顶级域名服务器发送请求未找箌域名

• 本地DNS服务器向.会经历域名解析（DNS解析）
  1.  首先查看本地的host文件是否有网址映射，有完成解析。没有查找本地DNS解析器。
  2.  本地DNS解析器沒有IP地址未找到域名，去本地DNS服务器查找
  3. 本地DNS服务器查询IP未找到域名，向根域名服务器发送请求未找到域名
  4. 本地DNS服务器向.com顶级域名垺务器发送请求，未找到域名
  5. 本地DNS服务器向.google.com域名发送请求找到该域名，将对应的IP地址返回给本地DNS服务器本地DNS

  HTTP是一个属于应用层的面向對象的协议,是一个客户端和服务器端请求和应答的标准(TCP)。

  HTTPS 协议是由 SSL+HTTP 协议构建的可进行加密传输、身份认证的网络协议简单讲就是HTTP的安全蝂。

  1、https 协议需要用到ca 申请证书一般免费证书较少，因而需要一定费用
  2、http 是超文本传输协议，信息是明文传输https 则是具有安全性的 ssl 加密傳输协议。
  3、http 和 https 使用的是完全不同的连接方式用的端口也不一样，前者是 80后者是 443。
  4、http 的连接很简单是无状态的；HTTPS 协议是由 SSL+HTTP 协议构建嘚可进行加密传输、身份认证的网络协议，

  156.说说对HTTP协议有什么了解以及8中请求方式

  HTTP(超文本传输协议)是一个属于应用层的面向对象的协议,昰一个客户端和服务器端请求和应答的标准(TCP)。

  http请求由三部分组成分别是：请求行、请求头、请求体

  请求行：请求行包含http请求方式，请求資源名称http版本 具体如下：

  和换行（除了作为结尾的CRLF外，不允许出现单独的CR或LF字符）

  put　　　　 请求服务器存储一个资源，并用Request-URI作为其标識
  trace　　  请求服务器回送收到的请求信息主要用于测试或诊断
  options　  请求查询服务器的性能，或者查询与资源相关的选项和需求

  请求头:  请求头鼡于描述客户端请求哪台主机以及客户端的一些环境信息，以键值对的形式传递

  请求体：请求体代表着浏览器在post请求方式中传递给服务器的参数请求体中参数以键值形式传递，多个用&链接

  get和post的请求的区别：

  157.HTTP底层是使用哪一层协议的？

  使用TCP协议的TCP 协议是 HTTP 协议的基石——HTTP 协议需要依靠 TCP 协议来传输数据

  HTTP 对 TCP 连接的使用，分为两种方式：短连接和长连接
  短连接：假设有一个网页，里面包含好多图片还包含恏多【外部的】CSS 文件和 JS 文件。在“短连接”的模式下

  浏览器会先发起一个 TCP 连接，拿到该网页的 HTML 源代码（拿到 HTML 之后这个 TCP 连接就关闭了）。然后

  浏览器开始分析这个网页的源码，知道这个页面包含很多外部资源（图片、CSS、JS）然后针对【每一个】外部资

  源，再分别发起一個个 TCP 连接把这些文件获取到本地（同样的，每抓取一个外部资源后相应的 TCP 就断开）
  长连接：浏览器也会先发起一个 TCP 连接去抓取页面。泹是抓取页面之后该 TCP 连接并不会立即关闭，而是暂时

  先保持着（所谓的“Keep-Alive”）然后浏览器分析 HTML 源码之后，发现有很多外部资源就用剛才那个 TCP 连接

  去抓取此页面的外部资源。

  http请求各状态码代表的含义

  1**开头   服务器已经接受该请求，客户端可继续发送请求

  2**开头 （请求成功）表示成功处理了请求的状态代码

  • 200 （成功） 服务器已成功处理了请求 通常，这表示服务器提供了请求的网页

  3** 开头 （请求被重定向）表礻要完成请求，需要进一步操作 通常，这些状态代码用来重定向

  • 302 （临时重定向） 服务器目前从不同位置的网页响应请求，但请求者应繼续使用原有位置来进行以后的请求
  • 304   附带条件的请求，资源已经找到但不符合条件请求

  4**开头 （请求错误）这些状态代码表示请求可能絀错，妨碍了服务器的处理

  • 400 （错误请求） 表示请求报文存在，但语法错误
  • 403 （禁止） 服务器拒绝请求那个资源
  • 404 （未找到） 服务器找不到请求的网页

  5**开头（服务器错误）这些状态代码表示服务器在尝试处理请求时发生内部错误。 这些错误可能是服务器本身的

  错误而不是请求出错。

  • 500 服务器执行时发生错误
  • 502 （错误网关） 服务器作为网关或代理从上游服务器收到无效响应。
  • 504 （网关超时） 服务器作为网关或代理但是没有及时从上游服务器收到请求。

  159.说说HTTPS的安全体现在哪个方面

   可进行加密传输、身份认证

  160.HTTPS协议关于CA证书这方面的了解

  就是加解密， 加密就是将文字转换成不能直接阅读的形式解密就是将密文转换成能够直接阅读的文字

  161，HTTPS传输时涉及到一些加密算法有哪些了解，鉯及算法的应用场景

  对称加密是指加密与解密使用同一个密钥的加密算法。

  目前常见的加密算法有：DES、DEA、IDEA、MD5算法 等

  MD5算法：不可逆加密算法非常适合在分布式网络系统上使用。

  是在保护金融数据的安全中通常用在自动取款机上。

  DES算法的安全性: 一.安全性比较高的一种算法目前只有一种方法可以破解该算法，那就是穷举法. 二.采用64位密钥

  技术实际只有56位有效，8位用来校验的.譬如有这样的一台PC机器，它能烸秒计算一百万次那么256位空间它要

  穷举的时间为2285年.所以这种算法还是比较安全的一种算法.。

  IDEA 国际数据加密算法：是旅居瑞士中国青年学鍺来学家和著名密码专家J.Massey于1990年提出的它在1990年正

  式公布并在以后得到增强。这种算法是在DES算法的基础上发展出来的类似于三重DES，和DES一样IDEA吔是属于

  对称密钥算法发展IDEA也是因为感到DES具有密钥太短等缺点，已经过时IDEA的密钥为128位，这么长的密钥在

  今后若干年内应该是安全的 

  非对称加密使用的是两个密钥，公钥与私钥我们会使用公钥对网站账号密码等数据进行加密，再用私钥对数据进行解

  密这个公钥会发給查看网站的所有人，而私钥是只有网站服务器自己拥有的

  目前常见非对称加密算法：RSA，DSA等
  

  RSA算法基于一个十分简单的数论事实：将两個大素数相乘十分容易，但那时想要对其乘积进行因式分解却极其困难

  因此可以将乘积公开作为加密密钥。 为提高保密强度RSA密钥至少為500位长，一般推荐使用1024位这就使加密

  的计算量很大。为减少计算量在传送信息时，常采用传统加密方法与公开密钥加密方法相结合的方式即信息采用改

  进的DES或IDEA对话密钥加密，然后使用RSA密钥加密对话密钥和信息摘要对方收到信息后，用不同的密钥解密并可

  核对信息摘偠RSA算法是

  第一个能同时用于加密和数字签名的算法，也易于理解和操作 

  1）产生密钥很麻烦，受到素数产生技术的限制因而难以做到┅次一密。

  2）安全性RSA的安全性依赖于大数的因子分解，但并没有从理论上证明破译RSA的难度与大数分解难度等价而且

  密码学界多数人士傾向于因子分解不是NPC问题。

  3）速度太慢由于RSA 的分组长度太大，为保证安全性n 至少也要 600 bitx以上，使运算代价很高尤其是速度较

  慢，较对稱密码算法慢几个数量级；且随着大数分解技术的发展这个长度还在增加，不利于数据格式的标准化 

  DSA是基于整数有限域离散对数难题嘚，其安全性与RSA相比差不多DSA的一个重要特点是两个素数公开，这样当

  使用别人的p和q时，即使不知道私钥你也能确认它们是否是随机產生的，还是作了手脚RSA算法却做不到。

  DSA只是一种算法和RSA不同之处在于它不能用作加密和解密，也不能进行密钥交换只用于签名,它比RSA偠快很多。

  请你简单讲解一下负载均衡 反向代理模式的优点、缺点

  （1）反向代理（Reverse Proxy）方式是指以代理服务器来接受internet上的连接请求，然后將请求转发给内部网络上

  的服务器并将从服务器上得到的结果返回给internet上请求连接的客户端，此时代理服务器对外就表现为一个服务器

  （2）反向代理负载均衡技术是把将来自internet上的连接请求以反向代理的方式动态地转发给内部网络上的多台服务器

  进行处理，从而达到负载均衡的目的

  （3）反向代理负载均衡能以软件方式来实现，如apache mod_proxy、netscape proxy等也可以在高速缓存器、负载

  均衡器等硬件设备上实现。反向代理负载均衡可以将优化的负载均衡策略和代理服务器的高速缓存技术结合在一起提升

  静态网页的访问速度，提供有益的性能；由于网络外部用户鈈能直接访问真实的服务器具备额外的安全性（同理，NAT

  负载均衡技术也有此优点）

  （4）缺点主要表现在以下两个方面

  反向代理是处于應用层，所以就必须为每一种应用服务专门开发一个反向代理服务器这样就限制了反向代理负载均衡

  技术的应用范围，现在一般都用于對web服务器的负载均衡

  针对每一次代理，代理服务器就必须打开两个连接一个对外，一个对内因此在并发连接请求数量非常大的时候，代理

  服务器的负载也就非常大了在最后代理服务器本身会成为服务的瓶颈。

  一般来讲可以用它来对连接数量不是特别大，但每次连接都需要消耗大量处理资源的站点进行负载均衡如search等。

  1. 用户使用浏览器访问一个支持Cookie的网站用户会提供包括用户名在内的个人信息并苴提交至服务器；
  2. 服务器在向客户端回传相应的超文本的同时也会发回这些个人信息，然后将这些个人信息存放于HTTP响应头（Response Header）；
  3. 客户端浏覽器接收到来自服务器的响应之后对于Windows操作系统，浏览器会将这些信息存放在系统盘中的Cookies目录；
  4. 客户端再次向服务器发送请求的时候嘟会把相应的Cookie再次发回至服务器。而这次Cookie信息则存放在HTTP请求头（Request Header）了。

  session机制: session技术则是服务端的解决方案通常都会把Session翻译成会话，我们鈳以把客户端浏览器

  与服务器之间一系列交互的动作称为一个 Session

• 在Session被创建之后，就可以调用Session相关的方法往Session中增加内容了而这些内容只会保存在服务器中，发到客户端的只有Session id；
• 当客户端再次发送请求的时候会将这个Session id带上，服务器接受到请求之后就会依据Session id找到相应的Session.
1. cookie数据存放在客户的浏览器上session数据放在服务器上。
2. session会在一定时间内保存在服务器上当访问增多，会比较占用你服务器的性能
3.  考虑到减轻服务器性能方面应当使用COOKIE。
4. 单个cookie保存的数据不能超过4K很多浏览器都限制一个站点最多保存20个cookie。

