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zx2020-07/studyGuide

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计算机专业课程

数据结构&算法

  • 建立时间复杂度、空间复杂度意识，写出高质量的代码
  • 性能更优，核心竞争力
  • 数据结构算法导图

1 复杂度分析

1.1 时间复杂度

  • 所有代码执行时间与数据规模增长的趋势，叫时间复杂度。
  • 可以理解每行代码执行时间都是unit_time,执行次数和数据量的关系。知道执行次数，就能知道复杂度。

1.2 时间复杂度量级

  • 常数阶、对数阶、线性阶、线性对数阶、指数阶，平方阶，立方阶，k次方阶，阶乘阶。

1.3 空间复杂度

  • 算法存储空间与数据量的关系。

1.4 最好最坏平均均摊时间复杂度

  • 平均：执行次数*概率

2 数组

2.1 定义

  • 内存连续（随机访问），数据类型相同，线性表。

2.2 插入删除

  • 插入删除 平均复杂度O（n）

2.3 查找

  • 查找 todo
  • 随机访问 下标访问复杂度O（1）

3 链表

3.1 插入删除

  • 插入删除 复杂度为O（1）

3.2 查找

  • 查找 复杂度O（n）

3.3 单链&双向链表&循环链表

  • 单链表，双向链表，循环链表. 带头链表，不带头链表

3.4 链表操作

  • 反转，合并有序链表，是否有环，删除倒数第n个节点，查找中间节点。

4 栈

4.1 入栈出栈

  • 入栈，出栈，栈顶元素。

4.2 顺序栈&链式栈

  • 数组实现顺序栈，链表实现链式栈。

4.3 栈应用

  • 用栈实现：表达式求值

5 队列

5.1 队头队尾

  • 队头出队，队尾入队

5.2 顺序队列&链式队列

  • 顺序对列，链式队列

5.3 循环队列

  • 队满：（tail+1）% n = head；
  • 队空： tail== head；

5.4 阻塞队列&并发队列

6 递归

6.1 堆栈溢出

  • 递归用循环代替
  • 堆栈溢出，重复计算，空间度高，函数调用耗时多。

7 排序

  • 判断排序算法效率衡量：
    • 1 时间复杂度（最好，最坏，平均）
    • 2 时间复杂度，系数，常熟，低阶
    • 3 内存消耗（原地排序）
    • 4 稳定性（都为3，排序前后位置不变的就是稳定算法）

7.1 冒泡排序

  • 原地排序，稳定性
  • 有序度，逆序度，满有序度 n*（n-1）/2
  • 时间复杂度。 O（n*n）

7.2 插入排序

  • 优于冒泡

7.3 选择排序

  • 低于冒泡和插入

7.4 归并排序

  • 时间复杂度：都为 nlogn
  • 空间负责度： n

7.5 快排

  • 取分区点，大于在右，小于在左。利用插入排序思想原地排序。
  • 时间复杂度对数阶。
  • 优化：三数取中，随机法取分区点。

7.6 桶排序

  • 分为多个桶，多个桶之间有排序，桶内快排

7.7 计数排序

7.8 基数排序

8 二分查找

  • 只适合数组
  • 只适合有序
  • 数据太小或太大都不适合
  • 如何在100MB内存之内，在1000W数据中查找。（数组排序，二分查找）
  • 二分查找变形：第一个小于等于某个值。。。

9 跳表

9.1 什么是跳表

  • 链表+多级索引+有序

9.2 特性

  • 空间复杂度 O（n）
  • 查找的时间复杂度 O（logn）
  • 插入删除时间复杂度 O（logn） 查找复杂度+操作复杂度
  • 防止跳表退化成链表：通过随机数k，把1-k层添加索引

