准备下虾皮的面经（多为数据库知识点+一些自己没有掌握的知识点）

1.事务四大特性#

原子性(Atomicity):事务中的所有操作作为一个整体像原子一样不可分割，要么全部成功,要么全部失败。

一致性(Consistency):事务的执行结果必须使数据库从一个一致性状态到另一个一致性状态。一致性状态是指:1.系统的状态满足数据的完整性约束(主码,参照完整性,check约束等) 2.系统的状态反应数据库本应描述的现实世界的真实状态,比如转账前后两个账户的金额总和应该保持不变。

隔离性(Isolation):并发执行的事务不会相互影响,其对数据库的影响和它们串行执行时一样。比如多个用户同时往一个账户转账,最后账户的结果应该和他们按先后次序转账的结果一样。

持久性(Durability):事务一旦提交,其对数据库的更新就是持久的。任何事务或系统故障都不会导致数据丢失。

事务举例：

BEGIN TRANSACTION

A账户减少100元

B账户增加100元

COMMIT

　　1.当数据库操作失败或者系统出现崩溃,系统能够以事务为边界进行恢复,不会出现A账户金额减少而B账户未增加的情况。

　　2.当有多个用户同时操作数据库时,数据库能够以事务为单位进行并发控制,使多个用户对B账户的转账操作相互隔离。

事务使系统能够更方便的进行故障恢复以及并发控制,从而保证数据库状态的一致性

 2、常见并发异常#

脏读

脏读又称无效数据读出（读出了脏数据）。一个事务读取另外一个事务还没有提交的数据叫脏读。

例如：事务T1修改了某个表中的一行数据，但是还没有提交，这时候事务T2读取了被事务T1修改后的数据，之后事务T1因为某种原因回滚（Rollback）了，那么事务T2读取的数据就是脏的（无效的）。

解决办法：把数据库的事务隔离级别调整到READ_COMMITTED（读提交/不可重复读）

不可重复读

不可重复读是指在同一个事务内，两次相同的查询返回了不同的结果。

例如：事务T1会读取两次数据，在第一次读取某一条数据后，事务T2修改了该数据并提交了事务，T1此时再次读取该数据，两次读取便得到了不同的结果。

解决办法：把数据库的事务隔离级别调整到REPEATABLE_READ（可重复读）

幻读

幻读也是指当事务不独立执行时，插入或者删除另一个事务当前影响的数据而发生的一种类似幻觉的现象。

例如：系统事务A将数据库中所有数据都删除的时候，但是事务B就在这个时候新插入了一条记录，当事务A删除结束后发现还有一条数据，就好像发生了幻觉一样。这就叫幻读。

解决办法：把数据库的事务隔离级别调整到SERIALIZABLE_READ（序列化执行），或者数据库使用者自己进行加锁来保证。  

3、事务的隔离级别#

1. 事务具有隔离性,理论上来说事务之间的执行不应该相互产生影响,其对数据库的影响应该和它们串行执行时一样。

2. 然而完全的隔离性会导致系统并发性能很低,降低对资源的利用率,因而实际上对隔离性的要求会有所放宽,这也会一定程度造成对数据库一致性要求降低

3. SQL标准为事务定义了不同的隔离级别,从低到高依次是

• 读未提交(READ UNCOMMITTED)
• 读已提交(READ COMMITTED)
• 可重复读(REPEATABLE READ)
• 串行化(SERIALIZABLE)

　　事务的隔离级别越低,可能出现的并发异常越多,但是通常而言系统能提供的并发能力越强。不同的隔离级别与可能的并发异常的对应情况如下表所示,有一点需要强调,这种对应关系只是理论上的,对于特定的数据库实现不一定准确,比如mysql的Innodb存储引擎通过Next-Key Locking技术在可重复读级别就消除了幻读的可能。

　　MySQL中默认事务隔离级别是“可重复读”时并不会锁住读取到的行

　　事务隔离级别：未提交读时，写数据只会锁住相应的行。

　　事务隔离级别为：可重复读时，写数据会锁住整张表。

　　事务隔离级别为：串行化时，读写数据都会锁住整张表。

4、Mysql存储引擎及他们的区别？

作者：潇湘夜雨
链接：https://www.zhihu.com/question/20596402/answer/977935094
来源：知乎
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Innodb引擎概述

Innodb引擎提供了对数据库ACID事务的支持，并且实现了SQL标准的四种隔离级别。该引擎还提供了行级锁和外键约束，它的设计目标是处理大容量数据库系统，它本身其实就是基于MySQL后台的完整数据库系统，MySQL运行时Innodb会在内存中建立缓冲池，用于缓冲数据和索引。但是该引擎不支持FULLTEXT类型的索引，而且它没有保存表的行数，当SELECT COUNT(*) FROM TABLE时需要扫描全表。当需要使用数据库事务时，该引擎当然是首选。由于锁的粒度更小，写操作不会锁定全表，所以在并发较高时，使用Innodb引擎会提升效率。但是使用行级锁也不是绝对的，如果在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围，InnoDB表同样会锁全表。

MyISAM引擎概述

MyISAM是MySQL默认的引擎，但是它没有提供对数据库事务的支持，也不支持行级锁和外键，因此当INSERT(插入)或UPDATE(更新)数据时即写操作需要锁定整个表，效率便会低一些。不过和Innodb不同，MyISAM中存储了表的行数，于是SELECT COUNT(*) FROM TABLE时只需要直接读取已经保存好的值而不需要进行全表扫描。如果表的读操作远远多于写操作且不需要数据库事务的支持，那么MyISAM也是很好的选择。

