 设置内容长度 header('Content-Length: 39344'); // 设置头文件类型,可以用于流文件或者文件下载 header('Content-Type: application/octet-stream'); header('Content-Disposition: attachment; filename="example.zip"'); header('Content-Transfer-Encoding: binary'); readfile('example.zip');//读取文件到客户端 //禁用页面缓存 header('Cache-Control: no-cache, no-store, max-age=0, must-revalidate'); header('Expires: Mon, 26 Jul 1997 05:00:00 GMT'); header('Pragma: no-cache'); //设置页面头信息 header('Content-Type: text/html; charset=iso-8859-1'); header('Content-Type: text/html; charset=utf-8'); header('Content-Type: text/plain'); header('Content-Type: image/jpeg'); header('Content-Type: application/zip'); header('Content-Type: application/pdf'); header('Content-Type: audio/mpeg'); header('Content-Type: application/x-shockwave-flash'); //.... 至于Content-Type 的值 可以去查查 w3c 的文档库,那里很丰富 15、ORM和ActiveRecord ORM:object relation mapping,即对象关系映射,简单的说就是对象模型和关系模型的一种映射。为什么要有这么一个映射?很简单,因为现在的开发语言基本都是oop的,但是传统的数据库却是关系型的。为了可以靠贴近面向对象开发,我们想要像操作对象一样操作数据库。还可以隔离底层数据库层,我们不需要关心我们使用的是mysql还是其他的关系型数据库 ActiveRecord也属于ORM层,由Rails最早提出,遵循标准的ORM模型:表映射到记录,记录映射到对象,字段映射到对象属性。配合遵循的命名和配置惯例,能够很大程度的快速实现模型的操作,而且简洁易懂。 ActiveRecord的主要思想是: 1. 每一个数据库表对应创建一个类,类的每一个对象实例对应于数据库中表的一行记录;通常表的每个字段在类中都有相应的Field; 2. ActiveRecord同时负责把自己持久化,在ActiveRecord中封装了对数据库的访问,即CURD;; 3. ActiveRecord是一种领域模型(Domain Model),封装了部分业务逻辑; ActiveRecord比较适用于: 1. 业务逻辑比较简单,当你的类基本上和数据库中的表一一对应时, ActiveRecord是非常方便的,即你的业务逻辑大多数是对单表操作; 2. 当发生跨表的操作时, 往往会配合使用事务脚本(Transaction Script),把跨表事务提升到事务脚本中; 3. ActiveRecord最大优点是简单, 直观。 一个类就包括了数据访问和业务逻辑. 如果配合代码生成器使用就更方便了; 这些优点使ActiveRecord特别适合WEB快速开发。 16、斐波那契方法,也就是1 1 2 3 5 8 ……,这里给出两种方法,大家可以对比下,看看哪种快,以及为什么 function fibonacci($n){ if($n == 0){ return 0; } if($n == 1){ return 1; } return fibonacci($n-1)+fibonacci($n-2); } function fibonacci($n){ for($i=0; $i<$n; $i++){ $r[] = $i<2 ? 1 : $r[$i-1]+$r[$i-2]; } return $r[--$i]; } 17、约瑟夫环,也就是常见的数猴子,n只猴子围成一圈,每只猴子下面标了编号,从1开始数起,数到m那么第m只猴子便退出,依次类推,每数到m,那么那个位置的猴子退出,那么最后剩下的猴子下的编号是啥。 function yuesefu($n,$m) { $r=0; for($i=2; $i<=$n; $i++) { $r=($r+$m)%$i; } return $r+1; } 18、冒泡排序,大致是临近的数字两两进行比较,按照从小到大或者从大到小的顺序进行交换,这样一趟过去后,最大或最小的数字被交换到了最后一位,然后再从头开始进行两两比较交换,直到倒数第二位时结束 function bubbleSort($arr){ for($i=0, $len=count($arr); $i<$len; $i++){ for($j=0; $j<$len; $j++){ if($arr[$i]<$arr[$j]){ $tmp = $arr[$j]; $arr[$j] = $arr[$i]; $arr[$i] = $tmp; } } } return $arr; } 19、快速排序,也就是找出一个元素(理论上可以随便找一个)作为基准,然后对数组进行分区操作,使基准左边元素的值都不大于基准值,基准右边的元素值 都不小于基准值,如此作为基准的元素调整到排序后的正确位置。递归快速排序,将其他n-1个元素也调整到排序后的正确位置。