9.3 Reids有序集合

  • 为什么不用红黑树？ 查询在区间内的数时，跳表效率比红黑树高。

10 散列表

10.0 定义

  • 通过散列函数把元素的键值映射为下标，将数据存储在数组下标中

10.1 散列冲突

  • 哈希冲突： 链表法；开放寻址法；重复哈希

10.2 设计工业级散列表

    1. hash函数设计
    1. hash表初始大小，动态扩容，高效扩容先扩容，然后等插入数据时再拷贝数据到新的散列表
    1. 散列冲突链表法可以用红黑树替代；

10.3 hash表+链表

  • LRU缓存淘汰算法：散列表+双向链表；复杂度都是O（1）
  • Redis有序集合：散列表+跳表 ；可以按照添加顺序 顺序访问
  • 插入，删除，查找 时间复杂度可到O（1）

10.4 哈希算法

  • 应用： 安全加密、唯一标识、数据校验、散列函数、负载均衡、数据分片、分布式存储

10.6 一致性哈希算法

  • hash环，算法对2的32次方取模。添加和删除机器只需要对部分数据迁移。
  • 节点太少可以添加虚拟节点

11 树

11.1 概念

  • 高度/深度/层

11.2 二叉树&满二叉树&完全二叉树

  • 存储方法：数组，链表；
  • 完全二叉树用数组方式存储浪费的空间少。
  • 前序遍历，中序遍历，后续遍历；用递归实现
  • 遍历时间复杂度O（n）

11.3 二叉查找树

  • 插入，查找，删除（如果有两个子节点，找到右节点的最小值，替换。）
  • 重复：链表法或数组动态扩容放在一个节点；放在右子树；

11.4 Hash表vs红黑树

  • 散列表无序
  • hash表扩容，hash冲突时，性能不稳定
  • 时间复杂度常量级不一定比对数级更优
  • hash表考虑因素多。hash冲突，扩容缩容。

11.5 红黑树

  • 根节点是黑色的；

  • 每个叶子节点都是黑色的空节点（NIL），也就是说，叶子节点不存数据

  • 任何相邻的节点都不能同时为红色，也就是说，红色节点是被黑色节隔开。

  • 每个节点，从该节点到达其可达叶子节点的所有路径，都包含相同数的黑色节点

  • 平衡二叉查找树，任何节点都左右节点高度不大于1.

  • 查找插入删除 时间复杂度：logn

  • 插入3种调整方式，删除4种调整方式。

11.6 递归树

  • 用来分析时间复杂度

11.7 B树&B+树

12 堆

12.1 定义

  • 完全二叉树
  • 每个节点比它的子节点都大或是都小。大顶堆，小顶堆。

12.2 插入删除

  • 堆插入，删除 ，堆化的过程。
  • 插入删除时间复杂度。logn

12.3 堆排序

  • 建堆，排序 。复杂度nlogn
  • 堆排序，取最顶堆化再重复。
  • 交换次数比快排多；跳跃访问。所以性能比快排低。

12.4 堆应用

  • 优先级队列、求 Top K 问题和求中位数问题

13 图

13.1 定义

  • 顶点，边，度，有向图，无向图，加权图。

13.2 图的存储

  • 邻阶矩阵存储。浪费空间。
  • 邻阶表存储（可以把链表换成散列表，跳表，红黑树）
  • 小规模（邻阶表+跳表实现）
  • 大规模（hash分片之后用跳表；或数据库）