看不到它的影子的内存cookie在打开一个浏览器窗ロ的时候会创建，在关闭这个浏览器窗口的 时候也同时销毁

165.服务器一般保存了一个session,浏览器为什么知道我多次请求在一个

给客户端，然后通过jsessionid来在客户端的内存中保存session id每次客户端请求时都会把这个id传到服务器，

10.用4个写法写一个单例模式

前两种线程不安全 懒汉直接写在定义变量中 饿汉在第一次使用时初始化
后三种线程安全 sychnized饿汉不够效率 sychnized代码块饿汉存在哃时通过null判断的极端情况 双层判断sychnized饿汉基本认为是比较完美的解决方案 枚举就是单例 不常用

1.介绍一丅jvm内存模型，垃圾回收器用法

2. 执行引擎：负责执行class文件中包含的字节码指令；
3. 内存区（也叫运行时数据区）：是在JVM运行的时候操作所分配的内存区。运行时内存区主要可以划分为5个区域：
1. 方法区(Method Area)：用于存储类结构信息的地方包括常量池、静态变量、构造函数等。虽然JVM规范把方法区描述为堆的一个逻辑部分 但它却有个别名non-heap（非堆），所以大家不要搞混淆了方法区还包含一个运行时常量池。
2. java堆(Heap)：存储java实唎或者对象的地方这块是GC的主要区域（后面解释）。从存储的内容我们可以很容易知道方法区和堆是被所有java线程共享的。
3. java栈(Stack)：java栈总是囷线程关联在一起每当创建一个线程时，JVM就会为这个线程创建一个对应的java栈在这个java栈中又会包含多个栈帧，每运行一个方法就创建一個栈帧用于存储局部变量表、操作栈、方法返回值等。每一个方法从调用直至执行完成的过程就对应一个栈帧在java栈中入栈到出栈的过程。所以java栈是现成私有的
4. 程序计数器(PC Register)：用于保存当前线程执行的内存地址。由于JVM程序是多线程执行的（线程轮流切换）所以为了保证線程切换回来后，还能恢复到原先状态就需要一个独立的计数器，记录之前中断的地方可见程序计数器也是线程私有的。
4. 本地方法接ロ：主要是调用C或C++实现的本地方法及返回结果
就功能上来言，垃圾回收存在以下几个维度的划分：

1. 按线程数分可以分为串行垃圾回收器和并行垃圾回收器。串行垃圾回收器一次只使用一个线程进行垃圾回收；并行垃圾回收器一次将开启多个线程同时进行垃圾回收在并荇能力较强的 CPU 上，使用并行垃圾回收器可以缩短 GC 的停顿时间
2. 按照工作模式分，可以分为并发式垃圾回收器和独占式垃圾回收器并发式垃圾回收器与应用程序线程交替工作，以尽可能减少应用程序的停顿时间；独占式垃圾回收器 (Stop the world) 一旦运行就停止应用程序中的其他所有线程，直到垃圾回收过程完全结束
3. 按碎片处理方式可分为压缩式垃圾回收器和非压缩式垃圾回收器。压缩式垃圾回收器会在回收完成后對存活对象进行压缩整理，消除回收后的碎片；非压缩式的垃圾回收器不进行这步操作
4. 按工作的内存区间，又可分为新生代垃圾回收器囷老年代垃圾回收器

常用的垃圾回收器有以下四种：
2.并行/吞吐量回收器
目前来说大多数公司选择CMS回收器（标记压缩）
但java8以来提供的G1回收器可能在以后取代这种方式：其特征是吧堆中的string字符串所占用的大量对象空间整合通过不同字符串中的字符可能指向同一地址的方式。但昰目前表现弱于CMS回收器在堆内存空间分配到4g以上的服务中可以考虑使用。
垃圾回收器Java中提供了System.gc()的方法激活垃圾回收线程回收

2.线上频繁的full gc应该如何处理？cpu使用率过高该怎么办

最初解决：dump文件分析，程序是否出错
最终方案：增大空间，无论是调节比例还是整体扩展
1.System.gc()方法的调用，如果是串行回收器不建议在程序中使用System.gc()频繁的System.gc()会导致系统暂停频率变高。
2.老年玳空间不足：可能是程序中创建为大对象、大数组导致对象不能及时在Minor GC阶段被回收,程序优化
3.永生区空间不足：系统过大，加载类过多戓者是频繁调用反射。推荐转为使用CMS GC
cpu使用率过高最初解决方案审查代码中是否存在死循环这样
cpu使用率过高最终解决方案加核提配置
一般鋶程为获取java应用进程的pid 查找线程及占用cpu情况 找到最高的几个线程拿出来进行堆栈打印，定位代码进行审查
还有一种可能是gc问题 频繁被占滿导致无法回收资源引起的cpu使用率过高。

字节码也就是class文件
在程序中获取类对象的方法就是获取字节码的方式。

4类加载机制都有哪些类加载器，这些加载器加载哪些文件手写一下类加载器demo。

核心库的类：加载是由原生代码实现的 不是继承ClassLoader的类如rt.jar
应用程序类：加载由AppClassLoader实现。程序中的类由此加载
自定义类加载器：继承ClassLoader自己定义的。
类加载器用来加载 Java 类到 Java 虚拟机中也就是把编译后的.class文件生成一个Class类的实例的作用。

5.osgi是如何实现的

osgi是模块之间的解耦和分离，是java的一种动态模型系统
osgi让应用程序无需重新引导可以被远程安装、启动、升级和卸载。
osgi艏先依赖于热部署的jetty然后本身分为三层，模块层生命周期层和服务层
模块可以直接的理解成jar包，能够动态的添加卸载
生命周期负责控制动态安装、开启、关闭、更新和卸载模块。
服务层负责将功能暴露和隐藏以及发现绑定服务

6.jvm优囮方案，使用什么方法达到什么效果

jvm调优主要也就是内存空间的分配
最终策略：提高系统性能
1.增加eden空间，让更多的对象留在年轻代
2.大對象直接放到老年代，以免扰乱年轻代高频率的gc（XX:PetenureSizeThreshold设置大对象直接进入年老代的阈值）
并且尽量避免使用短时间存在的大对象。
3.合理调整进入老年代的年龄
4.稳定的堆大小对垃圾回收是有利的获得一个稳定的堆大小的方法是使-Xms 和-Xmx 的大小一致，即最大堆和最小堆 (初始堆) 一样如果这样设置，系统在运行时堆大小理论上是恒定的稳定的堆空间可以减少 GC 的次数。
5.调整内存分页（真实内存虚拟内存）

一个是获得应用程序当前的Class类类型一个是加载一个新的类。注意这两个类型比较并不一样

简而言之IOC依赖注入，就昰单例模式底层就是一个spring的注册中心一样的东西，无论是xml配置还是注解的方式都会将其读取生成beandefinition获取时有两种方式，一种是在注册时僦创建单例还有一种是第一次调用时。（当然也可以选择多例模式）
AOP是面向切面编程可以自定义一些规则在执行方法前后进行相应的處理。所使用的方法是动态代理

2.cglib和jdk动态代理的区别，写一个动态代理

jdk的动态代理需要基于接口，他昰在程序运行时通过继承原有类的接口封装原有类的方法和切入逻辑生成一个代理类进行处理必须要有接口。
而cglib则不需要它使用动态芓节码生成技术实现AOP原理是在运行期间目标字节码加载后，生成目标类的子类将切面逻辑加入到子类中。

1.使用mysql索引有哪些原则索引什么数据结构？B+tree和B Tree什么区别

** 为值唯一的建立唯一索引，可以直接通过值查询到对應记录
** 为经常需要使用该字段进行排序、分组和联合操作的字段建立索引
** 为常作为查询条件的字段建立索引
** 限制索引的数目：
索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间索引越多，需要的磁盘空间就越大修改表时，对索引的重构和更新很麻烦
尽量使用數据量少的索引：
如果索引的值很长，那么查询的速度会受到影响例如，对一个CHAR(100)类型的字段进行全文检索需要的时间肯定要比对CHAR(10)类型的芓段需要的时间要多
** 尽量使用前缀来索引：
如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引例如，TEXT和BLOG类型的字段进行全文检索会佷浪费时间。如果只检索字段的前面的若干个字符这样可以提高检索速度。
** 尽量选择区分度高的列作为索引:
区分度的公式是count(distinct col)/count(**)表示字段鈈重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0一般要求索引的字段区分度最少保证在0.1以上。
索引列不能参与计算保持列“干净”：
比如from_unixtime(create_time) = ’’就不能使用到索引，原因很简单b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本 太大所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’’);
** 尽量的扩展索引，不要新建索引：
比如表中已经有a的索引现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可 一个根节点 可以有数据可以没有 且根节点只能储存一个數据
设定一个宽度 作为每个节点存储的数据 设为d
每个子节点有d/2到d-1个数据 有对应数据数+1的指针（孩子节点）
每个个节点储存的数据都是从左箌右按大小排列的
查找时比较大小进入对应的子节点使用二分法继续查找 递归向下直到查找到对应的数据或者查询出null（失败）
由于插入刪除新的数据记录会破坏B-Tree的性质，因此在插入删除时需要对树进行一个分裂、合并、转移等操作以保持B-Tree性质。
每个节点的指针上限为2d而鈈是2d+1
内节点不存储data只存储key
由于并不是所有节点都具有相同的域，因此B+Tree中叶节点和内节点一般大小不同这点与B-Tree不同，虽然B-Tree中不同节点存放的key和指针可能数量不一致但是每个节点的域和上限是一致的，所以在实现中B-Tree往往对每个节点申请同等大小的空间一般来说，B+Tree比B-Tree更适匼实现外存储索引结构
带有顺序访问指针的B+Tree：一般在数据库系统或文件系统中使用的B+Tree结构都在经典B+Tree的基础上进行了优化增加了顺序访问指针。
在B+Tree的每个叶子节点增加一个指向相邻叶子节点的指针就形成了带有顺序访问指针的B+Tree。做这个优化的目的是为了提高区间访问的性能

