新网站应该怎么做,安卓软件开发环境,合肥专业做淘宝网站建设,石家庄建站优化公司网络编程 ISO模型与协议 http1.0#xff1a;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#xff1a;默认长连接。支持只发送header信息#xff0c;可以用作权限请求。支持Host域。 http2.0#xff1a;多路复用的技术#xff0c;做到同一个连接并发处… 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。 会话层:负责管理主机之间的会话进程负责建立、管理、终止进程之间的会话。 传输层:将上层数据分段并提供端到端的、可靠的或不可靠的传输还要处理端到端的差错控制和流量控制问题。协议TCP、UDP、SPX 网络层:对子网间的数据包进行路由选择。此外网络层还可以实现拥塞控制、网际互连等功能。协议IP、IPX、RIP、OSPF 数据链路层:在不可靠的物理介质上提供可靠的传输。该层的作用包括物理地址寻址、数据的成帧、流量控制、数据的检错、重发等。协议SDLC、HDLC、PPP、STP、帧中继 TCPIP模型与协议 应用层单位是数据段协议有FTP、TELNET、HTTP、SMTP、SNMP、TFTP、NTP、DNS 运输层单位是数据包协议有TCP、UDP 网络层单位是数据帧协议有IP 网络接口层单位是比特ARP、RARP 三次握手与四次挥手 BIO NIO AIO BIO同步阻塞IO每个请求都要一个线程来处理。 NIO同步非阻塞IO一个线程可以处理多个请求适用于短连接、小数据。 AIO异步非阻塞IO一个线程处理多个请求使用回调函数实现适用于长连接、大数据。 DDOS攻击原理与防御方式 HTTP Get Flood发送大量会产生sql查询的连接使得数据库负载很高。 CSRF跨站请求伪造原理攻击者盗用了你的身份以你的名义发送恶意请求。 CSRF攻击是源于WEB的隐式身份验证机制WEB的身份验证机制虽然可以保证一个请求是来自于某个用户的浏览器但却无法保证该请求是用户批准发送的 防御方式1.验证码2. 后台生成token让前端请求携带。3.使用对称加密后端随机给前端一个密钥前端进行加密后端解密。 会话劫持通过暴力破解、 预测、窃取通过XSS攻击等方式获取到用户session XSS攻击XSS攻击是Web攻击中最常见的攻击方法之一它是通过对网页注入可执行代码且成功地被浏览器执行达到攻击的目的形成了一次有效XSS攻击一旦攻击成功它可以获取用户的联系人列表然后向联系人发送虚假诈骗信息可以删除用户的日志等等有时候还和其他攻击方式同时实施比如SQL注入攻击服务器和数据库、Click劫持、相对链接劫持等实施钓鱼它带来的危害是巨大的是web安全的头号大敌。 XSS反射型攻击恶意代码并没有保存在目标网站通过引诱用户点击一个链接到目标网站的恶意链接来实施攻击的。 XSS存储型攻击恶意代码被保存到目标网站的服务器中这种攻击具有较强的稳定性和持久性比较常见场景是在博客论坛等社交网站上但OA系统和CRM系统上也能看到它身影比如某CRM系统的客户投诉功能上存在XSS存储型漏洞黑客提交了恶意攻击代码当系统管理员查看投诉信息时恶意代码执行窃取了客户的资料然而管理员毫不知情这就是典型的XSS存储型攻击。 解决方法 在表单提交或者url参数传递前对需要的参数进行过滤 过滤用户输入。检查用户输入的内容中是否有非法内容。如尖括号、”引号、 ‘单引号、%百分比符号、;分号、括号、 符号、加号等 28.RPC与HTTP服务的区别 数据库原理 MYISAM与innodb搜索引擎原理MyISAM引擎使用BTree作为索引结构叶节点的data域存放的是数据记录的地址。其采用索引文件与数据文件索引文件只存放索引叶子节点存放数据的物理地址。数据文件存放数据。其索引方式是非聚集的。 InnoDB也使用BTree作为索引结构。但是它的主索引与数据都放在一个文件中。这种索引叫做聚集索引因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集所以InnoDB要求表必须有主键MyISAM可以没有如果没有显式指定则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键如果不存在这种列则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键这个字段长度为6个字节类型为长整形。 区别一InnoDB的主索引与数据都放在一个文件中。