13.3 深度，广度优先搜索

  • 广度：地毯式搜索，一层一层向外搜索。
  • 深度：回溯思想。
  • 时间复杂度O（边数），空间复杂度O（顶点数）

14 字符串匹配算法

14.1 BF算法（暴力匹配算法）

14.2 RK算法 （发明者名字命名）

  • 把模式串和主串 hash，再比较hash值。
  • 每个小串计算hash时不用遍历，有关系表达式。

14.3 BM算法 （字符串匹配向后滑动）

  • 坏字符原则
  • 好后缀原则

14.4 KMP算法 （发明者名字命名）

  • O（m+n）时间复杂度
  • 字符串匹配算法

14.5 字典树（trie树）

  • 公共的前缀重合在一起，多叉树

14.6 AC自动机

  • 多模式串匹配算法
  • 类似在树结构上加了next数组

15 算法思想

15.1 贪心算法

  • 霍夫曼编码。根据字符串频率编码后再存储

15.2 分治思想

  • MapReduce实现思想就是多台机器分治

15.3 回溯思想

  • 回退再试
  • 时间复杂度 指数级

15.4 动态规划

  • 分多个阶段，取最后阶段就是最大重量。
  • 思路：状态转移表；状态转移方程；
  • 时间复杂度 线性级

15.5 动态规划实例

16 其他算法

16.1 拓扑排序

16.2 最短路径

  • 有权有向图，放到优先级队列中。
  • 应用：地图推荐最短路径

16.3 位图

  • 布隆过滤器：位图 + hash
  • 应用：爬虫URL去重

16.4 概率统计

  • 应用：过滤垃圾短信

16.5 向量空间

  • 欧几里得距离
  • 应用：推荐系统

16.6 mysql索引B+树

16.7 A*算法

  • 应用：游戏寻路

16.8 索引

  • hash表：redis，memcache 适合hash表构建索引
  • 红黑树：适合构建内存索引
  • B+树：适合构建磁盘索引。mysql，oracle等数据库
  • 跳表：redis有序集合

16.9 并行计算

17 算法实战

17.1 reids数据结构与算法

  • list： 压缩列表+循环链表
  • hash： 压缩列表+hash表
  • set： 有序数组+hash表
  • 有序集合： 压缩列表+ 跳表+hash表

17.2 百度&谷歌 搜索引擎

  • 搜索，分析，索引，查询

操作系统

1 计算机原理

2 CPU

3 进程

4 线程

5 协程

6 Linux

7 并发

7.1 并发的原理

  • 交替执行，叠加执行。
  • 单处理系统中：进程切换&共享变量，中断可能会在进程中任何地方停止 引起并发问题！
  • 多处理系统中：多进程，上述问题或 同时执行同时访问同一变量 都会引起并发问题！

7.2 竞争条件

  • 多个进程，线程读写数据时，结果依赖多个进程的指令执行顺序。

7.3 进程的交互

  • 竞争；共享；通信；

7.4 互斥（硬件的支持）

  • 禁用中断（多处理器中无效）；
  • 专用机器指令
  • 信号量
  • 管程
  • 消息传递

网络

1 网络协议

1.1 TCP/IP

  • 《OSI七层网络协议模型》

    • OSI七层：物理层（IEEE 802.1A, IEEE 802.2到IEEE 802.11）、数据链路层（FDDI, Ethernet, Arpanet, PDN, SLIP, PPP）、网络层（IP, ICMP, ARP, RARP, AKP, UUCP）、传输层（TCP, UDP）、会话层（SMTP, DNS）、表示层（Telnet, Rlogin, SNMP, Gopher）、应用层（HTTP、TFTP, FTP, NFS, WAIS、SMTP）
    • TCP/IP四层：数据链路层、网络层、传输层、应用层

  • 《点对点 ，端到端》

    • 端到端：针对传输层，发送端与接收端之间建立连接再发数据。
    • 点到点：针对数据链路层或网络层，数据发给直接相连的设备。

  • 《TCP/IP四层协议理解》

    • 链路层：对电信号进行分组并形成具有特定意义的数据帧，然后以广播的形式通过物理介质发送给接收方
    • 网络层：（IP协议，ARP协议，路由协议）定义网络地址，区分网段，子网内MAC寻址，对于不同子网的数据包进行路由
    • 传输层：定义端口，标识应用程序身份，实现端口到端口的通信，TCP协议可以保证数据传输的可靠性。
    • 应用层：定义数据格式并按照对应的格式解读数据