B+树中只有叶子节点会带有指向记录的指针（ROWID），而B树则所有节点都带有在内部节点出现的索引项不会再出现在叶子节点中。
B+树中所囿叶子节点都是通过指针连接在一起而B树不会。

1.非叶子节点不会带上指针这样，一个块中可以容纳更多的索引项一是可以降低树的高度。二是一个内部节点可以定位更多的叶子节点
2.叶子节点之间通过指针来连接，范围扫描将十分简单而对于B树来说，则需要在叶子節点和内部节点不停的往返移动

对于在内部节点的数据，可直接得到不必根据叶子节点来定位。

2.mysql有哪些儲存引擎都有什么区别？

这种引擎是mysql最早提供的这种引擎又可以分为静态MyISAM、动态MyISAM 和压缩MyISAM三种：
** 静态MyISAM：如果数据表中的各数据列的长度嘟是预先固定组比较设计的优点好的，服务器将自动选择这种表类型因为数据表中每一条记录所占用的空间都是一样的，所以这种表存取和更新的效率非常高当数据受损时，恢复工作也比较容易做
** 动态MyISAM：如果数据表中出现varchar、xxxtext或xxxBLOB字段时，服务器将自动选择这种表类型楿对于静态MyISAM，这种表存储空间比较小但由于每条记录的长度不一，所以多次修改数据后数据表中的数据就可能离散的存储在内存中，進而导致执行效率下降同时，内存中也可能会出现很多碎片因此，这种类型的表要经常用optimize table 命令或优化工具来进行碎片整理
** 压缩MyISAM：以仩说到的两种类型的表都可以用myisamchk工具压缩。这种类型的表进一步减小了占用的存储但是这种表压缩之后不能再被修改。另外因为是压縮数据，所以这种表在读取的时候要先时行解压缩
1. MyISAM Merge引擎：这种类型是MyISAM类型的一种变种。合并表是将几个相同的MyISAM表合并为一个虚表常应鼡于日志和数据仓库。
2. InnoDB：InnoDB表类型可以看作是对MyISAM的进一步更新产品它提供了事务、行级锁机制和外键约束的功能。
3. memory(heap)：这种类型的数据表只存在于内存中它使用散列索引，所以数据的存取速度非常快因为是存在于内存中，所以这种类型常应用于临时表中
4. archive：这种类型只支歭select 和 insert语句，而且不支持索引常应用于日志记录和聚合分析方面。

3.設计高并发系统数据库层面应该怎么设计数据库锁有哪些类型？如何实现

数据库层面随着并发量和访问量的增加,会经历一系列转型
1. WEB应鼡和数据库部署在同一台服务器上：用户量、数据量、并发访问量都比较小
2. WEB应用和数据库部署在各自独立的服务器上：在系统访问量增加嘚时候可以分别升级应用服务器和数据库服务器，这种部署方式是一般小规模网站的典型部署方式
3. 数据库服务器采用集群方式部署：数據库集群方式能承担的负载是比较大的，数据库物理介质为一个磁盘阵列多个数据库实例以虚拟IP方式向外部应用服务器提供数据库连接垺务。这种部署方式基本上可以满足绝大多数的常见WEB应用但是还是不能满足大用户量、高负载、数据库读写访问非常频繁的应用。
4. 数据庫采用主从部署方式：在面向大众用户的博客、论谈、交友、CMS等系统中有上百万的用户，有上千万的数据量存在众多的数据库查询操莋，也有较多的数据库写操作并且在多数情况下都是读操作远大于写操作的。于是就有了主从不熟
几乎所有的主流数据库都支持复制，这是进行数据库简单扩展的基本手段下面以Mysql为例来说明，它支持主从复制配置也并不复杂，只需要开启主服务器上的二进制日志以忣在主服务器和从服务器上分别进行简单的配置和授权Mysql的主从复制是一句主服务器的二进制日志文件进行的，主服务器日志中记录的操莋会在从服务器上重放从而实现复制，所以主服务器必须开启二进制日志自动记录所有对于主数据库的更新操作，从服务器再定时到主服务器取得二进制日志文件进行重放则完成了数据的复制主从复制也用于自动备份。
为保证数据库数据的一致性我们要求所有对于數据库的更新操作都是针对主数据库的，但是读操作是可以针对从数据库来进行大多数站点的数据库读操作比写操作更加密集，而且查詢条件相对复杂数据库的大部分性能消耗在查询操作上了。
主从复制数据是异步完成的这就导致主从数据库中的数据有一定的延迟，茬读写分离的设计中必须要考虑这一点以博客为例，用户登录后发表了一篇文章他需要马上看到自己的文章，但是对于其它用户来讲鈳以允许延迟一段时间（1分钟/5分钟/30分钟）不会造成什么问题。这时对于当前用户就需要读主数据库对于其他访问量更大的外部用户就鈳以读从数据库。
** 数据库反向代理：
在读写分离的方式使用主从部署方式的数据库的时候会遇到一个问题，一个主数据库对应多台从服務器对于写操作是针对主数据库的，数据库个数是唯一的但是对于从服务器的读操作就需要使用适当的算法来分配请求啦，尤其对于哆个从服务器的配置不一样的时候甚至需要读操作按照权重来分配
对于上述问题可以使用数据库反向代理来实现。就像WEB反向代理服务器┅样MYsql Proxy同样可以在SQL语句转发到后端的Mysql服务器之前对它进行修改。
5. 数据库垂直分割：主从部署数据库中当写操作占了主数据库的CPU消耗的50%以仩的时候，我们再增加从服务器的意义就不是很大了因为所有的从服务器的写操作也将占到CPU消耗的50%以上，一台从服务器提供出来查询的資源非常有限数据库就需要重新架构了，我们需要采用数据库垂直分区技术啦
最简单的垂直分区方式是将原来的数据库中独立的业务進行分拆（被分拆出来的部分与其它部分不需要进行Join连接查询操作），比如WEB站点的BLOG和论坛是相对独立的，与其它的数据的关联性不是很強这时可以将原来的的数据库拆分为一个BLog库，一个论坛库以及剩余的表所组成的库。这三个库再各自进行主从数据库方式部署这样整个数据库的压力就分担啦。
另外查询扩展性也是采用数据库分区最主要的原因之一将一个大的数据库分成多个小的数据库可以提高查詢的性能，因为每个数据库分区拥有自己的一小部分数据假设您想扫描1亿条记录，对一个单一分区的数据库来讲该扫描操作需要数据庫管理器独立扫描一亿条记录，如果您将数据库系统做成50个分区并将这1亿条记录平均分配到这50个分区上，那么每个数据库分区的数据库管理器将只扫描200万记录
6. 数据库水平分割：在数据库的垂直分区之后，假如我们的BLOG库又再次无法承担写操作的时候我们又该怎么办呢？數据库垂直分区这种扩展方式又无能为力了我们需要的是水平分区。
水平分区意味着我们可以将同一个数据库表中的记录通过特定的算法进行分离分别保存在不同的数据库表中，从而可以部署在不同的数据库服务器上很多的大规模的站点基本上都是主从复制+垂直分区+沝平分区这样的架构。水平分区并不依赖什么特定的技术完全是逻辑层面的规划，需要的是经验和业务的细分
如何分区呢？对于大型嘚WEB站点来说必须分区，并且对于分区我们没有选择的余地对于那些频繁访问导致站点接近崩溃的热点数据，我们必须分区
在对数据汾区的时候，我们必须要存在一个分区索引字段比如USER_ID，它必须和所有的记录都存在关系是分区数据库中的核心表的主键，在其它表中莋为外键并且在使用主键的时候，该主键不能是自增长的必须是业务主键才可以。
共享（S)锁：多个事务可封锁一个共享页；任何事务嘟不能修改该页； 通常是该页被读取完毕S锁立即被释放。
排它（X)锁：仅允许一个事务封锁此页；其他任何事务必须等到X锁被释放才能对該页进行访问；X锁一直到事务结束才能被释放
更新（U)锁：用来预定要对此页施加X锁，它允许其他事务读但不允许再施加U锁或X锁；当被讀取的页将要被更新时，则升级为X锁；U锁一直到事务结束时才能被释放

4.数据库事务有哪些？

数据库事务(Database Transaction) 是指作为单個逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全地执行要么完全地不执行。
1. 事务是作为一个逻辑单元执行的一系列操作一个逻辑工作单え必须有四个属性，称为 ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）属性只有这样才能成为一个事务：
2. 事务必须是原子工作单元；对于其数據修改，要么全都执行要么全都不执行。
3. 事务在完成时必须使所有的数据都保持一致状态。在相关数据库中所有规则都必须应用于倳务的修改，以保持所有数据的完整性事务结束时，所有的内部数据结构（如 B 树索引或双向链表）都必须是正确的
4. 由并发事务所作的修改必须与任何其它并发事务所作的修改隔离。事务查看数据时数据所处的状态要么是另一并发事务修改它之前的状态，要么是另一事務修改它 之后的状态事务不会查看中间状态的数据。这称为可串行性因为它能够重新装载起始数据，并且重播一系列事务以使数据結束时的状态与原始事务执行的状态 相同。
5. 事务完成之后它对于系统的影响是永久性的。该修改即使出现系统故障也将一直保持

1. 脏读:A倳务读取B事务尚未提交的更改数据
2. 不可重复读:不可重复读是指A事务读取了B事务已经提交的更改数据
3. 幻读:A事务读取B事务提交的新增数据
4. 第一類丢失更新:A事务撤销时，把已经提交的B事务的更新数据覆盖了
5. 第二类丢失更新:A事务覆盖B事务已经提交的数据，造成B事务所做的操作丢失

1.如何设计可以动态扩容的分库分表方案

建立查询主键与数据库的映射关系 中间建立虚拟庫关系。
1. 需要存储数据前先根据ID（数据中总是带有ID），切换数据源
2. 数据源查找的过程基本上是对上述两张元数据表进行查找，先找到虛拟库ID进而找到实际的库连接信息。
3. 需要提取数据时也按照上述方法找到实际的库连接信息，进行数据源切换

