内部做了很多优化，从磁盘读取数据时自动在内存构建hash索引，插入数据时自动构建插入缓冲区
网络编程 ISO模型与协议 http1.0：需要使用keep-alive参数来告知服务器端要建立一个长连接 http1.1：默认长连接。支持只发送header信息，可以用作权限请求。支持Host域。 http2.0：多路复用的技术，做到同一个连接并发处理多个请求。HTTP2.0使用HPACK算法对header的数据进行压缩。支持HTTP2.0的web server请求数据的时候，服务器会顺便把一些客户端需要的资源一起推送到客户端，免得客户端再次创建连接发送请求到服务器端获取。这种方式非常合适加载静态资源。
在最好情况下，每次划分对一个记录定位后，该记录的左侧子序列与右侧子序列的长度相同。在具有n个记录的序列中，一次划分需要对整个待划分序列扫描一遍，则所需时间为O(n)。设T(n)是对n个记录的序列进行排序的时间，每次划分后，正好把待划分区间划分为长度相等的两个子序列，则有：
它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。
1.数组和链表的区别，请详细解释。 从逻辑结构来看： a) 数组必须事先定义固定的长度（元素个数），不能适应数据动态地增减的情况。当数据增加时，可能超出原先定义的元素个数；当数据减少时，造成内存浪费；数组可以根据下标直接存取。 b) 链表动态地进行存储分配，可以适应数据动态地增减的情况，且可以方便地插入、删除数据项。（数组中插入、删除数据项时，需要移动其它数据项，非常繁琐）链表必须根据next指针找到下一个元素 从内存存储来看： a) (静态)数组从栈中分配空间, 对于程序员方便快速,但是自由度小 b) 链表从堆中分配空间, 自由度大但是申请管理比较麻烦 从上面的比较可以看出，如果需要快速访问数据，很少或不插入和删除元素，就应该用数组；相反， 如果需要经常插入和删除元素就需要用链表数据结构了。
php.ini 中打开 allow_url_fopen 配置,http协议只能使用只读，ftp协议，只能只读或只写
因为健忘，加上对各种排序算法理解不深刻，过段时间面对排序就蒙了。所以决定对我们常见的这几种排序算法进行统一总结，强行学习。首先罗列一下常见的十大排序算法：
在项目开发中，日志系统是系统的一个重要组成模块，通过在程序中记录运行日志、错误日志，可以让我们对于系统的运行情况做到很好的掌控。同时，收集日志不仅仅可以用于诊断排查错误，由于日志同样也是大量的数据，通过对这些数据进行集中分析，可以产生极大的价值。 在微服务的系统架构中，由于一个系统会被拆成很多个功能模块，每个模块负责不同的功能，对于日志系统的要求也会更高，比较常见的有 EFLK(ElasticSearch + Filebeat + LogStash + Kibana) 方案，而对于我们这种单体应用来说，由于程序的代码比较集中，所以我们主要采用手写日志帮助类或是使用第三方组件的形式进行日志信息的记录。
CDN 的本质仍然是一个缓存，而且将数据缓存在离用户最近的地方，使用户已最快速度获取数据，即所谓网络访问第一跳。
设计一个类似Pastebin的web服务，用户可以在其中存储纯文本。该服务的用户将输入一段文本并获得一个随机生成的URL来访问它。类似服务：pastebin.com、pasted.co、chopapp.com
分布式后台服务在面临高并发挑战时，为了保障服务的高可用，业界已经有较为成熟的经验和方法，往往需要采取如下几种措施：
Vmstat是一个很全面的性能分析工具，可以观察到系统的进程状态、内存使用、虚拟内存使用、磁盘的IO、中断、上下文切换、CPU使用等。系统性能分析工具中，使用最多的是这个，除了sysstat工具包外，这个工具能查看的系统资源最多。
用户中心，几乎是所有互联网公司，必备的子系统。随着数据量不断增加，吞吐量不断增大，用户中心的架构，该如何演进呢。
系统异常监控可以说是重中之重，系统不可能一直运行良好，开发和运维也不可能24小时盯着系统，系统抛异常后我们应当在第一时间收到异常信息。在Asp.net Core里我使用拦截器和中间件两种方式来监控异常。全局异常监控的数据最好还是写入数据库，方便查询。
Read uncommitted：读未提交，顾名思义，就是一个事务可以读取另一个未提交事务的数据。
外部排序：是指在排序期间元素无法全部同时存在内存中，必须在排序的过程中根据要求不断地在内、外存之间移动的排序
一、网站性能测试 （1）性能测试指标：①响应时间；②并发数；③吞吐量；④性能计数器； （2）性能测试方法：①性能测试；②负载测试；③压力测试；④稳定性测试； （3）性能优化策略： ①性能分析：检查请求处理各个环节的日志，分析哪个环节响应时间不合理，检查监控数据分析影响性能的因素； ②性能优化：Web前端优化，应用服务器优化，存储服务器优化； 二、Web前端性能优化 （1）浏览器访问优化： ①减少http请求：因为http是无状态的，每次请求的开销都比较昂贵（需要建立通信链路、进行数据传输，而服务器