而MYISAM是分开存放的。 区别二InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址。 区别三InnoDB的主键索引是聚集索引而MYISAM不是聚集索引。 3.索引聚簇索引和二级索引的加锁区别 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。 非聚集unclustered索引。该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同一个表中可以拥有多个非聚集索引。会发生二次查询。 稠密索引:稠密索引文件中的索引块保持键的顺序与文件中的排序顺序一致。 稀疏索引:稀疏索引没有为每个数据都创建一个索引,它比稠密索引节省了更多的存储空间但查找给定值的记录需更多的时间。只有当数据文件是按照某个查找键排序时在该查找键上建立的稀疏索引才能被使用而稠密索引则可以应用在任何的查找键。 联合索引:将一张表中多个列组成联合索引col1,col2,col3其生效方式满足最左前缀原则。 覆盖索引:对于二级索引而言在innodb中一般是需要先根据二级索引查询到主键然后在根据一级索引查询到数据。但是如果select的列都在索引中就避免进行一级查询。 4.主键选择 在使用InnoDB存储引擎时如果没有特别的需要请永远使用一个与业务无关的自增字段作为主键。 where 1 1:能够方便我们拼sql但是使用了之后就无法使用索引优化策略因此会进行全表扫描影响效率。 5.分表分库 水平拆分依据表中的数据的逻辑关系将同一个表中的数据依照某种条件拆分到多台数据库主机上面。按照1个或多个字段以及相应的规则将一张表重的数据分到多张表中去。比如按照id%5的规则将一张大表拆分成5张小表。适合具有超大表的系统。 垂直拆分依照不同的表或者Schema来切分到不同的数据库主机之上。一般按照模块来分库。适合各业务之间耦合度非常低的系统。 6.隔离级别 read uncommit:读不加锁写加共享锁。会产生脏读、幻读。 read commit读加共享锁写加排它锁但不加间隙锁。间隙锁的主要作用是防止不可重复读但会加大锁的范围。 repeatable readinnodb默认:读加共享锁写加间隙排它锁。注意Innodb对这个级别进行了特殊处理使得这个级别能够避免幻读但不是所有引擎都能够防止幻读网易面试官问 serialization会给整张表加锁强一致但是效率低。 7.innodb中的锁 MVCCmulti-Version Concurrency Control读不加锁读写不冲突。适合写少读多的场景。读操作分为快照读返回记录的可见版本不加锁、当前读记录的最新版本加锁保证其它记录不修改。 LBCCLock-Based Concurrency Control join原理Simple Nested-Loop Join效率最低按照join的次序在join的属性上一个个扫描并合并结果。 Index Nested-Loop Join效率最高join的属性上面有索引根据索引来匹配。 Block Nested-Loop Join用于没有索引的列。它会采用join buffer将外表的值缓存到join buffer中然后与内表进行批量比较这样可以降低对外表的访问频率 8.galera 多主架构真正的多点读写的集群在任何时候读写数据都是最新的。 同步复制各节点间无延迟且节点宕机不会导致数据丢失。 紧密耦合所有节点均保持相同状态节点间无不同数据。 无需主从切换操作。 无需进行读写分离。 并发复制从节点在APPLY数据时支持并行执行有更好的性能表现。 故障切换在出现数据库故障时因为支持多点写入切的非常容易。 热插拔在服务期间如果数据库挂了只要监控程序发现的够快不可服务时间就会非常少。在节点故障期间节点本身对集群的影响非常小。 自动节点克隆在新增节点或者停机维护时增量数据或者基础数据不需要人工手动备份提供Galera Cluster会自动拉取在线节点数据最终集群会变为一致。 对应用透明集群的维护对应用程序是透明的几乎感觉不到。 9.LSM Tree主要应用于nessDB、leveldb、hbase 核心思想的核心就是放弃部分读能力换取写入的最大化能力。它假设假定内存足够大因此不需要每次有数据更新就必须将数据写入到磁盘中而可以先将最新的数据驻留在内存中等到积累到最后多之后再使用归并排序的方式将内存内的数据合并追加到磁盘队尾。使用归并排序是要因为带排序树都是有序树 LSM具有批量特性存储延迟。