网络文件系统一般会出现什么故障

很多人电脑是不是会出现各种蓝屏故障问题啊，出现问题又不知道怎么样解决。 1.故障检查信息 *STOP 0x0000001E(0xC0000005,0xFDE38AF9,0x0000001,0x7E8B0EB4)KMODE_EXCEPTION_NOT_HANDLED * 其中错误的第一部分是停机码(Stop Code)也就是STOP 0x0000001E, 用于识别已发生错误的类型, 错误第二部分是被括号括起来的四个数字集, 表示随机的开发人员定义的参数(这个参数对于普通用户根本无法理解, 只有驱动程序编写者或者操作系统的开发人员才懂). 第三部分是错误名. 信息第一行通常用来识别生产错误的驱动程序或者设备. 2.推荐操作蓝屏第二部分是推荐用户进行的操作信息. 有时, 推荐的操作仅仅是一般性的建议; 有时, 也就是显示一条与当前问题相关的提示. 一般来说, 惟一的建议就是重启. 3.调试端口告诉用户内存转储映像是否写到磁盘商了, 使用内存转储映像可以确定发生问题的性质, 还会告诉用户调试信息是否被传到另一台电脑商, 以及使用了什么端口完成这次通讯. 蓝屏时的处理办法：1.重启有时只是某个程序或驱动程序一时犯错, 重启后有可能就会正常。 2.新硬件首先, 应该检查新硬件是否插牢, 这个被许多人忽视的问题往往会引发许多莫名其妙的故障. 如果确认没有问题, 将其拔下, 然后换个插槽试试, 并安装最新的驱动程序. 同时还应对照微软网站的硬件兼容类别检查一下硬件是否与操作系统兼容. 3.新驱动和新服务如果刚安装完某个硬件的新驱动, 或安装了某个软件, 而它又在系统服务中添加了相应项目， 在重启或使用中出现了蓝屏故障, 请到安全模式来卸载或禁用它们. 4.检查病毒比如冲击波和振荡波等病毒有时会导致Windows蓝屏死机, 因此查杀病毒必不可少. 同时一些木马间谍软件也会引发蓝屏, 所以最好再用相关工具进行扫描检查. 5.检查BIOS和硬件兼容性对于新装的电脑经常出现蓝屏问题, 应该检查并升级BIOS到最新版本, 同时关闭其中的内存相关项, 比如:缓存和映射. 另外, 还应该对照微软的硬件兼容列表检查自己的硬件. 还有就是, 如果主板BIOS无法支持大容量硬盘也会导致蓝屏, 需要对其进行升级. 6.检查系统曰志在开始-->菜单中输入:EventVwr.msc, 回车出现"事件查看器", 注意检查其中的"系统曰志"和"应用程序曰志"中表明"错误"的项. 7.最后一次正确配置 最后一次正确配置界面 一般情况下, 蓝屏都出现于更新了硬件驱动或新加硬件并安装其驱动后, 这时Windows 2K/XP提供的"最后一次正确配置"就是解决蓝屏的快捷方式. 重启系统, 在出现启动菜单时按下F8键就会出现高级启动选项菜单, 接着选择"最后一次正确配置". 常见的蓝屏代码 0X0000000操作完成 0X0000001不正确的函数 0X0000002系统找不到指定的文件 0X0000003系统找不到指定的路径 0X0000004系统无法打开文件 0X0000005拒绝存取 0X0000006无效的代码 0X0000007内存控制模块已损坏 0X0000008内存空间不足，无法处理这个指令 0X0000009内存控制模块位址无效 0X000000A环境不正确 0X000000B尝试载入一个格式错误的程序 0X000000C存取码错误 0X000000D资料错误 0X000000E内存空间不够，无法完成这项操作 0X000000F系统找不到指定的硬盘 0X0000010无法移除目录 0X0000011系统无法将文件移到其他的硬盘 0X0000012没有任何文件 0X0000019找不到指定扇区或磁道 0X000001A指定的磁盘或磁片无法存取 0X000001B磁盘找不到要求的装置 0X000001C打印机没有纸 0X000001D系统无法将资料写入指定的磁盘 0X000001E系统无法读取指定的装置 0X000001F连接到系统的某个装置没有作用 0X0000021文件的一部分被锁定，现在无法存取 0X0000024开启的分享文件数量太多 0X0000026到达文件结尾 0X0000027磁盘已满 0X0000036网络繁忙 0X000003B网络发生意外的错误 0X0000043网络名称找不到 0X0000050文件已经存在 0X0000052无法建立目录或文件 0X0000053 INT24失败 0X000006B因为代用的磁盘尚未插入，所以程序已经停止 0X000006C磁盘正在使用中或被锁定 0X000006F文件名太长 0X0000070硬盘空间不足 0X000007F找不到指定的程序 0X000045B系统正在关机 0X000045C无法中止系统关机，因为没有关机的动作在进行中 0X000046A可用服务器储存空间不足 0X0000475系统 BIOS无法变更系统电源状态 0X000047E指定的程序需要新的windows版本 0X000047F指定的程序不是windwos或ms-dos程序 0X0000480指定的程序已经启动，无法再启动一次 0X0000481指定的程序是为旧版的windows所写的 0X0000482执行此应用程序所需的程序库文件之一被损 0X0000483没有应用程序与此项操作的指定文件建立关联 0X0000484传送指令到应用程序无效 0X00005A2指定的装置名称无效 0X00005AA系统资源不足，无法完成所要求的服务 0X00005AB系统资源不足，无法完成所要求的服务 0X00005AC系统资源不足，无法完成所要求的服务 110 0x006E系统无法开启指定的装置或档案。 111 0x006F档名太长。 112 0x0070磁碟空间不足。 113 0x0071没有可用的内部档案识别字。 114 0x0072目标内部档案识别字不正确。 117 0x0075由应用程式所执行的IOCTL 呼叫不正确。 118 0x0076写入验证参数值不正确。 119 0x0077系统不支援所要求的指令。 120 0x0078此项功能仅在 Win32 模式有效。 121 0x0079 semaphore超过逾时期间。 122 0x007A传到系统呼叫的资料区域太小。 123 0x007B档名、目录名称或储存体标 124 0x007C系统呼叫层次不正确。 125 0x007D磁碟没有设定标 126 0x007E找不到指定的模组。 127 0x007F找不到指定的程序。 128 0x0080没有子行程可供等待。 129 0x0081 %1这个应用程式无法在 Win32 模式下执行。 130 0x0082 Attempt to use a file handle to an open disk partition for an operation other than raw disk I/O. 131 0x0083尝试将档案指标移至档案开头之前。 132 0x0084无法在指定的装置或档案，设定档案指标。 133 0x0085 JOIN 或 SUBST指令无法用於内含事先结合过的磁碟机。 134 0x0086尝试在已经结合的磁碟机，使用JOIN 或 SUBST 指令。 135 0x0087尝试在已经替换的磁碟机，使用 JOIN 或 SUBST 指令。 136 0x0088系统尝试删除未连结过的磁碟机的连结关系。 137 0x0089系统尝试删除未替换过的磁碟机的替换关系。 138 0x008A系统尝试将磁碟机结合到已经结合过之磁碟机的目录。 139 0x008B系统尝试将磁碟机替换成已经替换过之磁碟机的目录。 140 0x008C系统尝试将磁碟机替换成已经替换过之磁碟机的目录.

　　电脑无法正常启动，一般是因为软件或硬件故障导致的，原因很多且很复杂，有可能是系统文件损坏，也可能是病毒感染，也可能是后台自启动程序发生冲突或安全软件安装有多个造成系统假死，也可能是内存接触不良或出现兼容性问题，也可能是硬盘出现碎片或坏道，也可能是主板等其它硬件出现故障。 　　解决此问题需按从易到难、先软件后硬件的原则逐一排查，推荐重装系统，这是最简单快捷的方法，如果重装系统成功也能排除硬件问题的可能。 　　电脑安装系统方法很多，以下所列可择一操作。 　　1、硬盘安装： 　　（1）开机或重启后按F11键或F8键，看有没有安装一键GHOST或类似软件，有则选择一键还原按回车确定； 　　（2）进入一键还原操作界面后，再选择“还原”确定即可。如果以前刚进行过一键备份，则能恢复到备份时的状态。 　　另外，如果能够进入现在的系统或开机时按F8能够进入命令行模式，可搜索WINDOWS版或DOS版的GHOST.exe程序和GHO系统文件，然后手工运行GHOST程序装载系统GHO文件也能重装系统。 　　2、U盘安装：如果没有一键还原，则使用系统U盘重装系统。启动U盘制作及U盘重装系统的操作步骤为： 　　（1）制作启动U盘：到实体店买个容量8G以上的U盘，上网搜索下载老毛桃或大白菜等启动U盘制作工具，将U盘插入电脑运行此软件制作成启动U盘，再到系统之家或类似网站下载WINXP或WIN7等操作系统的GHO文件，复制到U盘或启动工具指定的U盘文件夹下并按要求重命名。也可以上网搜索下载ISO格式的系统镜像文件（内含GHO系统文件或完整的系统安装文件），通过ultraiso等工具释放到U盘制作成包含系统的启动U盘。 　　（2）设置U盘启动：开机按DEL键（笔记本一般为F2或其它）进入BIOS设置界面，进入BOOT选项卡设置U盘（有USB-HDD、USB-FDD等不同格式，优先选择USB-HDD）为第一启动项（注：部分电脑需要在此时插入U盘进行识别才能设置），再按F10保存退出重启。部分新主板支持开机后连按F12或F11进入启动选项菜单，可不进CMOS界面直接选择U盘（事先插入U盘即识别出来的U盘的型号）或Generic Flash Disk（通用闪存盘）或Removable Device（移动磁盘）启动电脑。 　　（3）U盘重装系统：插入U盘启动电脑，进入U盘功能菜单之后，选择“安装系统到硬盘第一分区“，回车确定后按提示操作，或者进入PE系统后，运行桌面上的“一键安装系统”，电脑会自动运行GHOST软件并自动搜索U盘上的GHO文件克隆安装到C区，整个过程基本无需人工干预，直到最后进入系统桌面。 　　3、光盘安装：电脑使用光盘重装系统，其操作步骤如下： 　　（1）准备系统光盘：如果没有可以去电脑商店购买，需要安装什么系统就买什么系统的最新版光盘。如果有刻录光驱，也可上网自行下载ISO格式的系统文件刻录成系统光盘。 　　（2）设置光盘启动：开机后按DEL键（笔记本一般为F2或根据屏幕底行提示的热键）进入CMOS，并在BOOT选项卡中设置光驱（CD-ROM或DVD-ROM）为第一启动项（老主板需要进入Advanced BIOS Features选项卡后，在“1st Boot Device”处回车，再选择CD/DVD-ROM），再按F10保存退出重启。重启电脑时及时将系统光盘插入光驱。 　　（3）克隆安装系统：光盘启动成功后会显示功能菜单，此时选择菜单中的“安装系统到硬盘第一分区”，回车确定后按提示操作，或者进入PE系统后，运行桌面上的“一键安装系统”，电脑会自动运行GHOST软件自动载入GHO文件克隆安装到C区，整个过程基本无需人工干预，直到最后进入系统桌面。 　　注意：在安装系统完成后，先安装安全软件如360安全卫士加360杀毒或者金山毒霸之类其它安全软件，进行全盘查杀木马、病毒，再打好系统补丁、安装常用软件，并下载安装使用一键还原工具进行系统备份，以备不时之需。 “答案来源于网络，供您参考” 希望以上信息可以帮到您！

以前上网很快，最近1周网速突然很慢，我是3个人共用一个路由器的，以前3个人用时也是很快。现在是我看视频很卡，用了优化大师优化，c盘文件及桌面文件都清理了，用360也清理了垃圾文件，用小红伞杀毒也没杀出病毒，就是老样子。现在两个人用一个，也是很慢，到半夜了在搜狐视频或是酷六什么那看电影，只剩我一个人在用，还是卡。 请问高手能帮我诊断下怎么回事，或是怎么设置下改变下状况。另一个人也是发现网速慢了，我们都是一个样子，可能是被盗了吗？ 我用360查看网络连接，system id process 的连接很多，显示是没有连接上，状态是等待，都是端口80，目标归属地什么北京联通，大连联通，深圳联通的，有7个左右，我qq也没开啊，想结束也结束不了，只是在迅雷看看里看电影，没有装他的插件。把它关了还是有。向高手请教？插件只有搜狗输入法，迅雷，360，迅雷看看没有其他的 " 网速变慢的原因有很多可能，比如网络本身的问题、网卡硬件问题，有或者是系统问题等等。可以通过其他联网设备确认下是否有网速变慢的情况；如果网络本身没有问题（其他设备可以正常连接），问题就出现电脑本身： 1，、疑难解答 可以先试试更新网卡驱动，若无效，我们可以利用系统自身提供的【疑难解答】功能来寻求解决。直接搜索进入【疑难解答】然后点击右侧的对应项目，选择【运行疑难解答】，按照向导提示进行操作即可，看是否能够解决网络连接问题。 <img src=""https://gss0.baidu.com/-fo3dSag_xI4khGko9WTAnF6hhy/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=f415cd6cda3f8794d3aa4028e22b22cc/a6efce1b9d16fdfac901e83aba8f8c5495ee7bf0.jpg""> <img src=""https://gss0.baidu.com/-Po3dSag_xI4khGko9WTAnF6hhy/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=1695c9ff00f41bd5da06e0f261eaadf3/f2deb48f8c5494ee9b9421cd23f5e0fe98257eab.jpg""> 2、网络重置 上述均不能解决的话，最后可通过进行网络重置来彻底解决。路径：【开始】—【设置】—【网络和Internet】—【状态】，在右侧列表中找到【网络重置】并点击，按提示完成操作即可。 <img src=""https://gss0.baidu.com/-Po3dSag_xI4khGko9WTAnF6hhy/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=e6034daa9c58d109c4b6a1b4e168e087/11385343fbf2b211a844ab9ac48065380dd78eff.jpg""> 另外，在有限的硬件条件下，想让现有的网速能够快一些，具体可以参考以下步骤： 步骤1. Win+R组合键后输入gpedit.msc进入组策略编辑器，依次进入“计算机配置-Windows设置”后，再右侧找到“基于策略的Qos”的这个选项。 <img src=""https://gss0.baidu.com/-Po3dSag_xI4khGko9WTAnF6hhy/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=c08ee009a564034f0f98ca009ff35509/a71ea8d3fd1f41341c7f2baa2b1f95cad0c85e9d.jpg""> 步骤2. 在“基于策略的Qos”上点击鼠标右键，选择“高级QoS设置”，在入站TCP流量选项卡中，勾选”制定入站TCP吞吐量级别“，选择最后那个”级别3“。 <img src=""https://gss0.baidu.com/9fo3dSag_xI4khGko9WTAnF6hhy/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=f340223fb8fd5266a77e34129b28bb13/e1fe9925bc315c604623453b83b1cb13485477ab.jpg""> 注意的：如果在更改完设置后发现上网时系统出现假死、卡顿等问题，可以把上面的“制定入站TCP吞吐量级别“设置调整到“级别2”，减少数据处理对系统硬件的压力（内存小于4GB，则建议使用默认最小吞吐量）。 “高级QoS设置“是什么呢？ 通过高级服务质量 (QoS) 设置，您可以管理带宽使用以及计算机处理应用程序和服务设置的 DSCP 标记（而不是组策略设置的标记）的方式。高级 QoS 设置仅可在计算机级别应用，而 QoS 策略在计算机级别和用户级别均可应用。 若要更改吞吐量级别，选中“指定入站 TCP 吞吐量级别”复选框，然后根据下表选择吞吐量级别。吞吐量级别可以等于或小于最大值，具体取决于网络条件。 <img src=""https://gss0.baidu.com/9vo3dSag_xI4khGko9WTAnF6hhy/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=eea0cfe33bfae6cd0ce1a3673f83231c/ca1349540923dd542fc589bcdf09b3de9d8248ab.jpg"">" 一、网络自身问题 您想要连接的目标网站所在的服务器带宽不足或负载过大。处理办法很简单，请换个时间段再上或者换个目标网站。 二、网线问题导致网速变慢 我们知道，双绞线是由四对线按严格的规定紧密地绞和在一起的，用来减少串扰和背景噪音的影响。同时，在T568A标准和T568B标准中仅使用了双绞线的 1、2和3、6四条线，其中，1、2用于发送，3、6用于接收，而且1、2必须来自一个绕对，3、6必须来自一个绕对。只有这样，才能最大限度地避免串扰，保证数据传输。本人在实践中发现不按正确标准（T586A、T586B）制作的网线，存在很大的隐患。表现为：一种情况是刚开始使用时网速就很慢；另一种情况则是开始网速正常，但过了一段时间后，网速变慢。后一种情况在台式电脑上表现非常明显，但用笔记本电脑检查时网速却表现为正常。对于这一问题本人经多年实践发现，因不按正确标准制作的网线引起的网速变慢还同时与网卡的质量有关。一般台式计算机的网卡的性能不如笔记本电脑的，因此，在用交换法排除故障时，使用笔记本电脑检测网速正常并不能排除网线不按标准制作这一问题的存在。我们现在要求一律按T586A、T586B标准来压制网线，在检测故障时不能一律用笔记本电脑来代替台式电脑。 三、网络中存在回路导致网速变慢 当网络涉及的节点数不是很多、结构不是很复杂时，这种现象一般很少发生。但在一些比较复杂的网络中，经常有多余的备用线路，如无意间连上时会构成回路。比如网线从网络中心接到计算机一室，再从计算机一室接到计算机二室。同时从网络中心又有一条备用线路直接连到计算机二室，若这几条线同时接通，则构成回路，数据包会不断发送和校验数据，从而影响整体网速。这种情况查找比较困难。为避免这种情况发生，要求我们在铺设网线时一定养成良好的习惯：网线打上明显的标签，有备用线路的地方要做好记载。当怀疑有此类故障发生时，一般采用分区分段逐步排除的方法。 