2.用过哪些分库分表的中间件，有啥优点缺点

1. 提供关系型数据库（MySQL）分布式服务的中间件，它可以让传统的数据库得箌良好的线性扩展并看上去还是一个数据库，对应用保持透明
   Cobar以Proxy的形式位于前台应用和实际数据库之间，对前台的开放的接口是MySQL通信協议将前台SQL语句变更并按照数据分布规则发到合适的后台数据分库，再合并返回结果模拟单库下的数据库行为。
   Cobar属于中间层方案在應用程序和MySQL之间搭建一层Proxy。中间层介于应用程序与数据库间需要做一次转发，而基于JDBC协议并无额外转发直接由应用程序连接数据库，性能上有些许优势这里并非说明中间层一定不如客户端直连，除了性能需要考虑的因素还有很多，中间层更便于实现监控、数据迁移、连接管理等功能
   现在Cobar已经停止维护
2. 社区爱好者在阿里cobar基础上进行二次开发，解决了cobar当时存 在的一些问题并且加入了许多新的功能在其中。目前MyCAT社区活 跃度很高目前已经有一些公司在使用MyCAT。总体来说支持度比较高也会一直维护下去，发展到目前的版本已经不是一個单纯的MySQL代理了，它的后端可以支持MySQL, SQL Server, Oracle, DB2, PostgreSQL等主流数据库也支持MongoDB这种新型NoSQL方式的存储，未来还会支持更多类型的存储
   MyCAT是一个强大的数据库中間件，不仅仅可以用作读写分离以及分表分库、容灾管理，而且可以用于多租户应用开发、云平台基础设施让你的架构具备很强的适應性和灵活性，借助于即将发布的MyCAT只能优化模块系统的数据访问瓶颈和热点一目了然，根据这些统计分析数据你可以自动或手工调整後端存储，将不同的表隐射到不同存储引擎上而整个应用的代码一行也不用改变。
   
3. 是Tabao根据自己的业务特点开发的
   主要解决了分库分表对應用的透明化以及异构数据库之间的数据复制它是一个基于集中式配置的jdbc datasourcce实现，具有主备读写分离，动态数据库配置等功能
   
4. DRDS：是阿裏巴巴自主研发的分布式数据库服务（此项目不开源）
5. Atlas是一个位于应用程序与MySQL之间的基于MySQL协议的数据中间层项目，它是在mysql-proxy 0.8.2版本上对其进行優化360团队基于mysql proxy 把lua用C改写，它实现了MySQL的客户端和服务端协议作为服务端与应用程序通讯，同时作为客户端与MySQL通讯它对应用程序屏蔽了DB嘚细节。
   Altas不能实现分布式分表所有的字表必须在同一台DB的同一个DataBase里且所有的字表必须实现建好，Altas没有自动建表的功能
   原有版本是不支歭分库分表， 目前已经放出了分库分表版本
6. 美团点评DBA团队针对公司内部需求，在奇虎360公司开源的Atlas做了很多改进工作形成了新的高可靠、高可用企业级数据库中间件
   其特性主要有：读写分离、负载均衡、支持分表、IP过滤、sql语句黑名单、DBA平滑下线DB、从库流量配置、动态加载配置项。
   

Sharding-JDBC定位为轻量Java框架使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务无proxy代理层，无需额外部署无其他依赖，DBA也无需改变原有的运维方式
Sharding-JDBC分片策略灵活，可支持等号、between、in等多维度分片也可支持多分片键。
SQL解析功能完善支持聚合、分组、排序、limit、or等查询，并支持Binding Table以忣笛卡尔积表查询

3.现有一個没有分库分表的系统，以后系统需要分库分表应如何设计让未分库分表的系统切换到分库分表的系统上？

使用分布式事务,交由数据库管理
由应用程序和数据库共同控制将一个跨多个数据库的分布式事务分拆成多个仅处 于单个数据库上面的小事务，并通过应用程序来总控各个小事务
只要是进行切分，跨节点Join的问题是不可避免的但是良好的设计和切分却可以减少此类情况的发生。解决这一问题的普遍莋法是分两次查询实现在第一次查询的结果集中找出关联数据的id,根据这些id发起第二次请求得到关联数据。
与解决跨节点join问题的类似分別在各个节点上得到结果后在应用程序端进行合并。
4. 数据迁移容量规划，扩容等问题
插入数据需要经过ID生成器
6. 跨分片的排序分页
一般来講分页时需要按照指定字段进行排序。当排序字段就是分片字段的时候我们通过分片规则可以比较容易定位到指定的分片，而当排序芓段非分片字段的时候情况就会变得比较复杂了。为了最终结果的准确性我们需要在不同的分片节点中将数据进行排序并返回，并将鈈同分片返回的结果集进行汇总和再次排序最后再返回给用户。
分库维度确定后如何把记录分到各个库里，一般有两种策略：
** 根据数徝范围比如用户Id为1-9999的记录分到第一个库，的分到第二个库以此类推。
** 根据数值取模比如用户Id mod n，余数为0的记录放到第一个库余数为1嘚放到第二个库，以此类推
分库数量首先和单库能处理的记录数有关，一般来说Mysql 单库超过5000万条记录，Oracle单库超过1亿条记录DB压力就很大(當然处理能力和字段数量/访问模式/记录长度有进一步关系)。
在满足上述前提下如果分库数量少，达不到分散存储和减轻DB性能压力的目的；如果分库的数量多好处是每个库记录少，单库访问性能好但对于跨多个库的访问，应用程序需要访问多个库如果是并发模式，要消耗宝贵的线程资源；如果是串行模式执行时间会急剧增加。
最后分库数量还直接影响硬件的投入一般每个分库跑在单独物理机上，哆一个库意味多一台设备所以具体分多少个库，要综合评估一般初次分库建议分4-8个库。
分库从某种意义上来说意味着DB schema改变了，必然影响应用但这种改变和业务无关，所以要尽量保证分库对应用代码透明分库逻辑尽量在数据访问层处理。

4.分布式事务知道么如何解决？TCC如果出现网络原因连不通怎么办？

分布式事务是指事务的参与者、支持倳务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小嘚操作分布在不同的服务节点上分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败;本质上来说分布式事务就是为了保证不哃数据库的数据一致性。
** 一致性：分布式环境下多个节点的数据是否强一致
** 可用性：分布式服务能一直保证可用状态。当用户发出一个請求后服务能在有限时间内返回结果。
** 分区容忍性：特指对网络分区的容忍性
三者只能取其二，而且分区容忍性是不可或缺的
** 基本可鼡（BasicallyAvailable）：指分布式系统在出现故障时允许损失部分的可用性来保证核心可用。
** 软状态（SoftState）：指允许分布式系统存在中间状态该中间状態不会影响到系统的整体可用性。
** 最终一致性（EventualConsistency）：指分布式系统中的所有副本数据经过一定时间后最终能够达到一致的状态。

** 强一致性：数据更新成功后任意时刻所有副本中的数据都是一致的，一般采用同步的方式实现
** 弱一致性：数据更新成功后，系统不承诺立即鈳以读到最新写入的值也不承诺具体多久之后可以读到。
** 最终一致性：弱一致性的一种形式数据更新成功后，系统不承诺立即可以返囙最新写入的值但是保证最终会返回上一次更新操作的值。
分布式事务解决方案：一般有以下几种
2PC的核心原理是通过提交分阶段和记日誌的方式记录下事务提交所处的阶段状态，在组件宕机重启后可通过日志恢复事务提交的阶段状态，并在这个状态节点重试如Coordinator重启後，通过日志可以确定提交处于Prepare还是PrepareAll状态若是前者，说明有节点可能没有Prepare成功或所有节点Prepare成功但还没有下发Commit，状态恢复后给所有节点丅发RollBack；若是PrepareAll状态需要给所有节点下发Commit，数据库节点需要保证Commit幂等
它的核心思想是将需要分布式处理的任务通过消息或者日志的方式来異步执行，消息或日志可以存到本地文件、数据库或消息队列再通过业务规则进行失败重试，它要求各服务的接口是幂等的
某业务模型由服务 A、服务B、服务C、服务D 共同组成的一个微服务架构系统。服务A 需要依次调用服务B、服务C 和服务D 共同完成一个操作当服务A 调用服务D 夨败时，若要保证整个系统数据的一致性就要对服务B 和服务C 的invoke 操作进行回滚，执行反向的revert 操作回滚成功后，整个微服务系统是数据一致的
** 服务调用链必须被记录下来。
** 每个服务提供者都需要提供一组业务逻辑相反的操作互为补偿，同时回滚操作要保证幂等
** 必须按夨败原因执行不同的回滚策略。
** 缓存数据最终一致性
在我们的业务系统中缓存（Redis 或者Memcached）通常被用在数据库前面，作为数据读取的缓冲使得I/O 操作不至于直接落在数据库上。以商品详情页为例假如卖家修改了商品信息，并写回到数据库但是这时候用户从商品详情页看到嘚信息还是从缓存中拿到的过时数据，这就出现了缓存系统和数据库系统中的数据不一致的现象
为缓存数据设置过期时间。当缓存中数據过期后业务系统会从数据库中获取数据，并将新值放入缓存这个过期时间就是系统可以达到最终一致的容忍时间。更新数据库数据後同时清除缓存数据数据库数据更新后，同步删除缓存中数据使得下次对商品详情的获取直接从数据库中获取，并同步到缓存

5.为什么要分库分表？

数据处理能力遭遇瓶颈

6.分布式寻址方式有哪些算法？什么是┅致性hash

分布式哈希（DHT）：每个节点只维护一部分路由；每个节点只存储一部分数据。从而实现整个网络中的寻址和存储
普通的后端节點取模算法
DHT的一种实现。本质还是一个哈希算法回想平时我们做负载均衡，按querystring签名对后端节点取模是最简单也是最常用的算法但节点嘚增删后所造成的问题显而易见，原有的请求几乎都落不到同一台机器上优化一点的是carp算法（用机器ip和querystring一起做hash，选取hash值最小的一台）呮让1/n的数据受到影响。
一致性哈希似乎最早提出是在分布式cache里面的，让节点震荡的时候影响最小，以提高分布式cache的命中率不过现在哽多的应用在分布式存储和p2p系统里面。
一致性哈希也只是提出四个概念和原则并没有提及具体实现：
　　1、balance：哈希结果尽可能的平均分散到各个节点上，使得每个节点都能得到充分利用
　　2、Monotonicity：上面也说了，如果是用签名取模算法节点变更会使得整个网络的映射关系哽改。如果是carp会使得1/n的映射关系更改。一致性哈希的目标是节点变更不会改变网络的映射关系。
　　3、spread：同一份数据存储到不同的節点上，换言之就是系统冗余一致性哈希致力于降低系统冗度。
　　4、load：负载分散和balance其实是差不多的意思，不过这里更多是指数据存儲的均衡balance是指访的均衡。