最后每个元素都是在排序后的正 确位置,排序完成。所以快速排序算法的核心算法是分区操作,即如何调整基准的位置以及调整返回基准的最终位置以便分治递归。 function quickSort($arr){ $len = count($arr); if($len <=1){ return $arr; } $key = $arr[0]; $leftArr = $rightArr= array(); for($i=1; $i<$len; $i++){ if($arr[$i] <= $key){ $leftArr[] = $arr[$i]; } else{ $rightArr[] = $arr[$i]; } } $leftArr = quickSort($leftArr); $rightArr = quickSort($rightArr); return array_merge($leftArr, array($key), $rightArr); } 20、(递归的)列出目录下所有文件及目录,这里也有两种方法 function listDir($path){ $res = dir($path); while($file = $res->read()){ if($file == '.' || $file == '..'){ continue; } if(is_dir($path . '/' .$file)){ echo $path . '/' .$file . "\r\n"; listDir($path . '/' .$file); } else{ echo $path . '/' .$file . "\r\n"; } } $res->close(); } function listDir($path){ if(is_dir($path)){ if(FALSE !== ($res = opendir($path))){ while(FALSE !== ($file = readdir($res))){ if($file == '.' || $file == '..'){ continue; } $subPath = $path . '/' . $file; if(is_dir($subPath)){ echo $subPath . "\r\n"; listDir($subPath); } else{ echo $subPath . "\r\n"; } } } } } 21、找出相对的目录,比如/a/b/c/d/e.php相对于/a/b/13/34/c.php是/c/d/ function ralativePath($a, $b){ $a = explode('/', dirname($a)); $b = explode('/', dirname($b)); $c = '/'; foreach ($a as $k=> $v){ if($v != $b[$k]){ $c .= $v . '/'; } } echo $c; } 22、快速找出url中php后缀 function get_ext($url){ $data = parse_url($url); return pathinfo($data['path'], PATHINFO_EXTENSION); } 23、正则题,使用正则抓取网页,以网页meta为utf8为准,若是抓取的网页编码为big5之类的,需要转化为utf8再收录 function preg_meta($meta){ $replacement = "\\1utf8\\6\\7"; $pattern = '#(<meta\s+http-equiv=(\'|"|)Content-Type(\'|"|)\s+content=(\'|"|)text/html; charset=)(\w+)(\'|"|)(>)#i'; return preg_replace($pattern, $replacement, $meta); } echo preg_meta("<meta http-equiv=Content-Type content='text/html; charset=big5'><META http-equiv=\"Content-Type\" content='text/html; charset=big5'>"); 24、不用php的反转函数倒序输出字符串,如abc,反序输出cba function revstring($str){ for($i=strlen($str)-1; $i>=0; $i--){ echo $str{$i}; } } revstring('abc'); 25、常见端口 TCP 21端口:FTP 文件传输服务 SSH 22端口:SSH连接linux服务器,通过SSH连接可以远程管理Linux等设备 TCP 23端口:TELNET 终端仿真服务 TCP 25端口:SMTP 简单邮件传输服务 UDP 53端口:DNS 域名解析服务 TCP 80端口:HTTP 超文本传输服务 TCP 110端口:POP3 “邮局协议版本3”使用的端口 TCP 443端口:HTTPS 加密的超文本传输服务 TCP 1521端口:Oracle数据库服务 TCP 1863端口:MSN Messenger的文件传输功能所使用的端口 TCP 3389端口:Microsoft RDP 微软远程桌面使用的端口 TCP 5631端口:Symantec pcAnywhere 远程控制数据传输时使用的端口 UDP 5632端口:Symantec pcAnywhere 主控端扫描被控端时使用的端口 TCP 5000端口:MS SQL Server使用的端口 UDP 8000端口:腾讯QQ 26、linux常用的命令 top linux进程实时监控 ps 在Linux中是查看进程的命令。