四、网络设备硬件故障引起的广播风暴而导致网速变慢 作为发现未知设备的主要手段，广播在网络中起着非常重要的作用。然而，随着网络中计算机数量的增多，广播包的数量会急剧增加。当广播包的数量达到30%时，网络的传输效率将会明显下降。当网卡或网络设备损坏后，会不停地发送广播包，从而导致广播风暴，使网络通信陷于瘫痪。因此，当网络设备硬件有故障时也会引起网速变慢。当怀疑有此类故障时，首先可采用置换法替换集线器或交换机来排除集线设备故障。如果这些设备没有故障，关掉集线器或交换机的电源后，DOS下用 “Ping”命令对所涉及计算机逐一测试，找到有故障网卡的计算机，更换新的网卡即可恢复网速正常。网卡、集线器以及交换机是最容易出现故障引起网速变慢的设备。 五、网络中某个端口形成了瓶颈导致网速变慢 实际上，路由器广域网端口和局域网端口、交换机端口、集线器端口和服务器网卡等都可能成为网络瓶颈。当网速变慢时，我们可在网络使用高峰时段，利用网管软件查看路由器、交换机、服务器端口的数据流量；也可用 Netstat命令统计各个端口的数据流量。据此确认网络数据流通瓶颈的位置，设法增加其带宽。具体方法很多，如更换服务器网卡为100M或1000M、安装多个网卡、划分多个VLAN、改变路由器配置来增加带宽等，都可以有效地缓解网络瓶颈，可以最大限度地提高数据传输速度。 六、蠕虫病毒的影响导致网速变慢 通过E-mail散发的蠕虫病毒对网络速度的影响越来越严重，危害性极大。这种病毒导致被感染的用户只要一上网就不停地往外发邮件，病毒选择用户个人电脑中的随机文档附加在用户机子的通讯簿的随机地址上进行邮件发送。成百上千的这种垃圾邮件有的排着队往外发送，有的又成批成批地被退回来堆在服务器上。造成个别骨干互联网出现明显拥塞，网速明显变慢，使局域网近于瘫痪。因此，我们必须及时升级所用杀毒软件；计算机也要及时升级、安装系统补丁程序，同时卸载不必要的服务、关闭不必要的端口，以提高系统的安全性和可靠性。 七、防火墙的过多使用 防火墙的过多使用也可导致网速变慢，处理办法不必多说，卸载下不必要的防火墙只保留一个功能强大的足以。 八、系统资源不足 您可能加载了太多的运用程序在后台运行，请合理的加载软件或删除无用的程序及文件，将资源空出，以达到提高网速的目的。 您好，如您的宽带出现故障，可关注“中国联通”微信公众号，点击“客户服务＞宽带报障＞常见故障指引”，查看对应故障的处理方式。 如仍无法解决，可通过以下方式自助报障： 【方式一】关注“中国联通”微信公众号，点击“客户服务＞宽带报障＞在线报障”； 【方式二】登录中国联通手机营业厅APP，点击“服务＞宽带＞宽带办理服务＞宽带报障”。 1...用360安全卫士查一下启动项，可能是垃圾插件太多了。现在P2P插件很吸血的。优化一下。 2...把3台电脑恢复系统，还有问题就是线路的问题了。 你把路由器 关掉重启 或者 重装 网卡驱动 试试吧。 最好还是重装。 重装还不好使 就是 宽带问题。

无论你采用任何形式上网，都可能遇到：上网慢（不能浏览网页、本地连接受限制或无连接、卡、上不去网、信号差、信号延迟、连接失败、不稳定、丢包、误码率高、上不去、掉线、死机、无故中断。。。）等现象，故障真是：“莫名其妙”啊。要使你的计算机运行稳定，你必须做好如下工作： 一：必备的环境条件： A：稳定的电源电压（必要时加装辅助UPS电源），有效的电源线截面；符合安全绝缘等级规定。 B：干燥通风温度适宜（必要时加装风扇或空调系统）， C：较小的灰尘颗粒度，墙面及其房顶最好进行涂漆处理。 D: .传输线路合适的信杂比。 E: 网卡问题：选择质量比较好的网卡. F: 软件配设置：用户不需要设置IP地址，系统将会自动分配。如果设置DNS要设置正确。系统是WIN98或ME，在DOS下，键入WINIPCFG获取DNS地域；WINXP系统，键入IPCONFIG。软件的设置要合理：ADSL用户出现本地连接受限制或无连接时，会出现提示，对上网不影响，ADSL用户是拨号上网而自动自动分配IP，不想让它出现，你可以：右击网上邻居—属性—本地连接—属性—双击Internet协议(TCP/IP)—使用下面的IP地址： IP地址：192.168.1.120 子网掩码：255.255.255.0 网关：192.168.1.1 点确定，完成。 G: TCP/IP协议：浏览不正常，可以试试删除TCP/IP协议后重新添加TCP/IP协议。 H：湿度的影响：下雨季节或多雨天及其高湿度地区，线路的绝缘降低，信号电平下跌，导致掉线或不稳定工作。湿度加速氧化，导致传输中断。 I:温度的影响：冬天温度低，猫问题少；夏天温度高，“猫”怕“发烧”。 J：网络开通后，所有原始技术资料数据：以便故障时进行比较分析、利于故障判断和定位。 二：良好的接地系统：按规程（接地装置施工 GB50169-92）要求：接地必须有两个以上“独立”（不能公用“地”）的接地极，接地极至工作地点的引线截面不小于16平方毫米的多股铜线，每个“独立”接地极的接地电阻不得大于5欧姆。用户线屏蔽层立即接地，将干扰降低在最低限度；自来水管和电力的（N线）地不可作为接地极，接地线不可缠绕，要用银粉导电膏涂后，用螺丝紧固。雷电时：要断开一切与外界联接的线路，避免设备人身事故，以免发生火警事故。 三：系统干净利索：人穿衣服不在于衣服的档次，而在于是否干净整洁；因此： A： 合法软件，及时升级补丁；删除不用文件，及时清理上网垃圾及定期进行碎片整理、优化系统结构； B：合法有效的杀毒软件，经常升级病毒库；防火墙、共享上网软件、网络加速软件等设置合理，设置不当同样会影响用户使用。 C：非运行软件及其他文件不要放入运行盘或桌面；打开某些软件就有掉线现象，卸载该软件。 D： 平时对计算机（包括辅助）设备加强监视运行维护，做到：设备整洁，通风良好，连接接触电阻尽量小，温湿度适中，绝缘优良，布线整齐美观。 四： 链接良好：检查主机与各辅助【键盘、鼠标、音箱、（五类线）网络线R45接头、接地线、电源多用插板、电源线等等】必须（接触电阻在??Ω）良好，检查入户线路的接头、电话线插头等是否接触（??Ω）可靠，以减少机线故障；布线：衡平竖直，清晰整齐（不得缠绕）。 五： 恶劣条件下的接收电平（无线网卡是：接收场强、光端机是：接收光功率电平）。无线用户：由于用户终端距离基地站距离不同，接收场强电平也不尽相同；因此，终端AGC和基地站AGC就显得尤为重要了。用户端的计算机要与运营商设备的AGC配合，从而满足不同场强下，计算机能可靠的接收（信杂比较高）的有用信号。 六：带外隔离度越大越好，带内衰减越小越好：xDSL、宽带、无线、光纤等用户，都要提供带内衰减最小（小于1dB），带外隔离度（大于60dB以上）。信杂比也要大于60dB以上。 七：上面所说的几个方面，都必须自己动手，并记录下数据，作为资料。例如你采用ADSL上网：调制器的发送电平是多少？解调器的入口信杂比是多少？解调器的输入入口电平是多少？你设备的接地电阻是多少？各连接点是否接触良好？良好到什么程度（接触电阻是多少）？有上述资料，方可要求我补充问题让我解答；没有上述资料，我不解答任何人补充的问题；要用数据说话，数据能帮助你迅速判断、分析、定位故障。 八：提醒：理论上：用软件提高你的网络速度是十分渺茫，其实你是感觉不到的，一般都是添加广告的工具。采用其他措施，也只能在你的终端上清除你计算机里面的一些垃圾、碎片、优化一下你的设备，从而提高一点点你终端的处理速度；只要你做好上述七个方面的工作，你不但可以消除由硬件设备所长生的故障；今后也不会产生因硬件产生的故障了。 答案来源网络，供参考，希望对您有帮助 答案来源网络，供参考，希望对您有帮助

作为一个javaer，我以前写过很多关于Linux的文章。但经过多年的观察，发现其实对于大部分人，有些东西压根就用不着。用的最多的，就是到线上排查个问题而已，这让人很是苦恼。那么，我们就将范围再缩小一下。 Linux生产环境上，最常用的一套“Sed“技巧 Linux生产环境上，最常用的一套“AWK“技巧 Linux生产环境上，最常用的一套“vim“技巧 Linux命令好像还真不少，根本原因就是软件多，也有像ag这样的命令想替代grep,但大多数命令古老而坚挺。不是因为这些软件设计的有多好，原因是一些软件最开始入驻了系统，时间久了，就变成了一种约定，这种习惯改变代价太大，就像把所有键盘的L和F换一下一样。 这片文章假定你已经了解大多数Linux命令，并了解操作系统的基本元素。如果你现在了解的命令还不足10个，下面的内容就不用看了。除了最基本的东西，本文列出一些对你的面试最常见的最能加分的地方，有些组合可能是你没见过的技巧。但本文仅仅是给出一个大致的轮廓和印象，为以后的专题性考察点作一个序。 本文中出现的所有命令，应该熟记并熟练使用。 几种比较典型的Linux系统 首先对目前的Linux版本有个大体的印象，大体分Desktop版和Server版，已经是百花齐放。 Ubuntu 最常见的Linux个人发行版，一位有情怀的南非富豪，有了钱你也可以这么做 CentOS 最常用Linux服务器发新版，RHEL的开放版本，因版权而生的轮子 Arch 滚动升级，海量二进制包，社区活跃，个人最爱 Gentoo 安装软件需要从源码开始编译，稳定，但用起来会很痛 LFS 从零构建Linux，跟着做一遍，Linux每根毛都看的清清楚楚 Kali 专做渗透用的，代表了发行版的一个发展路径，就是领域 首先要了解的概念 KISS Keep it Simple and Stupid，据说是哲学 一切皆文件 通常是文件的东西叫文件，进程、磁盘等也被抽象成了文件，比较离谱的管道、设备、socket等，也是文件。 这是Linux最重要的组织方式。 管道 | 分隔，前面命令的输出作为后面命令的输入，可以串联多个 重定向 < 将文件做为命令的输入 将命令的输出输出到文件 将命令的输出追加到文件 SHELL 首先确认你的shell，一般最常用的是bash，也有不少用csh，zsh等的，通过echo $SHELL可以看到当前用户的shell，对应的配置文件也要相应改变。 比如.zshrc,.bashrc 四大元素 进入linux，我们首先关注的是四个元素： 内存，cpu，存储，网络。 Linux提供了足够的命令，让你窥探它的每个角落。 接下来的命令都是些最常用的，不管精通不精通，想不起来要打屁股。 CPU 使用top查看cpu的load，使用shift+p按照cpu排序。 需要了解wa，us等都是什么意思 使用uptime查看系统启动时间和load，load是什么意思呢？ 什么算是系统过载？ 这是个高频问题，别怪我没告诉你 ps命令勃大茎深，除了查进程号外，你还需要知道R、S、D、T、Z、<、N状态位的含义 top和ps很多功能是相通的，比如watch "ps -mo %cpu,%mem,pid,ppid,command ax" 相当于top的进程列表； top -n 1 -bc 和ps -ef的结果相似。 有生就有死，可以用kill杀死进程。 对java来说，需要关注kill -9、kill -15、kill -3的含义，kill的信号太多了，可以用kill -l查看，搞懂大多数信号大有裨益。 如果暂时不想死，可以通过&符号在后台执行，比如tail -f a.log &。 jobs命令可以查看当前后台的列表，想恢复的话，使用fg回到幕前。 这都是终端作业，当你把term关了你的后台命令也会跟着消失，所以想让你的程序继续执行的话， 需要nohup命令，此命令需要牢记 mpstat 显示了系统中 CPU 的各种统计信 了解cpu亲和性 内存 free -m 命令，了解free、used、cached、swap各项的含义 cat /proc/meminfo 查看更详细的内存信息 细心的同学可能注意到，CPU和内存的信息，通过top等不同的命令显示的数值是一样的。 slabtop 用来显示内核缓存占用情况，比如遍历大量文件造成缓存目录项。 曾在生产环境中遇到因执行find /造成dentry_cache耗尽服务器内存。 vmstat 命令是我最喜欢也最常用的命令之一，可以以最快的速度了解系统的运行状况。 每个参数的意义都要搞懂。 swapon、swapoff 开启，关闭交换空间 sar 又一统计类轮子，一般用作采样工具 存储 使用df -h查看系统磁盘使用概况 lsblk 列出块设备信息 du 查看目录或者文件大小 网络 rsync 强大的同步工具，可以增量哦 netstat 查看Linux中网络系统状态信息，各种 ss 它能够显示更多更详细的有关TCP和连接状态的信息，而且比netstat更快速更高效。 curl、wget 模拟请求工具、下载工具。 如wget -r http://site 将下载整个站点 ab Apache服务器的性能测试工具 ifstat 统计网络接口流量状态 nslookup 查询域名DNS信息的工具，在内网根据ip查询域名是爽爆了 nc 网络工具中的瑞士军刀，不会用真是太可惜了 arp 可以显示和修改IP到MAC转换表 traceroute 显示数据包到主机间的路径，俗称几跳，跳的越少越快 tcpdump 不多说了，去下载wireshark了 wall 向当前所有打开的终端上输出信息。 使用who命令发现女神正在终端上，可以求爱 网络方面推荐安装体验一下kaliLinux，上面的工具会让你high到极点。 如何组织起来 linux的命令很有意思，除了各种stat来监控状态，也有各种trace来进行深入的跟踪，也有各种top来统计资源消耗者，也有各种ls来查看系统硬件如lsblk、lsusb、lscpi。基本上跟着你的感觉走，就能找到相应的工具，因为约定是系统中最强大的导向。 Linux有个比较另类的目录/proc，承载了每个命令的蹂躏。像sysctl命令，就是修改的/proc/sys目录下的映射项。不信看看find /proc/sys -type f | wc -l和sysctl -a| wc -l的结果是不是很像？ /proc文件系统是一个伪文件系统，它只存在内存当中，而不占用外存空间。只不过以文件系统的方式为访问系统内核数据的操作提供接口。系统的所有状态都逃不过它的火眼金睛。例如: cat /proc/vmstat 看一下，是不是和vmstat命令的输出很像? cat /proc/meminfo 是不是最全的内存信息 cat /proc/slabinfo 这不就是slabtop的信息么 cat /proc/devices 已经加载对设备们 cat /proc/loadavg load avg原来就躺在这里啊 cat /proc/stat 所有的CPU活动信息 ls /proc/$pid/fd 静静地躺着lsof的结果 一般排查问题的方法 一般排查问题也是围绕着内存cpu等几个元素去排查。下图是一张大体的排查故障或者性能问题的过程，看图，不多说。 应用场景举例 下面举例从具体应用场景来说明各种命令的组合应用，此类场景数不胜数，需要个人积累。但强烈建议将sed和awk练的熟练一些。 怎么查看某个Java进程里面占用CPU最高的一个线程具体信息？ 获取进程中占用CPU最高的线程，计为n。 使用top top -H -p pid，肉眼观察之 使用ps ps -mo spid,lwp,stime,time,%cpu -p pid 将线程号转化成十六进制printf 0x%x n 使用jstack找到相应进程，打印线程后的100行信息 jstack -l pid| grep spid -A 100 统计每种网络状态的数量 netstat -ant | awk '{print $6}' | sort | uniq -c | sort -n -k 1 -r 首先使用netstat查看列表，使用’awk’截取第六列，使用uniq进行统计，并对统计结果排序。当然，也可以这样。 netstat -ant | awk '{arr[$6]++}END{for(i in arr){print arr[i]" "i }}' | sort -n -k 1 -r 这和“分析apache日志，给出当日访问ip的降序列表”是一样的问题。 怎么查看哪个进程在用swap 首先要了解/proc/$pid/smaps里有我们所需要的各种信息，其中Swap字段即是我们所需要的。只要循环遍历一下即可。 for i in `cd /proc;ls |grep "^[0-9]"|awk ' $0 >100'` ;do awk '/Swap:/{a=a+$2}END{print '"$i"',a/1024"M"}' /proc/$i/smaps ;done |sort -k2nr End 软件领域有两种人才，一种是工程型的，一种是研究型的。在Linux领域里，相对于搞内核研究的来说，搞命令行的就属于工程型。工程型也有他自己的苦衷，比如，背诵命令就挺痛苦的，一般来说不太推荐背诵，第一覆盖的面不广，第二记的快忘的也快，浪费脑细胞。牛逼的记法就是用，用时间来冲淡烟云，见微知著，并体验其中的喜悦。爱她并天天抱她上床，真爱才成。 原创：小姐姐味道。