简单介绍区别

1、MyISAM是非事务安全的，而InnoDB是事务安全的

2、MyISAM锁的粒度是表级的，而InnoDB支持行级锁

3、MyISAM支持全文类型索引，而InnoDB不支持全文索引

4、MyISAM相对简单，效率上要优于InnoDB，小型应用可以考虑使用MyISAM

5、MyISAM表保存成文件形式，跨平台使用更加方便

6、查询效率
　　没有where的count(*)使用MyISAM要比InnoDB快得多。因为MyISAM内置了一个计数器，count(*)时它直接从计数器中读，而InnoDB必须扫描全表。所以在InnoDB上执行count(*)时一般要伴随where，且where中要包含主键以外的索引列。为什么这里特别强调“主键以外”？因为InnoDB中primary index是和raw data存放在一起的，而secondary index则是单独存放，然后有个指针指向primary key。所以只是count(*)的话使用secondary index扫描更快，而primary key则主要在扫描索引同时要返回raw data时的作用较大。MyISAM相对简单，所以在效率上要优于InnoDB，小型应用可以考虑使用MyISAM。

　　通过上述的分析，基本上可以考虑使用InnoDB来替代MyISAM引擎了，原因是InnoDB自身很多良好的特点，比如事务支持、存储 过程、视图、行级锁定等等，在并发很多的情况下，相信InnoDB的表现肯定要比MyISAM强很多。另外，任何一种表都不是万能的，只用恰当的针对业务类型来选择合适的表类型，才能最大的发挥MySQL的性能优势。如果不是很复杂的Web应用，非关键应用，还是可以继续考虑MyISAM的，这个具体情况可以自己斟酌。

应用场景

1、MyISAM管理非事务表，提供高速存储和检索以及全文搜索能力，如果再应用中执行大量select操作，应该选择MyISAM

2、InnoDB用于事务处理，具有ACID事务支持等特性，如果在应用中执行大量insert和update操作，应该选择InnoDB

 

 5、MYISAM 和 INNODB索引的区别 以及如何实现的？#

一 MyISAM索引实现#

1. 主键索引#

MyISAM引擎使用B+树作为索引结果，叶节点的data域存放的是数据记录的地址。下图为MyISAM表的主索引，Col1为主键。

 

2. 辅助索引#

在MyISAM中，主索引和辅助索引在结构上没有任何区别，只是主索引要求key是唯一的，而辅助索引的key可以重复。下图在Col2上建立一个辅助索引

同样也是一颗B+Tree，data域保存数据记录的地址。因此，MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址，读取相应数据记录。

MyISAM的索引方式也叫做“非聚集”的，之所以这么称呼是为了与InnoDB的聚集索引区分。

二 InnoDB索引实现#

1 主键索引#

同样是B+树，实现方式却完全不同。InnoDB表数据文件本身就是一个索引结构，树的叶节点data域保存了完整的数据记录，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，类型为长整型。

 

2 辅助索引#

  InnoDB的所有辅助索引都引用主键作为data域。下图为定义在Col3上的一个辅助索引

因此InnoDB 的索引能提供一种非常快速的主键查找性能。不过，它的辅助索引也会包含主键列，所以如果主键定义的比较大，其他索引也将很大。InnoDB 不会压缩索引。

聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效，但是辅助索引搜索需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。

不同存储引擎的索引实现方式对于正确使用和优化索引都非常有帮助，例如知道了InnoDB的索引实现后，就很容易明白为什么不建议使用过长的字段作为主键，因为所有辅助索引都引用主索引，过长的主索引会令辅助索引变得过大。再例如，用非单调的字段作为主键在InnoDB中不是个好主意，因为InnoDB数据文件本身是一颗B+Tree，非单调的主键会造成在插入新记录时数据文件为了维持B+Tree的特性而频繁的分裂调整，十分低效，而使用自增字段作为主键则是一个很好的选择。

三 InnoDB索引和MyISAM索引的区别#

1 存储结构（主索引／辅助索引）#

InnoDB的数据文件本身就是主索引文件。而MyISAM的主索引和数据是分开的。

InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址。而MyISAM的辅助索引和主索引没有多大区别。

innoDB是聚簇索引，数据挂在逐渐索引之下。

2 锁#

MyISAM使用的是表锁

InnoDB使用行锁

3 事务#

MyISAM没有事务支持和MVCC

InnoDB支持事务和MVCC

4 全文索引#

MyISAM支持FULLTEXT类型的全文索引

InnoDB不支持FULLTEXT类型的全文索引，但是InnoDB可以使用sphinx插件支持全文索引，并且效果更好

5 主键#

MyISAM允许没有任何索引和主键的表存在，索引都是保存行的地址

InnoDB如果没有设定主键或非空唯一索引，就会自动生成一个6字节的主键，数据是主索引的一部分，附加索引保存的是主索引的值

6 外键#

 MyISAM不支持

InnoDB支持

6、哈希索引 b+索引 #

b+索引：

B+树是一个平衡的多叉树，从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1，而且同层级的节点间有指针相互链接。

在B+树上的常规检索，从根节点到叶子节点的搜索效率基本相当，不会出现大幅波动，而且基于索引的顺序扫描时，也可以利用双向指针快速左右移动，效率非常高。

 

哈希索引：

哈希索引就是采用一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置，速度非常快。

 

B+树索引和哈希索引的明显区别是：

• 如果是等值查询，那么哈希索引明显有绝对优势，因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值；当然了，这个前提是，键值都是唯一的。如果键值不是唯一的，就需要先找到该键所在位置，然后再根据链表往后扫描，直到找到相应的数据；

• 从示意图中也能看到，如果是范围查询检索，这时候哈希索引就毫无用武之地了，因为原先是有序的键值，经过哈希算法后，有可能变成不连续的了，就没办法再利用索引完成范围查询检索；