ps查看正处于Running的进程 mv 为文件或目录改名或将文件由一个目录移入另一个目录中。 find 查找文件 df 可显示所有文件系统对i节点和磁盘块的使用情况。 cat 打印文件类容 chmod 变更文件或目录的权限 chgrp 文件或目录的权限的掌控以拥有者及所诉群组来管理。可以使用chgrp指令取变更文件与目录所属群组 grep 是一种强大的文本搜索工具,它能使用正则表达式搜索文本,并把匹 配的行打印出来。 wc 为统计指定文件中的字节数、字数、行数,并将统计结果显示输出 27、对于大流量的网站,您采用什么样的方法来解决访问量问题 首先,确认服务器硬件是否足够支持当前的流量 其次,优化数据库访问。 第三,禁止外部的盗链。 第四,控制大文件的下载。 第五,使用不同主机分流主要流量 第六,使用流量分析统计软件 28、$_SERVER常用的字段 $_SERVER['PHP_SELF'] #当前正在执行脚本的文件名 $_SERVER['SERVER_NAME'] #当前运行脚本所在服务器主机的名称 $_SERVER['REQUEST_METHOD'] #访问页面时的请求方法。例如:“GET”、“HEAD”,“POST”,“PUT” $_SERVER['QUERY_STRING'] #查询(query)的字符串 $_SERVER['HTTP_HOST'] #当前请求的 Host: 头部的内容 $_SERVER['HTTP_REFERER'] #链接到当前页面的前一页面的 URL 地址 $_SERVER['REMOTE_ADDR'] #正在浏览当前页面用户的 IP 地址 $_SERVER['REMOTE_HOST'] #正在浏览当前页面用户的主机名 $_SERVER['SCRIPT_FILENAME'] #当前执行脚本的绝对路径名 $_SERVER['SCRIPT_NAME'] #包含当前脚本的路径。这在页面需要指向自己时非常有用 $_SERVER['REQUEST_URI'] #访问此页面所需的 URI。例如,“/index.html” 29、安装php扩展 进入扩展的目录 phpize命令得到configure文件 ./configure --with-php-config=/usr/local/php/bin/php-config make & make install 在php.ini中加入扩展名称.so 重启web服务器(nginx/apache) 30、php-fpm与nginx PHP-FPM也是一个第三方的FastCGI进程管理器,它是作为PHP的一个补丁来开发的,在安装的时候也需要和PHP源码一起编译,也就是说PHP-FPM被编译到PHP内核中,因此在处理性能方面更加优秀;同时它在处理高并发方面也比spawn-fcgi引擎好很多,因此,推荐Nginx+PHP/PHP-FPM这个组合对PHP进行解析。 FastCGI 的主要优点是把动态语言和HTTP Server分离开来,所以Nginx与PHP/PHP-FPM经常被部署在不同的服务器上,以分担前端Nginx服务器的压力,使Nginx专一处理静态请求和转发动态请求,而PHP/PHP-FPM服务器专一解析PHP动态请求 #fastcgi FastCGI是一个可伸缩地、高速地在HTTP server和动态脚本语言间通信的接口。多数流行的HTTP server都支持FastCGI,包括Apache、Nginx和lighttpd等,同时,FastCGI也被许多脚本语言所支持,其中就有PHP。 FastCGI是从CGI发展改进而来的。传统CGI接口方式的主要缺点是性能很差,因为每次HTTP服务器遇到动态程序时都需要重新启动脚本解析器来执行解析,然后结果被返回给HTTP服务器。这在处理高并发访问时,几乎是不可用的。另外传统的CGI接口方式安全性也很差,现在已经很少被使用了。 FastCGI接口方式采用C/S结构,可以将HTTP服务器和脚本解析服务器分开,同时在脚本解析服务器上启动一个或者多个脚本解析守护进程。当HTTP服务器每次遇到动态程序时,可以将其直接交付给FastCGI进程来执行,然后将得到的结果返回给浏览器。这种方式可以让HTTP服务器专一地处理静态请求或者将动态脚本服务器的结果返回给客户端,这在很大程度上提高了整个应用系统的性能。 Nginx+FastCGI运行原理 Nginx不支持对外部程序的直接调用或者解析,所有的外部程序(包括PHP)必须通过FastCGI接口来调用。FastCGI接口在Linux下是socket,(这个socket可以是文件socket,也可以是ip socket)。为了调用CGI程序,还需要一个FastCGI的wrapper(wrapper可以理解为用于启动另一个程序的程序),这个wrapper绑定在某个固定socket上,如端口或者文件socket。当Nginx将CGI请求发送给这个socket的时候,通过FastCGI接口,wrapper接纳到请求,然后派生出一个新的线程,这个线程调用解释器或者外部程序处理脚本并读取返回数据;接着,wrapper再将返回的数据通过FastCGI接口,沿着固定的socket传递给Nginx;最后,Nginx将返回的数据发送给客户端,这就是Nginx+FastCGI的整个运作过程。 31、ajax全称“Asynchronous Javascript And XML”(异步JavaScript和XML)
小川游鱼 2019-12-02 01:41:29 0 浏览量 回答数 0

