python技术面试题(九)

小闫同学啊

发布于 2019-07-18 07:35:56

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Never give up. Never let things out of your control dictate who you are.

永不言弃。不能让那些超出你能力范围的事情干扰到你对自己的判断。

小闫语录：

每个人的精力都是有限的，不可能面面俱到，事事精通，那么我们为何不只抓一点，无限延伸呢？不要指望一个数学家熟知中华上下五千年，更不要指望一个历史学家破解哥德巴赫猜想。术业有专攻，你自有属于你的平台。多尝试，多失败，只有这样你才能找到你的舞台，大放异彩，加油。

面试题

1.谈谈你对Nginx中负载均衡的理解。

答：负载均衡简单的来说就是将任务分摊到不同的服务器中，从而使业务处理更加的高效。Nginx中负载均衡策略有轮询，当然这也是默认的方式，就是按顺序向后端的服务器进行任务分发；还有权重，通过设置权重使得一些硬件条件较好的服务器处理的业务多一点； ip_hash则是基于客户端IP分配业务，确保了相同的客户端的请求一直发送到相同的服务器，以上就是一些常见的负载均衡策略。

2.数据库优化的措施，你们项目开发中做过哪些优化？

答：数据库的优化措施有很多，常见的有优化索引、SQL语句；设计表的时候严格根据数据库的设计范式来设计数据库；使用缓存，将经常访问且不需要经常变化的数据放到缓存中，节约磁盘IO；优化硬件，采用固态等；垂直分表，就是将不经常读取的数据放到一张表中，节约磁盘IO；主从分离，读写分离；选择合适的引擎；不采用全文索引等措施。

我们在项目开发过程中尽量少的使用外键，因为外键约束会影响插入和删除性能；使用缓存，减少对数据库的访问；需要多次连接数据库的一个页面，将需要的数据一次性的取出，减少对数据库的查询次数。在我们查询操作中尽量避免全表扫描，避免使用游标，因为游标的效率很差，还避免大事务操作，提高并发能力。

3.redis五种数据类型底层实现？

redis中有五种数据类型：字符串、列表、哈希、集合以及有序集合。

redis底层有简单字符串、链表、字典、跳跃表、整数集合、压缩列表等数据结构，但是，不是直接使用他们构建键值对的，而是基于这些数据结构创建了一个对象系统，这些对象系统就是咱们的五种数据类型。通过这五种不同类型的对象，Redis可以在执行命令之前，根据对象的类型判断一个对象是否可以执行给定的命令，而且可以针对不同的场景，为对象设置多种不同的数据结构，从而优化对象在不同场景下的使用效率。

在Redis中，键总是一个字符串对象，而值可以是字符串、列表、集合等对象，所以我们通常说的键为字符串键，表示的是这个键对应的值为字符串对象，我们说一个键为集合键时，表示的是这个键对应的值为集合对象。

首先是字符串对象，它的编码可以是int，raw或者embstr。其中int 编码是用来保存整数值，raw编码是用来保存长字符串，而embstr是用来保存短字符串。其中的长短字符串以44个字节为界限进行区分，当然这是redis3.2之后的版本才改的。编码的转化中，值得注意的几点是redis中对于浮点数类型作为字符串进行保存，需要的时候再将它转换成浮点数类型；int编码保存的值不是整数或大小超过了long类型（int就是可以用long类型表示的整数）的范围时，自动转化为raw。redis中embstr由于考虑到内存分配时的缺陷，只能用于读。所以修改embstr对象时，会先转化为raw在进行修改。

列表对象编码可以是压缩列表，也可以是双端链表。当列表保存元素个数小于512个且每个元素长度小于64个字节时，采用压缩列表编码；除此之外的所有情况使用双端链表编码。

双端链表：首先解释一下什么是链表，就是存储数据的时候，每一个节点中保存着下一个节点的指针，存储十分灵活，任意添加数据时，节约内存开销。双端链表就是链表具有前置节点和后置节点的引用，获取这两个节点时间复杂度都为O(1)。压缩列表：由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序性数据结构。一个压缩列表可以包含任意多个节点,每个节点可以保存一个字节数组或者一个整数值。简单的理解：去电影院买票看电影，压缩列表要的是连号的座位，双端链表只要有座位就行，管它连号不连号。

哈希对象，底层是压缩列表和hashtable实现的。而hashtable 编码的哈希表对象底层使用字典数据结构，哈希对象中的每个键值对都使用一个字典键值对。同样，当列表保存元素个数小于512个且每个元素长度小于64个字节时，采用压缩列表编码；除此之外的所有情况使用hashtable 编码。

集合对象的编码可以是 intset 或者 hashtable。intset 编码的集合对象使用整数集合作为底层实现，集合对象包含的所有元素都被保存在整数集合中。hashtable 编码的集合对象使用字典作为底层实现，字典的每个键都是一个字符串对象，这里的每个字符串对象就是一个集合中的元素，而字典的值则全部设置为 null。当集合对象中所有元素都是整数，且所有元素数量不超过512时，采用intset编码。除此之外使用hashtable编码。

有序集合的编码可以是 ziplist 或者 skiplist。ziplist 编码的有序集合对象使用压缩列表作为底层实现，每个集合元素使用两个紧挨在一起的压缩列表节点来保存，第一个节点保存元素的成员，第二个节点保存元素的分值。并且压缩列表内的集合元素按分值从小到大的顺序进行排列，小的放置在靠近表头的位置，大的放置在靠近表尾的位置。skiplist 编码的有序集合对象使用 zset 结构作为底层实现，一个 zset 结构同时包含一个字典和一个跳跃表。字典的键保存元素的值，字典的值则保存元素的分值；跳跃表节点的 object 属性保存元素的成员，跳跃表节点的 score 属性保存元素的分值。这两种数据结构会通过指针来共享相同元素的成员和分值，所以不会产生重复成员和分值，造成内存的浪费。压缩列表的使用条件同上，除此之外使用跳跃表。