• 同理，哈希索引也没办法利用索引完成排序，以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询（这种部分模糊查询，其实本质上也是范围查询）；

• 哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则；

• B+树索引的关键字检索效率比较平均，不像B树那样波动幅度大，在有大量重复键值情况下，哈希索引的效率也是极低的，因为存在所谓的哈希碰撞问题。

7、数据库中索引和主键的区别

索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录。

 索引与主键的主要区别有：
主键是一种约束，唯一索引是一种索引，两者在本质上是不同的。

主键创建后一定包含一个唯一性索引，唯一性索引并不一定就是主键。

唯一性索引列允许空值，而主键列不允许为空值。

主键列在创建时，已经默认为空值 + 唯一索引了。

主键可以被其他表引用为外键，而唯一索引不能。

一个表最多只能创建一个主键，但可以创建多个唯一索引。

主键更适合那些不容易更改的唯一标识，如自动递增列、身份证号等。

8、聚集索引以及使用条件

非聚集索引和聚集索引一样， 同样是采用平衡树作为索引的数据结构。索引树结构中各节点的值来自于表中的索引字段， 假如给user表的name字段加上索引 ， 那么索引就是由name字段中的值构成，在数据改变时， DBMS需要一直维护索引结构的正确性。如果给表中多个字段加上索引 ， 那么就会出现多个独立的索引结构，每个索引（非聚集索引）互相之间不存在关联。

每次给字段建一个新索引， 字段中的数据就会被复制一份出来， 用于生成索引。 因此， 给表添加索引，会增加表的体积， 占用磁盘存储空间。所以索引不是建立越多越好的。

非聚集索引和聚集索引的区别在于， 通过聚集索引可以查到需要查找的数据， 而通过非聚集索引可以查到记录对应的主键值 ， 再使用主键的值通过聚集索引查找到需要的数据，如下图

 

9、数据库中join的inner join, outer join, cross join#

1.以A，B两张表为例
A left join B
选出A的所有记录，B表中没有的以null 代替
right join 同理

2.inner join
A,B的所有记录都选出，没有的记录以null代替

3.cross join (笛卡尔积)
A中的每一条记录和B中的每一条记录生成一条记录
例如A中有4条，B中有4条，cross join 就有16条记录

10、有哪些锁,select时怎么加排它锁

锁	概念
乐观锁	自己实现，通过版本号
悲观锁	共享锁，多个事务，只能读不能写，加 lock in share mode
排它锁	一个事务，只能写，for update
行锁	作用于数据行
表锁	作于用表

11、最左匹配原则

最左匹配原则是针对索引的
举例来说：两个字段（name,age）建立联合索引，如果where age=12这样的话，是没有利用到索引的，
这里我们可以简单的理解为先是对name字段的值排序，然后对age的数据排序，如果直接查age的话，这时就没有利用到索引了，
查询条件where name=‘xxx’ and age=xx 这时的话，就利用到索引了，再来思考下where age=xx and name=’xxx‘ 这个sql会利用索引吗，
按照正常的原则来讲是不会利用到的，但是优化器会进行优化，把位置交换下。这个sql也能利用到索引了

12、redis底层结构  为什么快 跳表具体应用在那些场景

https://www.cnblogs.com/ysocean/p/9080942.html

跳跃表在 Redis 中不如链表和字典等数据结构的应用广泛，只有两个地方用到。一是实现有序集合键，另一个是在集群节点中用作内部数据结构。 

Redis为什么这么快？

1、完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)；

2、数据结构简单，对数据操作也简单，Redis中的数据结构是专门进行设计的；

3、采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；

4、使用多路I/O复用模型，非阻塞IO；

5、使用底层模型不同，它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样，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；

 其他数据库的问题

1.数据库的主从复制#

主从复制的几种方式:

同步复制:

所谓的同步复制，意思是master的变化，必须等待slave-1,slave-2,...,slave-n完成后才能返回。 这样，显然不可取，也不是MySQL复制的默认设置。比如，在WEB前端页面上，用户增加了条记录，需要等待很长时间。

异步复制:

如同AJAX请求一样。master只需要完成自己的数据库操作即可。至于slaves是否收到二进制日志，是否完成操作，不用关心,MySQL的默认设置。

半同步复制:

master只保证slaves中的一个操作成功，就返回，其他slave不管。 这个功能，是由google为MySQL引入的。

2.数据库主从复制分析的 7 个问题?#

问题1：master的写操作，slaves被动的进行一样的操作，保持数据一致性，那么slave是否可以主动的进行写操作？

假设slave可以主动的进行写操作，slave又无法通知master，这样就导致了master和slave数据不一致了。因此slave不应该进行写操作，至少是slave上涉及到复制的数据库不可以写。实际上，这里已经揭示了读写分离的概念。

问题2：主从复制中，可以有N个slave,可是这些slave又不能进行写操作，要他们干嘛？

实现数据备份:
类似于高可用的功能，一旦master挂了，可以让slave顶上去，同时slave提升为master。

异地容灾:比如master在北京，地震挂了，那么在上海的slave还可以继续。
主要用于实现scale out,分担负载,可以将读的任务分散到slaves上。
【很可能的情况是，一个系统的读操作远远多于写操作，因此写操作发向master，读操作发向slaves进行操作】

问题3：主从复制中有master,slave1,slave2,...等等这么多MySQL数据库，那比如一个JAVA WEB应用到底应该连接哪个数据库?