B树在insert的时候可能会造成分裂可能会造成随机读写。而LSM将多次单页随机写变成一次多页随机写,复用了磁盘寻道时间极大提升效率。 LSM Tree放弃磁盘读性能来换取写的顺序性。 一般会使用Bloom Filter来优化LSM。当将内存中的数据与磁盘数据合并的时候先要判断数据是否有重复如果不用Bloom Filter就需要在磁盘上一层层地找而使用了之后就会降低搜索代价。 多线程 synchronized、CAS Collections 支持高并发的数据结构如ConcurrentHashMap 基于AQS实现的锁、信号量、计数器原理 Runnable与Callable的区别 线程池 作用 减少在创建和销毁线程上所花的时间以及系统资源的开销 。 当前任务与主线程隔离能实现和主线程的异步执行特别是很多可以分开重复执行的任务。 8.阻塞队列 9.threadlocal Spring框架 IOC/DI Core、Beans、Context、Expression Language JDBC、ORM、OXM、JMS、Transaction AOP Web Test Autowired原理 工厂模式 反射 自动配置ConfigurationPropertiesprefix “hello”读取以hello为开头的配置属性类使用 Configuration指名当前类为配置类 EnableConfigurationPropertiesProperties指名配置属性类 ConditionalOnClassCondition.class条件类只有Condition.class存在当前配置类才生效 Spring Boot在spring.factories配置了很多全限定名的配置类。 Redis 核心原理 常用数据类型String:二进制安全可以存任何数据比如序列化的图片。最大长度位512M. Hash:是KV对集合本质是String类型的KV映射适合存储对象。 List:简单字符串链表可以在left、right两边插入本质是双向链表。缓冲区也是用这个实现。 Set:String类型的无序集合,内部实现是一个 value永远为null的HashMap实际就是通过计算hash的方式来快速排重的这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。 zset:有序集合每个元素会关联一个double类型的score然后根据score进行排序。注意元素不能重复但是score是可以重复的。使用HashMap和跳跃表SkipList来保证数据的存储和有序HashMap里放的是成员到score的映射而跳跃表里存放的是所有的成员排序依据是HashMap里存的score. pub/sub:在Redis中你可以设定对某一个key值进行消息发布及消息订阅当一个key值上进行了消息发布后所有订阅它的客户端都会收到相应的消息。 持久化 RDB一种是手动执行持久化命令来持久化快照另一种是在配置文件中配置策略来自动持久化。持久化命令有save、bgsave两种bgsave会调用fork命令产生子进程来进行持久化而父进程继续处理数据但是持久化的快照是fork那一刻的快照因此这种策略可能会丢失一部分数据。特点每次都记录所有数据恢复快子进程不影响父进程性能。 AOFappend only file将每条操作命令都记录到appendonly.aof文件中但是不会立马写入硬盘我们可以配置always每有一个命令都同步、everysec每秒同步一次、no没30秒同步一次。往往everysec就够了。aof数据损失要比RDB小。特点有序记录所有操作数据丢失更少会对操作做压缩优化bgrewriteaof也会fork子进程不影响父进程性能 事务 Transactions:不是严格的ACID的事务但是这个Transactions还是提供了基本的命令打包执行的功能在服务器不出问题的情况下可以保证一连串的命令是顺序在一起执行的中间有会有其它客户端命令插进来执行。 Redis还提供了一个Watch功能你可以对一个key进行Watch然后再执行Transactions在这过程中如果这个Watched的值进行了修改那么这个Transactions会发现并拒绝执行。 