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PHP面试干货 1、进程和线程 进程和线程都是由操作系统所体会的程序运行的基本单元,系统利用该基本单元实现系统对应用的并发性。进程和线程的区别在于: 简而言之,一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程. 线程的划分尺度小于进程,使得多线程程序的并发性高。 另外,进程在执行过程中拥有独立的内存单元,而多个线程共享内存,从而极大地提高了程序的运行效率。 线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行,必须依存在应用程序中,由应用程序提供多个线程执行控制。 从逻辑角度来看,多线程的意义在于一个应用程序中,有多个执行部分可以同时执行。但操作系统并没有将多个线程看做多个独立的应用,来实现进程的调度和管理以及资源分配。这就是进程和线程的重要区别。 2、apache默认使用进程管理还是线程管理?如何判断并设置最大连接数? 一个进程可以开多个线程 默认是进程管理 默认有一个主进程 Linux: ps -aux | grep httpd | more 一个子进程代表一个用户的连接 Conf/extra/httpd-mpm.conf 多路功能模块 http -l 查询当前apache处于什么模式下 3、单例模式 单例模式需求:只能实例化产生一个对象 如何实现: 私有化构造函数 禁止克隆对象 提供一个访问这个实例的公共的静态方法(通常为getInstance方法),从而返回唯一对象 需要一个保存类的静态属性 class demo { private static $MyObject; //保存对象的静态属性 private function __construct(){ //私有化构造函数 } private function __clone(){ //禁止克隆 } public static function getInstance(){ if(! (self::$MyObject instanceof self)){ self::$MyObject = new self; } return self::$MyObject; } } 4、安装完Apache后,在http.conf中配置加载PHP文件以Apache模块的方式安装PHP,在文件http.conf中首先要用语句LoadModule php5_module "e:/php/php5apache2.dll"动态装载PHP模块,然后再用语句AddType application/x-httpd-php .php 使得Apache把所有扩展名为PHP的文件都作为PHP脚本处理 5、debug_backtrace()函数能返回脚本里的任意行中调用的函数的名称。该函数同时还经常被用在调试中,用来判断错误是如何发生的 function one($str1, $str2) { two("Glenn", "Quagmire"); } function two($str1, $str2) { three("Cleveland", "Brown"); } function three($str1, $str2) { print_r(debug_backtrace()); } one("Peter", "Griffin"); Array ( [0] => Array ( [file] => D:\www\test\result.php [line] => 9 [function] => three [args] => Array ( [0] => Cleveland [1] => Brown ) ) [1] => Array ( [file] => D:\www\test\result.php [line] => 5 [function] => two [args] => Array ( [0] => Glenn [1] => Quagmire ) ) [2] => Array ( [file] => D:\www\test\result.php [line] => 16 [function] => one [args] => Array ( [0] => Peter [1] => Griffin ) ) ) 6、输出用户的IP地址,并且判断用户的IP地址是否在192.168.1.100 — 192.168.1.150之间 echo $ip=getenv('REMOTE_ADDR'); $ip=str_replace('.','',$ip); if($ip<1921681150 && $ip>1921681100) { echo 'ip在192.168.1.100—–192.168.1.150之间'; } else { echo 'ip不在192.168.1.100—–192.168.1.150之间'; } 7、请将2维数组按照name的长度进行重新排序,按照顺序将id赋值 $tarray = array( array('id' => 0, 'name' => '123'), array('id' => 0, 'name' => '1234'), array('id' => 0, 'name' => '1235'), array('id' => 0, 'name' => '12356'), array('id' => 0, 'name' => '123abc') ); foreach($tarray as $key=>$val) { $c[]=$val['name']; } function aa($a,$b) { if(strlen($a)==strlen($b)) return 0; return strlen($a)>strlen($b)?