我们在应用程序中可以这样，insert/delete/update这些更新数据库的操作，用connection(for master)进行操作，

select用connection(for slaves)进行操作。那我们的应用程序还要完成怎么从slaves选择一个来执行select，例如使用简单的轮循算法。

这样的话，相当于应用程序完成了SQL语句的路由，而且与MySQL的主从复制架构非常关联，一旦master挂了，某些slave挂了，那么应用程序就要修改了。能不能让应用程序与MySQL的主从复制架构没有什么太多关系呢？
找一个组件，application program只需要与它打交道，用它来完成MySQL的代理，实现SQL语句的路由。
MySQL proxy并不负责，怎么从众多的slaves挑一个？可以交给另一个组件(比如haproxy)来完成。

这就是所谓的MySQL READ WRITE SPLITE，MySQL的读写分离。

问题4：如果MySQL proxy , direct , master他们中的某些挂了怎么办？

总统一般都会弄个副总统，以防不测。同样的，可以给这些关键的节点来个备份。

问题5：当master的二进制日志每产生一个事件，都需要发往slave，如果我们有N个slave,那是发N次，还是只发一次？如果只发一次，发给了slave-1，那slave-2,slave-3,...它们怎么办？

显 然，应该发N次。实际上，在MySQL master内部，维护N个线程，每一个线程负责将二进制日志文件发往对应的slave。master既要负责写操作，还的维护N个线程，负担会很重。可以这样，slave-1是master的从，slave-1又是slave-2,slave-3,...的主，同时slave-1不再负责select。 slave-1将master的复制线程的负担，转移到自己的身上。这就是所谓的多级复制的概念。

问题6：当一个select发往MySQL proxy，可能这次由slave-2响应，下次由slave-3响应，这样的话，就无法利用查询缓存了。

应该找一个共享式的缓存，比如memcache来解决。将slave-2,slave-3,...这些查询的结果都缓存至mamcache中。

问题7：随着应用的日益增长，读操作很多，我们可以扩展slave，但是如果master满足不了写操作了，怎么办呢？

scale on ?更好的服务器？ 没有最好的，只有更好的，太贵了。。。
scale out ? 主从复制架构已经满足不了。
可以分库【垂直拆分】，分表【水平拆分】。

3.mysql 高并发环境解决方案?#

MySQL 高并发环境解决方案： 分库 分表 分布式 增加二级缓存。。。。。

需求分析：互联网单位 每天大量数据读取，写入，并发性高。

现有解决方式：水平分库分表，由单点分布到多点数据库中，从而降低单点数据库压力。

集群方案：解决DB宕机带来的单点DB不能访问问题。

读写分离策略：极大限度提高了应用中Read数据的速度和并发量。无法解决高写入压力。

4.数据库崩溃时事务的恢复机制（REDO日志和UNDO日志）?#

转载：MySQL REDO日志和UNDO日志

Undo Log:

Undo Log是为了实现事务的原子性，在MySQL数据库InnoDB存储引擎中，还用了Undo Log来实现多版本并发控制(简称：MVCC)。

事务的原子性(Atomicity)事务中的所有操作，要么全部完成，要么不做任何操作，不能只做部分操作。如果在执行的过程中发生了错误，要回滚(Rollback)到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过。
原理Undo Log的原理很简单，为了满足事务的原子性，在操作任何数据之前，首先将数据备份到一个地方（这个存储数据备份的地方称为UndoLog）。然后进行数据的修改。如果出现了错误或者用户执行了ROLLBACK语句，系统可以利用Undo Log中的备份将数据恢复到事务开始之前的状态。

之所以能同时保证原子性和持久化，是因为以下特点：

更新数据前记录Undo log。
为了保证持久性，必须将数据在事务提交前写到磁盘。只要事务成功提交，数据必然已经持久化。
Undo log必须先于数据持久化到磁盘。如果在G,H之间系统崩溃，undo log是完整的， 可以用来回滚事务。
如果在A-F之间系统崩溃,因为数据没有持久化到磁盘。所以磁盘上的数据还是保持在事务开始前的状态。

缺陷：每个事务提交前将数据和Undo Log写入磁盘，这样会导致大量的磁盘IO，因此性能很低。
如果能够将数据缓存一段时间，就能减少IO提高性能。但是这样就会丧失事务的持久性。因此引入了另外一种机制来实现持久化，即Redo Log。

Redo Log:

原理和Undo Log相反，Redo Log记录的是新数据的备份。在事务提交前，只要将Redo Log持久化即可，不需要将数据持久化。当系统崩溃时，虽然数据没有持久化，但是Redo Log已经持久化。系统可以根据Redo Log的内容，将所有数据恢复到最新的状态。

操作系统部分

1、进程、线程、协程区别

协程，是一种比线程更加轻量级的存在，协程不是被操作系统内核所管理，而完全是由程序所控制（也就是在用户态执行）。这样带来的好处就是性能得到了很大的提升，不会像线程切换那样消耗资源。

子程序，或者称为函数，在所有语言中都是层级调用，比如A调用B，B在执行过程中又调用了C，C执行完毕返回，B执行完毕返回，最后是A执行完毕。所以子程序调用是通过栈实现的，一个线程就是执行一个子程序。子程序调用总是一个入口，一次返回，调用顺序是明确的。而协程的调用和子程序不同。

协程在子程序内部是可中断的，然后转而执行别的子程序，在适当的时候再返回来接着执行。

协程的特点在于是一个线程执行，那和多线程比，协程有何优势？

极高的执行效率：因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势就越明显；

不需要多线程的锁机制：因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率比多线程高很多

2、进程使用的状态怎么查看

   ps -l   列出与本次登录有关的进程信息；
   ps -aux   查询内存中进程信息；
   ps -aux | grep ***   查询***进程的详细信息；
   top   查看内存中进程的动态信息；
   kill -9 pid   杀死进程。