  • 《TCP三次握手，四次挥手》《TCP三次握手，四次挥手详解》

    • URG 紧急指针是否有效。为1，表示某一位需要被优先处理。
    • ACK 确认号是否有效，一般置为1。
    • PSH 提示接收端应用程序立即从TCP缓冲区把数据读走。
    • RST 对方要求重新建立连接，复位。
    • SYN 请求建立连接，并在其序列号的字段进行序列号的初始值设定。建立连接，设置为1.
    • FIN 希望断开连接。
    • 三次握手： 1. SYN = 1，seq = j 2. SYN=1，ACK=1,ack= j+1,seq= k 3.ACK=1,ack=k+1
    • 四次挥手： 1. FIN=m 2.ACK=m+1 3.FIN=n 4 ACK=1,ack=n+1

  • 《TCP客户端服务端，连接断开，示例》

1.2 HTTP

  • 《HTTP协议详解，抓包分析》《HTTP2.0原理详解》《HTTP2.0二进制帧》

    • HTTP2.0二进制桢
    • HTTP2.0:多路复用、压缩头信息、请求划分优先级、支持服务器端主动推送
    • HTTP1.0:每个请求都需单独建立连接（keep-alive能解决部分问题单不能交叉推送）、每个请求和响应都需要完整的头信息、数据未加密

  • 《HTTPS原理》《一个故事讲清HTTPS》

      1. 浏览器发送HTTPS请求 2 服务器发送数字证书给客户端 3 浏览器CA列表验证证书 4 浏览器产生对称密钥，用公钥加密 5 用私钥揭秘获得对称密钥 6 用对称密钥加密通信。

1.3 LOT七大通信协议

2 网络模型

2.1 I/O模型

  • 《web优化必须了解的原理之I/o的五种模型和web的三种工作模式》
    • I/O步骤：进程向操作系统请求数据 ;操作系统把外部数据加载到内核的缓冲区中;操作系统把内核的缓冲区拷贝到进程的缓冲区 ;进程获得数据完成自己的功能 ;
    • 五种I/O模型：阻塞I/O，非阻塞I/O，I/O复用、事件(信号)驱动I/O、异步I/O，前四种I/O属于同步操作，I/O的第一阶段不同、第二阶段相同，最后的一种则属于异步操作。
    • 三种 Web Server 工作方式：Prefork(多进程)、Worker方式(线程方式)、Event方式。
  • 《一文读懂I/O复用》
    • 第一阶段select阻塞，第二阶段recvfrom阻塞

2.2 select，poll，epoll

2.3 BIO NIO AIO

2.4 kqueue

2.5 长连接短链接

设计模式

1 设计模式六大原则

  • 《设计模式的六大原则》
    • 开闭原则：对扩展开放,对修改关闭，多使用抽象类和接口。
    • 里氏替换原则：基类可以被子类替换，使用抽象类继承,不使用具体类继承。
    • 依赖倒转原则：要依赖于抽象,不要依赖于具体，针对接口编程,不针对实现编程。
    • 接口隔离原则：使用多个隔离的接口,比使用单个接口好，建立最小的接口。
    • 迪米特法则：一个软件实体应当尽可能少地与其他实体发生相互作用，通过中间类建立联系。
    • 合成复用原则：尽量使用合成/聚合,而不是使用继承。

2 23种设计模式

设计思想&开发模式

TODO

中间件

1 Web Server

1.1 nginx

  • 《nginx入门教程》《nginx中文文档》

    • 进程模型：一个master进程，管理多个worker进程。一个请求只能一个worker进程处理。worker进程抢acceptMutex锁,然后接受请求，处理请求，返回请求，断开连接
    • 事件模型：高并发，异步非阻塞事件机制（例如epoll，循环处理准备好的事件请求，IO事件没有准备好就放回epoll)。
    • connection: TCP三次握手
    • request: 请求行、请求头、请求体、响应行、响应头、响应体

  • 《nginx配置》

  • 《nginx正向代理和反向代理》

    • 正向代理：访问无法访问的服务器；缓存，加速访问；登陆授权；访问日志记录；
    • 反向代理：负载均衡；保证原始服务器安全；
    • 正向代理和反向代理 配置文档
    • 正向代理和反向代理 配置示例