-1:1; } usort($c,'aa'); $len=count($c); for($i=0;$i<$len;$i++) { $t[$i]['id']=$i+1; $t[$i]['name']=$c[$i]; } print_r($t); 8、表单数据提交方式POST和GET的区别,URL地址传递的数据最大长度是多少? POST方式提交数据用户不可见,是数据更安全,最大长度不受限制,而GET方式传值在URL地址可以看到,相对不安全,对大长度是2048字节。 9、SESSION和COOKIE的作用和区别,SESSION信息的存储方式,如何进行遍历 SESSION和COOKIE都能够使值在页面之间进行传递,SESSION存储在服务器端,数据更安全,COOKIE保存在客户端,用户使用手段可以进行修改,SESSION依赖于COOKIE进行传递的。Session遍历使用$_SESSION[]取值,cookie遍历使用$_COOKIE[]取值。 10、什么是数据库索引,主键索引,唯一索引的区别,索引的缺点是什么 索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录。 主键索引和唯一索引的区别:主键是一种唯一性索引,但它必须指定为“PRIMARY KEY”,每个表只能有一个主键。唯一索引索引列的所有值都只能出现一次,即必须唯一。 索引的缺点: 1、创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。 2、索引需要占用物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,需要的空间就会更大。 3、当对表中的数据进行增加、删除、修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。 11、数据库设计时,常遇到的性能瓶颈有哪些,常有的解决方案 瓶颈主要有: 1、磁盘搜索 优化方法是:将数据分布在多个磁盘上 2、磁盘读/写 优化方法是:从多个磁盘并行读写。 3、CPU周期 优化方法:扩充内存 4、内存带宽 12、include和require区别 include引入文件的时候,如果碰到错误,会给出提示,并继续运行下边的代码。 require引入文件的时候,如果碰到错误,会给出提示,并停止运行下边的代码。 13、文件上传时设计到点 和文件上传有关的php.ini配置选项(File Uploads): file_uploads=On/Off:文件是否允许上传 upload_max_filesize上传文件时,单个文件的最大大小 post_max_size:提交表单时,整个post表单的最大大小 max_file_uploads =20上传文件的个数 内存占用,脚本最大执行时间也间接影响到文件的上传 14、header常见状态 //200 正常状态 header('HTTP/1.1 200 OK'); // 301 永久重定向,记得在后面要加重定向地址 Location:$url header('HTTP/1.1 301 Moved Permanently'); // 重定向,其实就是302 暂时重定向 header('Location: http://www.maiyoule.com/'); // 设置页面304 没有修改 header('HTTP/1.1 304 Not Modified'); // 显示登录框, header('HTTP/1.1 401 Unauthorized'); header('WWW-Authenticate: Basic realm="登录信息"'); echo '显示的信息!'; // 403 禁止访问 header('HTTP/1.1 403 Forbidden'); // 404 错误 header('HTTP/1.1 404 Not Found'); // 500 服务器错误 header('HTTP/1.1 500 Internal Server Error'); // 3秒后重定向指定地址(也就是刷新到新页面与 <meta http-equiv="refresh" content="10;http://www.maiyoule.com/ /> 相同) header('Refresh: 3; url=http://www.maiyoule.com/'); echo '10后跳转到http://www.maiyoule.com'; // 重写 X-Powered-By 值 header('X-Powered-By: PHP/5.3.0'); header('X-Powered-By: Brain/0.6b'); //设置上下文语言 header('Content-language: en'); // 设置页面最后修改时间(多用于防缓存) $time = time() - 60; //建议使用filetime函数来设置页面缓存时间 header('Last-Modified: '.gmdate('D, d M Y H:i:s', $time).' GMT'); // 设置内容长度 header('Content-Length: 39344'); // 设置头文件类型,可以用于流文件或者文件下载 header('Content-Type: application/octet-stream'); header('Content-Disposition: attachment; filename="example.zip"'); header('Content-Transfer-Encoding: binary'); readfile('example.zip');//读取文件到客户端 //禁用页面缓存 header('Cache-Control: no-cache, no-store, max-age=0, must-revalidate'); header('Expires: Mon, 26 Jul 1997 05:00:00 GMT'); header('Pragma: no-cache'); //设置页面头信息 header('Content-Type: text/html; charset=iso-8859-1'); header('Content-Type: text/html; charset=utf-8'); header('Content-Type: text/plain'); header('Content-Type: image/jpeg'); header('Content-Type: application/zip'); header('Content-Type: application/pdf'); header('Content-Type: audio/mpeg'); header('Content-Type: application/x-shockwave-flash'); //.... 至于Content-Type 的值 可以去查查 w3c 的文档库,那里很丰富 15、ORM和ActiveRecord ORM:object relation mapping,即对象关系映射,简单的说就是对象模型和关系模型的一种映射。为什么要有这么一个映射?很简单,因为现在的开发语言基本都是oop的,但是传统的数据库却是关系型的。为了可以靠贴近面向对象开发,我们想要像操作对象一样操作数据库。还可以隔离底层数据库层,我们不需要关心我们使用的是mysql还是其他的关系型数据库 ActiveRecord也属于ORM层,由Rails最早提出,遵循标准的ORM模型:表映射到记录,记录映射到对象,字段映射到对象属性。配合遵循的命名和配置惯例,能够很大程度的快速实现模型的操作,而且简洁易懂。 ActiveRecord的主要思想是: 1. 每一个数据库表对应创建一个类,类的每一个对象实例对应于数据库中表的一行记录;通常表的每个字段在类中都有相应的Field; 2. ActiveRecord同时负责把自己持久化,在ActiveRecord中封装了对数据库的访问,即CURD;; 3. ActiveRecord是一种领域模型(Domain Model),封装了部分业务逻辑; ActiveRecord比较适用于: 1. 业务逻辑比较简单,当你的类基本上和数据库中的表一一对应时, ActiveRecord是非常方便的,即你的业务逻辑大多数是对单表操作; 2. 当发生跨表的操作时, 往往会配合使用事务脚本(Transaction Script),把跨表事务提升到事务脚本中; 3. ActiveRecord最大优点是简单, 直观。 一个类就包括了数据访问和业务逻辑. 如果配合代码生成器使用就更方便了; 这些优点使ActiveRecord特别适合WEB快速开发。 16、斐波那契方法,也就是1 1 2 3 5 8 ……,这里给出两种方法,大家可以对比下,看看哪种快,以及为什么 function fibonacci($n){ if($n == 0){ return 0; } if($n == 1){ return 1; } return fibonacci($n-1)+fibonacci($n-2); } function fibonacci($n){ for($i=0; $i<$n; $i++){ $r[] = $i<2 ? 1 : $r[$i-1]+$r[$i-2]; } return $r[--$i]; } 17、约瑟夫环,也就是常见的数猴子,n只猴子围成一圈,每只猴子下面标了编号,从1开始数起,数到m那么第m只猴子便退出,依次类推,每数到m,那么那个位置的猴子退出,那么最后剩下的猴子下的编号是啥。 function yuesefu($n,$m) { $r=0; for($i=2; $i<=$n; $i++) { $r=($r+$m)%$i; } return $r+1; } 18、冒泡排序,大致是临近的数字两两进行比较,按照从小到大或者从大到小的顺序进行交换,这样一趟过去后,最大或最小的数字被交换到了最后一位,然后再从头开始进行两两比较交换,直到倒数第二位时结束 function bubbleSort($arr){ for($i=0, $len=count($arr); $i<$len; $i++){ for($j=0; $j<$len; $j++){ if($arr[$i]<$arr[$j]){ $tmp = $arr[$j]; $arr[$j] = $arr[$i]; $arr[$i] = $tmp; } } } return $arr; } 19、快速排序,也就是找出一个元素(理论上可以随便找一个)作为基准,然后对数组进行分区操作,使基准左边元素的值都不大于基准值,基准右边的元素值 都不小于基准值,如此作为基准的元素调整到排序后的正确位置。递归快速排序,将其他n-1个元素也调整到排序后的正确位置。最后每个元素都是在排序后的正 确位置,排序完成。所以快速排序算法的核心算法是分区操作,即如何调整基准的位置以及调整返回基准的最终位置以便分治递归。 