即更新操作成功并返回客户端后，所有节点在同一时间的数据完全一致。对于客户端来说，一致性指的是并发访问时更新过的数据如何获取的问题。从服务端来看，则是更新如何复制分布到整个系统，以保证数据最终一致。
基本思想：是将阵列分到有限数量的桶子里。每个桶子再个别排序（有可能再使用别的排序算法或是以递回方式继续使用桶排序进行排序）。桶排序是鸽巢排序的一种归纳结果。当要被排序的阵列内的数值是均匀分配的时候，桶排序使用线性时间（Θ（n））。但桶排序并不是 比较排序，他不受到 O(n log n) 下限的影响。 简单来说，就是把数据分组，放在一个个的桶中，然后对每个桶里面的在进行排序。
八大排序算法详解_面试+提升 概述 排序有内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。 我们这里说说八大
首先排序算法可以分为内部排序算法和外部排序算法：在内存中进行的称为内部排序算法，也就是这里所说的这十种算法；相应的，当数据量很大时无法全部拷贝到内存需要使用外存，称为外部排序算法。接下来我们可用如下表来简单概括这十种算法：
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为了对数据中心网络虚拟化有个初步的认识，本文将对当前比较主流的几款商业平台进行介绍，包括VMware公司的网络虚拟化技术，IBM公司的Dove及开源的OpenDove平台， NEC公司的virtual-network-platform和VTN平台,以及Cisco公司的Nexus虚拟化平台。 1.Vmware公司的网络虚拟化技术 VMware在虚拟化领域的领导地位使得我们必须首先介绍一下他们的网络虚拟化技术NSX。然而需要说明的是，网络上有关NSX的技术资料（广告除外）并不多，因此在很多技术细节上我们也无能为
遵循"design for failure"的设计原则，未雨绸缪，具体优化方法有故障转移、超时控制、降级、限流
到此为止，一共介绍了四种服务器性能优化的方法，分别是：动态内容缓存、浏览器缓存、反向代理缓存、Web组件分离。我们发现在这四种方法中，“缓存”占了大头！确实如此，“缓存”是服务器性能优化的核心思想，我们提出的各种优化方法本质上只是把“缓存”用在了不同的地方，并根据使用位置的不同，个性化定制缓存的使用方法。接下来又要介绍一种缓存的新用法——数据缓冲区。 之前介绍的动态内容缓存、浏览器缓存都是将整个静态页面进行缓存，这种方式有个弊端：由于缓存了整体页面，因此缓存的数据较为笨重，缺乏灵活性。为了解决这个问
我们这里说说八大排序就是内部排序。 当n较大，则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法：快速排序、堆排序或归并排序序。 快速排序：是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法，
即更新操作成功并返回客户端后，所有节点在同一时间的数据完全一致。 对于客户端来说，一致性指的是并发访问时更新过的数据如何获取的问题。 从服务端来看，则是更新如何复制分布到整个系统，以保证数据最终一致。
所谓网站架构模式即为了解决大型网站面临的高并发访问、海量数据、高可靠运行灯一系列问题与挑战。为此，在实践中提出了许多解决方案，以实现网站高性能、高可靠性、易伸缩、可扩展、安全等各种技术架构目标。
其他关键设置项：并发用户数、pacing、log（一般设置为关闭）、ThinkTime（一般设置为关闭）、Multithreading（分process和thread方式，一般选择thread，部分脚本不支持thread时选择process）。
Redis是一种内存级数据库，所广播好久没拿v有数据均存放在内存中，内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态
对于人类的身体健康来说，“三高”是个大忌，但在计算机界，系统的“三高”却是健康的终极目标。本文将介绍一下流量治理是如何维持这种“三高”系统的健康，保障数据流动的均衡与效率，就如同营养顾问在维持人类健康饮食中所起的作用一般。
失败自动切换，当出现失败时，重试其他服务器。通常用于读操作，但重试会带来更长延迟。可通过retries=“2”来设置重试次数（不含第一次）。