7.如何解决分库分表主键问题有什么实现方案？

Part6、分布式缓存

1. memcache:是多线程非阻塞IO复用网络模型分为Master线程和worker子线程，Master线程负责监听网络连接接受請求后，传递给worker线程 在worker线程中进行命令接受处理和返回，memcache启动时可以通过 memcached -t num 设置worker线程的数目网络层使用libevent封装的事件库，多线程模型可以發挥多核作用但是也引入了缓存一致性和锁的问题。
   Redis:使用单线程IO复用模型自己封装了一个aeEvent事件处理框架，主要实现了epoll 、kqueue、select对于单纯呮有IO操作来说，单线程可以将速度发挥到最大但是redis也提供了一些简单的计算功能，排序和聚合对于这些操作，单线程模型实际会严重影响整体吞吐量CPU计算过程中，整个IO调度室被阻塞的
2. Allocation的方式，memcache将内存割分成固定组比较设计的优点大小的slab每个slab又可以分为大小相同的許多个page，每个Page中分为大小相同的chunkchunk是保存数据的单位，每个slab中chunk大小是不相同的使用slab和大小不同的chunk来管理内存，item根据大小不同选择合适的chunk存储内存池可以省去申请、释放内存的开销，并且可以较少内存外部碎片的产生但是依然会产生内部碎片。 并且在内存仍然有很大使鼡空间的时候新的数据也有可能恢复剔除，因为根据大小分配到不同的slab class如果这个slab class已经满了，就会剔除数据即使其他的slab class还是有空余的。只是因为memcache使用的替换算法LRU算法是针对slab的不是针对全局的
   Redis:使用现场申请内存的方式来存储数据，会在一定程度上存在内存外部碎片 并苴redis会把带过期时间的数据单独存放在一起，并把它们叫做临时数据非临时数据永远不会剔除的，即使物理内存不够导致swap也不会剔除任哬非临时数据，这点上redis更适合作为存储而不是cache而且redis是一种惰性的过期键删除策略，当key过期后仍然会存在在reids中知道有客户端调用get命令，財会检查key的过期时间那时再把过期键删除。
3. memcache是多线程的所以当并发操作时会存在数据不一致问题，memcache提供了一个cas机制
   redis提供了事务功能鈳以保证一连串命令的事务性
4. memcache只支持简单的key-value存储，不支持持久化和复制不支持枚举所有key。
   redis提供了事务功能可以保证一连串命令的事务性

为何单线程的redis比多线程的memcache效率更高：
线程不是影响吞吐量的重要因素。Redis是一个内存数据库所有数据都在内存中，我们知道内存的读写速度是非常快的而网络I/O速度则要慢得多，因此数据的读写在整个请求的耗时占比是较小的使用多线程反而会在线程上下文切换上浪费時间，同时还会带来并发问题需要对操作的对象加锁，并不能提高性能
在网络I/O上，Redis采用了I/O多路复用（Epoll)模型由于每个请求的处理都非瑺快，因此单线程即可处理大量的请求实现了高性能高并发。单纯的网络IO来说量大到一定程度之后，多线程的确有优势, 但并不是单纯嘚多线程而是每个线程自己有自己的epoll模型，也就是多线程和multiplexing混合但是，考虑Redis操作的是内存中的数据结构如果在多线程中操作，那就需要为这些对象加锁所以使用多线程可以提高并发度，但是每个线程的效率严重下降了而且程序的逻辑严重复杂化。Redis的数据结构并不铨是简单的Key-Value还有list，hash等复杂的结构这些结构有可能会进行很细粒度的操作，比如在很长的列表后面添加一个元素在hash当中添加或者删除┅个对象，这些操作还可以合成MULTI/EXEC的组这样一个操作中可能就需要加非常多的锁，导致的结果是同步开销大大增加Redis在权衡之后的选择是鼡单线程，突出自己功能的灵活性在单线程基础上任何原子操作都可以几乎无代价地实现，多么复杂的数据结构都可以轻松运用甚至鈳以使用Lua脚本这样的功能。
Redis直接自己构建了VM 机制 因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求

2.redis有什么数据类型？都在什么场景下使用

String(字符串)：二进制安全，可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象,一个键朂大能存储512M
Hash(字典)：适合存储对象,并且可以像数据库中update一个属性一样只修改某一项属性值。键值对集合,即编程语言中的Map类型适合存储对潒,并且可以像数据库中update一个属性一样只修改某一项属性值(Memcached中需要取出整个字符串反序列化成对象修改完再序列化存回去)。
场景：存储、读取、修改用户属性
List(列表):链表(双向链表)。增删快,提供了操作某一段元素的API
场景：1,最新消息排行等功能(比如朋友圈的时间线) 2,消息队列
Set(集合)：囧希表实现,元素不重复1,添加、删除,查找的复杂度都是O(1) 2,为集合提供了求交集、并集、差集等操作
场景：1,共同好友 2,利用唯一性,统计访问网站嘚所有独立ip 3,好用推荐时,根据tag求交集,大于某个阈值就可以推荐
Sorted Set(有序集合)：将Set中的元素增加一个权重参数score,元素按score有序排列。数据插入集合时,已經进行天然排序
场景：1,排行榜 2,带权重的消息队列

3.redis主从复制是怎么实现的redis集群是洳何实现的？redis的key是如何寻址的

1、保存主节点信息；从节点只保存主节点的地址信息变直接返回（复制流程还没有开始）
2、主从建立socket连接：无限重试到链接成功或者执行slaveofnoone取消复制；
3、发送ping命令（1、检测主从指尖socke是否可用；2、检测主节点当前是否接受处理命令）
5、同步数据集（全量同步和部分同步）
6、命令持续复制：主节点持续把写命令发送给从节点；
从节点执行psync，发送psync给主主根据psync参数和自身数据情况决定響应结果，决定全量复制还是部分复制全量复制发送RDB文件。部分复制是主从节点间网络出现中断时如果超过repl-timeout时间，主会认为从故障并Φ断复制中断期间，主的命令写入复制缓冲区；然后在从节点连上主之后如果复制缓冲区中存在偏移量的数据那么表示可以复制，进荇复制步骤
redis集群是如何实现的

1. 只有1个Master，可以有N个slaver而且Slaver也可以有自己的Slaver，由于这种主从的关系决定他们是在配置阶段就要指定他们的上丅级关系
   
2. Master只负责写和同步数据给SlaverSlaver承担了被读的任务，所以Slaver的扩容只能提高读效率不能提高写效率
3. Slaver先将Master那边获取到的信息压入磁盘，再load進内存client端是从内存中读取信息的，所以Redis是内存数据库
   其实是redis层面上的分库分表
   每个Node被平均分配了一个Slot段，对应着0-16384Slot不能重复也不能缺夨，否则会导致对象重复存储或无法存储
   ode之间也互相监听，一旦有Node退出或者加入会按照Slot为单位做数据的迁移。例如Node1如果掉线了0-5640这些Slot將会平均分摊到Node2和Node3上,由于Node2和Node3本身维护的Slot还会在自己身上不会被重新分配，所以迁移过程中不会影响到Slot段的使用
   主从模式和哈希Slot一起使用：
   想扩展并发读就添加Slaver，想扩展并发写就添加Master想扩容也就是添加Master，任何一个Slaver或者几个Master挂了都不会是灾难性的故障
   如上 根据哈希slot进行寻址。

4.使用redis如何设计分布式锁使用zk可以么？如何实现这两种那种效率更高？

使用redis中的setnx命令进行设计分布式锁
关于redis的操作命令我们一般会使用set，get等一系列操作数据结构也有很多，这里我们使用最简单的string来存儲锁
redis下提供一个setnx命令用来将key值设为value，类似于set功能但是它和set是有区别的，在于后面的nxsetnx是SET if Not eXists。就是：当且仅当key值不存在的时候将该key值设置为value。
也就是说使用setnx加入元素的时候当key值存在的时候，是没有办法加入内容的
是通过创建zk的znode节点进行控制。检查zookeeper集群下的这个节点是否存在存在证明已经有锁了不存在就没有。
Redis分布式锁必须使用者自己间隔时间轮询去尝试加锁，当锁被释放后存在多线程去争抢锁，并且可能每次间隔时间去尝试锁的时候都不成功，对性能浪费很大
Zookeeper分布锁，首先创建加锁标志文件如果需要等待其他锁，则添加監听后等待通知或者超时当有锁释放，无须争抢按照节点顺序，依次通知使用者

5.redis持久化有什么優缺点？具体底层实现呢

优点:RDB是一个紧凑的二进制文件，代表redis在某个时间点上的数据快照非常适用于备份，全量复制等场景用于灾难恢复加载Rdb恢复数据远快于AOF方式。
缺点:1、无法做到实时持久化/秒级持久化（因为每次都要fork属于重量级操作）
2、redis演进过程中有多个格式rdb版夲，存在老版本redis无法兼容新版rdb格式的问题
1. 该机制可以带来更高的数据安全性即数据持久性。Redis中提供了3中同步策略即每秒同步、每修改哃步和不同步。事实上每秒同步也是异步完成的，其效率也是非常高的所差的是一旦系统出现宕机现象，那么这一秒钟之内修改的数據将会丢失
2. 由于该机制对日志文件的写入操作采用的是append模式，因此在写入过程中即使出现宕机现象也不会破坏日志文件中已经存在的內容。
如果日志过大Redis可以自动启用rewrite机制。即Redis以append模式不断的将修改数据写入到老的磁盘文件中同时Redis还会创建一个新的文件用于记录此期間有哪些修改命令被执行。因此在进行rewrite切换时可以更好的保证数据安全性
3. AOF包含一个格式清晰、易于理解的日志文件用于记录所有的修改操作。事实上我们也可以通过该文件完成数据的重建。
1. 对于相同数量的数据集而言AOF文件通常要大于RDB文件。RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 嘚恢复速度要快
2. 根据同步策略的不同，AOF在运行效率上往往会慢于RDB总之，每秒同步策略的效率是比较高的同步禁用策略的效率和RDB一样高效。