function quickSort($arr){ $len = count($arr); if($len <=1){ return $arr; } $key = $arr[0]; $leftArr = $rightArr= array(); for($i=1; $i<$len; $i++){ if($arr[$i] <= $key){ $leftArr[] = $arr[$i]; } else{ $rightArr[] = $arr[$i]; } } $leftArr = quickSort($leftArr); $rightArr = quickSort($rightArr); return array_merge($leftArr, array($key), $rightArr); } 20、(递归的)列出目录下所有文件及目录,这里也有两种方法 function listDir($path){ $res = dir($path); while($file = $res->read()){ if($file == '.' || $file == '..'){ continue; } if(is_dir($path . '/' .$file)){ echo $path . '/' .$file . "\r\n"; listDir($path . '/' .$file); } else{ echo $path . '/' .$file . "\r\n"; } } $res->close(); } function listDir($path){ if(is_dir($path)){ if(FALSE !== ($res = opendir($path))){ while(FALSE !== ($file = readdir($res))){ if($file == '.' || $file == '..'){ continue; } $subPath = $path . '/' . $file; if(is_dir($subPath)){ echo $subPath . "\r\n"; listDir($subPath); } else{ echo $subPath . "\r\n"; } } } } } 21、找出相对的目录,比如/a/b/c/d/e.php相对于/a/b/13/34/c.php是/c/d/ function ralativePath($a, $b){ $a = explode('/', dirname($a)); $b = explode('/', dirname($b)); $c = '/'; foreach ($a as $k=> $v){ if($v != $b[$k]){ $c .= $v . '/'; } } echo $c; } 22、快速找出url中php后缀 function get_ext($url){ $data = parse_url($url); return pathinfo($data['path'], PATHINFO_EXTENSION); } 23、正则题,使用正则抓取网页,以网页meta为utf8为准,若是抓取的网页编码为big5之类的,需要转化为utf8再收录 function preg_meta($meta){ $replacement = "\\1utf8\\6\\7"; $pattern = '#(<meta\s+http-equiv=(\'|"|)Content-Type(\'|"|)\s+content=(\'|"|)text/html; charset=)(\w+)(\'|"|)(>)#i'; return preg_replace($pattern, $replacement, $meta); } echo preg_meta("<meta http-equiv=Content-Type content='text/html; charset=big5'><META http-equiv=\"Content-Type\" content='text/html; charset=big5'>"); 24、不用php的反转函数倒序输出字符串,如abc,反序输出cba function revstring($str){ for($i=strlen($str)-1; $i>=0; $i--){ echo $str{$i}; } } revstring('abc'); 25、常见端口 TCP 21端口:FTP 文件传输服务 SSH 22端口:SSH连接linux服务器,通过SSH连接可以远程管理Linux等设备 TCP 23端口:TELNET 终端仿真服务 TCP 25端口:SMTP 简单邮件传输服务 UDP 53端口:DNS 域名解析服务 TCP 80端口:HTTP 超文本传输服务 TCP 110端口:POP3 “邮局协议版本3”使用的端口 TCP 443端口:HTTPS 加密的超文本传输服务 TCP 1521端口:Oracle数据库服务 TCP 1863端口:MSN Messenger的文件传输功能所使用的端口 TCP 3389端口:Microsoft RDP 微软远程桌面使用的端口 TCP 5631端口:Symantec pcAnywhere 远程控制数据传输时使用的端口 UDP 5632端口:Symantec pcAnywhere 主控端扫描被控端时使用的端口 TCP 5000端口:MS SQL Server使用的端口 UDP 8000端口:腾讯QQ 26、linux常用的命令 top linux进程实时监控 ps 在Linux中是查看进程的命令。ps查看正处于Running的进程 mv 为文件或目录改名或将文件由一个目录移入另一个目录中。 find 查找文件 df 可显示所有文件系统对i节点和磁盘块的使用情况。 cat 打印文件类容 chmod 变更文件或目录的权限 chgrp 文件或目录的权限的掌控以拥有者及所诉群组来管理。可以使用chgrp指令取变更文件与目录所属群组 grep 是一种强大的文本搜索工具,它能使用正则表达式搜索文本,并把匹 配的行打印出来。 