回 楼主(qilu) 的帖子 问题：用户反馈linux下服务器站点打不开，控制台重启服务器后也无法打开。 解决：检查服务器是正常的，80端口测试是可以通的，进入后检查确认nginx进程正常，打开网站显示502 Bad Gateway错误，之后检查发现php进程丢失，找到php目录php/sbin/php-fpm start 启动php进程后网站恢复正常。 ------------------------- 问题：用户反馈debian机器无法远程，通过ECS管理链接终端进入看到如下界面 /etc/ssh/sshd_config: bad configuration option 解决：修改ssh配置文件导致，最直接有效方法是重装安装sshapt-get remove --purge openssh-serverapt-get installl  openssh-server/etc/init.d/ssh restart重装后正常远程 ------------------------- 问题：window2003服务器用户反馈可以远程，但是ip地址ping不通 ip地址ping不通只有可能是主机内部防火墙或者组策略限制。查看主机防火墙开启，但没有设置ICMP包回显。控制面板-防火墙-高级-ICMP设置。 ------------------------- 问题：用户反馈两台ECS Linux云服务器内网ip有丢包，提示ping: sendmsg: Operation not permittedping: sendmsg: Operation not permittedping: sendmsg: Operation not permitted使用同时dmesg发现很多nf_conntrack: table full, dropping packet. 解决：IP_conntrack表示连接跟踪数据库(conntrack database)，代表NAT机器跟踪连接的数目，连接跟踪表能容纳多少记录是被一个变量控制的，它可由内核中的ip- sysctl函数设置，建议用户修改增大/etc/sysctl.conf中加net.ipv4.ip_conntract_max的值后解决，相关优化可以参考网上文章。 ------------------------- 问题：用户反馈修改php.ini配置文件不生效nginx+php环境下，需要重启php服务，php.Ini配置文件才会生效 ------------------------- 问题：用户使用自己的脚本安装了vpn，使用vpn账号，密码可以登陆但是无法上网。解决方法：开启linux转发功能命令：   #sed -i 's/net.ipv4.ip_forward = 0/net.ipv4.ip_forward = 1/' /etc/sysctl.conf#/sbin/sysctl -p ------------------------- 问题：突然发现访问网站很慢，服务器的cpu、内存和磁盘使用率都正常解决：该问题的主要解决方法参考：http://help.aliyun.com/manual?helpId=1724，但是根据该方法部分系统会报error: "net.ipv4.ip_conntrack_max" is an unknown key ，因此可尝试将方案中的语句修改成：net.ipv4.nf_conntrack_max = 1048576主要部分系统是nf_conntrack 而不是 ip_conntrack 模块。具体可以使用命令确认具体使用了什么模块：modprobe -l|grep conntrack ------------------------- 问题：用户反馈无法远程访问，无法ssh解决：1.ping云服务器ip地址可以ping通 2.使用ECS连接管理终端查看sshd服务是否正常运行，重启sshd服务提示有错误，并且在/var/empty/sshd 目录权限有错误，导致sshd服务无法正常运行 3. 使用命令chown –R root:root /var/empty/sshd 和chmod 744 /var/empty/sshd即可，测试恢复正常可以远程。 ------------------------- 问题：用户反馈客户反馈安装桌面环境失败，执行yum groupinstall "GNOME Desktop Environment"报如下错误：Warning: Group GNOME Desktop Environment does not exist. No packages in any requested group available to install or update。解决：从错误提示中可以看出，不存在GNOME Desktop Environment执行yum grouplist查询发现 GNOME Desktop Environment 已经是 Desktop整理了以下安装步骤：          1、yum groupinstall "X Window System"          2、yum groupinstall "Desktop"          3、安装VNC SERVER yum install tigervnc-server          4、修改配置文件 vi /etc/sysconfig/vncservers添加如下内容：          VNCSERVERS="1:root"             VNCSERVERARGS[1]="-geometry 1024x768"           5、给vnc加密  vncpasswd 输入两次密码           6、重新启动服务 service vpnserver restart完成以上步骤，我们就可以使用VNC客户端连接了 ------------------------- 问题：用户反馈ECS云服务器做域控制器，其他外部服务器无法加入该域中，反之可以解决：将客户ECS服务器开启RemoteRegistry服务，安装域控制器使用外部云服务器加入域中，发现能够解析成功，且能够弹出用户名密码授权界面，但是确定后报网络错误，经过多次尝试，发现最终问题在DNS上，由于ECS服务器有2块网卡公网和内网，因此安装后会有2条A记录分别指向公网和内网所以测试PING域名会解析到公网上，产生了DNS缓存因此很难看到内网地址出现，但是加入域请求时用解析到的是公网地址，验证身份时很可能请求到的就是内网地址，因此造成网络不通从而无法验证。将客户端HOSTS绑定域名到公网地址问题解决。 ------------------------- 问题：用户反馈windows server 2008无法远程，主机内部通信正常解决过程：1、  检查内部是否能够远程，发现服务器内部网络正常，远程localhost也正常2、  检查防火墙配置，发现防火墙无法打开3、  启动防火墙服务器，报错4、  检查防火墙注册表信息，发现丢失，将相同系统的注册表键值导入5、  再次启动防火墙，报错没有权限，错误代码70246、  选择注册表HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\SharedAccess将其权限修改添加NT SERVICE\mpssvc并赋予完全控制权限7、启动防火墙服务，远程恢复正常 ------------------------- 问题：用户反馈微软雅黑, sans-serif]服务器网络不通，无法远程，报错情况见下图。网上搜索方法无外乎都是安装glibc.i686，原因一般是64位系统下安装了32位程序，但是没有对应的版本的glibc库导致 这种情况下下虽然service无法启动网卡，但是ifup是可以激活网卡的处理方法如下：sed -i '/exclude/ s/^/#/g' /etc/yum.conf&&ifup eth1&&yum install glibc.i686 -y#修改 /etc/yum.conf 找到包含exclude的行在行首插入#注释（我们64位镜像默认排除了*i?86的包，所以这里要修改一下）#启动eth1网卡，安装32位glibc库，执行后一般即可搞定 ------------------------- 问题：服务器上的Cisco VPN客户端拨入远端VPN服务器网络无法通信，其他外地客户端拨入远端VPN服务器均正常解决：1）查看客户VPN连接成功，但是无数据通信，PING包无法到达远端内网地址2）检查VPN客户端拨号日志，发现添加远端路由失败3）关闭服务器安全狗，重新连接VPN依旧失败。4）检查系统路由表，发现客户VPN段内网地址与VM内网地址段冲突，造成路由表添加失败；询问客户无使用我方SLB\RDS等内网产品后将内网网卡禁用，重新拨号连接，依旧发现路由表添加失败。5）手动添加路由后，VPN网络正常 ------------------------- 问题：服务器上的Cisco VPN客户端拨入远端VPN服务器网络无法通信，其他外地客户端拨入远端VPN服务器均正常解决：1）查看客户VPN连接成功，但是无数据通信，PING包无法到达远端内网地址2）检查VPN客户端拨号日志，发现添加远端路由失败 3）关闭服务器安全狗，重新连接VPN依旧失败。4）检查系统路由表，发现客户VPN段内网地址与VM内网地址段冲突，造成路由表添加失败；询问客户无使用我方SLB\RDS等内网产品后将内网网卡禁用，重新拨号连接，依旧发现路由表添加失败。5）手动添加路由后，VPN网络正常 ------------------------- 问题：使用一件安装包安装环境php报错 php virtual memory exhausted: Cannot allocate memory解决：该问题一般出现在512M内存的系统上，内存不足导致，可以让用户升级内存，升级内存后解决。 ------------------------- 问题：用户反馈Windows服务器无法远程，连接的时候提示协议错误。解决：用户反馈远程连接端口是3188，注册表中查询远程连接端口确实被改成了3188，但是在主机上远程连接也提示协议错误，使用netstat -nao 分析发现 3188对应的进程pid为4，对应经查system,找测试测试机对比，发现远程连接端口对应进程是svchost，修改注册表远程连接端口为3389后，测试恢复正常。] ------------------------- 问题：用date命令修改Linux系统的时间为什么无效解决：需要手动修改一下系统的时区才能显示正确的时间，这里以上海时区为例1. 找到相应的时区文件 /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai用这个文件替换当前的文件/etc/localtime#cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime2. 修改/etc/sysconfig/clock文件，修改为： ZONE="Asia/Shanghai" UTC=true ARC=false 3. 一般只需要这两步就可以了，或者再执行下句命令校正一下时间/usr/sbin/ntpdate –u 0.asia.pool.ntp.org4. 如果没有安装ntp程序包则先执行下面这条语句yum install -y ntp* ------------------------- 问题：linux服务器x64位安装32位软件包（如libstc++.i386等）安装不上的解决方法解决方法：如果有用户反馈在linux服务器x64位安装32位软件包（如libstc++.i386等）不安装不上，可以尝试让用户在/etc/yum.conf 文件中将exclude=*.i386 kernel kernel-xen kernel-debug 注释掉，在进行安装尝试，参考http://blog.csdn.net/lixiucheng005/article/details/8787856 ------------------------- 问题：云服务器的物理机宕机怎么办？云服务器是部署在物理机上的，底层物理机性能出现异常或者其他原因都会导致物理机宕机，当检测到云服务器所在的物理机机发生故障，系统会启动保护性迁移，将您的服务器迁移到性能正常的宿主机上 ，一旦发生宕机迁移，您的服务器就会被重启，如果您希望您的服务器重启以后应用服务器自动恢复，需要您把应用程序设置成开机自动启动，如果应用服务连接的数据库，需要在程序中设置成自动重连机制。 ------------------------- 问题：Linux 服务起出现500 OOPS: vsftpd: cannot locate user specified in 'ftp_username':ftp错误？ vsftp无法使用，尝试查看/etc/passwd下的目录发现用户使用的账号没有问题，但是尝试telnet 127.0.0.1 21 的时候主机报错500 OOPS: vsftpd: cannot locate user specified in 'ftp_username':ftp 处理办法在/etc/vsftpd.conf 文件内加入ftp_username=nobody 保存，该问题即可解决 ------------------------- 问题：物理机宕机迁移怎么办?云服务器是部署在物理机上的，底层物理机性能出现异常或者其他原因都会导致物理机宕机，当检测到云服务器所在的物理机机发生故障，系统会启动保护性迁移，将您的服务器迁移到性能正常的宿主机上 ，一旦发生宕机迁移，您的服务器就会被重启，如果您希望您的服务器重启以后应用服务器自动恢复，需要您把应用程序设置成开机自动启动，如果应用服务连接的数据库，需要在程序中设置成自动重连机制。 ------------------------- 问题：FTP上传经常中断怎么办?在使用FTP软件进行数据传输时有时会出现断开连接的情况，这和网络环境、硬件环境和软件环境都可能有关系。如果您在FTP管理里出现经常中断的情况，您可以将您要上传的网站程序文件压缩成一个压缩文件，使用FLASHFXP等FTP软件进行断点续传，压缩文件上传之后再在服务器中进行解压缩操作即可。（也有小概率可能受到网络原因传输过程中压缩包损坏，需要再次上传，所以巨大文件建议分割压缩） ------------------------- 问题：无法ping通服务器地址怎么办？通过站长工具—超级ping来分析一下是否是全国范围内都无法ping通云服务器。超级ping地址：http://ping.chinaz.com/如果是全国范围内都突然无法ping通云服务器地址,但是服务器是在正常运行的则可以到www.aliyun.com上提交工单；如果只是本地无法ping通云服务器则在本地使用traceroute或者tracert命令来获取本地到云服务器的路由信息再到www.aliyun.com上提交工单，寻求aliyun的技术支持

转自：阿飞的博客 一、数据库技术选型的思考维度 我们做选型的时候首先要问： 谁选型？是负责采购的同学、 DBA 还是业务研发？ 如果选型的是采购的同学，他们更注重成本，包括存储方式、网络需求等。 如果选型的是 DBA 同学，他们关心的： ① 运维成本 首先是运维成本，包括监控告警是否完善、是否有备份恢复机制、升级和迁移的成本是否高、社区是否稳定、是否方便调优、排障是否简易等； ② 稳定性 其次，DBA会关注稳定性，包括是否支持数据多副本、服务高可用、多写多活等； ③ 性能 第三是性能，包括延迟、QPS 以及是否支持更高级的分级存储功能等； ④ 拓展性 第四是扩展性，如果业务的需求不确定，是否容易横向扩展和纵向扩容； ⑤ 安全 最后是安全，需要符合审计要求，不容易出现 SQL 注入或拖库情况。 ⑥ 其他 除了采购和 DBA之外，后台应用研发的同学同样会关注稳定性、性能、扩展性等问题，同时也非常关注数据库接口是否便于开发，是否便于修改数据库 schema 等问题。 接下来我们来看一下爱奇艺使用的数据库类型： MySQL，互联网业务必备系统； TiDB，爱奇艺的 TiDB 实践会有另外的具体介绍； Redis，KV 数据库，互联网公司标配； Couchbase，这个在爱奇艺用得比较多，但国内互联网公司用得比较少，接下来的部分会详细说明； 其他，比如 MongoDB、图数据库、自研 KV 数据库 HiKV 等； 大数据分析相关系统，比如 Hive、Impala 等等。 可以看到爱奇艺的数据库种类还是很多的，这会造成业务开发的同学可能不太清楚在他的业务场景下应该选用哪种数据库系统。 那么，我们先对这些数据库按照接口（SQL、NoSQL）和面向的业务场景（OLTP、OLAP）这两位维度进行一个简单非严谨的分类。 下图中，左上角是面向 OLTP、支持 SQL 的这样一类系统，例如 MySQL，一般支持事务不同的隔离级别， QPS 要求比较高，延时比较低，主要用于交易信息和关键数据的存储，比如订单、VIP 信息等。 左下角是 NoSQL 数据库，是一类针对特殊场景做优化的系统，schema 一般比较简单，吞吐量较高、延迟较低，一般用作缓存或者 KV 数据库。 整个右侧都是 OLAP 的大数据分析系统，包括 Clickhouse、Impala等，一般支持SQL、不支持事务，扩展性比较好，可以通过加机器增加数据的存储量，响应延迟较长。 还有一类数据库是比较中立的，在数据量比较小的时候性能比较好，在数据量较大或复杂查询的时候性能也不差，一般通过不同的存储引擎和查询引擎来满足不同的业务需求，我们把它叫做 HTAP，TiDB 就是这样一种数据库。 二、iQIYI对数据库的优化与完善 前面我们提到了很多种的数据库，那么接下来就和大家介绍一下在爱奇艺我们是怎么使用这些数据库的。 1、MySQL在爱奇艺的使用 ① MySQL 首先是 MySQL。MySQL 基本使用方式是 master-slave + 半同步，支持每周全备+每日增量备份。我们做了一些基本功能的增强，首先是增强了数据恢复工具 Xtrabackup 的性能。 之前遇到一个情况，我们有一个全量库是 300G 数据，增量库每天 70G 数据，总数据量 700G 左右。我们当时只需要恢复一个表的数据，但该工具不支持单表恢复，且整库恢复需要 5 个小时。 针对这个情况我们具体排查了原因，发现在数据恢复的过程中需要进行多次写盘的 IO 操作并且有很多串行操作，所以我们做了一些优化。例如删减过程中的一些写盘操作，减少落盘并将数据处理并行化，优化后整库恢复耗时减少到 100 分钟，而且可以直接恢复单表数据。 然后是适配 DDL 和 DML 工具到内部系统，gh-ostt 和 oak-online-alter-table 在数据量大的时候会造成 master-slave 延时，所以我们在使用工具的时候也增加了延时上的考虑，实时探测Master-Slave 库之间延时的情况，如果延时较大会暂停工具的使用，恢复到正常水平再继续。 ② MySQL高可用 第二是 MySQL 高可用。Master-slave 加上半同步这种高可用方式不太完善，所以我们参照了 MHA 并进行了改动，采用 master + agent 的方式。Agent 在每一个物理机上部署，可以监控这个物理机上的所有实例的状态，周期性地向 master 发送心跳，Master 会实时监测各个Agent的状态。 如果 MySQL故障，会启动 Binlog 补偿机制，并切换访问域名完成 failover。考虑到数据库跨机房跨地区部署的情况，MHA 的 master 我们也做了高可用设计，众多 master 会通过 raft 组成一个 raft group，类似 TiDB 的 PD 模块。目前 MySQL failover 策略支持三种方式：同机房、同地域跨机房以及跨地域。 ③ MySQL拓展能力 第三是提高MySQL扩展能力，以提供更大容量的数据存储。扩展方式有 SDK，例如开源的 ShardingSphere，在爱奇艺的使用也比较广泛。另外就是 Proxy，开源的就更多了。但是 SDK 和 Proxy 使用的问题是支持的 SQL 语句简单，扩容难度大，依赖较多且运维复杂，所以部分业务已经迁移至 TiDB。 ④ 审计 第四是审计。我们在 MySQL 上做了一个插件获取全量 SQL 操作，后端打到 Kafka，下游再接入包括 Clickhouse 等目标端进行 SQL 统计分析。除此之外还有安全策略，包括主动探索是否有 SQL 注入及是否存在拖库情况等，并触发对应的告警。 MySQL 审计插件最大的问题是如何降低对 MySQL 性能的影响，对此我们进行了一些测试，发现使用 General Log 对性能损耗较大，有 10%~20% 的降低。 于是我们通过接口来获取 MySQL 插件里的监控项，再把监控项放到 buffer 里边，用两级的 RingBuffer 来保证数据的写入不会有锁资源竞争。在这个插件里再启动一个线程，从 RingBuffer 里读取数据并把数据打包写到 FIFO 管道里。 