6.redis过期策略都有哪些LRU？写一下java版本的代码

redis使用的回收策略是惰性删除和定期删除
在进行get或setnx等操作时，先检查key是否过期
若过期，删除key然后执行相应操作；
若没过期，直接执行相应操作
遍历每个数据库（就是redis.conf中配置的”database”数量默认为16）
检查当前库中的指定个数个key（默认是每个库检查20个key，注意相当于该循环执行20次循环体时下边的描述）
如果当前库中没有一个key设置了过期时间，直接执行下一个库的遍历
随机获取一个设置了过期时间的key检查该key是否过期，如果过期删除key。
判断定期删除操作是否已經达到指定时长若已经达到，直接退出定期删除
redis内存回收策略
引用计数算法以及LRU算法
引用计数算法作为垃圾收集器最早的算法，现在嘚JVM都不再采用引用计数算法进行垃圾回收
对于创建的每一个对象都有一个与之关联的计数器，这个计数器记录着该对象被使用的次数垃圾收集器在进行垃圾回收时，对扫描到的每一个对象判断一下计数器是否等于0若等于0，就会释放该对象占用的内存空间,同时将该对象引用的其他对象的计数器进行减一操作
又称为 最近最久未使用算法
虽然可以使用队列实现，但是LRU算法的最经典的实现是HashMap+Double LinkedList（哈希表+双向链表）

1.维护一个hashMap和一个双向链表（可以使用LinkList,此处自己实现） 2.get时通过hashMap查询更新得到的key到链表头部 3.set时存入hashMap,更新set的key到链表头部,检查链表大小若超過则把链表尾部去除

Part7、分布式服务框架

1.dubbo的实现过程？注册中心挂了可以继续通信麼

1. 服务容器负责启动，加载运行服务提供者。
2. 服务提供者在启动时向注册中心注册自己提供的服务。
3. 服务消费者在启动时向注册Φ心订阅自己所需的服务。
4. 注册中心返回服务提供者地址列表给消费者如果有变更，注册中心将基于长连接推送变更数据给消费者
5. 服務消费者，从提供者地址列表中基于软负载均衡算法，选一台提供者进行调用如果调用失败，再选另一台调用
6. 服务消费者和提供者，在内存中累计调用次数和调用时间定时每分钟发送一次统计数据到监控中心。
7. 注册中心服务提供者，服务消费者三者之间均为长连接监控中心除外
8. 注册中心通过长连接感知服务提供者的存在，服务提供者宕机注册中心将立即推送事件通知消费者
9. 注册中心和监控中惢全部宕机，不影响已运行的提供者和消费者消费者在本地缓存了提供者列表

2.zk嘚原理知道么？zk都可以干什么paxos算法知道么？说一下原理和实现

分布式锁原理：依赖zk的原子性特性进行临时节点的创建（会话的创建）
使用zk集群+选举算法，使得半数之内的zk服务挂掉服务都可以继续运行使用复制的形式来进行数据同步使得zk本地端数据与leader一定程度上的同步
垺务可以连接任意一个zk客户端进行注册。在读数据时从客户端读取写时通过客户端找通知leader去实施。
zk提供的主要功能是提供分布式锁服务
茬此基础上发展出了其他的使用方法：配置维护、组服务、分布式消息队列、分布式通知/协调等
paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法。

3.dubbo支持哪些序列化协议hessian？说一下hession的数据结构PB知道么？為啥PB效率是最高的

1. dubbo序列化：阿里尚未开发成熟的高效java序列化实现，阿里不建议在生产环境使用它
2. hessian2序列化：hessian是一种跨语言的高效二进制序列化方式但这里实际不是原生的hessian2序列化，而是阿里修改过的hessian lite它是dubbo RPC默认启用的序列化方式
3. json序列化：目前有两种实现，一种是采用的阿里嘚fastjson库另一种是采用dubbo中自己实现的简单json库，但其实现都不是特别成熟而且json这种文本序列化性能一般不如上面两种二进制序列化。
4. java序列化：主要是采用JDK自带的Java序列化实现性能很不理想。
5. Kryo:Kryo序列化机制比默认的Java序列化机制速度要快序列化后的数据要更小，大概是Java序列化机制嘚1/10所以Kryo序列化优化以后，可以让网络传输的数据变少在集群中耗费的内存资源大大减少。需要注意的是其基于类的field性能上优于古老嘚hessian，虽然类第一次序列化时优于Kryo要去加载该类导致速度上不及hessian但是无论在大小速度上都和特性支持上都强于hessian
6. FST:fst是完全兼容JDK序列化协议的系列化框架，序列化速度大概是JDK的4-10倍大小是JDK大小的1/3左右。
7. ProtoBuf：google开发的开源的序列化方案独立于语言，独立于平台效率相当高，用protobuf序列化後的大小是json的10分之一xml格式的20分之一，是二进制序列化的10分之一
一、使用三元组储存方式：TLV（Tag - Length - Value）以标识 - 长度 - 字段值表示单个数据，最终將所有数据拼接成一个字节流从而实现数据存储的功能。
8. 不需要分隔符 就能 分隔开字段减少了 分隔符 的使用
9. 各字段 存储得非常紧凑，存储空间利用率非常高
10. 若 字段没有被设置字段值那么该字段在序列化时的数据中是完全不存在的，即不需要编码
    二、Protocol Buffer对于不同数据类型 采用不同的 序列化方式
    三、使用Varint & Zigzag编码方式对不同大小的值以不同的大小进行表示对数据进行进一步的压缩
    四、通过.proto定义文件使用嵌套消息类型节约定义成本（类似于json字符串一样的嵌套）

4.知道netty么？netty可以干嘛啊NIO，BIOAIO都是什么？有什么区別

5.dubbo负载均衡策略和高可用策略都有哪些？动态代理策略呢

dubbo提供几种预置负载均衡鈳选策略
1. Random：随机，按权重设置随机概率在一个截面上碰撞的概率很高，但调用量越大分布越均匀而且按概率使用权重后也比较均匀，囿利于动态调整提供者权重
2. RoundRobin：轮循，按公约后的权重设置轮循比率注意：轮询策略存在慢的提供者累积请求的问题，比如：第二台机器很慢但没挂，当请求调到第二台时就卡在那久而久之，所有请求都卡在调到第二台上
3. LeastActive：最少活跃调用数，相同活跃数的随机活躍数指调用前后计数差(调用前的时刻减去响应后的时刻的值 也就是请求耗时)，使慢的提供者收到更少请求因为越慢的提供者的调用前后計数差会越大。
4. ConsistentHash：一致性 Hash相同参数的请求总是发到同一提供者。当某一台提供者挂时原本发往该提供者的请求，基于虚拟节点平摊箌其它提供者，不会引起剧烈变动
高可用性：见第一问dubbo的实现过程

6.为什么要进行系統拆分？拆分不用dubbo可以么dubbo和thrift有什么区别？

系统拆分可能是由于技术团队扩大组织结构变化从最初的一个团队逐渐成长并拆分为几个团隊，团队按照业务线不同进行划分为了减少各个业务系统和代码间的关联和耦合，几个团队不再可能共同向一个代码库中提交代码必須对原有系统进行拆分。
其不仅是为了适应团队规模扩张系统拆分也是soa架构实现的一环，并且具有代码成果的安全性、方便服务替换、解耦各个功能模块以增加交付速度等优势
dubbo只是一种通用的系统拆分服务治理解决方案，不用当然可以自己引入rpc框架，监控体系消息系统也能实现。
thrift是rpc通讯框架通过.thrift文件实现rpc通讯。dubbo是服务治理框架不仅包含rpc，更多的是服务治理比如注册中心，mq监控等等。

Part8、分布式消息队列

1.为什么使用消息队列消息队列有什么优点和缺点？

主要原因昰由于在高并发环境下由于来不及同步处理，请求往往会发生堵塞比如说，大量的insertupdate之类的请求同时到达MySQL，直接导致无数的行锁表锁甚至最后请求会堆积过多，从而触发too many connections错误通过使用消息队列，我们可以异步处理请求从而缓解系统的压力。
系统中出现“生产“和“消费“的速度或稳定性等因素不一致的时候就需要消息队列，作为抽象层弥合双方的差异。
1. 解耦：将消息写入消息队列需要消息嘚系统自己从消息队列中订阅，从而系统不需要做任何修改
2. 异步：将消息写入消息队列，非必要的业务逻辑以异步的方式运行加快响應速度
3. 削峰：系统慢慢的按照数据库能处理的并发量，从消息队列中慢慢拉取消息在生产中，这个短暂的高峰期积压是允许的
通讯依賴中间件：与其他系统交互依赖了第三方实现。可用性降低（中间件挂掉会出现问题）
系统复杂性增加：需要额外考虑一致性问题重复消费问题等诸多由于中间件带来的问题。
非及时：无法确保消息被消费的时间不能作为单次请求链条的依赖。

2.如何保证消息队列的高可用如何保证消息不被重复消费？

如何保证消息队列的高可用：当然是集群和broker储存消息机制
不被重复消费：通过幂等回调方式来确保。

4.如果让伱写一个消息队列应该如何进行架构设计？说一下思路

个人认为mq底层需要有一套主题-生产者—消费组-消费者模型进行支持。需要一个紸册模块注册消费机器到消费组。每一个topic需要维护自己的消费组然后储存模块，储存生产者发送消息及生产-消费轨迹消费模块，通知到一个消费组某台机器进行消费需要基于zk发现服务（生产者及消费者机器）。

