面试（三）

流年不利，这个月我被裁员了，让我猝不及防。

一、异步接口怎么做自动化

异步就检查下游逻辑，如果耗时就需要睡一会（2023-03-08，个人认为可以开启线程池ThreadPoolExecutor，轮询终态结果就行）；

调用方式上来看，可分为三类：
同步调用：同步调用是一种阻塞式调用，即在函数A的函数体里通过书写函数B的函数名来调用之，使内存中对应函数B的代码得以执行。
异步调用：异步调用是一种类似消息或事件的机制解决了同步阻塞的问题，例如A通知B后，他们各走各的路，互不影响，不用像同步调用那样，A通知B后，非得等到B走完后，A才继续走。
回调：回调是一种双向的调用模式，也就是说，被调用的接口被调用时也会调用对方的接口，例如A要调用B，B在执行完又要调用A。

二、瀑布流、scrum、devops

瀑布模型是将软件项目划分为不同阶段，从一个阶段流动到下一阶段，每个阶段输出一个或多个评审通过的文档，后续阶段在上一阶段结束前不应该开始，每一个阶段的输出是下一个阶段工作的输入，典型的计划驱动软件过程。

 Scrum是一种兼顾计划性和灵活性的敏捷开发过程，它将这个开发过程分为若干次更小的迭代，每一个迭代周期称为一个冲刺，能应对快速变化的需求。

 DevOps就是让各个部门更好地沟通合作，通过自动化流程来使得软件整体过程更加快捷和可靠。

三、python的内存管理机制

（1）引用计数
　　引用计数增加
　　　　1.对象被创建：x=4
　　　　2.被别人引用：y=x
　　　　3.被作为参数传递给函数：foo(x)
　　　　4.作为容器对象的一个元素：a=[1,x,'33']
　　引用计数减少
　　　　1.一个本地引用离开了它的作用域。比如上面的foo(x)函数结束时，x指向的对象引用减1。
　　　　2.对象的别名被显式的销毁：del x ；或者del y
　　　　3.对象的一个别名被赋值给其他对象：x=789
　　　　4.对象从一个窗口对象中移除：myList.remove(x)
　　　　5.窗口对象本身被销毁：del myList，或者窗口对象本身离开了作用域
（2）垃圾回收
　　a、它会去检查那些引用计数为0的对象，然后清除其在内存的空间
　　b、循环垃圾回收器, 确保释放循环引用对象
（3）内存池机制
　　分为大内存和小内存，以256字节为界限，对于大内存使用Malloc进行分配，而对于小内存则使用内存池进行分配

四、处理器有多少个进程？
假设处理器4个核心，同一时刻最多只会有4个进程。1个进程可以包含多个线程

五、为什么说pyhton是假的多线程？
在 Cpython 解释器（Python语言的主流解释器）中，有一把全局解释锁（Global Interpreter Lock），
在解释器解释执行 Python 代码时，先要得到这把锁，意味着，任何时候只可能有一个线程在执行代码，
其它线程要想获得 CPU 执行代码指令，就必须先获得这把锁，如果锁被其它线程占用了，那么该线程就只能等待，
直到占有该锁的线程释放锁才有执行代码指令的可能。

虽然说任何时候可能有一个线程在执行代码，但并不是需要等该线程执行完代码才释放锁。
比如说资源的调度策略切换周期是1秒（默认是0.005秒），然后有2个线程，那么第一秒给A线程，第二秒给B线程，第三秒又给到了A线程，如此循环。
在不使用互斥锁的情况下，只要切换周期设置的足够大，就不会导致数据因为多线程出现数据不安全的情况。

六、迭代器、生成器
　　1、可迭代对象（for循环中，会自动调用 iter()将我们要迭代的对象转化为可迭代对象，每次循环都会调用 .next() 方法获取新元素，当引发StopIteration错误的时候自动退出循环）
　　　　可迭代对象需要实现__iter__方法，常见三类可迭代对象如下

from collections.abc import Iterable
# 判断是不是可迭代对象，python3.7之前collections不需要.abc
print(isinstance(range(10),Iterable))