KafKA topic broker partition consumer producer stream 存储机制 网络模型 注意partition之间是无序的 消息队列的生产者消费者中消费者没有收到消息怎么办消息有顺序比如1.2.3但是收到的却是1.3.2怎么办消息发过来的过程中损坏或者出错怎么办 Spring security 拦截器栈 PreAuthorize PostAuthorize 支持Expression Language jvm原理 内存模型、垃圾收集器、CMS与G1是重点 垃圾收集算法 标记-清除CMS容易产生碎片当碎片太多会提前触发Full GC 复制年轻代基本用这个算法会浪费一半的可能感觉 标记-整理serial Old、Parallel Old Serial采用单线程stop-the-world的方式进行收集。当内存不足时串行GC设置停顿标识待所有线程都进入安全点Safepoint时应用线程暂停串行GC开始工作采用单线程方式回收空间并整理内存。串行收集器特别适合堆内存不高、单核甚至双核CPU的场合。 ParNew Parallel Scavenge CMS 初始标记stop of world 并行标记、预清理 重新标记stop of world 并行清理 G1 将堆分成很多region可以同时堆年轻代与老年代进行收集 初始标记stop of world:初始标记Initial Mark负责标记所有能被直接可达的根对象原生栈对象、全局对象、JNI对象 并行标记: 重新标记stop of world: 清理stop of world: 重置 gc触发条件 从年轻代分区拷贝存活对象时无法找到可用的空闲分区会触发Minor GC 从老年代分区转移存活对象时无法找到可用的空闲分区会触发Major GC 分配巨型对象时在老年代无法找到足够的连续分区会触发Major GC 可达性分析通过检查一块内存空间能否被root达到来判断是否对其进行回收。 jdk不同版本新增的部分特性 jvm调优 VisualVM:JDK自带JVM可视化工具能过对内存、gc、cpu、thread、class、变量等等信息进行可视化。 设计模式 单例双重检查 观察者模式 装饰者模式:jdk中输入输出流用到了该模式 适配器模式:jdk中Reader、writer用到了该模式 代理模式 静态代理 JDK动态代理 Cglib到动态代理 生产者消费者模式 工厂模式 项目管理与运维工具 gitJenkins maven K8SpodPod是所有业务类型的基础所有的容器均在Pod中运行,它是一个或多个容器的组合。每一个Pod都会被指派一个唯一的Ip地址在Pod中的每一个容器共享网络命名空间包括Ip地址和网络端口。Pod能够被指定共享存储卷的集合在Pod中所有的容器能够访问共享存储卷允许这些容器共享数据。 kubeletkubelet负责管理pods和它们上面的容器images镜像、volumes、etc。 ingress用于负载均衡 docker docker与虚拟机的区别 数据结构 平衡二叉树AVL 高度logn 插入时间复杂度logn 红黑树 插入时间复杂度logn 查找时间复杂度logn 在查找是红黑树虽然复杂度也是logn,但是从效率上比要略低于AVL。但是其优势在于插入元素的时候不会像AVL那样频繁地旋转。 BTree只有叶子节点存值非叶子节点只存key和child因此同样大小的物理页上能存放更多的节点。每一层的节点数量越多意味着层次越少也就意味着IO次数越少因此非常适合数据库以及文件系统。 大根堆采用数组存储树是一个完全树。先插入到数组最后的位置上然后采用上浮的思想将该元素与比它小的父元素调换直到parenttarget浮到root;然后将root与未排序的最后一个元素交换位置重复以上步骤直到所有元素都有序。插入如查找的复杂度都是logn。 优先队列PriorityQueueJava中使用小根堆实现非线程安全。 优先阻塞队列PriorityBlockQueue线程安全。 算法 快排 时间复杂度Onlogn 空间复杂度Ologn 堆排序 时间复杂度Onlogn 空间复杂度O1 归并排序 时间复杂度Onlogn 空间复杂度On 跳表时间复杂度Ologn 空间复杂度O2n 高度Ologn 分布式 cap理论 可用性 一致性 分区容忍性对网络断开的容忍度有点像鲁棒性 拜占庭将军问题 Raft 算法 有leader、follower、candidate 同步流程 由客户端提交数据到Leader节点。 由Leader节点把数据复制到集群内所有的Follower节点。如果一次复制失败会不断进行重试。 Follower节点们接收到复制的数据会反馈给Leader节点。 如果Leader节点接收到超过半数的Follower反馈表明复制成功。于是提交自己的数据并通知客户端数据提交成功。 由Leader节点通知集群内所有的Follower节点提交数据从而完成数据同步流程。 