  • 《一个HTTP请求过程》《HTTP请求过程》

    • DNS域名解析；TCP连接；接受请求；处理请求；返回响应；关闭TCP；记录日志；解析HTML展示页面；

1.2 apache

1.3 OpenResty

2 缓存

2.1 本地缓存

2.2 客户端缓存

2.3 服务端缓存

2.3.1 web缓存
2.3.2 Memcache
2.3.3 Redis
2.3.4 Tair

3 消息队列

3.1 消息队列常见问题

3.2 RabbitMQ

3.3 RocketMQ

3.4 ActiveMQ

3.5 Kafka

3.6 Redis

  • 《Redis用作消息队列》
    • 生产者、消费者模式完全是客户端行为，list 和 拉模式实现，阻塞等待采用 blpop 指令。

4 定时调度

5 API网关

请求转发、安全认证、协议转换、容灾

6 配置中心

数据库

1 基本理论

1.1 三大范式

1.2 事物隔离级别

  • 原子性，一致性，隔离性，持久性
  • 读不提交，出现脏读
  • 读提交，出现不可重复读
  • 重复读，出现幻读
  • 序列化，--

2 原理

2.1 架构设计

  • 连接层，优化/缓存层，存储引擎

2.2 数据存储

  • frm文件表空间描述
  • ibd文件索引和数据
  • page页：头双向链表，body链表存储记录
  • 索引：B+树

3 索引

3.0 索引原理

  • 聚族索引与非聚簇索引
  • B+树，非叶子结点不存数据，只存索引键值，叶子结点存数据。

3.1 索引类型

  • 聚族索引与非聚簇索引
  • 单列索引
  • 索引覆盖
  • 组合索引，索引合并
  • 全文索引

3.2 索引原则

  • 1.在经常需要搜索的列上,可以加快索引的速度

  • 2.主键列上可以确保列的唯一性

  • 3.在表与表的而连接条件上加上索引,可以加快连接查询的速度

  • 4.在经常需要排序(order by),分组(group by)和的distinct 列上加索引 可以加快排序查询的时间, (单独order by 用不了索引，索引考虑加where 或加limit)

  • 5.在一些where 之后的 < <= > >= BETWEEN IN 以及某个情况下的like 建立字段的索引(B-TREE)

  • 6.like语句的 如果你对nickname字段建立了一个索引.当查询的时候的语句是 nickname lick '%ABC%' 那么这个索引讲不会起到作用.而nickname lick 'ABC%' 那么将可以用到索引

  • 7.索引不会包含NULL列,如果列中包含NULL值都将不会被包含在索引中,复合索引中如果有一列含有NULL值那么这个组合索引都将失效,一般需要给默认值0或者 ' '字符串

  • 8.使用短索引,如果你的一个字段是Char(32)或者int(32),在创建索引的时候指定前缀长度 比如前10个字符 (前提是多数值是唯一的..)那么短索引可以提高查询速度,并且可以减少磁盘的空间,也可以减少I/0操作.

  • 9.不要在列上进行运算,这样会使得mysql索引失效,也会进行全表扫描

  • 10.选择越小的数据类型越好,因为通常越小的数据类型通常在磁盘,内存,cpu,缓存中 占用的空间很少,处理起来更快

  • 尽量选择区分度高的列作索引

3.3 索引失效

  • 索引列 like "%xx"
  • 使用函数计算
  • or 有没有索引的列
  • 类型不一致
  • order by 查询的列不是主键排序就不走索引

3.4 explain

  • 《explain分析SQL》
    • select_type：simple，primary，subquery，derived，union，union result
    • type：system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

并发

1 并发概念

1.1 并发

1.2 多线程

1.3 线程安全

  • 《线程安全问题及解决方案》
    • 产生原因：CPU切换时间片执行多线程产生竞态条件
    • 原子性，可见性，时序性；原子性：要么都执行，要么都不执行。a++是先查，后加，不是原子操作。
    • 加锁