其实有序集合单独使用字典或跳跃表其中一种数据结构都可以实现，但是这里使用两种数据结构组合起来，原因是假如我们单独使用字典，虽然能以 O(1) 的时间复杂度查找成员的分值，但是因为字典是以无序的方式来保存集合元素，所以每次进行范围操作的时候都要进行排序；假如我们单独使用跳跃表来实现，虽然能执行范围操作，但是查找操作有 O(1)的复杂度变为了O(logN)。因此Redis使用了两种数据结构来共同实现有序集合。

4.MySQL引擎有哪些了解，用过什么？

答：主流的引擎有两个，分别是InnoDB和MyISAM。其中InnoDB支持事务，支持外键约束，它还支持行锁（比如select…for update语句，会触发行锁，但是锁定的是索引不是记录）。MyISAM不支持事务，不支持外键，它是数据库默认的引擎。InnoDB保存表的行数，如果看这个表有多少行的时候，InnoDB扫描整张表，MyISAM则是直接读取保存的行数即可。删除表的时候InnoDB是一行一行的删，而MyISAM则是重建表。InnoDB适合频繁修改以及安全性要求较高的应用，MyISAM适合查询为主的应用。在我们的项目中使用的是InnoDB。

5.缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩？

答：缓存穿透指的是缓存和数据库中该数据没有，但是用户不断的发起请求（如发起id为-1或者id特别大不存在该数据的请求），从而使得数据库压力过大。这样就要考虑是不是受到了攻击。解决方法就是接口层增加校验，对id进行校验，过滤非法请求；如果对方执着于同一个ID暴力攻击，那么我们可以在缓存中将key-value写成key-null，缓存有效时间设置的短一点。

缓存击穿指的是缓存中没有，但是数据库中有（一般就是缓存时间到期了）的数据，这时并发用户特别多，缓存读不到，同时去数据库读数据，造成数据库压力瞬间增大的现象。解决的方法就是热点数据永远不过期；另一种方法就是牺牲一点用户体验保护数据库，加互斥锁。

缓存雪崩指的是缓存中数据大规模的到期，而查询数据量巨大，引发数据库压力过大。你也许会想，这不是缓存击穿吗？不是的，缓存击穿是用户查询同一条数据，而缓存雪崩则是用户查询不同的数据。解决方案就是缓存数据的时间设置为随机，防止同一时间大量数据过期；如果缓存数据采用分布式部署，那么热点数据给其他缓存数据库中也分点，雨露均沾嘛；还可以将热点数据设置为永不过期。

6.异步任务除了celery还涉及到哪些？为什么选择celery？

异步任务可以使用threading模块实现多线程，进而实现多任务。还可以使用asyncio包实现异步任务，它本质是采用了协程。还有基于redis的异步任务队列RQ等等。但是兼顾性能、功能、实用性、降低耦合以及可扩展等等综合因素采用了celery。

celery是生产者消费者模型，它拥有三个至关重要的模块，一个任务发出者，一个中间人，一个执行者。任务发出者发出任务，放到中间人的消息队列中（项目中使用redis数据库），然后执行者一监听到任务就立马执行。

7.Django中中间件是如何使用的？

1.首先需要定义一个中间件的工厂函数，然后返回一个可以被调用的中间件。其中中间件工厂函数需要接收一个可以调用的 get_response对象，返回的中间件也是一个可以被调用的对象，并且像视图一样接收一个request对象参数，返回一个Response对象。下面是一个实例：

def simple_middleware(get_response):
    # 此处编写的代码仅在Django第一次配置和初始化的时候执行一次。
    def middleware(request):
        # 此处编写的代码会在每个请求处理视图前被调用。
        response = get_response(request)
        # 此处编写的代码会在每个请求处理视图之后被调用。
        return response
    return middleware

2.定义好中间件之后，需要在settings.py文件中添加注册中间件。

MIDDLEWARE = [
    ...
    'users.middleware.simple_middleware',  # 添加中间件
]

8.项目上线后，服务器有没有什么容灾措施？

可以将数据异地备份；将项目部署到不同平台的服务器上等等，防止数据丢失。

9.如何提高并发性能？

答：可以使用动态页面的静态化；增加缓存；垂直分表；数据库的主从分离读写；分库分表；异步读取；异步编程等。数据库的优化其实也是在提高并发性能。

10.利用代码实现一个简单的TCP服务器？

import socket
# 创建套接字
tcp_server_socket = socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
# 本地的信息
address = ('', 8888)
# 绑定地址
tcp_server_socket.bind(address)
# 设置监听
# 使用socket创建的套接字默认是属性是主动的，使用listen将其变为被动的，这样就可以接收到别人的连接了
# 最大等待连接数我么设置为128，这是一个经验值，前人趟的坑，我们就不要在进去了
tcp_server_socket.listen(128)
# 如果有新的客户端来连接服务器，那么就产生一个新的套接字专门为这个客户端服务
# client_socket用来为这个客户端服务
# tcp_server_socket就可以省下来专门等待其他新客户端的连接
client_socket,clientAddr = tcp_server_socket.accept()
# 接收对方发送过来的数据
recv_data = client_socket.recv(1024)
print('接收到的数据为：',recv_data.decode('gbk'))
# 发送一些数据到客户端
client_socket.send('welcome to 小闫笔记'.encode('gbk'))
# 关闭为这个客户端服务的套接字，只要关闭了，就意味着不能再为这个客户端服务了，如果还需服务，只能再次进行重新连接。
client_socket.close()