TODO LIST

待整理知识点，备忘

• SDK：单项目多插件架构

• Android：关键知识梳理

• Linux

• JVM

• 源码解析

• Servlet门面模式

• github:
  Android View可见性判断
  重定向工具类
  来电闪屏

• DBFound：

参考资料：github，快速应用开发平台 dbfound

• docker：一个类似虚拟机的技术

参考资料：用通俗的话说明docker是什么，docker的通俗理解

• Raft：分布式系统的算法，类似的有Paxos

参考资料：分布式系统的Raft算法

• Dubbo：一个分布式服务框架

参考资料：Dubbo是什么

• Hystrix熔断机制：

参考资料：Hystrix入门指南

• Velocity：是一个基于Java的模板引擎。它允许任何人使用简单而强大的模板语言来引用Java代码中定义的对象。

参考资料：Velocity入门

• Storm:

参考资料：《Storm入门》中文版

• TEST

参考资料：REST简介，REST，以及RESTful的讲解

• JS教程

廖雪峰的官方网站

• mongodb

mongodb的几种启动方式以及关闭方式

• redis

redis做缓存优势

• 索引

数据库索引到底是什么，是怎样工作的？
数据库索引的通俗理解

• 主仆模式

理解主从设备模式(Master-Slave)

• maven深入

• 看完Wiki

• 大学习方向

参考：实战解析—论三年内快速成长为一名技术专家
参考：年薪50w+的阿里p7专家，顶尖的技术人才，只因做到了这几点

• RPC

什么是 RPC 框架

• 优雅降级、渐进加强

• protobuf和protostuff

protostuff是一个基于protobuf实现的序列化方法，它较于protobuf最明显的好处是，在几乎不损耗性能的情况下做到了不用我们写.proto文件来实现序列化
https://blog.csdn.net/eric520zenobia/article/details/53766571

• Big Endian 和 Little Endian

https://www.cnblogs.com/tk55/p/6592673.html

• 负载均衡算法对比

轮询，随机，地址哈希，加权轮询，加权随机

• 负载均衡软件解决方案

LVS和Nginx的对比

• 集群间zab协议，Zookeeper举例

leader election、Atomic broadcas

• zookeeper容错特性

问题，zookeeper是为了避免服务路由或负载均衡服务器宕机而出现单点故障，但是，容错特性这里：zookeeper挂了怎么办？是同时將zookeeper部署在多台服务器（zookeeper集群）做容错处理吗？
服务消费者只有第一次调用服务器时需要查询服务配置中心（zookeeper），后面缓存到本地，而不需要再次请求，知道服务器的地址列表有变更？那服务消费者是怎么知道变更的？通过和zookeeper的长连接接收推送吗？

• zookeeper的watcher为什么设计成一次性的，也就是说，每次在处理完状态变化事件之后，需要重新注册watcher，这个特性也使得在处理事件和重新加上watcher这段时间发生的节点状态变化无法被感知。

zkclient，https://github.com/sgroschupf/zkclient.git，这个开源项目解决了watcher的一次性注册问题，还简化了zonde的二进制数据存储（ZKSerializer接口）

• 一致性哈希算法？page 68

• 负载均衡算法里的最小连接数算法（Least Connections），最小积压连接数？要是多台服务器的积压连接数是一样，怎么处理？用随机分配吗？

• 由于memcache使用了libevent来进行高效的网络连接处理，因此在安装memcache之前，需要先安装libevent

libevent是啥？
memcache官方提供Memcached-Java-Client工具包含了对memcache协议的Java封装，可以设置是否适用Nagle算法，什么是Nagle算法？什么是Hash算法？
CAS操作？
ACID操作？

• MySQL复制（replication）策略

將一台MySQL数据库服务器中的数据复制到其他MySQL数据库服务器上。当各台数据库服务器上都包含相同的数据时，前端应用通过访问MySQL集群中任意一台服务器，都能够读取到相同的数据，这样每台MySQL服务器所需要承担的负载就会大大降低，从而提高整个系统的承载能力，达到系统扩展的目的。
要实现此功能，需要开启Master服务器端的Binary log。数据复制的过程实际上就是Slave从Master获取binary log，然后在本地的镜像执行日志中记录的操作。由于是异步操作，可能数据有延时，只能保证数据的最终一致性。
为了让SQL语句在Slave端也能够正确的执行，Master还需要记录SQL执行的上下文信息，SQL执行的上下文信息是什么？
Slave需要將Master上的sql全执行一遍，还需要执行所有查询，Master就只是做写入，怎么感觉不需要Master也可以？答案：如果没有Master，如果有Slave的sql执行失败，那以哪个Slave的数据为准？所以需要Master来保证数据一致性。另外，主从分离，要看业务场景来使用，比如银行系统，要求数据写读不能有延时，一定要即时一致性，就不能用读写分离的方案。

• 分表，冷热数据不均衡场景？

• 分表分库一般采用的对关键字段取模的方式，比如user_id%256，那么当256个表或者库也已经到达了瓶颈，这时候再次分表或分库，会导致取模不一致问题，怎么解决？还是有别的解决办法？难道一开始就用一致性hash？但是一致性hash也会导致部分数据受影响？

• 垂直化搜索引擎 Lucene

倒排索引

• 操作系统对进程打开的文件句柄数是有限制的

• ISV 英文全称是Independent Software Vendors ，意为“独立软件开发商”，特指专门从事软件的开发、生产、销售和服务的企业，如微软（Microsoft）、甲骨文（Oracle）等。

• 取文件魔数

通过缩放图片改变图片的二进制结构，避免恶意代码执行，ImageMagick+jmagick

• 常见的Web攻击手段

XSS，CRSF，SQL注入，文件上传漏洞，DDoS（SYN Flood，DNS Query Flood，CC），DNS域名劫持，CDN回源攻击，服务器权限提升，缓冲区溢出等

• 数字签名

通过组合数字摘要和非对称加密算法，来确认内容是否被篡改，发送者是否正确，比如MD5withRSA，SHA1withRSA

• 摘要认证、签名认证和Https的进化过程

摘要认证：http协议里，通过数字摘要算法，例如MD5等，对传输的数据进行摘要，为了防止彩虹表攻击等，一般会哈希加盐，盐就是约定的私钥，通信的两端都需要保存（因此有泄露风险），两端通过这套相同处理用于判定传输的数据是否被篡改，但是无法做到对全部数据进行加密
签名认证：对所有数据进行非对称加密，用公钥私钥加解密，相对于摘要认证，可以对所有数据进行加密，更安全，但是对所有数据进行非对称加密，要消耗更多的性能和硬件资源
https：用相同密码及算法对数据进行高性能的对称加密，这个密码每次都用用签名认证的方式（非对称加密）进行传输，因此这个密码可以每次都不一样，因为只对这个密码进行加密，消耗的性能和硬件资源相对小很多。这个方案简直完美！

• kafka

Partition含有N个Replica，N为副本因子，其中一个为Leader，处理所有读写，其他都为Follow，定期同步Leader上的数据，为什么这样设计？有什么办法解决Leader的读写瓶颈吗？
Producer根据指定的路由方法（Round-Robin、Hash等），将消息push到topic的某个partition里面。路由方法的选择？比如hash和round-robin的弊端问题怎么处理？一个broker里面是只有一个partition吗？

• Spring boot

https://www.cnblogs.com/ityouknow/category/914493.html

• 堡垒跳板机

• 各个技术比较，及使用sample，代码上传到github

• macaca+uirecorder android 源码分析，技术原理