wc 为统计指定文件中的字节数、字数、行数,并将统计结果显示输出 27、对于大流量的网站,您采用什么样的方法来解决访问量问题 首先,确认服务器硬件是否足够支持当前的流量 其次,优化数据库访问。 第三,禁止外部的盗链。 第四,控制大文件的下载。 第五,使用不同主机分流主要流量 第六,使用流量分析统计软件 28、$_SERVER常用的字段 $_SERVER['PHP_SELF'] #当前正在执行脚本的文件名 $_SERVER['SERVER_NAME'] #当前运行脚本所在服务器主机的名称 $_SERVER['REQUEST_METHOD'] #访问页面时的请求方法。例如:“GET”、“HEAD”,“POST”,“PUT” $_SERVER['QUERY_STRING'] #查询(query)的字符串 $_SERVER['HTTP_HOST'] #当前请求的 Host: 头部的内容 $_SERVER['HTTP_REFERER'] #链接到当前页面的前一页面的 URL 地址 $_SERVER['REMOTE_ADDR'] #正在浏览当前页面用户的 IP 地址 $_SERVER['REMOTE_HOST'] #正在浏览当前页面用户的主机名 $_SERVER['SCRIPT_FILENAME'] #当前执行脚本的绝对路径名 $_SERVER['SCRIPT_NAME'] #包含当前脚本的路径。这在页面需要指向自己时非常有用 $_SERVER['REQUEST_URI'] #访问此页面所需的 URI。例如,“/index.html” 29、安装php扩展 进入扩展的目录 phpize命令得到configure文件 ./configure --with-php-config=/usr/local/php/bin/php-config make & make install 在php.ini中加入扩展名称.so 重启web服务器(nginx/apache) 30、php-fpm与nginx PHP-FPM也是一个第三方的FastCGI进程管理器,它是作为PHP的一个补丁来开发的,在安装的时候也需要和PHP源码一起编译,也就是说PHP-FPM被编译到PHP内核中,因此在处理性能方面更加优秀;同时它在处理高并发方面也比spawn-fcgi引擎好很多,因此,推荐Nginx+PHP/PHP-FPM这个组合对PHP进行解析。 FastCGI 的主要优点是把动态语言和HTTP Server分离开来,所以Nginx与PHP/PHP-FPM经常被部署在不同的服务器上,以分担前端Nginx服务器的压力,使Nginx专一处理静态请求和转发动态请求,而PHP/PHP-FPM服务器专一解析PHP动态请求 #fastcgi FastCGI是一个可伸缩地、高速地在HTTP server和动态脚本语言间通信的接口。多数流行的HTTP server都支持FastCGI,包括Apache、Nginx和lighttpd等,同时,FastCGI也被许多脚本语言所支持,其中就有PHP。 FastCGI是从CGI发展改进而来的。传统CGI接口方式的主要缺点是性能很差,因为每次HTTP服务器遇到动态程序时都需要重新启动脚本解析器来执行解析,然后结果被返回给HTTP服务器。这在处理高并发访问时,几乎是不可用的。另外传统的CGI接口方式安全性也很差,现在已经很少被使用了。 FastCGI接口方式采用C/S结构,可以将HTTP服务器和脚本解析服务器分开,同时在脚本解析服务器上启动一个或者多个脚本解析守护进程。当HTTP服务器每次遇到动态程序时,可以将其直接交付给FastCGI进程来执行,然后将得到的结果返回给浏览器。这种方式可以让HTTP服务器专一地处理静态请求或者将动态脚本服务器的结果返回给客户端,这在很大程度上提高了整个应用系统的性能。 Nginx+FastCGI运行原理 Nginx不支持对外部程序的直接调用或者解析,所有的外部程序(包括PHP)必须通过FastCGI接口来调用。FastCGI接口在Linux下是socket,(这个socket可以是文件socket,也可以是ip socket)。为了调用CGI程序,还需要一个FastCGI的wrapper(wrapper可以理解为用于启动另一个程序的程序),这个wrapper绑定在某个固定socket上,如端口或者文件socket。当Nginx将CGI请求发送给这个socket的时候,通过FastCGI接口,wrapper接纳到请求,然后派生出一个新的线程,这个线程调用解释器或者外部程序处理脚本并读取返回数据;接着,wrapper再将返回的数据通过FastCGI接口,沿着固定的socket传递给Nginx;最后,Nginx将返回的数据发送给客户端,这就是Nginx+FastCGI的整个运作过程。 31、ajax全称“Asynchronous Javascript And XML”(异步JavaScript和XML)
小川游鱼 2019-12-02 01:41:29 0 浏览量 回答数 0

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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
游客ih62co2qqq5ww 2020-03-27 23:56:48 0 浏览量 回答数 0

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管理贝贝 2019-12-01 20:07:22 6202 浏览量 回答数 1

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