2 锁

  • 《锁的分类》
    • 乐观锁&悲观锁，互斥锁/写锁，共享锁/读锁，公平锁/非公平锁，重入锁/非重入锁，分段锁等。

2.1 悲观锁

2.2 乐观锁

2.3 死锁

性能

1 性能优化方法

2 容量评估

3 CDN加速

4 连接池

5 优化工具

安全

1 堡垒机（跳板机）

2 web 安全

2.1 XSS

2.2 CSRF

2.3 SQL 注入

2.4 HashDos

2.5 脚本注入

2.6 漏洞扫描工具

2.7 验证码

3 DDoS防范

4 用户隐私信息保护

  1. 用户密码非明文保存，加动态salt。
  2. 身份证号，手机号如果要显示，用 “*” 替代部分字符。
  3. 联系方式在的显示与否由用户自己控制。
  4. TODO

5 序列化漏洞

6 加密解密

6.1 对称加密

  • 《常见对称加密算法》
    • DES、3DES、Blowfish、AES
    • DES 采用 56位秘钥，Blowfish 采用1到448位变长秘钥，AES 128，192和256位长度的秘钥。
    • DES 秘钥太短（只有56位）算法目前已经被 AES 取代，并且 AES 有硬件加速，性能很好。

6.2 哈希算法

6.3 非对称加密

7 服务器安全

8 数据安全

8.1 数据备份

TODO

9 网络隔离

9.1 内外网分离

TODO

9.2 登录跳板机

在内外环境中通过跳板机登录到线上主机。

10 授权、认证

10.1 RBAC

10.2 OAuth2.0

10.3 双因素认证（2FA）

2FA - Two-factor authentication，用于加强登录验证

常用做法是 登录密码 + 手机验证码（或者令牌Key，类似于与网银的 USB key）

10.4 单点登录(SSO)

运维&统计&技术支持

1 常规监控

1.1 命令行监控工具

2 日志服务

3 RPC

4 docker

5 APM

application performance management

6 统计分析

7 持续集成

8 自动化运维

9 灰度蓝绿AB

10 虚拟化

11 devops&openstack

12 测试

12.1 压力测试

  • 《apache ab测试使用指南》

    • too many open files (解决方案：ulimit -n; nginx配置events同级 worker_rlimit_nofile 15360;)
    • apr_socket_recv:Operation timed out (解决方法：ab加上-k 开启keepAlive)
    • apr_socket_connect(): Operation already in progress (解决方法：apache/conf/extra/httpd-mpm.conf 修改 ThreadsPerChild)
    • apr_socket_recv: Connection reset by peer (54)
    • setsockopt(TCP_NODELAY) failed (22: Invalid argument) while keepalive

  • 《大型网站压力测试及优化方案》

12.2 测试驱动开发

12.3 单元测试

  • 《单元测试》
    • 单元测试可以有效地测试某个程序模块的行为，是未来重构代码的信心保证。
    • 单元测试的测试用例要覆盖常用的输入组合、边界条件和异常。
    • 单元测试代码要非常简单，如果测试代码太复杂，那么测试代码本身就可能有bug。
    • 单元测试通过了并不意味着程序就没有bug了，但是不通过程序肯定有bug。

13 CGI

架构&框架

1 架构

1.1 架构师修炼图

1.2 微服务架构

分布式设计

1 扩展性设计

1.1 分布式&异步

1.2 分布式之数据切分

  • 《可扩展性设计之数据切分》
    • 垂直切分，水平切分，联合切分
    • 垂直切分缺点： join表分页搜索需要程序完成；事务处理复杂；
    • 水平切分缺点： 维护数据变复杂；切分无具体标准；
    • 切分与整合带来的问题：分布式事务；跨节点join（全局表，冗余，数据组装）；跨节点合并分页排序（先排序分页，再数据组装）；

