功能大家都能实现，服务器性能优化可以提供用户体验，公司上个游戏是用C++写的pc端游，玩家多时服务器可能出现内存溢出的情况，现在做手游吸取经验做了不少优化
外挂是指在与游戏中不按照正常的游戏流程游戏，通过作弊的手段越过正常的游戏设定，所有的作弊的软件或脚本都是外挂。
在性能测试中最重要有两个指标，一个是资源指标，是指应用服务对服务器系统资源占用，包括服务器资源的cpu、内存、IO、宽带。系统指标是指应用服务或者应用系统具体的表现，如并发用户数、响应时间、事物成功率、超时时间。
Scheduler(URL管理)最基本的功能是实现对已经爬取的URL进行标示。 可以实现URL的增量去重。 目前scheduler主要有三种实现方式： 1）内存队列QueueScheduler 2）文件队列FileCacheQueueScheduler 3)Redis队列RedisScheduler
买房、贷款、投资理财、开发票，各种垃圾短信和骚扰电话。 实现垃圾短信过滤功能及骚扰电话拦截功能，用啥数据结构和算法？
服务器可靠性:一个9的差距究竟有多大? 说到关键业务系统的可靠性，经常用到所谓4个9或者5个9，也就是99.99%与99.999%。那么，4个9或者5个9的差距有多大，差距是0.009%，还不到0.0
由于我们的客户端的元素和资源比较多，cocos框架的各种库质量参差不齐，导致了有些地方加载速度实在很慢。并且没有一个统一的内存管理机制导致了整个内存占用不太好控制。
上一节我们讲到，如何用位图、布隆过滤器，来 过滤重复数据。今天，我们再讲一个跟过滤相关的问题，如何过滤垃圾短信？
请你说一下设计测试用例的方法 黑盒测试： 1.等价类划分 等价类划分是将系统的输入域划分为若干部分，然后从每个部分选取少量代表性数据进行测试。等价类可以划分为有效等价类和无效等价类，设计测试用例的时候要考虑这两种等价类。 2.边界值分析法 边界值分析法是对等价类划分的一种补充，因为大多数错误都在输入输出的边界上。边界值分析就是假定大多数错误出现在输入条件的边界上，如果边界附件取值不会导致程序出错，那么其他取值出错的可能性也就很小。 边界值分析法是通过优先选择不同等价类间的边界值覆盖有效等价类和无效等
2、看你在项目中用了redis，我们先聊聊redis吧，常用的数据结构有哪几种，在你的项目中用过哪几种，以及在业务中使用的场景，redis的hash怎么实现的，rehash过程讲一下和JavaHashMap的rehash有什么区别？
整理收集一些自己遇到的面试题及部分大家的题，自己来作答，回答不妥或者不全的还请大家指正
相信很多人都有电脑，exe文件格式是比较常见的，有些人经常会在服务器里面运行exe文件，但是有很多人却并不知道服务器如何运行exe文件，因为对于电脑不是特别的了解，所以总觉得很困难，我们将在下面为大家介绍相关的内容。
我们继续昨天的上篇，在注册/登录->选择游戏区域->认证->进入大厅之后就是选择房间/创建房间，也就是进入到了大厅与游戏对接的部分。
开篇 前端同构渲染的相关架构，给我最直观的感受，这是前端渲染最为复杂的一种方案，也是为了追求极致的用户体验不得不去做的一种尝试，虽然 Node.js 的引入赋能了传统前端领域、SEO 优化也不再是个问题，但很明显，这些只是副产品。 问题 「上帝为了我们开了一扇窗，同时也会为我们关上一扇门。」 我们所知的传统型 SPA，单页面应用，贴近用户端越近，交互越复杂，它的弊端就越明显，在我们享受 JavaScirpt 给我们带来的无刷新体验和组件化带来的开发效率的同时，『白屏』这个随着 SPA 各种优点随之而来的缺
该文讲述了通过分析 Node.js 程序运行时的内存快照来定位程序异常的方法。首先介绍了 Node.js 程序运行时内存快照的基本概念和作用，然后详细描述了如何利用 heapdump 工具进行内存快照的分析。最后，总结了通过分析内存快照发现程序异常的方法，并提供了一些最佳实践。
在高并发下,为了解决带宽问题,全站必须做前后分离操作,所有前端资源都可进行cdn代理,进行缓存静态资源,分散服务器带宽压力.