　　　　（1）迭代器(生成器)
　　　　（2）序列（数组、字符串、元组、集合）
　　　　（3）字典
　　2、迭代器
　　　　（1）迭代器不仅要实现__iter__方法，还需要实现__next__方法；
　　　　（2）可以通过Python内置的iter函数把可迭代对象转化为迭代器；
　　　　（3）迭代器能够记住遍历位置，能够通过next方法不断从前往后访问，直到引发StopIteration
　　优点：每次只从对象中读取一条数据，不会造成内存的过大开销

class Iterator(object):
    def __init__(self, array):
        self.x = array
        self.index = 0

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.index < len(self.x):
            value = self.x[self.index]
            self.index += 1
        else:
            raise StopIteration
        return value


it = Iterator([1, 2, 3, 4, 5])
print(type(it))
print(next(it))
# 循环会从2开始
for i in it:
    print(i)

　　3、生成器（迭代器的子集）
　　　　（1）在Python中一个函数可以用yiled替代return返回值，这样的话这个函数就变成了一个生成器对象
　　　　（2）推导式来创建生成器

   gen = (i for i in [1, 2, 3, 4, 5])
   print(type(gen))
   print(next(gen))
   print(next(gen))

七、网络协议7层、5层模型

应用层协议：FTP、Telnet、SMTP、HTTP、RIP、NFS、DNS、RSTP
传输层协议：TCP协议、UDP协议
网络层协议：IP协议、ICMP协议、ARP协议、RARP协议

八、TCP三次握手

（1）首先客户端向服务器端发送一段TCP报文：
　　a、标记位为SYN，表示“请求建立新连接”;
　　b、序号为Seq=x（x一般为1）；
（2）服务器端接收到来自客户端的TCP报文之后，并返回一段TCP报文：
　　a、标志位为SYN和ACK，表示“确认客户端的报文Seq序号有效，服务器能正常接收客户端发送的数据，并同意创建新连接”
　　b、序号为Seq=y；
　　c、确认号为ack=x+1，表示收到客户端的序号Seq并将其值加1作为自己确认号Ack的值
（3）客户端接收到来自服务器端的确认收到数据的TCP报文之后，明确了从客户端到服务器的数据传输是正常的；
　　a、标志位为ACK，表示“确认收到服务器端同意连接的信号”（即告诉服务器，我知道你收到我发的数据了）
　　b、序号为Seq=x+1，表示收到服务器端的确认号Ack，并将其值作为自己的序号值
　　c、确认号为ack=y+1，表示收到服务器端序号Seq，并将其值加1作为自己的确认号ack的值

九、幂等

高并发或重复调用导致数据出现问题，这个时候则需要接口做幂等来保证我们数据的正确性。
常用方案如下，参考 https://blog.csdn.net/nonage_bread/article/details/114764227
　　1、全局唯一ID
　　生成一个全局ID，在执行操作前先根据这个全局唯一ID是否存在，来判断这个操作是否已经执行
　　2、唯一索引
　　把唯一标识作为唯一索引，在我们实现时，把创建支付单据写入去重表，放在一个事务中，如果重复创建，数据库会抛出唯一约束异常，操作就会回滚
　　3、状态控制

十、事务

概念：
　　事务由事务开始与事务结束之间执行的全部数据库操作组成。这些操作要么全部执行,要么全部不执行，是一个不可分割的工作单位。
　　如果sql语句执行出现问题，会调用rollback，回滚所有已经执行成功的sql语句。
特性
　　原子性(Atomicity)：事务中的全部操作在数据库中是不可分割的，要么全部完成，要么全部不执行。
　　一致性(Consistency)：几个并行执行的事务，其执行结果必须与按某一顺序 串行执行的结果相一致。
　　隔离性(Isolation)：事务的执行不受其他事务的干扰，事务执行的中间结果对其他事务必须是透明的。
　　持久性(Durability):对于任意已提交事务，系统必须保证该事务对数据库的改变不被丢失，即使数据库出现故障。
关于mysql
　　MySQL中默认采用的是自动提交（autocommit）模式，在自动提交模式下，如果没有start transaction显式地开始一个事务，那么每个sql语句都会被当做一个事务执行提交操作