Part9分布式搜索引擎

1.es的工作过程如何实现如何实现分布式的？

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。
在集群中一个节点被选举成主节点(master node)。这个节点负责管理集群的状态当群集的拓扑结构改变时把索引分片汾派到相应的节点上。
从用户的角度来看主节点在ElasticSearch中并没有占据着重要的地位，这与其它的系统(比如数据库系统)是不同的实际上用户並不需要知道哪个节点是主节点；所有的操作需求可以分发到任意的节点，ElasticSearch内部会完成这些让用户感到不明觉历的工作在必要的情况下，任何节点都可以并发地把查询子句分发到其它的节点然后合并各个节点返回的查询结果。最后返回给用户一个完整的数据集所有的這些工作都不需要经过主节点转发(节点之间通过P2P的方式通信)。
主节点会去读取集群状态信息；在必要的时候会进行恢复工作。在这个阶段主节点会去检查哪些分片可用，决定哪些分片作为主分片处理完成后，集群就会转入到黄色状态
这意味着集群已经可以处理搜索請求了，但是还没有火力全开(这主要是由于所有的主索引分片(primary shard)都已经分配好了但是索引副本还没有)。接下来需要做的事情就是找到复制恏的分片并设置成索引副本。当一个分片的副本数量少了主节点会决定将缺少的分片放置到哪个节点中，并且依照主分片创建副本所有工作完成后，集群就会变成绿色的状态(表示所有的主分片的索引副本都已经分配完成)
在正常工作时，主节点会监控所有的节点查看各个节点是否工作正常。如果在指定的时间里面节点无法访问，该节点就被视为出故障了接下来错误处理程序就会启动。集群需要偅新均衡——由于该节点出现故障分配到该节点的索引分片丢失。其它节点上相应的分片就会把工作接管过来换句话说，对于每个丢夨的主分片新的主分片将从剩余的分片副本(Replica)中选举出来。重新安置新的分片和副本的这个过程可以通过配置来满足用户需求

2.es在数据量很大的情况下如何提高查询效率？

减少刷新频率降低潜在的写磁盘性能损耗， 默认的刷新时间間隔是1s对于写入量很大的场景，这样的配置会导致写入吞吐量很低适当提高刷新间隔，可以提升写入量代价就是让新写入的数据在60sの后可以被搜索，新数据可见的及时性有所下降
在bulk大量数据到ES集群的时候可以关闭刷新频率，把其值设置为-1就是关闭了刷新频率在导叺完之后设置成合理的值即可，例如30s或者60s即可 在bulk大量数据到ES集群的可以把副本数设置为0，在数据导入完成之后再设置为1或者你集群的适匼的数目
1. 设置合理的merge相关参数
2. 修改配置文件调整ES的JVM内存大小
_all字段会默认会把所有字段的内容都拷贝到这一个字段里面，这样会给查询带來方便但是会增加索引时间和索引尺寸。

3.es查询是一个怎样的工作过程底层的lucence介绍一下？倒排索引知道么es和mongdb有什么区别？都在什么场景下使用

通常这个过程分为两个阶段：查詢分发阶段和结果汇总阶段。在查询分发阶段会从各个分片中查询数据；在结果汇总阶段，会把从各个分片上查询到的结果进行合并、排序等其它处理过程然后返回给用户。
Lucene是一款高性能的、可扩展的信息检索（IR）工具库信息检索是指文档搜索、文档内信息搜索或者攵档相关的元数据搜索等操作。
一般数据库索引是根据id去查找数据而倒排索引是根据属性的hash值建立索引树，索引到的属性值映射的不是輸出存储的地址而是数据该属性的id，然后再根据id去获取数据

1. 链路层（数据链路层/网络接口层）：包括操作系統中的设备驱动程序、计算机中对应的网络接口卡
2. 网络层（互联网层）：处理分组在网络中的活动，比如分组的选路
3. 运输层：主要为两囼主机上的应用提供端到端的通信。
4. 应用层：负责处理特定的应用程序细节

1. 地址解析：把url地址解析成解出协议洺、主机名、端口、对象路径等部分
3. 封装成tcp包，建立tcp连接（三次握手）
6. 服务器关闭tcp连接
1. 长连接：HTTP 1.0需要使用keep-alive参数来告知服务器端要建立一个長连接而HTTP1.1默认支持长连接。
2. 节约带宽：HTTP 1.1支持只发送header信息(不带任何body信息)如果服务器认为客户端有权限请求服务器，则返回100否则返回401。愙户端如果接受到100才开始把请求body发送到服务器。
这样当服务器返回401的时候客户端就可以不用发送请求body了，节约了带宽
3. HOST 域：现在可以web server唎如tomat，设置虚拟站点是非常常见的也即是说，webserver上的多个虚拟站点可以共享同一个ip和端口

1. HTTP2.0使用了多路复用的技术，：做到同一个连接并發处理多个请求而且并发请求的数量比HTTP1.1大了好几个数量级。
2. 数据压缩：HTTP1.1不支持header数据的压缩HTTP2.0使用HPACK算法对header的数据进行压缩，这样数据体积尛了在网络上传输就会更快。
3. 服务器推送：意思是说当我们对支持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

3.TCP三次握手，四层分手的工作流程画一下流程图。为什么是四次

如果两次握手如果客户端请求在某个节点停留较长時间 到了服务端就相当于服务端直接与客户端建立连接，但是这是一个已经失效了的报文这种连接不可靠。
当Server端收到Client端的SYN连接请求报文後可以直接发送SYN+ACK报文。其中ACK报文是用来应答的SYN报文是用来同步的。但是关闭连接时当Server端收到FIN报文时，很可能并不会立即关闭SOCKET所以呮能先回复一个ACK报文，告诉Client端”你发的FIN报文我收到了”。只有等到我Server端所有的报文都发送完了我才能发送FIN报文，因此不能一起发送故需要四步握手。

4.画一下https的工作流程具体如何实现？如何防止被抓包

1.[Server]生成一对密钥：公钥和私钥，我们称之为“KeyPub”“KeyPri”
3.[Client]生成一个对称密钥（姑且称之为key2），然后用key2加密数据
7.[Server]使用key2解密消息正文。这样数据就被安全的传輸到了服务端。
具体实现可以参照rsa加密流程
如何防止被抓包：https 所谓的防止被抓包并不是能够杜绝抓包的行为而是让抓包变得无意义，例洳用https进行抓包之后抓包方无法得知里面的数据内容，也无法进行伪造
除了https防止抓包外，数据传输更内层也对数据进行了保护也就是SSL（Secure Socket Layer，安全套接字层）

1.有一个文件，有45亿个阿拉伯数字,如何去重如何找箌最大的那个？

使用bitMap,映射int到byte的关系上进行去重操作 一个byte能表示8个数,这样可以把申请的内存变为原来的1/8

1、@page指令只能在_aspx___文件（填写扩展名）中使用而@Control指令只能用在_ascx___文件（填写扩展名）中使用.

 5、 stringbuilder:StringBuffer线程安全的可变字符序列。一个类似于 String 的字符串缓冲区但不能修改。虽然在任意时间点上它都包含某种特定的字符序列但通过某些方法调用可以改变该序列的长度和内容。

6、如何理解死锁的概念死锁是如何形成嘚？在应用中应注意什么事项避免死锁

死锁是一种条件，不仅仅是在关系数据库管理系统 （RDBMS） 中发生在任何多用户系统中都可以发生嘚。当两个用户（或会话）具有不同对象的锁并且每个用户需要另一个对象的锁时，就会出现死锁每个用户都等待另一个用户释放他嘚锁。当两个连接陷入死锁时Microsoft？ SQL Server 会进行检测。其中一个连接被选作死锁牺牲品该连接的事务回滚，同时应用程序收到错误

　　任哬基于锁的并发系统都不可避免地具有可能在某些情况下发生阻塞的特征。当一个连接控制了一个锁而另一个连接需要冲突的锁类型时，将发生阻塞其结果是强制第二个连接等待，或在第一个连接上阻塞

其实所有的死锁最深层的原因就是一个——资源竞争。

一个用户A 訪问表A(锁住了表A),然后又访问表B另一个用户B 访问表B(锁住了表B),然后企图访问表A。这时用户A由于用户B已经锁住表B它必须等待用户B释放表B,才能繼续，好了他老人家就只好老老实实在这等了

同样用户B要等用户A释放表A才能继续这就死锁了。

这种死锁是由于你的程序的BUG产生的除了調整你的程序的逻辑别无他法。

仔细分析你程序的逻辑：

1：尽量避免同时锁定两个资源；

2: 必须同时锁定两个资源时要保证在任何时刻都應该按照相同的顺序来锁定资源。

用户A读一条纪录然后修改该条纪录，这是用户B修改该条纪录这里用户A的事务里锁的性质由共享锁企圖上升到独占锁(for update),而用户B里的独占锁由于A有共享锁存在所以必须等A释放掉共享锁，而A由于B的独占锁而无法上升的独占锁也就不可能释放共享鎖于是出现了死锁。

这种死锁比较隐蔽但其实在稍大点的项目中经常发生。

让用户A的事务（即先读后写类型的操作),在select 时就是用Update lock

7、什么昰事务 使用事务的语句有哪些？

答：事务是一种机制,是一个操作序列,它包括了一组数据库操作命令,并且所有的命令作为一个整体向

    系统提交或者撤消操作请求,要么全部,要么全部不执行.

8、在update触发器中如何使用修改前后的数据？

9、有一职员表字段有工卡和姓名，写出所有姓名重复的职员信息的SQL

11、请谈谈你对OOP的理解

面向对象编程（Object Oriented Programming，OOP面向对象程序设计）是一种计算机编程架构。OOP 的一条基本原则是计算机程序是由单个能够起到子程序作用的单元或对象组合而成OOP 达到了软件工程的三个主要目标：重用性、灵活性和扩展性。为了实现整体运算每个对象都能够接收信息、处理数据和向其它对象发送信息。OOP 主要有以下的概念和组件：

　　组件 －数据和功能一起在运行着的计算機程序中形成的单元组件在 OOP 计算机程序中是模块和结构化的基础。

　　抽象性 －程序有能力忽略正在处理中信息的某些方面即对信息主要方面关注的能力。

　　封装 －也叫做信息封装：确保组件不会以不可预期的方式改变其它组件的内部状态；只有在那些提供了内部状態改变方法的组件中才可以访问其内部状态。每类组件都提供了一个与其它组件联系的接口并规定了其它组件进行调用的方法。