我们在每台 MySQL 的物理机里再启动一个 Agent，从管道里阻塞地读取数据发至 Kafka。优化后我们再次进行压测，在每台机器上有 15 万的更新、删除或插入操作下不会丢失数据，性能损耗一般情况下小于 2%。 目前已经在公司内部的集群上线了一年时间，运行比较稳定，上线和下线对业务没有影响。 ⑤ 分级存储 第五是分级存储。MySQL 里会存一些过程性的数据，即只需要读写最近一段时间存入的数据，过段时间这些数据就不需要了，需要进行定时清理。 分级存储就是在 MySQL 之上又用了其他存储方式，例如 TiDB 或其他 TokuDB，两者之间可以进行数据自动搬迁和自动归档，同时前端通过 SDK + Proxy 来做统一的访问入口。这样一来，业务的开发同学只需要将数据存入 MySQL 里，读取时可能从后端接入的任意数据库读出。这种方式目前只是过渡使用，之后会根据 TiDB 的特性进行逐步迁移。 Redis在爱奇艺的使用 接下来是 Redis。Redis 也是使用 master - slave 这种方式，由于网络的复杂性我们对 Sentinel 的部署进行了一些特殊配置，在多机房的情况下每个机房配置一定数量 Sentinel 来避免脑裂。 备份恢复方面介绍一个我们的特殊场景，虽然 Redis 是一个缓存，但我们发现不少的业务同学会把它当做一个 KVDB 来使用，在某些情况下会造成数据的丢失。 所以我们做了一个 Redis 实时备份功能，启动一个进程伪装成 Redis 的 Slave 实时获取数据，再放到后端的 KV 存储里，例如 ScyllaDB，如果要恢复就可以从 ScyllaDB 里把数据拉出来。 我们在用 Redis 时最大的痛点就是它对网络的延迟或抖动非常敏感。如有抖动造成 Redis Master 超时，会由 Sentinel 重新选出一个新的节点成为 Master，再把该节点上的数据同步到所有 Slave 上，此过程中数据会放在 Master 节点的 Buffer 里，如果写入的 QPS 很高会造成 Buffer 满溢。如果 Buffer 满后 RDB 文件还没有拷贝过去，重建过程就会失败。 基于这种情况，我们对 Redis 告警做了自动化优化，如有大量 master - slave 重建失败，我们会动态调整一些参数，例如把 Buffer 临时调大等， 此外我们还做了 Redis 集群的自动扩缩容功能。 我们在做 Redis 开发时如果是 Java 语言都会用到 Jedis。用 Jedis 访问客户端分片的 Redis 集群，如果某个分片发生了故障或者 failover，Jedis 就会对所有后端的分片重建连接。如果某一分片发生问题，整个 Redis 的访问性能和 QPS 会大幅降低。针对这个情况我们优化了 Jedis，如果某个分片发生故障，就只针对这个分片进行重建。 在业务访问 Redis 时我们会对 Master 绑定一个读写域名，多个从库绑定读域名。但如果我们进行 Master failover，会将读写域名从某旧 Master 解绑，再绑定到新 Master 节点上。 DNS 本身有一个超时时间，所以数据库做完 failover 后业务程序里没有立刻获取到新的 Master 节点的 IP的话，有可能还会连到原来的机器上，造成访问失败。 我们的解决方法是把 DNS 的 TTL 缩短，但对 DNS 服务又会造成很大的压力，所以我们在 SDK 上提供 Redis 的名字服务 RNS，RNS 从 Sentinel 里获取集群的拓扑和拓扑的变化情况，如果集群 failover，Sentinel 会接到通知，客户端就可以通过 RNS 来获取新的 Master 节点的 IP 地址。我们去掉域名，通过 IP 地址来访问整个集群，屏蔽了 DNS 的超时，缩短了故障的恢复时间。 SDK 上还做了一些功能，例如 Load Balance 以及故障检测，比如某个节点延时较高的话会被临时熔断等。 客户端分片的方式会造成 Redis 的扩容非常痛苦，如果客户端已经进行了一定量的分片，之后再增加就会非常艰难。 Redis 在 3.0 版本后会提供 Redis Cluster，因为功能受限在爱奇艺应用的不是很多，例如不支持显示跨 DC 部署和访问，读写只在主库上等。 我们某些业务场景下会使用 Redis 集群，例如数据库访问只发生在本 DC，我们会在 DC 内部进行 Cluster 部署。 但有些业务在使用的过程中还是想做 failover，如果集群故障可以切换到其他集群。根据这种情况我们做了一个 Proxy，读写都通过它来进行。写入数据时 Proxy 会做一个旁路，把新增的数据写在 Kafka 里，后台启用同步程序再把 Kafka 里的数据同步到其他集群，但存在一些限制，比如我们没有做冲突检测，所以集群间数据需要业务的同学做单元化。线上环境的Redis Cluster 集群间场景跨 DC 同步 需要 50 毫秒左右的时间。 2、Couchbase在爱奇艺的使用 Redis 虽然提供 Cluster 这种部署方式，但存在一些问题。所以数据量较大的时候（经验是 160G），就不推荐 Redis 了，而是采用另一种存储方式 Couchbase。 Couchbase 在国内互联网公司用的比较少，一开始我们是把他当做一个 Memcached 来使用的，即纯粹的缓存系统。 但其实它性能还是比较强大的，是一个分布式高性能的 KV 系统，支持多种存储引擎 (bucket)。第一种是 Memcached bucket，使用方式和 Memcached 一样为 KV 存储，不支持数据持久化也没有数据副本，如果节点故障会丢失数据； 第二种是 Couchbase bucket，支持数据持久化，使用 Json 写入，有副本，我们一般会在线上配置两个副本，如果新加节点会对数据进行 rebalance，爱奇艺使用的一般是 Couchbase bucket 这种配置。 Couchbase 数据的分布如下图，数据写入时在客户端上会先进行一次哈希运算，运算完后会定位 Key 在哪一个 vBucket （相当于数据库里的某个分片）。之后客户端会根据 Cluster Map 发送信息至对应的服务端，客户端的 Cluster Map 保存的是 vBucket 和服务器的映射关系，在服务端数据迁移的过程中客户端的 Cluster Map 映射关系会动态更新，因此客户端对于服务端的 failover 操作不需要做特殊处理，但可能在 rebalance 过程中会有短暂的超时，导致的告警对业务影响不大。 Couchbase 在爱奇艺应用比较早，2012 年还没有 Redis Cluster 的时候就开始使用了。集群管理使用 erlang 语言开发，最大功能是进行集群间的复制，提供多种复制方式：单向、双向、星型、环式、链式等。 爱奇艺从最初的 1.8 版本使用到如今的 5.0 版本，正在调研的 6.0，中间也遇到了很多坑，例如 NTP 时间配置出错会导致崩溃，如果每个集群对外 XDCR 并发过高导致不稳定，同步方向变更会导致数据丢失等等，我们通过运维和一些外部工具来进行规避。 Couchbase 的集群是独立集群，集群间的数据同步通过 XDCR，我们一般配置为双向同步。对于业务来说，如果 Cluster 1 写入， Cluster 2 不写入，正常情况下客户端会写 Cluster 1。如果 Cluster 1 有故障，我们提供了一个 Java SDK，可以在配置中心把写入更改到 Cluster 2，把原来到 Cluster 1 的连接逐步断掉再与Cluster 2 新建连接。这种集群 failover 的过程对于客户端来说是相对透明和无感的。 3、爱奇艺自研数据库HiKV的使用 Couchbase 虽然性能非常高，并且数据的存储可以超过内存。但是，如果数据量超过内存 75% 这个阈值，性能就会下降地特别快。在爱奇艺，我们会把数据量控制在可用内存的范围之内，当做内存数据库使用。但是它的成本非常高，所以我们后面又开发了一个新的数据库—— HiKV。 开发 HiKV 的目的是为了把一些对性能要求没那么高的 Couchbase 应用迁移到 HiKV 上。HiKV 基于开源系统 ScyllaDB，主要使用了其分布式数据库的管理功能，增加了单机存储引擎 HiKV。 ScyllaDB 比较吸引人的是它宣称性能高于 Cassandra 十倍，又完全兼容 Cassandra 接口，设计基本一致，可以视为 C++ 版 Cassandra 系统。 ScyllaDB 性能的提升主要是使用了一些新的技术框架，例如 C++ 异步框架 seastar，主要原理是在j每台物理机的核上会 attach 一个应用线程，每个核上有自己独立的内存、网络、IO 资源，核与核之间没有数据共享但可以通信，其最大的好处是内存访问无锁，没有冲突过程。 当一个数据读或写到达 ScyllaDB 的 server 时，会按照哈希算法来判断请求的 Key 是否是该线程需要处理的，如果是则本线程处理，否则会转发到对应线程上去。 除此之外，它还支持多副本、多数据中心、多写多活，功能比较强大。 在爱奇艺，我们基于 SSD 做了一个 KV 存储引擎。Key 放在内存里，Value 放在盘上的文件里，我们在读和写文件时，只需要在内存索引里定位，再进行一次盘的 IO 开销就可以把数据读出来，相比 ScyllaDB 原本基于 LSM Tree 的存储引擎方式对 IO 的开销较少。 索引数据全部放在内存中，如果索引长度较长会限制单机可存储的数据量，于是我们通过开发定长的内存分布器，对于比较长的 Key 做摘要缩短长度至 20 字节，采用红黑树索引，限制每条记录在内存里的索引长度至为 64 字节。内存数据要定期做 checkpoint，客户端要做限流、熔断等。 HiKV 目前在爱奇艺应用范围比较大，截至目前已经替换了 30% 的 Couchbase，有效地降低了存储成本。 4、爱奇艺的数据库运维管理 爱奇艺数据库种类较多，如何高效地运维和管理这些数据库也是经历了不同的阶段。 最初我们通过 DBA 写脚本的方式管理，如果脚本出问题就找 DBA，导致了 DBA 特别忙碌。 第二个阶段我们考虑让大家自己去查问题的答案，于是在内部构建了一个私有云，通过 Web 的方式展示数据库运行状态，让业务的同学可以自己去申请集群，一些简单的操作也可以通过自服务平台实现，解放了 DBA。一些需要人工处理的大型运维操作经常会造成一些人为故障，敲错参数造成数据丢失等。 于是在第三个阶段我们把运维操作 Web 化，通过网页点击可以进行 90% 的操作。 第四个阶段让经验丰富的 DBA 把自身经验变成一些工具，比如有业务同学说 MySQL master-slave 延时了，DBA 会通过一系列操作排查问题。现在我们把这些操作串起来形成一套工具，出问题时业务的同学可以自己通过网页上的一键诊断工具去排查，自助进行处理。 除此之外我们还会定期做预警检查，对业务集群里潜在的问题进行预警报告；开发智能客服，回答问题；通过监控的数据对实例打标签，进行削峰填谷地智能调度，提高资源利用率。 三、不同场景下数据库选型建议 1、实用数据库选型树 最后来说一些具体数据库选型建议。这是 DBA 和业务一起，通过经验得出来的一些结论。 对于关系型数据库的选型来说，可以从数据量和扩展性两个维度考虑，再根据数据库有没有冷备、要不要使用 Toku 存储引擎，要不要使用 Proxy 等等进行抉择。 NoSQL 也是什么情况下使用 master-slave，什么情况下使用客户端分片、集群、Couchbase、HiKV 等，我们内部自服务平台上都有这个选型树信息。 2、一些思考 ① 需求 我们在选型时先思考需求，判断需求是否真实。 你可以从数据量、QPS、延时等方面考虑需求，但这些都是真实需求吗？是否可以通过其他方式把这个需求消耗掉，例如在数据量大的情况下可以先做数据编码或者压缩，数据量可能就降下来了。 不要把所有需求都推到数据库层面，它其实是一个兜底的系统。 ② 选择 第二个思考的点是对于某个数据库系统或是某个技术选型我们应该考虑什么？是因为热门吗？还是因为技术上比较先进？但是不是能真正地解决你的问题？如果你数据量不是很大的话就不需要选择可以存储大数据量的系统。 ③ 放弃 第三是放弃，当你放弃一个系统时真的是因为不好用吗？还是没有用好？放弃一个东西很难，但在放弃时最好有一个充分的理由，包括实测的结果。 ④ 自研 第四是自研，在需要自己开发数据库时可以参考和使用一些成熟的产品，但不要盲目自研。 ⑤ 开源 最后是开源，要有拥抱开源的态度。

iperf,具体要纤细直接去看文档， 简单给你列条测试：（TCP和UDP知只是两种传输数据的协议） 1）TCP测试 　　 服务器执行：./iperf -s -i 1 -w 1M '这裏是指定windows如果是 iperf -s则windwos默认大小为8kbyte/s 　　 客户端执行：./iperf -c host -i 1 -w 1M 　　其中-w表示TCP window size，host需替换成服务器地址。 　　 2）UDP测试 　　 服务器执行：./iperf -u -s 　　 客户端执行：./iperf -u -c 10.255.255.251 -b 900M -i 1 -w 1M -t 60 　　其中-b表示使用多少带宽，1G的线路你可以使用900M进行测试。 不给分不给力 连接速度是个很怪的概念。我们通常用连接带宽和网络延迟来表达网络连接的状态。 带宽可以用一端建立FTP服务器，另一端下载来测试。网络延时可以用PING命令来测试。 希望能帮到你。 行的。 家庭或小型办公室，如果有两台或更多的计算机，很自然地希望将他们组成一个网络。为方便叙述，以下约定将其称为局域网。在家庭环境下，可用这个网络来共享资源、玩那些需要多人参与的游戏、共用一个调制解调器享用Internet连接等等。办公室中，利用这样的网络，主要解决共享外设如打印机等，此外，办公室局域网也是多人协作工作的基础设施。 别看这样小的网络工程，在过去也是需要专业人员来进行组网配置的。那时，大部分操作的都是手工的，一般的用户都不具备相应的知识和经验。正好属于"高不成低不就"的情况，自然限制了它的发展。Windows XP的出现，打破了这种局面，这依赖它内建有强大的网络支持功能和方便的向导。用户完成物理连接后，运行连接向导，可以自己探测出网络硬件、安装相应的驱动程序或协议，并指导用户，完成所有的配置步骤。 本文介绍两种在Windows XP操作系统下的组网方案，并介绍Windows XP用于局域网中的各种很有特色的功能。 一. 目标： 组成家庭局域网：对外，可以连接Internet，允许局域网内的各个计算机共享连接。对内，可以共享网络资源和设备。 二. 采用什么网络形式？ 家庭网中的计算机可能有桌面机或便携机，例如掌上电脑或笔记本机等，也可能出现各种传输介质的接口，所以网络形式上，不宜都采用有线网络，无线接口是必须考虑的。但如果可以明确定位在纯粹的有线网上，也可不设无线接口。所以，这里提供两种方案： 1. 有线与无线混合。 2. 有线。 三. 网络硬件选择 网络适配器（网卡）可采用PCI、PC或PCMCIA接口的卡（后两者多用在便携式机或笔记本机上），Windows XP也支持用USB接口的网络适配器。究竟采用那种适配器，取决于接入网络中的计算机。无论那种适配器，都需要注意与现有计算机的接口以及HUB的协调一致，USB接口的适配器可能适应性更强一些，但对于较旧的计算机，又需要注意它是否支持USB接口。 网络连接线，常用的有同轴电缆和双绞线，这都是大家熟悉的东西，不多解释。究竟采用哪一种，就看你怎么想了。 四. 可采用的网络结构和介质 以太结构：这种结构在办公室或商业用户中最为流行，熟悉的人也很多，技术资料和维护人员也容易找到，所以不多赘述。 电话线连接：这种形式主要的特色是成本很低，物理连接也很简单，适用于大部分的家庭用户。 无线电波：利用电磁波信号来传输信号，可以不用任何连线来进行通讯，并可以在移动中使用。但需要在每台计算机上加装无线适配器，成本高是肯定了。在我国，无线形式用在计算机网络通讯的还较少。在美国，用于无线网络的是一个称为IEEE 802.11b的标准协议，用于计算机近距离网络通讯。在该协议支持下，可达到的网速是11 Mbps。 五. 方案之一 这是一个有线、无线混合方案，具体结构可以参看图1。这个例子中，用4台计算机组成了一个混合网络，PC1是主机，它与外部连接有3个通路： 1. 与Internet接连的调制解调器：用于整个网络的各个计算机共享上网之用。 2. 无线适配器：用于和本网络内的无线设备之间的通讯。 3. HUB：用于"带动"本网络内的下游计算机。 该方案中的PC1、PC2机，必须用Windows XP操作系统，有线部分采用的是以太网结构连接。图中的HPNA是home phoneline network adaptor的缩写，表示家庭电话线网络适配器。图中的PC3和移动计算机，并不要求非使用Windows XP操作系统不可，别的windows版本也行。移动计算机和主机之间的网络连接利用的是无线形式。 如果希望建立混合网络，这种方案已经具备典型的功能，并且不需要花费很大就可以扩充网络规模。 关于连通操作： 图1显示的结构只能表示物理连接关系，物理连接完成后，还需要进行连通操作，网络才可真正投入使用。连通操作包括局域网内部各个计算机之间的连通，和局域网与Internet之间的连通。前者连通建立的步骤如下： 1. 鼠标点击 开始，进入控制面板，点击"Network and Internet Connections网络和Internet连接",选择网络连接（ Network Connections），进行下一步。 2. 选择进行"两个或多个LAN的连接" 3. 右键点击一个连接. 4. 确定完成连接任务. 局域网之内的连通操作就完成了。 再说局域网与Internet之间的连通，这种情况主要考虑速度与成本两方面的兼顾。多机上网，最省事的办法是每个机器占据一条独立的电话线，但这不是一般用户能承受起的，资源的浪费也太大。另一个办法，可以使用住宅网关，但这样成本需要增加，不是最佳途径。比较好的方法是使用一个计算机作为主机服务器。这不仅技术上可行，还有很多别的优点，如： ①：由于Windows XP有内建的防火墙，主机介于Internet和终端机之间，可以利用主机的防火墙保护局域网中的分机免受来自Internet的攻击。 ②：主机是"隐匿在" Internet和局域网之间的，充当了网关的脚色，在分机上，用户感觉好像自己是直接连在Interne上一样，察觉不到中间还有主机存在。特别是可以使局域网中的每台计算机同时上网。大大减少了设备投资。 ③：除主机必须使用Windows XP操作系统之外，局域网内的计算机可使用早期的windows版本。 ④：如果局域网中需要使用不同的媒体（例如有线和无线混合），可以利用Windows XP作为过渡的网桥。 ⑤：虽然有网络资源和设备的共享功能，但也可以限制别人对私有文件和数据的访问，特别是将文件存放在主机上的时候，更具有这种优势可用。 ⑥：利用"万能即插即用"功能，可以随时扩充局域网的规模。 六. 方案之二 下面是这种方案的结构示意图。该方案适用于小型办公室。与上一个方案比较，主要是去掉了无线部分，主机与分机之间不采用电话线连接，而是采用了电缆或双绞线连接。所有分机都通过一个HUB与主机连接到Internet上，并可以支持打印机共享。这其实就是最常见的那种局域网的结构。 该方案完成物理连接之后，还需要进行下列操作： 1. 打开网络连接文件夹或找到网络连接的图标. 2. 右键点击"connection to the Internet you want to share（共享Internet连接）"然后再右键点击"Properties（属性）" 3. 选择"Advanced（高级）"任务条。 4. 选择"Allow other networkusers to connect through this computer′s Internet connection（允许另外用户通过这个计算机连接到Internet）"检查框，并选定。 5. 点击 OK.结束操作。 启用Windows XP的防火墙，必须进行设置，不设置是不起作用的。设置过程： 1.打开网络连接文件夹或找到网络连接的图标. 2.右键点击"connection to the Internet you want to share（共享Internet连接）"然后再右键点击"Properties（属性）" 3.选择"Advanced（高级）"任务条。 4. 选择"Protect my computer and network by limitingor preventing access to this computer from the Internet（利用这个计算机限制从Internet进入的访问并保护我的计算机和网络" ，在其下面有一个Internet连接防火墙的检查框，鼠标点击选定。 5. 点击 OK.结束操作。 七. 几点说明 A．主机必须采用Windows XP操作系统，局域网内的计算机可以使用早一些的windows版本，如：windows98、windows ME、windows2000等等。 B．这里提供的是典型的情况，想扩充网络规模基本上可以照此叠加。 C．本文是依据英文测试版本进行的试验，不能保证将来的正式版本。特别是中文正式版本的性能与此完全一致。 参考资料： 创建局域网及配置管理 一.概念： （一）.局域网的概念： 局域网做为网络的组成部分，发挥了不可忽视的作用。我们可以用Windows 9X把众多的计算机联系在一起，组成一个局域网，在这个局域网中，我们可以在它们之间共享程序、文档等各种资源，而不必再来回传递软盘；还可以通过网络使多台计算机共享同一硬件，如打印机、调制解调器等；同时我们也可以通过网络使用计算机发送和接收传真，方便快捷而且经济。 局域网是一个范围可大可小、简单的只有2台运行着Windows95的计算机连网（以工作组方式工作），也可以是幅员辽阔的高速ATM网和以太网混合使用、运行多种平台的大型企业。 （二）.网络的类型： 1、按网络的地理位置分类 a.局域网（LAN）：一般限定在较小的区域内，小于10km的范围，通常采用有线的方式连接起来 b.城域网（MAN）：规模局限在一座城市的范围内，10～100km的区域。 c.广域网（WAN）：网络跨越国界、洲界，甚至全球范围。 目前局域网和广域网是网络的热点。局域网是组成其他两种类型网络的基础，城域网一般都加入了广域网。广域网的典型代表是Internet网。 （二）.硬件指南：网络硬件设备 组成小型局域网的主要硬件设备有网卡、集线器等网络传输介质和中继器、网桥、路由器、网关等网络互连设备。以下主要介绍网卡、集线器等网络传输介质和中继器、网桥、路由器、网关等局域网互连设备。 1.网卡 网卡(Network Interface Card，NIC)也叫网络适配器，是连接计算机与网络的硬件设备。网卡插在计算机或服务器扩展槽中，通过网络线（如双绞线、同轴电缆或光纤）与网络交换数据、共享资源。 Realtek 10/100M，这是我们实例中所使用的网卡 二.组网： 返回顶部 （一）.硬件配置：服务器：普通PC机，主板：intel 815,硬盘：迈拓40G，CPU:PIII933，内存：512M ，显示器：ACER。 其他：双绞线一箱（300m）,16口HUB一个，RJ45头32个，网卡：Realtek 10/100M 16块。。 由于服务器需要安装两块网卡来用SyGate维护管理，两个网卡的设置请参阅如下的动画。 三.网络维护： 返回顶部 SyGate 4.0是一种支持多用户访问因特网的软件，并且是只通过一台计算机，共享因特网帐号，达到上网的目的。使用SyGate 4.0，若干个用户能同时通过一个小型网络（包括您的笔记本电脑），迅速、快捷、经济地访问因特网。SyGate 4.0能在目前诸多流行的操作系统上运行，譬如：Windows95、Windows98、Windows NT, Windows2000等操作系统；同时，SyGate 4.0还支持多数的因特网连接方式，这包括：调制解调器（模拟线路）拨入、ISDN（综合业务数字网）、线缆调制解调器（Cable Modem）、ADSL以及DirectPC等方式。 SyGate 4.0具有以下优势： 易于安装 SyGate在数分钟之内便可以安装完成，并且通常不需要其他外加的设置。和其他代理服务器软件（proxy server）不同的是，SyGate仅安装Server便可以了。 易于使用 SyGate拥有直观的图形化界面，懂得操作Windows的人员均会操作。SyGate启动后便在后台运行，不需要人工的干预。当SyGate检测到局域网内有上网 要求时，它能自动地连接到因特网上，免去了每次需要手工拨号的烦恼。用户可以不间断地、透明地浏览因特网、收发电子邮件、聊天、使用FTP以及操作其他的小程序等等。局域网内非Windows用户，如Macintosh、Solaris和Linux，均能通过TCP/IP协议上网。 四.Windows 对等网创建与维护 返回顶部 （一）.建网软件要求 在一个局域网中，Windows 95、98、NT和2000等操作系统可以并存。当然，即使你的电脑是在DOS下面跑的，也可以实现联网。由于Windows操作系统才是广泛应用的系统，本文不准备讨论DOS联网。 建网硬件要求 要组建电脑网络，无疑需要能将电脑连在一起的硬件设备。最简单的办法是，使用特制的电缆，将两台电脑的并口或者串口联接起来，通过Windows的“直接电缆连接”实现联网。这种联接电缆可以自制，也可以到电脑城购买。其缺点是，只能联接两台电脑，联网距离较短、方式古板，实际应用很不方便，通常要求将一台电脑用作服务器，另外一台用作客户端来实现联网。 但更为普遍采用的是网卡加网线的联网方式。从插槽上分，网卡有ISA和PCI两种；从速度上分，网卡又有10MB和100MB甚至传输速度更高的网卡。要求不高的话，一块PCI 10MB网卡就够用了。 五.疑难解答 返回顶部 （一）.网卡安装故障检查方法 如果无法安装网卡驱动程序或安装网卡后无法登录网络，请按下述步骤检查处理: 1.选择“控制面板”/“系统”图标，打开“系统属性”窗口； 2.在“系统属性”窗口的“设备管理”标签的“按类型查看设备列表”中，双击“网络适配器”条目前的“ ”号将其展开，其下应当列出当前网卡； 3.如果“设备管理”标签中没有“网络适配器”条目或当前网卡前有一“X”号，说明系统没能识别网卡，可能产生的原因有网卡驱动程序安装不当、网卡硬件安装不当、网卡硬件故障等等； 参考 LAN(局域网)一词指位于同一区域甚至同一建筑物内的中小型计算机网络，字典上的解释是：将计算机和字处理机等电子办公设备连接在一起构成的办公室或建筑物内的网络系统。相信大多数人都在学校里、当地图书馆或朋友家里。接触过局域网。 随着宽带互联网日益流行，许多人家里都有几台计算机，家庭局域网正在形成规范。通过局域网共享宽带互联网访问可降低成本，不需要每台计算机都连接调制解调器和单独的IP地址。但如何构建一个家庭局域网共享宽带互联网访问呢？ 网络带宽表示 网络带宽以兆位秒Mbps测量，通常不用兆字节秒MBps表示。一个字节有八个二进制位组成，多数人都熟悉MBps。当前局域网多为10base-T(10Mbps或1.25MBps)和100base-TX(100Mbps或12.5MBps)的以太网，使用类似标准电话线的RJ-45接口，通过网络电缆把集线器(或路由器、交换器)和计算机连接起来就构成了以太网。 网络布线 开始组建家庭局域网之前，应多少了解一些可用网络电缆的区别。这取决你家中PC机需要安排的位置，因为可能需要在墙上打眼，以穿过五类网络电缆。对家里地方不宽敞的人，这可能是令人畏缩的任务，甚至不太可能。如果你想避免穿墙打眼的麻烦，无线局域网也很方便，但应注意，无线局域网通常速度不够快，花费也高的多。另一种选择可考虑10Mbps电话线套件，利用你现成的电话线在计算机之间传送数据，可购买D-Link，Linksys，3Com和Netgear等公司的产品。不想采用无线局域网的人，可选择五类双绞线网络电缆。如果对电缆不熟悉，下面列出了电子工业协会EIA关于电缆分类的解释。根据电缆的速度和质量，可将电缆分为六类： 一、二类电缆：数据传输速度低于10Mbps(普通电话线) 三类电缆：数据传输速度达16 Mbps 四类电缆：数据传输速度达20 Mbps 五类电缆：数据传输速度达100 Mbps 五类电缆增强：数据传输速度达200 Mbps 六类电缆：数据传输速度达600 Mbps 五类电缆十分普通，连接以太网费用也较低。如果你计划穿墙打眼或使用超过50英尺五类电缆，应购买细电缆，自己动手将RJ-45插头接在电缆两端。注意，别忘了电缆穿过墙之后再接RI-45插头。 连接RJ-45插头 五类电缆连接RJ-45插头并不困难，但需要专用连接工具，可从当地五金商店买一把或从朋友处借用。操作时小心剪掉约1/4英寸电缆外塑料皮，露出电缆里面8根彩色线，注意放入RJ-45连接器里面电缆线的次序： 1、白绿 2、绿 3、白橙 4、兰 5、白兰 6、橙 7、白橙 8、棕 应仔细展开8条彩色编码线，放入RJ-45插孔中，用专用工具压紧。有条件时可用RJ-45测试器验证一下是否连接可靠，以免将来麻烦。 需要的硬件 首先确保每台计算机里都安装了网卡，100base-TX或10base-T网卡，型号、尺寸任意。注意，一般选PCI网卡，各网卡速率应一致。100base-TX网卡数据传输率较高，适合于大量数据传输，如数字电影或其它大的多媒体文件。 组建局域网需要使用集线器，交换器或内置集线器的路由器，集线器只不过用于将你所有的计算机连到局域网上。如果你只有2台计算机并且不打算增加数量，可以用一段电缆直接将2台计算机连起来，缺点是你试图共享宽带互联网访问仍然有麻烦。如果你想多台计算机访问宽带互联网，使用路由器是个好主意，可以选购Netgaer，D-Link和Linksys等著名网络公司的产品。 典型的以太网使用集线器或交换器，两种设备都有单独的连接器，用于将每台计算机连接到局域网上。集线器与交换器的主要差别在于吞吐量，集线器在所有在用的端口间分配吞吐量，因此4端口100base-TX集线器每个在用的端口只有25Mbps吞吐量。交换器更贵些，但允许每个端口全速运行。 假如你准备设置一个只有单个宽带互联网连接的局域网，应确保你的DSL或有线电缆供应商给你提供的是外置调制解调器。多数外置调制解调器通过网卡连接到你的计算机，你可把具有调制解调器的那台计算机设置为路由器，虽然这并不推荐。作为一个例子，你将电话插头接入宽带调制解调器，然后经RJ-45(双绞线)电缆连至集线器/交换器/路由器，从此，你的任一台计算机都可连接到互联网上。 设置Windows网络 确保你准备在局域网上使用的每台计算机，都有足够的五类电缆已连到了集线器或路由器。现在你可能已安装了适当的网卡以及相应的驱动程序，右击“网络邻居”，选择“属性”，可以看到当前已经安装的协议和网卡。要设置网络，应确保所用的网卡已安装了TCP/IP协议。如果你使用的微软操作系统是Windows98或更高版本，网络设置相当简单，Windows网络作为操作系统的基本选项之一应该已经安装了。如果你至少在一台计算机上使用的是Windows Me，你可运行家庭网络向导，将一步步引导你完成设置。记住，你需要使用相同的组名设置你网络中的每台计算机。在Windows95/98中，需要进入网络属性，并确保所有设置为缺省。你的互联网服务供应商ISP可能已经告诉你，如何设置TCP/IP，怎样连接到互联网。你可能是静态IP地址，或是动态IP地址，取决于你的ISP。静态IP地址设置需要的时间稍长一点，如果你想给互联网用户提供服务，如FTP，Web服务器或任何其它服务，静态IP地址是不错的。如果你分配的是IP地址，你的TCP/IP协议属性获得的应是自动选择的IP地址。要检查你的计算机是否已被集线器/路由器分配了一个IP地址，可使用Windows TP配置(进入开始 传输大点的东西，用iostat 1 查看io 来源于网络，供您参考

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

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

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

简介 ES是一个基于RESTful web接口并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎。 同时ES还是一个分布式文档数据库，其中每个字段均可被索引，而且每个字段的数据均可被搜索，能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。 可以在极短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。 ES就是为高可用和可扩展而生的。一方面可以通过升级硬件来完成系统扩展，称为垂直或向上扩展（Vertical Scale/Scaling Up）。 另一方面，增加更多的服务器来完成系统扩展，称为水平扩展或者向外扩展（Horizontal Scale/Scaling Out）。尽管ES能够利用更强劲的硬件，但是垂直扩展毕竟还是有它的极限。真正的可扩展性来自于水平扩展，通过向集群中添加更多的节点来分担负载，增加可靠性。ES天生就是分布式的，它知道如何管理多个节点来完成扩展和实现高可用性。意味应用不需要做任何的改动。 Gateway，代表ES索引的持久化存储方式。在Gateway中，ES默认先把索引存储在内存中，然后当内存满的时候，再持久化到Gateway里。当ES集群关闭或重启的时候，它就会从Gateway里去读取索引数据。比如LocalFileSystem和HDFS、AS3等。 DistributedLucene Directory，它是Lucene里的一些列索引文件组成的目录。它负责管理这些索引文件。包括数据的读取、写入，以及索引的添加和合并等。 River，代表是数据源。是以插件的形式存在于ES中。　 Mapping，映射的意思，非常类似于静态语言中的数据类型。比如我们声明一个int类型的变量，那以后这个变量只能存储int类型的数据。比如我们声明一个double类型的mapping字段，则只能存储double类型的数据。 Mapping不仅是告诉ES，哪个字段是哪种类型。还能告诉ES如何来索引数据，以及数据是否被索引到等。 Search Moudle，搜索模块，支持搜索的一些常用操作 Index Moudle，索引模块，支持索引的一些常用操作 Disvcovery，主要是负责集群的master节点发现。比如某个节点突然离开或进来的情况，进行一个分片重新分片等。这里有个发现机制。 发现机制默认的实现方式是单播和多播的形式，即Zen，同时也支持点对点的实现。另外一种是以插件的形式，即EC2。 Scripting，即脚本语言。包括很多，这里不多赘述。如mvel、js、python等。　　　 Transport，代表ES内部节点，代表跟集群的客户端交互。包括 Thrift、Memcached、Http等协议 RESTful Style API，通过RESTful方式来实现API编程。 3rd plugins，代表第三方插件。 Java(Netty)，是开发框架。 JMX，是监控。 使用案例 1、将ES作为网站的主要后端系统 比如现在搭建一个博客系统，对于博客帖子的数据可以直接在ES上存储，并且使用ES来进行检索，统计。ES提供了持久化的存储、统计和很多其他数据存储的特性。 注意：但是像其他的NOSQL数据存储一样，ES是不支持事务的，如果要事务机制，还是考虑使用其他的数据库做真实库。 2、将ES添加到现有系统 有些时候不需要ES提供所有数据的存储功能，只是想在一个数据存储的基础之上使用ES。比如已经有一个复杂的系统在运行，但是现在想加一个搜索的功能，就可以使用该方案。 3、将ES作为现有解决方案的后端部分 因为ES是开源的系统，提供了直接的HTTP接口，并且现在有一个大型的生态系统在支持他。比如现在我们想部署大规模的日志框架、用于存储、搜索和分析海量的事件，考虑到现有的工具可以写入和读取ES，可以不需要进行任何开发，配置这些工具就可以去运作。 设计结构 1、逻辑设计 文档 文档是可以被索引的信息的基本单位，它包含几个重要的属性： 是自我包含的。一篇文档同时包含字段和他们的取值。 是层次型的。文档中还可以包含新的文档，一个字段的取值可以是简单的，例如location字段的取值可以是字符串，还可以包含其他字段和取值，比如可以同时包含城市和街道地址。 拥有灵活的结构。文档不依赖于预先定义的模式。也就是说并非所有的文档都需要拥有相同的字段，并不受限于同一个模式 {   "name":"meeting",   "location":"office",   "organizer":"yanping" } {   "name":"meeting",   "location":{     "name":"sheshouzuo",        "date":"2019-6-28"   },   "memebers":["leio","shiyi"] } 类型 类型是文档的逻辑容器，类似于表格是行的容器。在不同的类型中，最好放入不同的结构的文档。 字段 ES中，每个文档，其实是以json形式存储的。而一个文档可以被视为多个字段的集合。 映射 每个类型中字段的定义称为映射。例如，name字段映射为String。 索引 索引是映射类型的容器一个ES的索引非常像关系型世界中的数据库，是独立的大量文档集合。   关系型数据库与ES的结构上的对比 2、物理设计 节点 一个节点是一个ES的实例，在服务器上启动ES之后，就拥有了一个节点，如果在另一个服务器上启动ES，这就是另一个节点。甚至可以在一台服务器上启动多个ES进程，在一台服务器上拥有多个节点。