1.3 分布式事务一致性

2 稳定性&高可用

  • 《系统设计：关于高可用系统的一些技术方案》

    • 可扩展：水平扩展、垂直扩展。 通过冗余部署，避免单点故障。一主多从。
    • 隔离：避免单一业务占用全部资源。避免业务之间的相互影响 2. 机房隔离避免单点故障。
    • 解耦：降低维护成本，降低耦合风险。减少依赖，减少相互间的影响。
    • 限流：遇到突发流量时，保证系统稳定。
    • 降级：紧急情况下释放非核心功能的资源。牺牲非核心业务，保证核心业务的高可用。
    • 熔断：异常情况超出阈值进入熔断状态，快速失败。减少不稳定的外部依赖对核心服务的影响。
    • 自动化测试：通过完善的测试，减少发布引起的故障。
    • 灰度发布：灰度发布是速度与安全性作为妥协，能够有效减少发布故障。

  • 《关于高可用的系统》

    • 数据不丢，就必需要持久化；服务高可用，就必需要有备用；复制，就会有数据一致性

2.1 负载均衡

2.2 限流

  • 《谈谈高并发系统的限流》
    • 计数器：通过滑动窗口计数器，控制单位时间内的请求次数，简单粗暴。
    • 漏桶算法：固定容量的漏桶，漏桶满了就丢弃请求，比较常用。
    • 令牌桶算法：固定容量的令牌桶，按照一定速率添加令牌，处理请求前需要拿到令牌，拿不到令牌则丢弃请求，或进入丢队列，可以通过控制添加令牌的速率，来控制整体速度。Guava 中的 RateLimiter 是令牌桶的实现。
    • Nginx 限流：通过 limit_req 等模块限制并发连接数。

2.3 容灾

2.4 平滑重启

3 数据库扩展

3.1 读写分离

3.2 分片模式

4 服务治理

4.1 服务发现

4.2 服务路由

5 分布式一致性

5.1 CAP与BASE理论

  • 《从分布式一致性谈到CAP理论、BASE理论》
    • 一致性分类：强一致(立即一致)；弱一致(可在单位时间内实现一致，比如秒级)；最终一致(弱一致的一种，一定时间内最终一致)
    • CAP：一致性、可用性、分区容错性(网络故障引起)
    • BASE：Basically Available（基本可用）、Soft state（软状态）和Eventually consistent（最终一致性）
    • BASE理论的核心思想是：即使无法做到强一致性，但每个应用都可以根据自身业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。

5.2 分布式锁

5.3 分布式一致性

5.4 幂等

6 分布式文件系统

7 唯一ID生成

8 一致性HASH算法

大数据

1 流式计算

1.1 Storm

1.2 Flink

1.3 Kafka Stream

1.4 应用场景

例如：

  • 广告相关实时统计；
  • 推荐系统用户画像标签实时更新；
  • 线上服务健康状况实时监测；
  • 实时榜单；
  • 实时数据统计。

2 Hadoop

2.1 HDFS

2.2 MapReduce

2.3 Yarn

3 Spark

搜索引擎

1 搜索引擎原理

2 Lucene

3 Elasticsearch

4 Solr

5 sphinx

golang

1 基本概念

1.1 GOPATH和工作区

  • GOROOT,GOPATH,GOBIN
  • src,bin,pkg
  • go build; go install ; go get;

1.2 命令源码文件

  • 如果一个源码文件声明属于main包，并且包含一个无参数声明且无结果声明的main函数，那么它就是命令源码文件

1.3 库源码文件

  • 库源码文件是不能被直接运行的源码文件，它仅用于存放程序实体，这些程序实体可以被其他代码使用
  • internal
  • 函数导出，访问权限

1.4 变量声明

  • var s string
  • s := "name"
  • 短变量声明

1.5 作用域

  • 包级私有的、模块级私有的和公开的

2 数组切片

  • 在无需扩容时，append函数返回的是指向原底层数组的新切片,而在需要扩容时，append函数返回的是指向新底层数组的新切片。
  • slice扩容 2倍，1.25倍。
  • 底层数组不会被替换，直接生产新的数组