3、进程通信方式

管道，消息队列，共享内存，信号量，socket，信号，文件锁#

4、进程调度算法

先来先服务调度算法是一种最简单的调度算法，也称为先进先出或严格排队方案。当每个进程就绪后，它加入就绪队列。当前正运行的进程停止执行，选择在就绪队列中存在时间最长的进程运行。该算法既可以用于作业调度，也可以用于进程调度。先来先去服务比较适合于常作业（进程），而不利于段作业（进程）

时间片轮转调度算法主要适用于分时系统。在这种算法中，系统将所有就绪进程按到达时间的先后次序排成一个队列，进程调度程序总是选择就绪队列中第一个进程执行，即先来先服务的原则，但仅能运行一个时间片，如100ms。在使用完一个时间片后，即使进程并未完成其运行，它也必须释放出（被剥夺）处理机给下一个就绪的进程，而被剥夺的进程返回到就绪队列的末尾重新排队，等候再次运行。

优先级调度算法又称优先权调度算法，该算法既可以用于作业调度，也可以用于进程调度，该算法中的优先级用于描述作业运行的紧迫程度

多级反馈队列算法，不必事先知道各种进程所需要执行的时间，他是当前被公认的一种较好的进程调度算法。

多级反馈队列调度算法的实现思想如下：

1. 应设置多个就绪队列，并为各个队列赋予不同的优先级，第1级队列的优先级最高，第2级队列次之，其余队列的优先级逐次降低。
2. 赋予各个队列中进程执行时间片的大小也各不相同，在优先级越高的队列中，每个进程的运行时间片就越小。例如，第2级队列的时间片要比第1级队列的时间片长一倍， ……第i+1级队列的时间片要比第i级队列的时间片长一倍。
3. 当一个新进程进入内存后，首先将它放入第1级队列的末尾，按FCFS原则排队等待调度。当轮到该进程执行时，如它能在该时间片内完成，便可准备撤离系统；如果它在一个时间片结束时尚未完成，调度程序便将该进程转入第2级队列的末尾，再同样地按FCFS 原则等待调度执行；如果它在第2级队列中运行一个时间片后仍未完成，再以同样的方法放入第3级队列……如此下去，当一个长进程从第1级队列依次降到第 n 级队列后，在第 n 级队列中便釆用时间片轮转的方式运行。
4. 仅当第1级队列为空时，调度程序才调度第2级队列中的进程运行；仅当第1 ~ (i-1)级队列均为空时，才会调度第i级队列中的进程运行。如果处理机正在执行第i级队列中的某进程时，又有新进程进入优先级较高的队列（第 1 ~ (i-1)中的任何一个队列），则此时新进程将抢占正在运行进程的处理机，即由调度程序把正在运行的进程放回到第i级队列的末尾，把处理机分配给新到的更高优先级的进程。

多级反馈队列的优势有：

• • 终端型作业用户：短作业优先。
    • 短批处理作业用户：周转时间较短。
    • 长批处理作业用户：经过前面几个队列得到部分执行，不会长期得不到处理。

5、多线程同步方式

线程同步是指线程之间所具有的一种制约关系，一个线程的执行依赖另一个线程的消息，当它没有得到另一个线程的消息时应等待，直到消息到达时才被唤醒。

1. 临界区
2. 信号量
3. 事件
4. 互斥量

临界区（Critical Section）是一段独占对某些共享资源访问的代码，在任意时刻只允许一个线程对共享资源进行访问。如果有多个线程试图同时访问临界区，那么在有一个线程进入后其他所有试图访问此临界区的线程将被挂起，并一直持续到进入临界区的线程离开。临界区在被释放后，其他线程可以继续抢占，并以此达到用原子方式操作共享资源的目的。

事件(Event)是WIN32提供的最灵活的线程间同步方式，事件可以处于激发状态(signaled or true)或未激发状态(unsignal or false)。根据状态变迁方式的不同，事件可分为两类： 
（1）手动设置：这种对象只可能用程序手动设置，在需要该事件或者事件发生时，采用SetEvent及ResetEvent来进行设置。 
（2）自动恢复：一旦事件发生并被处理后，自动恢复到没有事件状态，不需要再次设置。

信号量是维护0到指定最大值之间的同步对象。信号量状态在其计数大于0时是有信号的，而其计数是0时是无信号的。信号量对象在控制上可以支持有限数量共享资源的访问。

信号量的特点和用途可用下列几句话定义： 
（1）如果当前资源的数量大于0，则信号量有效； 
（2）如果当前资源数量是0，则信号量无效； 
（3）系统决不允许当前资源的数量为负值； 
（4）当前资源数量决不能大于最大资源数量。

互斥量：采用互斥对象机制。 只有拥有互斥对象的线程才有访问公共资源的权限，因为互斥对象只有一个，所以能保证公共资源不会同时被多个线程访问。互斥不仅能实现同一应用程序的公共资源安全共享，还能实现不同应用程序的公共资源安全共享。

6、进程性能分析工具vmstat

 

7、socket套接字通信用的函数

 

8、C++内存分布

9、select poll epoll

 https://www.cnblogs.com/sky-heaven/p/7011684.html

计算机网络部分

1、tcp、ip头部结构

 

 

 

 tcp报文头部

 

ip头部

 

 

 

 

2、三次握手四次握手的状态 为什么这么设定

主机A(client)和主机B(server)开始建立握手过程：

第一次握手：主机A发送位码为syn＝1,随机产生seq number=10001的数据包到服务器，主机B由SYN=1知道，A要求建立联机，此时状态为SYN_SENT；
第二次握手：主机B收到请求后要确认联机信息，向A发送ack number=(主机A的seq+1),syn=1,ack=1,随机产生seq=20001的包，此时状态由LISTEN变为SYN_RECV；
第三次握手：主机A收到后检查ack number是否正确，即第一次发送的seq number+1,以及位码ack是否为1，若正确，主机A会再发送ack number=(主机B的seq+1),ack=1，主机B收到后确认seq值与ack=1则连接建立成功，双方状态ESTABLISHED。