zookeeper ZabZookeeper Atomic Broadcast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。 有两种算法1. basic paxos2. fast paxos默认 文件系统zookeeper的通知机制、分布式锁、队列管理、配置管理都是基于文件系统的。 分布式锁有了zookeeper的一致性文件系统锁的问题变得容易。锁服务可以分为两类一个是保持独占另一个是控制时序。 独占锁将zookeeper上的一个znode看作是一把锁通过createznode的方式来实现。所有客户端都去创建 /distribute_lock 节点最终成功创建的那个客户端也即拥有了这把锁。用完删除掉自己创建的distribute_lock 节点就释放出锁。 控制时序锁/distribute_lock 已经预先存在所有客户端在它下面创建临时顺序编号目录节点和选master一样编号最小的获得锁用完删除。 队列管理分为同步队列、非同步队列 数据复制的好处 容错一个节点出错不致于让整个系统停止工作别的节点可以接管它的工作 提高系统的扩展能力 把负载分布到多个节点上或者增加节点来提高系统的负载能力 提高性能让客户端本地访问就近的节点提高用户访问速度。 5.一致性hash算法原理 微服务 Spring cloud 网关zuul 分布式版本化配置 config 服务注册和发现Eureka配置时需要注意多久刷新列表一次多久监测心跳等。 service-to-service 调用 负载均衡Ribbon在生成RestTemplate的bean时通过LoadBalanced注解可以使得RestTemplate的调用 断路器Hystrix 监控spring admin。在启动类上加EnableAdminServer注解。 java web servlet工作原理 tomcat工作原理,好文强推 container linux 系统结构讲得很好强推 硬链接与软连接 硬链接数据节点通过引用计数的方式来对指向它的硬链接计数当计数为0就删除。 软连接我们可以把它看成是快捷方式它只是记录了某个文件的硬链接的路径如果我们把源文件删除再重新创建一个相同名字的文件那么软连接指向的就是新创建的文件。 虚拟文件系统VFS文件系统是有很多实现的比如ext2、ext3、FAT等等而VFS则是存在于应用程序与文件系统中间它封装了open、close、read、write等等操作文件系统的接口为应用程序屏蔽掉不同文件系统之间的差异。 VFS数据结构 其它 bitmap大文件交集 Elasticsearch索引原理 从内存到屏幕经历了啥 高并发场景的限流你怎么来确定限流限多少模拟场景和实际场景有区别怎么解决 百度面试 说一下redis与kafkaredis持久化策略 git中rebase与merge区别 docker底层原理依赖操作系统的什么 ls -l | grep xxx的执行过程尽可能的细是多进程还是单进程 两个有序数组求中位数 算法 3Sum、中序遍历非递归实现、循环打印矩阵 final、finally、finanize jvm内存模型 垃圾回收器 Spring特点介绍下 Synchronize与ReentrantLock的区别、使用场景 CAS使用场景 聊了下gitjekinsK8Sdocker实现自动化部署 innodb原理使用场景与MYISAM在场景上的区别 weakReference、softReference等 Hbase的原理LSM Tree Linux中哪种进程可以使用管道 美团 权限模型 介绍下线程池阻塞队列的用法无界队列真的无界吗 说一下redis kafka存储模型与网络模型 zookeeper与redis实现分布式锁 乐观锁与悲观锁 算法有n个人给你ai与aj的身高关系如ai比aj高进行身高排序如果条件不满足则输出“不满足” Spring boot的特性 以上是总结出的最全技术面试题目以下是最新总结出的BAT面试java必考题目和答案。 关注优知学院微信公众号回复“java”即可获取 你可能也喜欢: 2018阿里集团中间件Java面试题(4面)2019 阿里Java 4轮面试题含必考题答案参考蚂蚁三面题目java开发岗:Java锁机制JVM线程池事务中间件 非常全面的阿里的Java面试题目,涵盖Java基础高级架构 史上最全阿里Java面试题目大汇总强烈建议收藏~ 最新天猫Java3轮面试题目虚拟机并发锁Sql防注入Zookeeper