多个节点可以加入同一个集群。 当ElasticSearch的节点启动后，它会利用多播(multicast)(或者单播，如果用户更改了配置)寻找集群中的其它节点，并与之建立连接。这个过程如下图所示： 节点主要有3种类型，第一种类型是client_node，主要是起到请求分发的作用，类似路由。第二种类型是master_node，是主的节点，所有的新增，删除，数据分片都是由主节点操作（elasticsearch底层是没有更新数据操作的，上层对外提供的更新实际上是删除了再新增），当然也能承担搜索操作。第三种类型是date_node，该类型的节点只能做搜索操作，具体会分配到哪个date_node，就是由client_node决定，而data_node的数据都是从master_node同步过来的 分片 一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都没有这样大的磁盘空间；或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。   为了解决这个问题，ES提供了将索引划分成多份的能力，这些份就叫做分片。当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。 分片之所以重要，主要有两方面的原因：   1、允许你水平分割/扩展你的内容容量 允许你在分片（潜在地，位于多个节点上）之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量 至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合回搜索请求，是完全由ES管理的，对于作为用户的你来说，这些都是透明的。   2、在一个网络/云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态，或者由于任何原因消失了。这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的，ES允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片，或者直接叫复制。 复制之所以重要，主要有两方面的原因： （1）在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，注意到复制分片从不与原/主要（original/primary）分片置于同一节点上是非常重要的。 （2）扩展你的搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的复制上并行运行 总之，每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0次（意思是没有复制）或多次。一旦复制了，每个索引就有了主分片（作为复制源的原来的分片）和复制分片（主分片的拷贝）之别。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，你可以在任何时候动态地改变复制数量，但是不能改变分片的数量。   默认情况下，ES中的每个索引被分片5个主分片和1个复制，这意味着，如果你的集群中至少有两个节点，你的索引将会有5个主分片和另外5个复制分片（1个完全拷贝），这样的话每个索引总共就有10个分片。一个索引的多个分片可以存放在集群中的一台主机上，也可以存放在多台主机上，这取决于你的集群机器数量。主分片和复制分片的具体位置是由ES内在的策略所决定的。 3、插件HEAD elasticsearch-head是一个界面化的集群操作和管理工具 ● node：即一个 Elasticsearch 的运行实例，使用多播或单播方式发现 cluster 并加入。 ● cluster：包含一个或多个拥有相同集群名称的 node，其中包含一个master node。 ● index：类比关系型数据库里的DB，是一个逻辑命名空间。 ● alias：可以给 index 添加零个或多个alias，通过 alias 使用index 和根据index name 访问index一样，但是，alias给我们提供了一种切换index的能力，比如重建了index，取名● customer_online_v2，这时，有了alias，我要访问新 index，只需要把 alias 添加到新 index 即可，并把alias从旧的 index 删除。不用修改代码。 ● type：类比关系数据库里的Table。其中，一个index可以定义多个type，但一般使用习惯仅配一个type。 ● mapping：类比关系型数据库中的 schema 概念，mapping 定义了 index 中的 type。mapping 可以显示的定义，也可以在 document 被索引时自动生成，如果有新的 field，Elasticsearch 会自动推测出 field 的type并加到mapping中。 ● document：类比关系数据库里的一行记录(record)，document 是 Elasticsearch 里的一个 JSON 对象，包括零个或多个field。 ● field：类比关系数据库里的field，每个field 都有自己的字段类型。 ● shard：是一个Lucene 实例。Elasticsearch 基于 Lucene，shard 是一个 Lucene 实例，被 Elasticsearch 自动管理。之前提到，index 是一个逻辑命名空间，shard 是具体的物理概念，建索引、查询等都是具体的shard在工作。shard 包括primary shard 和 replica shard，写数据时，先写到primary shard，然后，同步到replica shard，查询时，primary 和 replica 充当相同的作用。replica shard 可以有多份，也可以没有，replica shard的存在有两个作用，一是容灾，如果primary shard 挂了，数据也不会丢失，集群仍然能正常工作；二是提高性能，因为replica 和 primary shard 都能处理查询。另外，如上图右侧红框所示，shard数和replica数都可以设置，但是，shard 数只能在建立index 时设置，后期不能更改，但是，replica 数可以随时更改。但是，由于 Elasticsearch 很友好的封装了这部分，在使用Elasticsearch 的过程中，我们一般仅需要关注 index 即可，不需关注shard。   shard、node、cluster 在物理上构成了 Elasticsearch 集群，field、type、index 在逻辑上构成一个index的基本概念，在使用 Elasticsearch 过程中，我们一般关注到逻辑概念就好，就像我们在使用MySQL 时，我们一般就关注DB Name、Table和schema即可，而不会关注DBA维护了几个MySQL实例、master 和 slave 等怎么部署的一样。 ES中的索引原理 （1）传统的关系型数据库 二叉树查找效率是logN，同时插入新的节点不必移动全部节点，所以用树型结构存储索引，能同时兼顾插入和查询的性能。因此在这个基础上，再结合磁盘的读取特性(顺序读/随机读)，传统关系型数据库采用了B-Tree/B+Tree这样的数据结构做索引 （2）ES 采用倒排索引 那么，倒排索引是个什么样子呢？ 首先，来搞清楚几个概念，为此，举个例子： 假设有个user索引，它有四个字段：分别是name，gender，age，address。画出来的话，大概是下面这个样子，跟关系型数据库一样 Term（单词）：一段文本经过分析器分析以后就会输出一串单词，这一个一个的就叫做Term Term Dictionary（单词字典）：顾名思义，它里面维护的是Term，可以理解为Term的集合 Term Index（单词索引）：为了更快的找到某个单词，我们为单词建立索引 Posting List（倒排列表）：倒排列表记录了出现过某个单词的所有文档的文档列表及单词在该文档中出现的位置信息，每条记录称为一个倒排项(Posting)。根据倒排列表，即可获知哪些文档包含某个单词。（PS：实际的倒排列表中并不只是存了文档ID这么简单，还有一些其它的信息，比如：词频（Term出现的次数）、偏移量（offset）等，可以想象成是Python中的元组，或者Java中的对象） （PS：如果类比现代汉语词典的话，那么Term就相当于词语，Term Dictionary相当于汉语词典本身，Term Index相当于词典的目录索引） 我们知道，每个文档都有一个ID，如果插入的时候没有指定的话，Elasticsearch会自动生成一个，因此ID字段就不多说了 上面的例子，Elasticsearch建立的索引大致如下： name字段： age字段： gender字段： address字段： Elasticsearch分别为每个字段都建立了一个倒排索引。比如，在上面“张三”、“北京市”、22 这些都是Term，而[1，3]就是Posting List。Posting list就是一个数组，存储了所有符合某个Term的文档ID。 只要知道文档ID，就能快速找到文档。可是，要怎样通过我们给定的关键词快速找到这个Term呢？ 当然是建索引了，为Terms建立索引，最好的就是B-Tree索引（MySQL就是B树索引最好的例子）。 我们查找Term的过程跟在MyISAM中记录ID的过程大致是一样的 MyISAM中，索引和数据是分开，通过索引可以找到记录的地址，进而可以找到这条记录 在倒排索引中，通过Term索引可以找到Term在Term Dictionary中的位置，进而找到Posting List，有了倒排列表就可以根据ID找到文档了 （PS：可以这样理解，类比MyISAM的话，Term Index相当于索引文件，Term Dictionary相当于数据文件） （PS：其实，前面我们分了三步，我们可以把Term Index和Term Dictionary看成一步，就是找Term。因此，可以这样理解倒排索引：通过单词找到对应的倒排列表，根据倒排列表中的倒排项进而可以找到文档记录） 为了更进一步理解，用两张图来具现化这一过程： （至于里面涉及的更加高深的数据压缩技巧，以及多个field联合查询利用跳表的数据结构快速做运算来查询，这些大家有兴趣可以自己去了解）

134题 其实就是水平扩容了，Zookeeper在这方面不太好。两种方式：全部重启：关闭所有Zookeeper服务，修改配置之后启动。不影响之前客户端的会话。逐个重启：这是比较常用的方式。 133题 集群最低3（2N+1）台，保证奇数，主要是为了选举算法。一个由 3 台机器构成的 ZooKeeper 集群，能够在挂掉 1 台机器后依然正常工作，而对于一个由 5 台服务器构成的 ZooKeeper 集群，能够对 2 台机器挂掉的情况进行容灾。注意，如果是一个由6台服务器构成的 ZooKeeper 集群，同样只能够挂掉 2 台机器，因为如果挂掉 3 台，剩下的机器就无法实现过半了。 132题 基于“过半”设计原则，ZooKeeper 在运行期间，集群中至少有过半的机器保存了最新的数据。因此，只要集群中超过半数的机器还能够正常工作，整个集群就能够对外提供服务。 131题 不是。官方声明：一个Watch事件是一个一次性的触发器，当被设置了Watch的数据发生了改变的时候，则服务器将这个改变发送给设置了Watch的客户端，以便通知它们。为什么不是永久的，举个例子，如果服务端变动频繁，而监听的客户端很多情况下，每次变动都要通知到所有的客户端，这太消耗性能了。一般是客户端执行getData(“/节点A”,true)，如果节点A发生了变更或删除，客户端会得到它的watch事件，但是在之后节点A又发生了变更，而客户端又没有设置watch事件，就不再给客户端发送。在实际应用中，很多情况下，我们的客户端不需要知道服务端的每一次变动，我只要最新的数据即可。 130题 数据发布/订阅，负载均衡，命名服务，分布式协调/通知，集群管理，Master 选举，分布式锁，分布式队列 129题 客户端 SendThread 线程接收事件通知， 交由 EventThread 线程回调 Watcher。客户端的 Watcher 机制同样是一次性的， 一旦被触发后， 该 Watcher 就失效了。 128题 1、服务端接收 Watcher 并存储； 2、Watcher 触发； 2.1 封装 WatchedEvent； 2.2 查询 Watcher； 2.3 没找到；说明没有客户端在该数据节点上注册过 Watcher； 2.4 找到；提取并从 WatchTable 和 Watch2Paths 中删除对应 Watcher； 3、调用 process 方法来触发 Watcher。 127题 1.调用 getData()/getChildren()/exist()三个 API，传入 Watcher 对象 2.标记请求 request，封装 Watcher 到 WatchRegistration 3.封装成 Packet 对象，发服务端发送 request 4.收到服务端响应后，将 Watcher 注册到 ZKWatcherManager 中进行管理 5.请求返回，完成注册。 126题 Zookeeper 允许客户端向服务端的某个 Znode 注册一个 Watcher 监听，当服务端的一些指定事件触发了这个 Watcher，服务端会向指定客户端发送一个事件通知来实现分布式的通知功能，然后客户端根据 Watcher 通知状态和事件类型做出业务上的改变。工作机制：（1）客户端注册 watcher（2）服务端处理 watcher（3）客户端回调 watcher 125题 服务器具有四种状态，分别是 LOOKING、FOLLOWING、LEADING、OBSERVING。 LOOKING：寻 找 Leader 状态。当服务器处于该状态时，它会认为当前集群中没有 Leader，因此需要进入 Leader 选举状态。 FOLLOWING：跟随者状态。表明当前服务器角色是 Follower。 LEADING：领导者状态。表明当前服务器角色是 Leader。 OBSERVING：观察者状态。表明当前服务器角色是 Observer。 124题 Zookeeper 有三种部署模式：单机部署：一台集群上运行；集群部署：多台集群运行；伪集群部署：一台集群启动多个 Zookeeper 实例运行。 123题 Paxos算法是分布式选举算法，Zookeeper使用的 ZAB协议（Zookeeper原子广播），二者有相同的地方，比如都有一个Leader，用来协调N个Follower的运行；Leader要等待超半数的Follower做出正确反馈之后才进行提案；二者都有一个值来代表Leader的周期。不同的地方在于：ZAB用来构建高可用的分布式数据主备系统（Zookeeper），Paxos是用来构建分布式一致性状态机系统。Paxos算法、ZAB协议要想讲清楚可不是一时半会的事儿，自1990年莱斯利·兰伯特提出Paxos算法以来，因为晦涩难懂并没有受到重视。后续几年，兰伯特通过好几篇论文对其进行更进一步地解释，也直到06年谷歌发表了三篇论文，选择Paxos作为chubby cell的一致性算法，Paxos才真正流行起来。对于普通开发者来说，尤其是学习使用Zookeeper的开发者明确一点就好：分布式Zookeeper选举Leader服务器的算法与Paxos有很深的关系。 122题 ZAB协议是为分布式协调服务Zookeeper专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议(paxos算法的一种实现)。ZAB协议包括两种基本的模式：崩溃恢复和消息广播。当整个zookeeper集群刚刚启动或者Leader服务器宕机、重启或者网络故障导致不存在过半的服务器与Leader服务器保持正常通信时，所有进程（服务器）进入崩溃恢复模式，首先选举产生新的Leader服务器，然后集群中Follower服务器开始与新的Leader服务器进行数据同步，当集群中超过半数机器与该Leader服务器完成数据同步之后，退出恢复模式进入消息广播模式，Leader服务器开始接收客户端的事务请求生成事物提案来进行事务请求处理。 121题 Zookeeper本身也是集群，推荐配置不少于3个服务器。Zookeeper自身也要保证当一个节点宕机时，其他节点会继续提供服务。如果是一个Follower宕机，还有2台服务器提供访问，因为Zookeeper上的数据是有多个副本的，数据并不会丢失；如果是一个Leader宕机，Zookeeper会选举出新的Leader。ZK集群的机制是只要超过半数的节点正常，集群就能正常提供服务。只有在ZK节点挂得太多，只剩一半或不到一半节点能工作，集群才失效。所以，3个节点的cluster可以挂掉1个节点(leader可以得到2票>1.5)，2个节点的cluster就不能挂掉任何1个节点了(leader可以得到1票<=1)。 120题 选完Leader以后，zk就进入状态同步过程。1、Leader等待server连接；2、Follower连接leader，将最大的zxid发送给leader；3、Leader根据follower的zxid确定同步点；4、完成同步后通知follower 已经成为uptodate状态；5、Follower收到uptodate消息后，又可以重新接受client的请求进行服务了。 119题 在zookeeper集群中也是一样，每个节点都会投票，如果某个节点获得超过半数以上的节点的投票，则该节点就是leader节点了。zookeeper中有三种选举算法，分别是LeaderElection,FastLeaderElection,AuthLeaderElection， FastLeaderElection此算法和LeaderElection不同的是它不会像后者那样在每轮投票中要搜集到所有结果后才统计投票结果，而是不断的统计结果，一旦没有新的影响leader结果的notification出现就返回投票结果。这样的效率更高。 118题 zk的负载均衡是可以调控，nginx只是能调权重，其他需要可控的都需要自己写插件；但是nginx的吞吐量比zk大很多，应该说按业务选择用哪种方式。 117题 Zookeeper 的核心是原子广播，这个机制保证了各个Server之间的同步。实现这个机制的协议叫做Zab协议。Zab协议有两种模式，它们分别是恢复模式（选主）和广播模式（同步）。当服务启动或者在领导者崩溃后，Zab就进入了恢复模式，当领导者被选举出来，且大多数Server完成了和 leader的状态同步以后，恢复模式就结束了。状态同步保证了leader和Server具有相同的系统状态。 116题 有临时节点和永久节点，分再细一点有临时有序/无序节点，有永久有序/无序节点。