3 链表

  • container/list

4 字典哈希

5 channel

5.0 注意点

  • 通道不能一直阻塞
  • goroutine执行完再退出
  • goroutine泄漏
  • channel关闭
  • goroutine不能打开太多，应该有限制

5.1 通道规则

  • 对于同一个通道，发送操作之间是互斥的，接收操作之间也是互斥的
  • 发送操作和接收操作中对元素值的处理都是不可分割的
  • 发送操作在完全完成之前会被阻塞。接收操作也是如此

5.2 无缓存通道

  • Channels的发送操作将导致发送者goroutine阻塞，直到另一个goroutine在相同的Channels上执行接收操作
  • 接收操作先发生，那么接收者goroutine也将阻塞，直到有另一个goroutine在相同的Channels上执行发送操作

5.3 close

  • 当一个channel被关闭后，再向该channel发送数据将导致panic异常
  • 当一个被关闭的channel中已经发送的数据都被成功接收后，后续的接收操作将不再阻塞，它们会立即返回一个零值
  • 只需要关闭接受者goroutine
  • range是安全接收的，它会判断是否关闭且没有收据接收。

5.4 单方向channel

  • 只有在发送者所在的goroutine才会调用close函数
  • 任何双向channel向单向channel变量的赋值操作都将导致该隐式转换，没有反向转换的语法

5.5 缓存通道

  • 内部缓存队列是满的，那么发送操作将阻塞直到因另一个goroutine执行接收操作
  • channel是空的，接收操作将阻塞直到有另一个goroutine执行发送操作而向队列插入元素。
  • 可以保证go程执行完再退出（？？）

5.6 并发循环

  • 循环时显式的将参数传给go程。
  • wg.wait为什么要在go func(){}中
  • for range channel当channel关闭且流干的时候才退出循环

5.7 select

  • 同时都满足条件，会随机选择一个执行。是不是有bug
  • Loop goto break

5.8 并发的退出

  • 通过close广播，select去接收。

6 基于共享变量的并发

6.1 数据竞争

  • 数据竞争会在两个以上的goroutine并发访问相同的变量且至少其中一个为写操作时发生。
  • 三种方法避免数据竞争：不要去写变量；避免从多个goroutine访问变量；加锁；

6.2 互斥锁

  • sync.Mutex互斥锁

6.3 读写锁

  • sync.RMutex读写锁

6.4 内存同步

  • 内存同步
  • 不使用channel且不使用mutex这样的显式同步操作时，我们就没法保证事件在不同的goroutine中看到的执行顺序是一致的

6.5 初始化

  • sync.once
  • 保证loadIcons的变量能够对所有goroutine可见

6.6 并发的非阻塞缓存

  • close(ch)会广播到每个goroutine
  • 两种方式：加锁；channel ；

NSQ

TODO

YII

《计算机组成原理》

1 计算机概述

1.1 软硬件

  • 软件，硬件
  • 系统软件；应用软件

1.2 层次结构

  • 汇编--机器语言-解释操作系统-微程序解释机器语言-执行机器语言
  • 翻译程序两种：编译程序；解释程序；

1.3 计算机组成

  • 运算器，存储器，控制器，输入输出
  • 指令和数据相同地位存放在存储器，可按地址寻访。
  • 指令和数据由二进制码表示
  • 指令由操作码和地址码组成
  • 指令是顺序存放的
  • 以运算器为中心
  • 现代计算机：MM+CPU+IO

1.4 计算机硬件

  • 数学建模；确定计算方法；编程序
  • 控制器，存储器，运算器，输入，输出设备

项目管理

TODO

资讯&技术资源

1 行业资讯

2 博客

TODO

  • 计算机组成原理
  • 编译原理和技术
  • 操作系统原理与设计
  • 数据结构算法基础
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