1、用户向服务器发送请求，请求被SpringMVC的前端控制器DispatcherServlet截获。 2、DispatcherServlet对请求的URL（统一资源定位符）进行解析，得到URI(请求资源标识符)，然后根据该URI， 通过配置或注解调用HandlerMapping找到Handler配置的所有相关的对象，包括Handler对象以及Handler对象对应的拦截器， 这些对象都会被封装到一个HandlerExecutionChain对象当中返回DispatcherServlet。 3、前端控制器根据获得的Handler,请求HandlerAdapter处理多种Handler,调用Handler实际处理请求的方法。 4、提取请求中的模型数据，开始执行Handler(Controller) 5、Handler执行完成后，向DispatcherServlet返回一个ModelAndView对象。 6、根据返回的ModelAndView对象，请求ViewResolver(视图解析器)将逻辑视图解析成真正的视图并返回view给前端控制器。 7、渲染视图将model数据转换为response响应 8、把响应结果给返回给客户端。
当业务比较复杂时，在关键代码附件添加合适的日志是非常重要的，这样可以出现异常后，有章可循，较快速的在不停服的情况下，定位问题并解决。特别是在项目组中，人员较多，若没有统一的日志记录规范，查找系统问题原因就更加费时费力。
一直在面阿里，从提前批投蚂蚁中间件与阿里中间件，最后阿里中间件面完了hr，但是很遗憾最后没能进，被调到了盒马。不过最终还是拿到了盒马的offer。期间还面了EMC、网易、携程（水到不行）、美团、拼多多，目前出了美团跟拼多多没有出结果，其他几家公司也都顺利拿到意向，在此回馈一波大家。
CDBTune是腾讯云自主研发的数据库智能性能调优工具。它无需细分负载类型和积累大量样本，通过智能学习参与参数调优，获得较好的参数调优效果。
随着互联网从简单的单向浏览请求，发展为基于用户个性信息的定制化以及社交化的请求，这要求产品需要做到以用户和关系为基础，对海量数据进行分析和计算。对于后端服务来说，意味着用户的每次请求都需要查询用户的个人信息和大量的关系信息，此外大部分场景还需要对上述信息进行聚合、过滤、排序，最终才能返回给用户。
复习排序这一章时，感觉内容很多很杂乱，加上代码听得半懂不懂，于是就来总结一下。前几天状态不在线，回家休息了两天，空了三天节奏。4.14写完这篇继续赶进度了，争取今天写完内部排序的习题，学完外排，结束DS了。
排序（Sorting）是计算机内经常进行的一种操作，其目的是将一组“无序”的记录序列调整为按关键字“有序”的记录序列。如何进行排序，特别是高效率地进行排序时计算机工作者学习和研究的重要课题之一。排序有内部排序和外部排序之分，若整个排序过程不需要访问外存便能完成，则称此类排序为内部排序，反之则为外部排序。本篇主要介绍插入排序、交换排序、选择排序和归并排序这几种内部排序方法。
索引的数据结构主要有 B+ 树和哈希表，对应的索引分别为 B+ 树索引和哈希索引。InnoDB 默认的索引类型为 B+ 树索引。
当应用程序尝试连接到服务或网络资源时，使应用程序能够通过以透明方式重试失败的操作来处理临时故障。 这可以提高应用程序的稳定性。
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。结构包括逻辑结构和物理结构。
在 2007 年，有个意大利西西里岛的小哥 Salvatore Sanfilippo（antirez） 和朋友创建了一个访客信息网站：LLOOGG.com。这个网站为其他网站提供各种信息的统计（包括访客 Ip、操作系统、浏览器、使用的搜索关键词、所在地区、访问的网页地址等信息）。
本文介绍了基于数据库时间的系统优化方法，以及如何利用 TiDB Performance Overview 面板进行性能分析和优化。
定期删除：默认是每隔 100ms 就轮询各个库随机抽取一些设置了过期时间的key，检查其是否过期，如果过期就删除。每隔100ms就遍历所有的设置过期时间的 key 的话，是个损耗。
这个我提出了四种方案，好像都没有达到要求，没有办法保证一秒溢出，个人认为应该是内存分配方向可以考虑。
作者 | Angel_Kitty ➤1. Bloom Filter 【Bloom Filter】 Bloom Filter（BF）是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断，但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不再集合，那肯定不在。如果判断元素存在集合中， 有一定的概率判断错误。因此，Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场
我们为什么要关注业务的IO行为，或者IO访问模型呢？原因很简单，任何系统都要关注自己服务的对象，存储系统服务的对象就是上层应用，所以存储的研发离不开对业务行为的分析和研究。存储系统的整体设计和架构，是多种因素综合权衡的结果。在存储系统性能达到极限的时候，无论是存储的开发者还是使用者，都想知道IO的具体表现行为，开发者是为了能够找到瓶颈点，更好地优化存储系统，使用者是为了能够更优地使用存储系统，让业务稳定运行。
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