根据微信官方对外公开的消息，微信小游戏的脚步越来越接近了。它的开发者资格门槛和使用者门槛都很低，以后必将引爆一波"全民开发小游戏"浪潮。 官方的开发工具创建项目即可获取 `打飞机` 的源码，这是一个很小但五脏俱全的2D游戏，相信大多数嗅觉灵敏的程序员小哥哥们都已经体验并且亲手改造过啦。 这次教程我们就来讨论 **如何在完全不懂服务器开发的情况下做一个实时联网对战的微信小游戏** （联网飞机大战）。 为了能通读这篇文章，你最好： 已经掌握开发简单的微信小游戏，能看懂官方 打飞机 源码就行，甚至会用 Jav
如何进行用例设计，如何让设计好的用例覆盖全面，将代码存在的问题在上线前更早发现是每一个测试工程师必备的技能。那么如何达到这些指标呢？如何将用例设计既快又全面呢？今天小编就告诉大家常用设计用例的方法，以及每个方法的适用范围，便于大家更快的选择出最优的方法。
何为DDOS：DDOS被称为分布式拒绝服务攻击，目的主要是让指定目标无法正常提供服务，是目前最强大，最难防御的攻击之一，是一个世界性的难题，并没有一个好的解决办法只能缓解
战斗系统的模型构建思考 战斗系统是一个游戏的玩法核心，也是游戏之间差别最大的地方，想要建立可复用的模型，可谓困难最大。但是，游戏的玩法本身也是有分类和传承的。需要特别注意的是，作为服务器端程序，战斗系统的职责是有多种不同层级的： 记录战斗结果，发放战斗奖励。很多开房间和按“局”算的游戏，如棋牌类，其游戏本身是分为很多“局”的。游戏是在一局结束后，才结算所有的奖励。另外如《地下城与勇士》（DNF），其游戏为一个个地下城“副本”，本身也是这种分局的。如果服务器端只是为了游戏完成一局后做“结算”，那么其逻辑还是比
针对开阔空间中移动目标的定位技术，如卫星定位技术，存在的易受环境影响、定位误差较大的问题，以及室内定位技术，如超声波、WiFi网络和无线传感器网络等，存在的灵活度较低、成本较高的问题，提出一种基于机器学习的精准定位系统（PPS-ML）。该系统包括实景GIS(地理信息系统)服务器、图像训练服务器、定位服务器和无线摄像机。
一种线程使用模式。线程过多会带来调度开销，进而影响缓存局部性和整体性能。而线程池维护着多个线程，等待着监督管理者分配可并发执行的任务。这避免了在处理短时间任务时创建与销毁线程的代价。线程池不仅能够 保证内核的充分利用，还能防止过分调度。可用线程数量应该取决于可用的并发处理器、处理器内核、内存、网络sockets等的数量。
相信每一位程序员对于高并发这个词都并不陌生，现在一般中大型互联网公司都需要自己的业务能支撑高并发，我们常说的高并发其实就是说我们的设计系统的性能问题，简单一句话即同一时刻我们的系统能处理多少请求。
就目前大环境来看，跳槽成功的难度比往年高很多。一个明显的感受：今年的面试，无论一面还是二面，都很考验Java程序员的技术功底。这不马上又到了面试跳槽的黄金段，成功升职加薪，不成功饱受打击。当然也要注意，跳槽时时刻刻都在发生，但是我建议大家跳槽之前，先想清楚为什么要跳槽。切不可跟风，看到同事一个个都走了，自己也盲目的开始面试起来（期间也没有准备充分），到底是因为技术原因（影响自己的发展，偏移自己规划的轨迹），还是钱给少了，不受重视。只有考虑好了跳出去后才不会后悔。
编写java程序最为方便的地方就是我们不需要管理内存的分配和释放，一切由jvm来进行处理，当java对象不再被应用时，等到堆内存不够用时，jvm会进行垃圾回收，清除这些对象占用的堆内存空间，如果对象一直被应用，jvm无法对其进行回收，创建新的对象时，无法从Heap中获取足够的内存分配给对象，这时候就会导致内存溢出。
( 不同情况虽然没有严格意义上区分开引起原因，但是都有侧重。在之后的工作中，我会实时补充统计。)
众所周知，Redis是缓存中间件领域中的无冕之王。 来个灵魂拷问：缓存解决能解决什么问题呢？ 把热数据存放到存取速度快的存储介质中，通过空间换时间的方式来提升数据的存取速度。 存取速度快的存储介质都会贵一些，贵的东西肯定要省着点用。 那么，如何节省缓存空间呢？ 让缓存过期。 当前时间到达过期时间时，将删除缓存，减少空间的占用； 如果缓存空间已满，则根据配置的maxmemory-policy来决定如何腾出新的空间以继续提供读写服务。
随着现代信息化技术的不断发展，等级保护对象通常通过网络实现资源共享和数据交互，当大量的设备连成网络后，网络安全成了最为关注的问题。按照“一个中心，三重防御”的纵深防御思想，边界外部通过广域网或城域网的通信安全是首先需要考虑的问题，但是边界内部的局域网网络架构设计是否合理，内部通过网络传输的数据是否安全，也在考虑范围之内。
根据策划和服务器大佬的评估，正常情况下每秒发生的战斗约2000场，我们的服务器预估为8核，如果每个核起一个战斗线程，就可以同时并发8场战斗。如果每场战斗花费50ms，那么一台服务器一秒只能计算160场，那么就需要13台服务器，呃~有点贵。。。如果每场战斗花费20ms，那么一台服务器一秒能计算400场，就只需要5台服务器即可，似乎能接受了。