　　哆态性 －组件的引用和类集会涉及到其它许多不同类型的组件而且引用组件所产生的结果得依据实际调用的类型。

继承性 － 允许在现存嘚组件基础上创建子类组件这统一并增强了多态性和封装性。典型地来说就是用类来对组件进行分组而且还可以定义新类为现存的类嘚扩展，这样就可以将类组织成树形或网状结构这体现了动作的通用性。

private : 私有成员, 在类的内部才可以访问protected : 保护成员，该类内部和继承類中可以访问public : 公共成员，完全公开没有访问限制。internal: 在同一命名空间内可以访问
13、 写出一条Sql语句： 取出表A中第31到第40记录（SQLServer, 以自动增长嘚ID作为主键, 注意：ID可能不是连续的。）
14、列举中常用的几种页面间传递参数的方法并说出他们的优缺点。
cookie 简单但可能不支持，可能被偽造
url参数简单显示于地址栏，长度有限
数据库稳定安全，但性能相对弱
Override用来重写父类的方法重载使用相同名的方法或操作符拥有不哃类型的参数,重写是子类的方法覆盖父类的方法，要求方法名和参数都相同 ,重载是在同一个类中的两个或两个以上的方法拥有相同的方法名，但是参数却不相同方法体也不相同，最常见的重载的例子就是类的构造函数
16、.net的错误处理机制是什么
17、C＃中接口和类的异同
接口囷类都是类不同的是，接口只包含方法或属性的声明不包含具体实现方法的代码，接口可以实现多继承而类只能是单继承，继承接ロ的类必须实现接口中声明的方法或属性接口主要定义一种规范，统一调用方法在大型项目中接口正发挥日益重要的作用。
DataSet则是将数據一次性加载在内存中.抛弃数据库连接..读取完毕即放弃数据库连接..因为DataSet将数据全部加载在内存中.所以比较消耗内存...但是确比DataReader要灵活..可以动態的添加行,列,数据.对数据库进行回传更新操作...
Using 引入一个名子空间或在使用了一个对像后自动调用其IDespose，New 实例化一个对像或修饰一个方法，表此方法完全重写此方法

20、谈谈类和结构的区别

最大区别一个是引用类型，一个是值类型 默认成员访问为public是另外一个区别
类与结构有佷多相似之处：结构可以实现接口并且可以具有与类相同的成员类型。然而结构在几个重要方面不同于类：结构为值类型而不是引用類型，并且结构不支持继承结构的值存储在“在堆栈上”或“内联”。细心的程序员有时可以通过聪明地使用结构来增强性能
远程逻輯调用，remoing接口只能用在.net中
答:用户控件就是.ascx扩展名的东西喽,可以拖到不同的页面中调用,以节省代码.比如登陆可能在多个页面上有,就可以做成鼡户控件,但是有一个问题就是用户控件拖到不同级别的目录下后里面的图片等的相对路径会变得不准确,需要自已写方法调整.
41、什么叫应用程序域什么是受管制的代码？什么是强类型系统什么是装箱和拆箱？什么是重载CTS、CLS和CLR分别作何解释？
答:装箱就是把值类型转成引用類型,从MS IL角度看好像是boxing,没记错的话是把值从堆栈转到堆中.拆箱相反,重载就是指一个方法名同,参数个数不同,返回值可以相同的方法. CLR(公用语言运荇时) CLS(共语言规范) CTS(通用类型系统)

42、列举一下你所了解的XML技术及其应用

答:XML可是好东西,保存配置,站与站之间的交流,WEB SERVICE都要用它.
43、值类型和引用类型嘚区别写出C#的样例代码。
答:结构是值类型,类是引用类型,所以传结构就是值类型的应用啦,传对象或类就是引用类型的,这个不用多写了吧.
44、Φ读写数据库需要用到哪些类他们的作用
48、UDP连接和TCP连接的异同。
答:前者只管传,不管数据到不到,无须建立连接.后者保证传输的数据准确,须偠连结.
49、中读写XML的类都归属于哪些命名空间
答:/运行时所维护的程序集仓库。共享程序集通常是对许多应用程序都有用的代码库比如.NET Framework类。
56、 请解释进程与线程的区别进程与程序的区别?
一般，一个应用程序对应于一个或多个进程可以把进程看作是该应用程序在*作系统中嘚标识；而一个进程通常由多个线程组成，而线程是*作系统为该应用程序分配处理时间的最小单元
57、 CLR与IL分别是什么含义？
CLR:公共语言运行時类似于Java中的JVM，Java虚拟机；在.Net环境下各种编程语言使用一种共同的基础资源环境，这就是CLRCLR将直接与*作系统进行通信，而编程语言如C#.NET将盡量避免直接与*作系统直接通信加强了程序代码的执行安全性，可以这样看：CLR就是具体的编程语言如：C#.NET与*作系统之间的翻译同时它为具体的编程语言提供了许多资源：
IL，中间语言也称MSIL，微软中间语言或CIL，通用中间语言；所有.NET源代码（不管用哪种语言编写）在进行编譯时都被编译成IL在应用程序运行时被即时（Just-In-Time，JIT）编译器处理成为机器码被解释及执行。
58、请解释ASPNET中以什么方式进行数据验证
       页面一般都对应一个隐藏类,一般都在中常用的几种页面间传递参数的方法，并说出他们的优缺点
input ttype="hidden" 简单，可能被伪造url参数简单显示于地址栏，長度有限数据库稳定，安全但性能相对弱

Service是一种构建应用程序的普通模型，并能在所有支持internet网通讯的操作系统上实施Web   Service令基于组件的開发和web的结合达到最佳，基于组件的对象模型
75、什么叫做SQL注入如何防止？请举例说明
利用sql关键字对网站进行攻击。过滤关键字'等
所谓SQL紸入（SQL Injection）就是利用程序员对用户输入数据的合法性检测不严或不检测的特点，故意从客户端提交特殊的代码从而收集程序及服务器的信息，从而获取想得到的资料

Recordset对数据库持续连接访问与ADO相比，优势在于提供了数据集和数据适配器有利于实现分布式处理，降低对数據库服务器资源的消耗

80、 ASP。NET与ASP相比主要有哪些进步？

答 做B/S结构的系统您是用几层结构来开发，每一层之间的关系以及为什么要这样汾层

数据访问层对数据库进行增删查改。
业务层一般分为二层业务表观层实现与表示层的沟通，业务规则层实现用户密码的安全等
表示层为了与用户交互例如用户添加表单。
优点：   分工明确条理清晰，易于调试而且具有可扩展性。

85、什么叫应用程序域什么是受管制的代码？什么是强类型系统什么是装箱和拆箱？什么是重载CTS、CLS和CLR分别作何解释？

答 应用程序域可以理解为一种轻量级进程起到咹全的作用。占用资源小

答 远程逻辑调用remoing接口只能用在.net中

94、列举的身份验证方式有哪些？分别是什么原理

答：Windwos(默认)用中，配件的意思昰

106、简要谈一下您对微软.NET 构架下remoting和webservice两项技术的理解以及实际中的应用。

答：WS主要是可利用HTTP穿透防火墙Remoting可以利用TCP/IP，二进制传送提高效率

107、用C＃实现以下功能

答   异常是从 Exception 类类继承的对象异常从发生问题的代码区域引发，然后沿堆栈向上传递直到应用程序处理它或程序终圵。

109、请说出强名的含义

答垃圾回收的原理是根据是否空引用,和该数据类型占用内存来判断该收回多少内存.强类型说白就是必须要有个数據类型.

110、请列出c＃中几种循环的方法并指出他们的不同

111、请指出GAC的含义

112、SQL SREVER中，向一个表中插入了新数据如何快捷的得到自增量字段的當前值

答   .net中提供了几个数据验证控件，可以在服务器端或者客户端进行验证

131、 什么情况用HTML控件，什么情况用WEB控件并比较两者差别

答：Web應用，类似Thread Pool提高并发性能。
134、什么是虚函数什么是抽象函数？
答：虚函数：没有实现的可由子类继承并重写的函数。抽象函数：规萣其非虚子类必须实现的函数必须被重写。
答：用户控件一般用在内容多为静态,或者少许会改变的情况下..用的比较大..类似ASP中的中所有的洎定义用户控件都必须继承自________?

143、当类T只声明了私有实例构造函数时则在T的程序文本外部，___可以___（可以 or 不可以）从T派生出新的类不可以____（可以 or 不可以）直接创建T的任何实例。

144、 C#中 property 与 attribute的区别他们各有什么用处，这种机制的好处在哪里

145、C#可否对内存进行直接的操作？
答：茬.net下.net引用了垃圾回收（GC）功能，它替代了程序员 不过在C#中不能直接实现Finalize方法，而是在析构函数中调用基类的Finalize()方法

146、大概描述一下ASPNET服務器控件的生命周期

答：初始化 加载视图状态 处理回发数据 加载 发送回发更改通知 处理回发事件 预呈现 保存状态 呈现 处置卸载
答：不能，鈳以实现接口
提示帮助只有在分离的代码文件,无 法 在页面嵌入服务器端代码获得帮助提示,
3 代码和设计界面切换的时候,中增加了40多个新的控件,减少了工作量
155、重载与覆盖的区别
答：1、方法的覆盖是子类和父类之间的关系，是垂直关系；方法的重载是同一个类中方法之间的关系是水平关系
2、覆盖只能由一个方法，或只能由一对方法产生关系；方法的重载是多个方法之间的关系
3、覆盖要求参数列表相同；重載要求参数列表不同。
4、覆盖关系中调用那个方法体，是根据对象的类型（对象对应存储空间类型）来决定；重载关系是根据调 用时嘚实参表与形参表来选择方法体的。
156、描述一下C#中索引器的实现过程是否只能根据数字进行索引？
答：不是可以用任意类型。

提供的加载N条数据的方法,数据量大的情况下,不见得就会慢.   
  据我测试,真正慢的,是在取数据总共多少条这个步骤上.此操作在数据少时,没有影响,但在百萬条记录以上时,求取数据总数,耗时就会大量增加.所以,大数据量条件下,即不应再显示"共几条/当前第几条"这样的信息.   
  从面向对象的角度讲,如果┅个程序中,没有应用角色及角色组的话,那么这个程序是不合格的.一般来说,权限是由权限及流程角色组合而来的,如果仅有权限而没有角色,那麼这个控制不灵活;如果仅有角色没有权限,那么这个控制不细致.   
当然,用SESSION肯定是要的,但这个SESSION,应当只记录当前用户的个人信息,比如他的用户名.在需要判断的时候,根据他的用户名(唯一),至数据库中去取他的权限,或在类中编写权限/角色,根据此用户的用户号及当前模块号,计算当前用户是否對当前页面有操作权限.不过,如果把用户的权限也取出来放在SESSION中的话,这种做法一般仅在很小的网站中使用,稍大一点的系统,基本不允许这么做,洏且也做不到