完成三次握手，主机A与主机B开始传送数据。

解释各状态的含意：
CLOSED: 这个没什么好说的了，表示初始状态。 
LISTEN: 这个也是非常容易理解的一个状态，表示服务器端的某个SOCKET处于监听状态，可以接受连接了。 
SYN_RECV: 这个状态表示接受到了SYN报文，在正常情况下，这个状态是服务器端的SOCKET在建立TCP连接时的三次握手会话过程中的一个中间状态，很短暂，基本 上用netstat你是很难看到这种状态的，除非你特意写了一个客户端测试程序，故意将三次TCP握手过程中最后一个ACK报文不予发送。因此这种状态 时，当收到客户端的ACK报文后，它会进入到ESTABLISHED状态。 
SYN_SENT: 这个状态与SYN_RECV遥想呼应，当客户端SOCKET执行CONNECT连接时，它首先发送SYN报文，因此也随即它会进入到了SYN_SENT状 态，并等待服务端的发送三次握手中的第2个报文。SYN_SENT状态表示客户端已发送SYN报文。 
ESTABLISHED：这个容易理解了，表示连接已经建立了。 

 

 

 TCP的连接的拆除需要发送四个包，因此称为四次挥手(four-way handshake)。客户端或服务器均可主动发起挥手动作。
解析各种状态含义：
FIN_WAIT_1: 这个状态要好好解释一下，其实FIN_WAIT_1和FIN_WAIT_2状态的真正含义都是表示等待对方的FIN报文。而这两种状态的区别 是：FIN_WAIT_1状态实际上是当SOCKET在ESTABLISHED状态时，它想主动关闭连接，向对方发送了FIN报文，此时该SOCKET即 进入到FIN_WAIT_1状态。而当对方回应ACK报文后，则进入到FIN_WAIT_2状态，当然在实际的正常情况下，无论对方何种情况下，都应该马 上回应ACK报文，所以FIN_WAIT_1状态一般是比较难见到的，而FIN_WAIT_2状态还有时常常可以用netstat看到。 
FIN_WAIT_2：上面已经详细解释了这种状态，实际上FIN_WAIT_2状态下的SOCKET，表示半连接，也即有一方要求close连接，但另外还告诉对方，我暂时还有点数据需要传送给你，稍后再关闭连接。 
TIME_WAIT: 表示收到了对方的FIN报文，并发送出了ACK报文，就等2MSL后即可回到CLOSED可用状态了。如果FIN_WAIT_1状态下，收到了对方同时带 FIN标志和ACK标志的报文时，可以直接进入到TIME_WAIT状态，而无须经过FIN_WAIT_2状态。 
CLOSING: 这种状态比较特殊，实际情况中应该是很少见，属于一种比较罕见的例外状态。正常情况下，当你发送FIN报文后，按理来说是应该先收到（或同时收到）对方的 ACK报文，再收到对方的FIN报文。但是CLOSING状态表示你发送FIN报文后，并没有收到对方的ACK报文，反而却也收到了对方的FIN报文。什 么情况下会出现此种情况呢？其实细想一下，也不难得出结论：那就是如果双方几乎在同时close一个SOCKET的话，那么就出现了双方同时发送FIN报 文的情况，也即会出现CLOSING状态，表示双方都正在关闭SOCKET连接。 
CLOSE_WAIT: 这种状态的含义其实是表示在等待关闭。怎么理解呢？当对方close一个SOCKET后发送FIN报文给自己，你系统毫无疑问地会回应一个ACK报文给对 方，此时则进入到CLOSE_WAIT状态。接下来呢，实际上你真正需要考虑的事情是察看你是否还有数据发送给对方，如果没有的话，那么你也就可以 close这个SOCKET，发送FIN报文给对方，也即关闭连接。所以你在CLOSE_WAIT状态下，需要完成的事情是等待你去关闭连接。 
LAST_ACK: 这个状态还是比较容易好理解的，它是被动关闭一方在发送FIN报文后，最后等待对方的ACK报文。当收到ACK报文后，也即可以进入到CLOSED可用状态了。 

3、三次握手的隐患  洪泛攻击

1）SYN flood 泛洪攻击 , 伪装的IP向服务器发送一个SYN请求建立连接，然后服务器向该IP回复SYN和ACK，但是找不到该IP对应的主机，当超时时服务器收不到ACK会重复发送。当大量的攻击者请求建立连接时，服务器就会存在大量未完成三次握手的连接，服务器主机backlog被耗尽而不能响应其它连接。即SYN flood泛洪攻击 
　　防范措施： 
　　1、降低SYN timeout时间，使得主机尽快释放半连接的占用 
　　2、采用SYN cookie设置，如果短时间内连续收到某个IP的重复SYN请求，则认为受到了该IP的攻击，丢弃来自该IP的后续请求报文 
　　3、在网关处设置过滤，拒绝将一个源IP地址不属于其来源子网的包进行更远的路由 
2）Land 攻击 , 当一个主机向服务器发送SYN请求连接，服务器回复ACK和SYN后，攻击者截获ACK和SYN。然后伪装成原始主机继续与服务器进行通信 , 目标地址和源地址都是目标本身,自己联系自己