今天给一个客户处理Exchange无法发送邮件的问题， 客户当前使用的为邮件中继与邮件网关，即自己发送邮件时，邮件主机设定为中继服务商提供的地址，MX记录设定为邮件网关服务商的地址。
事实上，针对于任何单一的网络服务器程序，其可承受的同时连接数目是有理论峰值的，通过C＋＋中对TSocket的定义类型：word，我们可以判定这个连接理论峰值是65535，也就是说，你的单个服务器程序，最多可以承受6万多的用户同时连接。但是，在实际应用中，能达到一万人的同时连接并能保证正常的数据交换已经是很不容易了，通常这个值都在2000到5000之间，能达到上万已经很不错了。目前的门户网站动辄几千万的访问量，所以，高并发的系统架构在所难免。
核心一：让亚马逊认为多个账号是不同的人在不同的地方操作。
方法区：主要是存储类信息，常量池（static 常量和 static 变量），编译后的代码（字
2，游戏类型是一款在moba游戏上加入rts元素的实时对战游戏，支持1v1，2v2的模式。
从互联网开始崛起到现在，经历了从Web1.0到Web2.0再到Web3.0的过程。
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redis-server /path/to/sentinel.conf --sentinel
memcache虽然好用，解决了数据库遇到高并发时的IO问题，但还有很多问题丞待解决：
【问题场景】 客户端以 consumer 身份订阅到 rabbitmq server 上的 queue 上，客户端侧在 AMQP 协议的 Connection.Tune-Ok 信令中，设置 heartbeat 为 0，即要求服务器侧不启用 heartbeat 功能。服务器由于异常断电原因停止服务，结果客户端在短时间内无法感知到服务器端已经异常。
redis的出现时间并不长，是NoSQL中的一种，基于键-值型的存储，与memcache类似，但是memcache中只是内存的缓存，而redis不仅是内存中的缓存，还提供持久存储，在2009年第一次发布redis。
如何在高性能服务器上进行JVM调优？ 为了充分利用高性能服务器的硬件资源，有两种JVM调优方案，它们都有各自的优缺点，需要根据具体的情况进行选择。 1. 采用64位操作系统，并为JVM分配大内存 我们知道，如果JVM中堆内存太小，那么就会频繁地发生垃圾回收，而垃圾回收都会伴随不同程度的程序停顿，因此，如果扩大堆内存的话可以减少垃圾回收的频率，从而避免程序的停顿。 因此，人们自然而然想到扩大内存容量。而32位操作系统理论上最大只支持4G内存，64位操作系统最大能支持128G内存，因此我们可以使用64位操作系
在JVM中，程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈都是随线程生而生，随线程灭而灭(不需要管理)；
在写这篇文章前，我突然想到以前流行了一段时间的服务器面试题：当一个BUG只有几百万分之一的概率会出现，怎么办？这个问题在这个BUG里只是毛毛雨而已，因为这次的BUG的出现概率是夸张的三亿分之一。
扩展信息 是为了数据更好的扩展性，以应对不同业务的监测统计需求，通常会由各业务团队自行定义、解析和使用。
现象：系统hang住，可以ping通，但ssh无响应 在导入数据的时候，服务器突然无反应，连接不上，基本上就判定死掉了，重启服务器后查看日志如下： Mar 26 08:13:01 localhost kernel: INFO: task flush-8:0:26079 blocked for more than 120 seconds. Mar 26 08:13:01 localhost kernel: Tainted: P --------------- 2.6.32-431.el6.x86_64 #1
通信中无状态协议是指同一个会话的连续两个请求互相不了解，它们由最新实例化的环境进行解析，除了应用本身可能已经存储在全局对象中的所有信息外，该环境不保存与会话有关的任何信息。
现在应该有很多站长们都知道 Memcached 和 Redis 这两个服务器端的缓存扩展了吧？明月早期也折腾了好久了（大部分文章都分享在【明月登楼学习笔记】上了都）。自从明月放弃使用 WordPress 本地缓存插件后，这些服务器缓存扩展也基本都放弃使用了，从本博客的速度上大家可以体会到速度没有多大的影响，甚至你几乎体会不到停用和使用在速度上的差异。
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