当创建临时节点的程序结束后，临时节点会自动消失，临时节点上的数据也会一起消失。 115题 在分布式环境中，有些业务逻辑只需要集群中的某一台机器进行执行，其他的机器可以共享这个结果，这样可以大大减少重复计算，提高性能，这就是主节点存在的意义。 114题 ZooKeeper 实现分布式事务，类似于两阶段提交，总共分为以下 4 步：客户端先给 ZooKeeper 节点发送写请求；ZooKeeper 节点将写请求转发给 Leader 节点，Leader 广播给集群要求投票，等待确认；Leader 收到确认，统计投票，票数过半则提交事务；事务提交成功后，ZooKeeper 节点告知客户端。 113题 ZooKeeper 实现分布式锁的步骤如下：客户端连接 ZooKeeper，并在 /lock 下创建临时的且有序的子节点，第一个客户端对应的子节点为 /lock/lock-10000000001，第二个为 /lock/lock-10000000002，以此类推。客户端获取 /lock 下的子节点列表，判断自己创建的子节点是否为当前子节点列表中序号最小的子节点，如果是则认为获得锁，否则监听刚好在自己之前一位的子节点删除消息，获得子节点变更通知后重复此步骤直至获得锁；执行业务代码；完成业务流程后，删除对应的子节点释放锁。 112题 ZooKeeper 特性如下：顺序一致性（Sequential Consistency）：来自相同客户端提交的事务，ZooKeeper 将严格按照其提交顺序依次执行；原子性（Atomicity）：于 ZooKeeper 集群中提交事务，事务将“全部完成”或“全部未完成”，不存在“部分完成”；单一系统镜像（Single System Image）：客户端连接到 ZooKeeper 集群的任意节点，其获得的数据视图都是相同的；可靠性（Reliability）：事务一旦完成，其产生的状态变化将永久保留，直到其他事务进行覆盖；实时性（Timeliness）：事务一旦完成，客户端将于限定的时间段内，获得最新的数据。 111题 ZooKeeper 通常有三种搭建模式：单机模式：zoo.cfg 中只配置一个 server.id 就是单机模式了，此模式一般用在测试环境，如果当前主机宕机，那么所有依赖于当前 ZooKeeper 服务工作的其他服务器都不能进行正常工作；伪分布式模式：在一台机器启动不同端口的 ZooKeeper，配置到 zoo.cfg 中，和单机模式相同，此模式一般用在测试环境；分布式模式：多台机器各自配置 zoo.cfg 文件，将各自互相加入服务器列表，上面搭建的集群就是这种完全分布式。 110题 ZooKeeper 主要提供以下功能：分布式服务注册与订阅：在分布式环境中，为了保证高可用性，通常同一个应用或同一个服务的提供方都会部署多份，达到对等服务。而消费者就须要在这些对等的服务器中选择一个来执行相关的业务逻辑，比较典型的服务注册与订阅，如 Dubbo。分布式配置中心：发布与订阅模型，即所谓的配置中心，顾名思义就是发布者将数据发布到 ZooKeeper 节点上，供订阅者获取数据，实现配置信息的集中式管理和动态更新。命名服务：在分布式系统中，通过命名服务客户端应用能够根据指定名字来获取资源、服务地址和提供者等信息。分布式锁：这个主要得益于 ZooKeeper 为我们保证了数据的强一致性。 109题 Dubbo是 SOA 时代的产物，它的关注点主要在于服务的调用，流量分发、流量监控和熔断。而 Spring Cloud诞生于微服务架构时代，考虑的是微服务治理的方方面面，另外由于依托了 Spirng、Spirng Boot的优势之上，两个框架在开始目标就不一致，Dubbo 定位服务治理、Spirng Cloud 是一个生态。 108题 Dubbo通过Token令牌防止用户绕过注册中心直连，然后在注册中心上管理授权。Dubbo还提供服务黑白名单，来控制服务所允许的调用方。 107题 Dubbo超时时间设置有两种方式： 服务提供者端设置超时时间，在Dubbo的用户文档中，推荐如果能在服务端多配置就尽量多配置，因为服务提供者比消费者更清楚自己提供的服务特性。 服务消费者端设置超时时间，如果在消费者端设置了超时时间，以消费者端为主，即优先级更高。因为服务调用方设置超时时间控制性更灵活。如果消费方超时，服务端线程不会定制，会产生警告。 106题 Random LoadBalance: 随机选取提供者策略，有利于动态调整提供者权重。截面碰撞率高，调用次数越多，分布越均匀； RoundRobin LoadBalance: 轮循选取提供者策略，平均分布，但是存在请求累积的问题； LeastActive LoadBalance: 最少活跃调用策略，解决慢提供者接收更少的请求； ConstantHash LoadBalance: 一致性Hash策略，使相同参数请求总是发到同一提供者，一台机器宕机，可以基于虚拟节点，分摊至其他提供者，避免引起提供者的剧烈变动； 缺省时为Random随机调用。 105题 Consumer(消费者），连接注册中心 ，并发送应用信息、所求服务信息至注册中心。 注册中心根据 消费 者所求服务信息匹配对应的提供者列表发送至Consumer 应用缓存。 Consumer 在发起远程调用时基于缓存的消费者列表择其一发起调用。 Provider 状态变更会实时通知注册中心、在由注册中心实时推送至Consumer。 104题 Provider：暴露服务的服务提供方。 Consumer：调用远程服务的服务消费方。 Registry：服务注册与发现的注册中心。 Monitor：统计服务的调用次调和调用时间的监控中心。 Container：服务运行容器。 103题 主要就是如下3个核心功能： Remoting：网络通信框架，提供对多种NIO框架抽象封装，包括“同步转异步”和“请求-响应”模式的信息交换方式。 Cluster：服务框架，提供基于接口方法的透明远程过程调用，包括多协议支持，以及软负载均衡，失败容错，地址路由，动态配置等集群支持。 Registry：服务注册，基于注册中心目录服务，使服务消费方能动态的查找服务提供方，使地址透明，使服务提供方可以平滑增加或减少机器。 102题 透明化的远程方法调用，就像调用本地方法一样调用远程方法，只需简单配置，没有任何API侵入。软负载均衡及容错机制，可在内网替代F5等硬件负载均衡器，降低成本，减少单点。服务自动注册与发现，不再需要写死服务提供方地址，注册中心基于接口名查询服务提供者的IP地址，并且能够平滑添加或删除服务提供者。 101题 垂直分表定义：将一个表按照字段分成多表，每个表存储其中一部分字段。水平分表是在同一个数据库内，把同一个表的数据按一定规则拆到多个表中。 100题 垂直分库是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，每个库可以放在不同的服务器上，它的核心理念是专库专用。水平分库是把同一个表的数据按一定规则拆到不同的数据库中，每个库可以放在不同的服务器上。 99题 QPS：每秒查询数。TPS：每秒处理事务数。Uptime：服务器已经运行的时间，单位秒。Questions：已经发送给数据库查询数。Com_select：查询次数，实际操作数据库的。Com_insert：插入次数。Com_delete：删除次数。Com_update：更新次数。Com_commit：事务次数。Com_rollback：回滚次数。 98题 如果需要跨主机进行JOIN，跨应用进行JOIN，或者数据库不能获得较好的执行计划，都可以自己通过程序来实现JOIN。 例如：SELECT a.,b. FROM a,b WHERE a.col1=b.col1 AND a.col2> 10 ORDER BY a.col2; 可以利用程序实现，先SELECT * FROM a WHERE a.col2>10 ORDER BY a.col2;–(1) 利用(1)的结果集，做循环，SELECT * FROM b WHERE b.col1=a.col1; 这样可以避免排序，可以在程序里控制执行的速度，有效降低数据库压力，也可以实现跨主机的JOIN。 97题 搭建复制的必备条件：复制的机器之间网络通畅，Master打开了binlog。 搭建复制步骤：建立用户并设置权限，修改配置文件，查看master状态，配置slave，启动从服务，查看slave状态，主从测试。 96题 Heartbeat方案：利用Heartbeat管理VIP，利用crm管理MySQL，MySQL进行双M复制。（Linux系统下没有分库的标准方案）。 LVS+Keepalived方案：利用Keepalived管理LVS和VIP，LVS分发请求到MySQL，MySQL进行双M复制。（Linux系统下无分库无事务的方案）。 Cobar方案：利用Cobar进行HA和分库，应用程序请求Cobar，Cobar转发请求道数据库。（有分库的标准方案，Unix下唯一方案）。 95题 聚集（clustered）索引，也叫聚簇索引，数据行的物理顺序与列值（一般是主键的那一列）的逻辑顺序相同，一个表中只能拥有一个聚集索引。但是，覆盖索引可以模拟多个聚集索引。存储引擎负责实现索引，因此不是所有的存储索引都支持聚集索引。当前，SolidDB和InnoDB是唯一支持聚集索引的存储引擎。 优点：可以把相关数据保存在一起。数据访问快。 缺点：聚集能最大限度地提升I/O密集负载的性能。聚集能最大限度地提升I/O密集负载的性能。建立在聚集索引上的表在插入新行，或者在行的主键被更新，该行必须被移动的时候会进行分页。聚集表可会比全表扫描慢，尤其在表存储得比较稀疏或因为分页而没有顺序存储的时候。第二（非聚集）索引可能会比预想的大，因为它们的叶子节点包含了被引用行的主键列。 94题 以下原因是导致mysql 表毁坏的常见原因： 服务器突然断电导致数据文件损坏； 强制关机，没有先关闭mysql 服务； mysqld 进程在写表时被杀掉； 使用myisamchk 的同时，mysqld 也在操作表； 磁盘故障；服务器死机；mysql 本身的bug 。 93题 1.定位慢查询 首先先打开慢查询日志设置慢查询时间； 2.分析慢查询（使用explain工具分析sql语句）； 3.优化慢查询 。

回2楼啊里新人的帖子 在日常的业务开发中，常见使用到索引的地方大概有两类： 第一类.做业务约束需求，比如需要保证表中每行的单个字段或者某几个组合字段是唯一的，则可以在表中创建唯一索引; 比如：需要保证test表中插入user_id字段的值不能出现重复，则在设计表的时候，就可以在表中user_id字段上创建一个唯一索引： CREATE TABLE `test` (   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `user_id` int(11) NOT NULL,   `gmt_create` datetime DEFAULT NULL,   PRIMARY KEY (`id`),   UNIQUE KEY `uk_userid` (`user_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ; 第二类.提高SQL语句执行速度，可以根据SQL语句的查询条件在表中创建合适的索引，以此来提升SQL语句的执行速度； 此过程好比是去图书找一本书，最慢的方法就是从图书馆的每一层楼每一个书架一本本的找过去；快捷一点的方法就是先通过图书检索来确认这一本书在几楼那个书架上，然后直接去找就可以了；当然创建这个索引也需要有一定的代价，需要存储空间来存放，需要在数据行插入，更新，删除的时候维护索引： 例如： CREATE TABLE `test_record` (   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `user_id` int(11) NOT NULL,   `gmt_create` datetime DEFAULT NULL,   PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5635996 DEFAULT CHARSET=utf8 该表有500w的记录，我需要查询20:00后插入的记录有多少条记录： mysql> select count(*) from test_record where gmt_create>'2014-12-17 20:00:00'; +----------+ | count(*) | +----------+ |        1 | +----------+ 1 row in set (1.31 sec) 可以看到查询耗费了1.31秒返回了1行记录，如果我们在gmt_create字段上添加索引： mysql> alter table test_record add index ind_gmt_create(gmt_create); Query OK, 0 rows affected (21.87 sec) Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0 mysql> select count(*) from test_record where gmt_create>'2014-12-17 20:00:00'; +----------+ | count(*) | +----------+ |        1 | +----------+ 1 row in set (0.01 sec) 查询只消耗了0.01秒中就返回了记录. 总的来说，为SQL语句（select，update，delete）创建必要的索引是必须的，这样虽然有一定的性能和空间消耗，但是是值得，尤其是在大并发的请求下，大量的数据被扫描造成系统IO和CPU资源消耗完，进而导致整个数据库不可服务. ------------------------- 怎么学好数据库是一个比较大题目，数据库不仅仅是写SQL那么简单，即使知道了SQL怎么写，还需要很清楚的知道这条SQL他大概扫描了多少数据，返回多少数据，是否需要创建索引。至于SQL优化是一个比较专业的技术活，但是可以通过学习是可以掌握的，你可以把一条sql从执行不出来优化到瞬间完成执行，这个过程的成就感是信心满满的。学习的方法可以有以下一些过程：1、自己查资料，包括书本，在线文档，google，别人的总结等等，试图自己解决2、多做实验，证明自己的想法以及判断3、如果实在不行，再去论坛问，或者问朋友4、如果问题解决了，把该问题的整个解决方法记录下来，以备后来的需要5、多关注别人的问题，或许以后自己就遇到了，并总是试图去多帮助别人6、习惯从多个方面去考虑问题，并且养成良好的总结习惯 下面是一些国内顶级数据库专家学习数据库的经验分享给大家： http://www.eygle.com/archives/2005/08/ecinieoracleouo.html 其实学习任何东西都是一样，没有太多的捷径可走，必须打好了坚实的基础，才有可以在进一步学习中得到快速提高。王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界，我在这里套用一下： 古今之成大事业、大学问者，罔不经过三种之境界。"昨夜西风凋碧树。独上高楼，望尽天涯路。"此第一境界也。"衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴。"此第二境界也。"众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在灯火阑珊处。"此第三境界也。 学习Oracle，这也是你必须经历的三种境界。 第一层境界是说，学习的路是漫漫的，你必须做好充分的思想准备，如果半途而废还不如不要开始。 这里，注意一个"尽"字，在开始学习的过程中，你必须充分阅读Oracle的基础文档，概念手册、管理手册、备份恢复手册等（这些你都可以在http://tahiti.oracle.com 上找到）；OCP认证的教材也值得仔细阅读。打好基础之后你才具备了进一步提升的能力，万丈高楼都是由地而起。 第二层境界是说，尽管经历挫折、打击、灰心、沮丧，也都要坚持不放弃，具备了基础知识之后，你可以对自己感兴趣或者工作中遇到的问题进行深入的思考，由浅入深从来都不是轻而易举的，甚至很多时候你会感到自己停滞不前了，但是不要动摇，学习及理解上的突破也需要时间。 第三次境界是说，经历了那么多努力以后，你会发现，那苦苦思考的问题，那百思不得其解的算法原理，原来答案就在手边，你的思路豁然开朗，宛如拨云见月。这个时候，学习对你来说，不再是个难题，也许是种享受，也许成为艺术。 所以如果你想问我如何速成，那我是没有答案的。 不经一番寒彻骨，哪得梅花扑鼻香。 当然这三种境界在实际中也许是交叉的，在不断的学习中，不断有蓦然回首的收获。 我自己在学习的过程中，经常是采用"由点及面法"。 当遇到一个问题后，一定是深入下去，穷究根本，这样你会发现，一个简单的问题也必定会带起一大片的知识点，如果你能对很多问题进行深入思考和研究，那么在深处，你会发现，这些面逐渐接合，慢慢的延伸到oracle的所有层面，逐渐的你就能融会贯通。这时候，你会主动的去尝试全面学习Oracle，扫除你的知识盲点，学习已经成为一种需要。 由实践触发的学习才最有针对性，才更能让你深入的理解书本上的知识，正所谓：" 纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行"。实践的经验于我们是至为宝贵的。 如果说有，那么这，就是我的捷径。 想想自己，经常是"每有所获，便欣然忘食"， 兴趣才是我们最好的老师。 Oracle的优化是一门学问，也是一门艺术，理解透彻了，你会知道，优化不过是在各种条件之下做出的均衡与折中。 内存、外存；CPU、IO...对这一切你都需要有充分的认识和相当的了解，管理数据库所需要的知识并不单纯。 作为一个数据库管理人员，你需要做的就是能够根据自己的知识以及经验在各种复杂情况下做出快速正确的判断。当问题出现时，你需要知道使用怎样的手段发现问题的根本；找到问题之后，你需要运用你的知识找到解决问题的方法。 这当然并不容易，举重若轻还是举轻若重，取决于你具备怎样的基础以及经验积累。 在网络上，Howard J. Rogers最近创造了一个新词组:Voodoo Tuning，用以形容那些没有及时更新自己的知识技能的所谓的Oracle技术专家。由于知识的陈旧或者理解的肤浅，他们提供的很多调整建议是错误的、容易使人误解的，甚至是荒诞的。他们提供的某些建议在有些情况下也许是正确的，如果你愿意回到Oracle5版或者6版的年代；但是这些建议在Oracle7.0,8.0 或者 Oracle8i以后往往是完全错误的。 后来基于类似问题触发了互联网内Oracle顶级高手的一系列深入讨论，TOM、Jonathan Lewis、HJR等人都参与其中，在我的网站上(www.eygle.com )上对这些内容及相关链接作了简要介绍，有兴趣的可以参考。 