这类攻击的检测方法相对来说比较容易，因为可以直接通过判断网络数据包的源地址和目标地址是否相同确认是否属于攻击行为。

4、tcp可靠性的保证

ack 流量控制 拥塞控制等等

5、time_wait的原理

在TCP连接中，当被动关闭连接的一方(图中client)发送的FIN报文到达时，被动关闭连接的一方会发送ACK确认报文，并且进入TIME_WAIT状态，并且等待2MSL时间段(MSL:maximum segment life)。这么做有下述两个原因：

1. 被动关闭连接的一方(图中的server)在一段时间内没有收到对方的ACK确认数据包，会重新发送FIN数据包，因而主动关闭连接的一方需要停留在等待状态以处理对方重新发送的FIN数据包。否则他会回应一个RST数据包给被动关闭连接的一方，使得对方莫名其妙。

2. 在TIME_WAIT状态下，不允许应用程序在当前ip和端口上和之前通信的client(这个client的ip和端口号不变)建立一个新的连接。这样就能避免新的连接收到之前的ip和端口一致的连接残存在网络中的数据包。这也是TIME_WAIT状态的等待时间被设置为2MSL的原因，以确保网络上当前连接两个方向上尚未接收的TCP报文已经全部消失

6、http协议特点

HTTP 是一个属于应用层的面向对象的协议，HTTP 协议一共有五大特点：1、支持客户/服务器模式；2、简单快速；3、灵活；4、无连接；5、无状态。

简单快速：客户向服务器请求服务时，只需传送请求方法和路径。请求方法常用的有GET、HEAD、POST。每种方法规定了客户与服务器联系的类型不同。由于HTTP协议简单，使得HTTP服务器的程序规模小，因而通信速度很快。

灵活：HTTP允许传输任意类型的数据对象。正在传输的类型由Content-Type（Content-Type是HTTP包中用来表示内容类型的标识）加以标记。

无连接的含义是限制每次连接只处理一个请求。服务器处理完客户的请求，并收到客户的应答后，即断开连接。采用这种方式可以节省传输时间。Keep-Alive 功能使客户端到服务器端的连接持续有效，当出现对服务器的后继请求时，Keep-Alive 功能避免了建立或者重新建立连接。

无状态是指协议对于事务处理没有记忆能力，服务器不知道客户端是什么状态。即我们给服务器发送 HTTP 请求之后，服务器根据请求，会给我们发送数据过来，但是，发送完，不会记录任何信息。

Cookie可以保持登录信息到用户下次与服务器的会话，换句话说，下次访问同一网站时，用户会发现不必输入用户名和密码就已经登录了。当客户端访问服务器时，服务器根据需求设置 Session，将会话信息保存在服务器上，同时将标示 Session 的 SessionId 传递给客户端浏览器，浏览器将这个 SessionId 保存在内存中，我们称之为无过期时间的 Cookie。

7、https协议解释  加密ssl具体细节

https://blog.csdn.net/gogzf/article/details/78385487

8、http头部结构

一个HTTP请求由四个部分组成：请求行、请求头部、空行、请求数据

请求头部：HTTP客户程序(例如浏览器)，向服务器发送请求的时候必须指明请求类型(一般是GET或者 POST)。

响应报文由三部分组成：响应行、响应头、空行、响应体

响应头用于描述服务器的基本信息，以及数据的描述，服务器通过这些数据的描述信息，可以通知客户端如何处理等一会儿它回送的数据。设置HTTP响应头往往和状态码结合起来

9、cookie session的区别

上面有提到过

10.http状态码

200 OK：表示从客户端发送给服务器的请求被正常处理并返回；

204 No Content：表示客户端发送给客户端的请求得到了成功处理，但在返回的响应报文中不含实体的主体部分（没有资源可以返回）；

206 Patial Content：表示客户端进行了范围请求，并且服务器成功执行了这部分的GET请求，响应报文中包含由Content-Range指定范围的实体内容。

3xx （5种）

301 Moved Permanently：永久性重定向，表示请求的资源被分配了新的URL，之后应使用更改的URL；

302 Found：临时性重定向，表示请求的资源被分配了新的URL，希望本次访问使用新的URL；

       301与302的区别：前者是永久移动，后者是临时移动（之后可能还会更改URL）

303 See Other：表示请求的资源被分配了新的URL，应使用GET方法定向获取请求的资源；

      302与303的区别：后者明确表示客户端应当采用GET方式获取资源

304 Not Modified：表示客户端发送附带条件（是指采用GET方法的请求报文中包含if-Match、If-Modified-Since、If-None-Match、If-Range、If-Unmodified-Since中任一首部）的请求时，服务器端允许访问资源，但是请求为满足条件的情况下返回改状态码；

307 Temporary Redirect：临时重定向，与303有着相同的含义，307会遵照浏览器标准不会从POST变成GET；（不同浏览器可能会出现不同的情况）；

4xx （4种）

400 Bad Request：表示请求报文中存在语法错误；

401 Unauthorized：未经许可，需要通过HTTP认证；

403 Forbidden：服务器拒绝该次访问（访问权限出现问题）

404 Not Found：表示服务器上无法找到请求的资源，除此之外，也可以在服务器拒绝请求但不想给拒绝原因时使用；

5xx （2种）

500 Inter Server Error：表示服务器在执行请求时发生了错误，也有可能是web应用存在的bug或某些临时的错误时；

503 Server Unavailable：表示服务器暂时处于超负载或正在进行停机维护，无法处理请求；

11、get post delete put

1、GET

get请求是用来获取数据的，只是用来查询数据，不对服务器的数据做任何的修改，新增，删除等操作。

在这里我们认为get请求是安全的，以及幂等的。安全就是指不影响服务器的数据，幂等是指同一个请求发送多次返回的结果应该相同。

特点：

get请求会把请求的参数附加在URL后面，这样会产生安全问题，如果是系统的登陆接口采用的get请求，需要对请求的参数做一个加密。

get请求其实本身HTTP协议并没有限制它的URL大小，但是不同的浏览器对其有不同的大小长度限制

2、POST

post请求一般是对服务器的数据做改变，常用来数据的提交，新增操作。

特点：

post请求的请求参数都是请求体中

post请求本身HTTP协议也是没有限制大小的，限制它的是服务器的处理能力

3、PUT

put请求与post一样都会改变服务器的数据，但是put的侧重点在于对于数据的修改操作，但是post侧重于对于数据的增加。

4、DELETE

delete请求用来删除服务器的资源。

5、OPTIONS

options请求属于浏览器的预检请求，查看服务器是否接受请求，预检通过后，浏览器才会去发get，post，put，delete等请求。至于什么情况下浏览器会发预检请求，浏览器会会将请求分为两类，简单请求与非简单请求，非简单请求会产生预检options请求。

12、url到页面渲染完成的状态

1. 域名DNS解析

2. TCP连接： TCP三次握手

3. 发送请求

4. 接受响应

5. 渲染页面

13、dns解析原理

 第一步：客户机提出域名解析请求,并将该请求发送给本地的域名服务器.
　　第二步：当本地的域名服务器收到请求后,就先查询本地的缓存,如果有该纪录项,则本地的域名服务器就直接把查询的结果返回.
　　第三步：如果本地的缓存中没有该纪录,则本地域名服务器就直接把请求发给根域名服务器,然后根域名服务器再返回给本地域名服务器一个所查询域(根的子域)的主域名服务器的地址.
　　第四步：本地服务器再向上一步返回的域名服务器发送请求,然后接受请求的服务器查询自己的缓存,如果没有该纪录,则返回相关的下级的域名服务器的地址.
　　第五步：重复第四步,直到找到正确的纪录.
　　第六步：本地域名服务器把返回的结果保存到缓存,以备下一次使用,同时还将结果返回给客户机.

主机向本地域名服务器的查询一般都是采用递归查询，本地域名服务器向根域名服务器的查询的迭代查询。

其他

哈希表解决冲突办法 

哈希表查找元素的过程

哈希表某个数据从桶中删除怎么办

前序中序还原二叉树

https://blog.csdn.net/w823626691/article/details/23101303

两千万文件找最小的一千个（大顶堆）

https://blog.csdn.net/Nick_666/article/details/78281008

 

一句话总结：内存无法装下，用比较速度最快的数据结构。

先找最大的1000个整数

1、内存无法装下：先取出1001个整数，构建一个最小堆，堆顶永远是最小的整数。

2、比较：从剩余的整数中一次取出一个，跟最小堆堆顶相比，如果比堆顶小，就pass掉，接着取；如果比最小堆堆顶大，那么将之替换掉堆顶，然后调整最小堆

3、结果：100亿个整数全部操作完后，抛开堆顶，剩下的1000个就是最大的1000个整数。

KMP算法：

1. 对模式串预处理，生成next数组

2. 进入主循环，遍历主串

2.1. 比较主串和模式串的字符

2.2. 如果发现坏字符，查询next数组，得到匹配前缀所对应的最长可匹配前缀子串，移动模式串到对应位置

2.3.如果当前字符匹配，继续循环

next数组用于记录模式串每一位的最长公共前后缀，也就是标记实际匹配过程中在某一位遇到不匹配的情况时，模式串的 j 应该移动到的位置

1. next生成过程就是模式串自己匹配自己的过程，首先固定一个模式串，然后拿另一个模式串从头开始不断的和第一个模式串对，字符一样就说明当前位置开始往后的字符和字符串开头往后的字符匹配，就是有公共前后缀，并得到长度。

2. 首先模式串的第0位字符公共前后缀长度为0，实际匹配过程中要匹配的串和模式串的第0位都不匹配的话，说明这个位置没得跳转，所以ne[0]=0;

3. 进入循环，首先 i 在1的位置，k在0的位置(要注意k的位置和next数下标没关系，k是对于原来模式串而言的位置，现在在第0个a上)，如图中第1次匹配所示，发现p[i]=p[k]，说明 i 位置最长公共前后缀为1，记入next数组，ne[1]=1。现在k=1，在第二个a上。紧接着i=2，发现p[i]!=p[k]，这时候怎么办呢？问问k前面的老兄：“你的公共前后缀是多少啊？”，k-1说自己公共前后缀是0。那好吧，没得跳转了，直接ne[2]=0，下一个字符只能从头开始对了。

4. 进入第2次匹配。此时i=3，k=0，发现一路顺风顺水，i=3后面的字符和从头开始的字符串一直都匹配，所以公共前后缀长度不断加1，直到i=8。此时k=5，而p[i]!=p[k]。这时候再问问k前面的老兄的公共前后缀，k-1说我的公共前后缀是2。那么说明从k开始往前的两个字符和从头开始的两个字符是一样的。那么我们下一次直接从第三个字符匹配。

5. 进入第3次匹配。此时k=2，i=8。发现还有p[i]!=p[k]，再问问k-1，k-1说我的公共前后缀长度为1，说明k之前的那1个字符和开头的第1个字符是一样的，那么我们下一次直接从第2个字符匹配。

6. 进入第4次匹配。此时k=1,  i=8。发现终于p[i]=p[k]，那么ne[i]等于多少呢，就是之前k-1的即此时k的公共前后缀的数目加上这次匹配的数目，即ne[8]=2；匹配完成。

实际匹配过程和生成next数组的过程类似。用模式串不断对比要匹配的串，然后进行根据next数组进行跳转。

时间复杂度O（m+n）