HJR给我们提了很好的一个提示:对你所需要调整的内容，你必须具有充分的认识，否则你做出的判断就有可能是错误的。 这也是我想给自己和大家的一个建议: 学习和研究Oracle，严谨和认真必不可少。 当然 你还需要勤奋，我所熟悉的在Oracle领域有所成就的技术人员，他们共同的特点就是勤奋。 如果你觉得掌握的东西没有别人多，那么也许就是因为，你不如别人勤奋。 要是你觉得这一切过于复杂了，那我还有一句简单的话送给大家: 不积跬步，无以至千里。学习正是在逐渐积累过程中的提高。 现在Itpub给我们提供了很好的交流场所，很多问题都可以在这里找到答案，互相讨论，互相学习。这是我们的幸运，我也因此非常感谢这个网络时代。 参考书籍： 如果是一个新人可以先买一些基本的入门书籍，比如MySQL：《 深入浅出MySQL——数据库开发、优化与管理维护 》，在进阶一点的就是《 高性能MySQL（第3版） 》 oracle的参考书籍： http://www.eygle.com/archives/2006/08/oracle_fundbook_recommand.html 最后建议不要在数据库中使用外键，让应用程序来保证。 ------------------------- Re:回 9楼(千鸟) 的帖子 我有一个问题想问问，现在在做一个与图书有关的项目，其中有一个功能是按图书书名搜索相似图书列表，问题不难，但是想优化一下，有如下问题想请教一下： 1、在图书数据库数据表的书名字段里，按图书书名进行关键字搜索，如何快速搜索相关的图书？   现在由于数据不多，直接用的like模糊查找验证功能而已； 如果数据量不大，是可以在数据库中完成搜索的，可以在搜索字段上创建索引，然后进行搜索查询： CREATE TABLE `book` (   `book_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `book_name` varchar(100) NOT NULL,   .............................   PRIMARY KEY (`book_id`),   KEY `ind_name` (`book_name`) ) ENGINE=InnoDB select book.*  from book , (select book_id from book where book_name like '%算法%')  book_search_id  where book.book_id=book_search_id.book_id; 但是当数据量变得很大后，就不在适合了，可以采用一些其他的第三方搜索技术比如sphinx； 2、如何按匹配的关键度进行快速排序？比如搜索“算法”，有一本书是《算法》，另一本书是《算法设计》，要求前者排在更前面。 现在的排序是根据数据表中的主键序号id进行的排序，没有达到想要的效果。 root@127.0.0.1 : test 15:57:12> select book_id,book_name from book_search where book_name like '%算%' order by book_name; +---------+--------------+ | book_id | book_name    | +---------+--------------+ |       2 | 算法       | |       1 | 算法设计 | ------------------------- 回 10楼(大黑豆) 的帖子 模糊查询分为半模糊和全模糊，也就是： select * from book where name like 'xxx%';(半模糊) select * from book where name like '%xxx%';(全模糊) 半模糊可以可以使用到索引，全模糊在上面场景是不能使用到索引的，但可以进行一些改进，比如： select book.*  from book , (select book_id from book where book_name like '%算法%')  book_search_id   where book.book_id=book_search_id.book_id; 注意这里book_id是主键，同时在book_name上创建了索引 上面的sql语句可以利用全索引扫描来完成优化，但是性能不会太好；特别在数据量大，请求频繁的业务场景下不要在数据库进行模糊查询； 非得使用数据库的话 ，建议不要在生产库进行查询，可以在只读节点进行查询，避免查询造成主业务数据库的资源消耗完，导致故障. 可以使用一些开源的搜索引擎技术，比如sphinx. ------------------------- 回 11楼(蓝色之鹰) 的帖子 我想问下,sql优化一般从那几个方面入手？多表之间的连接方式：Nested Loops，Hash Join 和 Sort Merge Join，是不是Hash Join最优连接？ SQL优化需要了解优化器原理，索引的原理，表的存储结构，执行计划等，可以买一本书来系统的进行学习，多多实验； 不同的数据库优化器的模型不一样，比如oracle支持NL，HJ，SMJ，但是mysql只支持NL，不通的连接方式适用于不同的应用场景； NL：对于被连接的数据子集较小的情况，嵌套循环连接是个较好的选择 HJ：对于列连接是做大数据集连接时的常用方式 SMJ：通常情况下散列连接的效果都比排序合并连接要好，然而如果行源已经被排过序，在执行排序合并连接时不需要再排序了，这时排序合并连接的性能会优于散列连接 ------------------------- Re:回 19楼(原远) 的帖子 有个问题：分类表TQueCategory，问题表TQuestion（T-SQL) CREATE TABLE TQueCategory ( ID INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,        --问题分类ID NAME VARCHAR(20)        --问题分类名称 ) CREATE TABLE TQuestion ( ID INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,        --问题ID CateID INT NOT NULL,        --问题分类ID TITLE VARCHAR(50),        --问题标题 CONTENT VARCHAR(500)        --问题内容 ) 当前要统计某个分类下的问题数，有两种方式： 1.每次统计，在TQuestion通过CateID进行分组统计 SELECT CateID,COUNT(1) AS QueNum FROM TQuestion GROUP BY CateID WHERE 1=1 2.在TQueCategory表增加字段QueNum，用于标识该分类下的问题数量 ALTER TABLE TQueCategory ADD QueNum INT SELECT CateID,QueNum FROM TQueCategory 问：在哪种业务应用场景下采用上面哪种方式性能比较好，为什么？ ############################################################################################### 方案 一 需要对 TQuestion 的 CateID字段 进行分组 ，可以在 CateID上创建一个索引，这样就可以索引扫描来完成查询； 方案 二 需要对 TQueCategory 进行扫描就可以得出结果，但是必须在问题表有插入，删除的时候维护quenum数量； 单单从SQL的性能来看， 分类表的数量应该是远远小于问题表的数量的，所以方案二的性能会比较好； 但是如果 TQuestion 的插入非常频繁的话，会带来对 TQueCategory的频繁更新，一次 TQuestion 的 insert或deleted就会带来一次 TQueCategory 的update，这个代价其实是蛮高的； 如果这个分类统计的查询不是非常频繁的话，建议还是使用方案一； 同时还可能还会其他的业务逻辑统计需求（例如： CateID +时间），这个时候在把逻辑放到 TQueCategory就不合适了。 ------------------------- 回 20楼(原远) 的帖子 经验之谈，仅供参考 使用外键在开发上确实省去了很多功夫，但是把业务逻辑交由数据库来完成，对后期的维护来说是很麻烦的事情，不利于维护. ------------------------- 回 21楼(玩站网) 的帖子 无关技术方面： 咨询一下，现在mysql新的版本，5.5.45后貌似修改了开源协议。 是否意味着今后我们商业化使用mysql将受到限制？ 如果甲骨文真周到那一步，rds是否会受到影响？ 一个疑惑： 为什么很少见到有人用mysql正则匹配？性能不好还是什么原因？ ######################################## MySQL有商业版 和 社区版，RDS的MySQL采用开源的社区版进行改进，由专门的RDS MySQL源码团队来维护，国内TOP 10的mysql源码贡献者大部分都在RDS，包括了@丁奇 ，@彭立勋 ，@印风 等； 不在数据库中做业务计算，是保证数据库运行稳定的一个好的设计经验； 是否影响性能与你的sql的执行频率，需要参与的计算数据量相关，当然了还包括数据库所在主机的IO，cpu，内存等资源，离开了这些谈性能是没有多大意义的； ------------------------- 回 22楼(比哥) 的帖子 分页该怎么优化才行？？？ ######################### 可以参考这个链接，里面有很多的最佳实践，其中就包括了分页语句的优化： http://bbs.aliyun.com/read/168647.html?spm=5176.7114037.1996646101.1.celwA1&pos=1 普通写法： select  *  from t where sellerid=100 limit 100000，20 普通limit M，N的翻页写法，往往在越往后翻页的过程中速度越慢，原因 mysql会读取表中的前M+N条数据，M越大，性能就越差： 优化写法： select t1.* from  t t1,             (select id from t  sellerid=100 limit 100000，20) t2 where t1.id=t2.id; 优化后的翻页写法，先查询翻页中需要的N条数据的主键id，在根据主键id 回表查询所需要的N条数据，此过程中查询N条数据的主键ID在索引中完成 注意：需要在t表的sellerid字段上创建索引 create index ind_sellerid on t(sellerid); 案例： user_A (21:42:31): 这个sql该怎么优化，执行非常的慢： | Query   |   51 | Sending data | select id, ... from t_buyer where sellerId = 765922982 and gmt_modified >= '1970-01-01 08:00:00' and gmt_modified <= '2013-06-05 17:11:31' limit 255000, 5000 SQL改写：selectt2.* from (selectid from t_buyer where sellerId = 765922982   andgmt_modified >= '1970-01-01 08:00:00'   andgmt_modified <= '2013-06-05 17:11:31' limit255000, 5000）t1,t_buyer t2 where t1.id=t2.id index：seller_id,gmt_modified user_A(21:58:43): 好像很快啊。神奇，这个原理是啥啊。牛！！！ user_A(21:59:55): 5000 rows in set (4.25 sec)， 前面要90秒。 ------------------------- 回 27楼(板砖大叔) 的帖子 这里所说的索引都是普通的b-tree索引，mysql，sqlserver，oracle 的关系数据库都是默认支持的； ------------------------- 回 32楼(veeeye) 的帖子 可以详细说明一下“最后建议不要在数据库中使用外键，让应用程序来保证。 ”的原因吗？我们公司在项目中经常使用外键，用程序来保证不是相对而言更加复杂了吗？ 这里的不建议使用外键，主要考虑到 ： 第一.维护成本上，把一些业务逻辑交由数据库来保证，当业务需求发生改动的时候，需要同时考虑应用程序和数据库，有时候一些数据库变更或者bug，可能会导致外键的失效；同时也给数据库的管理人员带来维护的麻烦，不便于管理。 第二.性能上考虑，当大量数据写入的时候，外键肯定会带来一定的性能损耗，当出现这样的问题时候，再来改造去除外键，真的就不值得了； 最后，不在数据库中参与业务的计算（存储过程，函数，触发器，外键），是保证数据库运行稳定的一个好的最佳实践。 ------------------------- 回 33楼(优雅的固执) 的帖子 ReDBA专家门诊一期：索引与sql优化 十分想请大师分享下建立索引的经验 我平时简历索引是这样的 比如订单信息的话 建立 订单号  唯一聚集索引 其他的比如   客户编号 供应商编号 商品编号 这些建立非聚集不唯一索引   ################################################## 建立索引，需要根据你的SQL语句来进行创建，不是每一个字段都需要进行创建，也不是一个索引都不创建,，可以把你的SQL语句，应用场景发出来看看。 索引的创建确实是一个非常专业的技术活，需要掌握：表的存储方式，索引的原理，数据库的优化器，统计信息，最后还需要能够读懂数据库的执行计划，以此来判断索引是否创建正确； 所以需要进行系统的学习才能掌握，附件是我在2011年的时候的一次公开课的ppt，希望对你有帮助，同时可以把你平时遇到的索引创建的疑惑发到论坛上来，大家可以一起交流。 ------------------------- 回 30楼(几几届) 的帖子 我也是这样，简单的会，仔细写也会写出来，但是就是不知道有没有更快或者更好的 #################################################### 多写写SQL，掌握SQL优化的方法，自然这些问题不在话下了。 ------------------------- 回 40楼(小林阿小林) 的帖子 mysql如何查询需要优化的语句，比如慢查询的步奏，如何找出需要通知程序员修改或者优化的sql语句 ############################################################ 可以将mysql的慢日志打开，就可以记录执行时间超过指定阀值的慢SQL到本地文件或者数据库的slow_log表中； 在RDS中默认是打开了慢日志功能的：long_query_time=1，表示会记录执行时间>=1秒的慢sql； 如何快速找到mysql瓶颈： 简单一点的方法，可以通过监控mysql所在主机的性能（CPU，IO，load等）以及mysql本身的一些状态值（connections，thread running，qps，命中率等）； RDS提供了完善的数据库监控体系，包括了CPU，IOPS，Disk，Connections，QPS，可以重点关注cpu，IO，connections，disk 4个 指标； cpu，io，connections主要体现在了性能瓶颈，disk主要体现了空间瓶颈； 有时候一条慢sql语句的频繁调用，也可能导致整个实例的cpu，io，connections达到100%；也有可能一条排序的sql语句，消耗大量的临时空间，导致实例的空间消耗完。 ------------------------- 下面是分析一个cpu 100%的案例分析：该实例的cpu已经到达100% 查看当前数据库的活动会话信息：当前数据库有较多的活跃线程在数据库中执行查看当前数据库正在执行的sql： 可以看到这条sql执行的非常缓慢：[tr=rgb(100, 204, 255)]delete from task_process where task_id='1801099' 查看这个表的索引： CREATE TABLE `task_process` (  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,    ................  `task_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '??????id',   ................  PRIMARY KEY (`id`),  KEY `index_over_task` (`is_over`,`task_id`),  KEY `index_over` (`is_over`,`is_auto`) USING BTREE,  KEY `index_process_sn` (`process_sn`,`is_over`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=32129710； 可以看到这个表有3KW的数据，但是没有task_id字段开头的索引，导致该sql语句删除需要进行全表扫描： 在我们的诊断报告中已经将该sql语句捕获到，同时给你提出该怎样进行索引的添加。 广告：诊断报告将会在1月底发布到控制台，到时候用户可以直接查看诊断建议，来完成你的数据库优化。 ------------------------- 回 45楼(dentrite) 的帖子 datetime和int都是占用数据库4个字节，所以在空间上没有什么差别；但是为了可读性，建议还是使用datetime数据类型。 ------------------------- 回 48楼(yuantel) 的帖子 麻烦把ecs_brand和ecs_goods的表结构发出来一下看看 。 ------------------------- 回 51楼(小林阿小林) 的帖子 普通的 ECS服务器上目前还没有这样的慢SQL索引建议的工具。 不过后续有IDBCloud将会集成这样的sql诊断功能，使用他来管理ECS上的数据库就可以使用这样的功能了 。