一、Redis
redis运用处景stringhashset：去重zset: 排行榜list：（壅塞行列步队、通信）HyperLogLog：大量统计（非精确）内部数据构造dict：key[string] VS value （redis obj）;拉链法办理冲突（同php）;装载因子（哈希表已保存节点数量 / 哈希表大小）超过预定值自动扩充内, 引发（增量式）rehashing根据ht[0]创建一个比原来size大一倍（也可能减少）的hashtable，重新打算hash和index值，根据rehashindex逐步操作到达一定阈值（ht[0]为空）操作停滞期间相应客户端写操作：写到新的ht[1]读操作：先读ht[0]，再读ht[1]sds：simple dynamic stringstring的底层实现为sds，但是string存储数字的时候，实行incr decr的时候，内部存储就不是sds了。二进制安全binary safe（5种类型的header+falgs得到详细类型，进而匹配len和alloc）robj：redis object，为多种数据类型供应一种统一的表示办法，同时许可同一类型的数据采取不同的内部表示，支持工具共享和引用计数。sdsstringlongziplistquicklistskiplist typedef struct redisObject { unsigned type:4;【OBJ_STRING, OBJ_LIST, OBJ_SET, OBJ_ZSET, OBJ_HASH】 unsigned encoding:4【上述type的OBJ-ENCODING _XXX常量，四个位解释同一个type可能是不同的encoding，或者说同一个数据类型，可能不同的内部表示】; unsigned lru:LRU_BITS; / lru time (relative to server.lruclock) / int refcount; void ptr【真正指向的数据】; } robjOBJ_ENCODING_stringOBJ_ENCODING_RAW,代表sds ，原生string类型OBJ_ENCODING_INT，long类型OBJ_ENCODING_EMBSTR ，嵌入OBJ_HASHOBJ_ENCODING_HT，表示成dictOBJ_ENCODING_ZIPLIST，hash用ziplist表示OBJ_SETOBJ_ENCODING_INTSET,表示成intestconfigset-max-intset-entries 512【是整型而且数据元素较少时，set利用intset；否则利用dict】OBJ_ZSETOBJ_ENCODING_SKIPLIST,表示成skiplist思想：多层链表，指针来回查找，插入和更新采纳随机层数的方法来规避configzset-max-ziplist-entries 128zset-max-ziplist-value 64OBJ_LISTOBJ_ENCODING_QUICKLISTconfiglist-max-ziplist-size -2list-compress-depth 0内部构造实现stringhash（两种encoding,根据下面的config）ziplistdictconfighash-max-ziplist-entries 512【把稳单位是“对儿”】hash-max-ziplist-value 64【单个value超过64】setzsetlistquicklist定义：是一个ziplist型的双向链表压缩算法:LZFzset如何根据两个属性排序？比如根据id和age可以用位操作，把两个属性合成一个double用zunionstore合并存储为新的key，再zrangeredis是如何担保原子性操作的？由于他是tm单线程的！
（ps:mysql是多线程）在并发脚本中的get set等不是原子的~在并发中的原子命令incr setnx等是原子的事务是担保批量操作的原子性主从复制过程：从做事器向主理事器发送sync主理事器收到sync命令实行BGSAVE,且在这期间新实行的命令保存到一个缓冲区主实行（BGSAVE）完毕后,将.rdb文件发送给从做事器，从做事器将文件载入内存BGSAVE期间到缓冲区的命令会以redis命令协议的办法，将内容发送给从做事器。特性：单线程，自实现（event driver库，见下面四个io多路复用函数）在/src/ae.c中:宏定义的办法
/ Include the best multiplexing layer supported by this system. The following should be ordered by performances, descending. / #ifdef HAVE_EVPORT #include \公众ae_evport.c\"大众 #else #ifdef HAVE_EPOLL #include \公众ae_epoll.c\"大众 #else #ifdef HAVE_KQUEUE #include \公众ae_kqueue.c\"大众 #else #include \公众ae_select.c\"大众 #endif #endifio多路复用，最常用调用函数：select（epoll，kquene，avport等），同时监控多个文件描述符的可读可写reactor办法实现文件处理器（每一个网络连接对应一个文件描述符），同时监听多个fd的accept，read（from client），write（to client），close文件事宜。备份与持久化rdb（fork 进程dump到file，但是把稳触发节点的覆盖问题，导致数据不完全）手动 save bgsave自动 conf:save 900 1 save 300 10 save 60 10000 dbfilename dump.rdb优点：对做事进程影响小，记录原数据文件办法便于管理还原缺陷：可能数据不完全aof（类似binlog）appendfsync noappendfsync everysecappendfsync always （每实行一个命令）优点：数据最完全，支持rewrite缺陷:文件相对rdb更大，导入速率比rdb慢过期策略：定时过期：韶光到了立即删除，cpu不友好，内存友好。惰性过期：访问时判断是否过期：cpu友好，内存不友好定期过期：expires dict中scan，打消已过期的key。cpu和内存最优解内存淘汰机制127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy
1) \公众maxmemory-policy\"大众2) \"大众noeviction\"大众127.0.0.1:6379>noeviction：新写入时回报错allkeys-lru:移除最近最少利用的keyallkeys-random：随机移除某些keyvolatile-lru：设置了过期韶光的key中，移除最近最少利用volatile-random：不阐明volatile-ttl：设置类过期韶光的键中，有更早过期韶光的key优先移除redis行列步队不敷之处行列步队可能丢东西比如redis挂了，producer没有停滞，但是行列步队数据无法写入（除非同步落地到mysql）行列步队的consumer 须要手动处理commit协议如果consumer处理完，表示真正完成如果没有处理完？放回行列步队？直接丢弃？事宜重放机制不支持比如consumer消费错了，那能不能将行列步队回放呢再次处理呢？行列步队最大长度及过期韶光如果producer远大于consumer，撑爆了怎么办如果comsumer 一贯没有处理，producer的数据如何处理exactly once单机分布式锁没问题，集议论形下不靠谱vs memcachememcached上风多线程（listen & woker)，利用多核round robincas（check and set，compare and swap）劣势cache coherency、锁key大小有限定（1M）特点内存预分配：slab+trunkredis上风：自己封装了一个AEEvent（epoll+select+kqueue），io多路复用丰富的数据构造（对内+对外）良好的持久化策略（rdb +aof）单机可支配多实例，利用多核劣势：排序、聚合cpu密集操作会等影响吞吐量key 大小最大为1gmore | otherredis ziplist与普通双向链表的差异：普通的链表每一项都占用独立的一块内存，各项之间用地址指针（引用）连接起来，这样会导致大量碎片。而ziplist是将表中每项放在前后连续地址空间内，而且对值存储采纳变长编码。redis msetnx对应的del，可以采纳lua脚本担保get del的原子性redis 单线程如何实现壅塞行列步队？壅塞是壅塞client，又不是壅塞server，server不发数据，client不就壅塞住了，当client想要壅塞在某个key上，server会把这个client放到一个block list里，等key发生变革，就send数据给client。redis 壅塞行列步队的韶光设置实现？blocklist里只存了列表，这个timeout存在连接上，靠serverCron来遍历检测，每次遍历5个，高性能的方案是小堆或者红黑树或者韶光轮实现的定时器构造，epoll wait那块timeout参数就设置成下次超时时间每次poll loop里除了处理io事宜，再把定时器的数据构造里处理下，堆和红黑只要检测到一个未超时就可以break了，韶光轮这是当前槽都触发了就行每次检测5个这种比较折中，由于他场景不是大量并发的做事器，rds cli的连接数量毕竟利用者内部可控，而且不须要精确打击，只要保障相对能及时清理就行，redis的网络部分相比拟较大略，业务场景可控，足够了redis集议论形下如何做到两个key必hash到一个节点？用{}
二、MySql
mysql索引物理存储聚簇索引非聚簇索引数据构造B+树hashfulltextR-tree逻辑角度唯一索引 unique普通索引index主键索引 primary key全文索引 full index（myisam）复合索引 （最左前缀原则）类似 where a and b and c a b c 问题联合索引（a,b,c） 能够精确利用索引的有（a=1）， （a=1 and b=1），（a=1 and b=1 and c=1）（b=1 and c =1引擎类型myisaminnodb差异：myisam采取非聚拢索引，innodb采取聚拢索引myisam索引myi与数据myd文件分离，索引文件仅保存数据记录指针地址。myisam的主索引与赞助索引在构造上没差异，而innodb不一样：innodb的所有赞助索引都引用主索引作为data域。innodb支持事务，行级锁。myisam弗成。innodb必须有主键，而myisam可以没有。相同点：都是b+tree 索引存储innodb数据被逻辑的存在tablespace，extend（区）中有多个page，page（默认16kb）里放row（每一行，大概每个page放2-200行记录）.frm:table's format.ibd:table data & associated index dataubunut的frm文件和ibd文件可在目录root@udev:/var/lib/mysql# ls中查看，下图为innodb行格式,由下到上，均向上兼容
CREATE TABLE users( id INT NOT NULL, first_name VARCHAR(20) NOT NULL, last_name VARCHAR(20) NOT NULL, age INT NOT NULL, PRIMARY KEY(id), KEY(last_name, first_name, age) KEY(first_name)一张表一定包含一个聚拢索引构成的b+树以及多少赞助索引构成的b+树每次给字段建一个索引，字段中的数据就会被复制一份出来。用于天生索引，（考虑磁盘空间）。不管何种办法查表，终极都会利用主键通过聚拢索引来定位到数据。聚拢索引（主键）是通往真实数据的唯一出路。赞助索引：非聚拢索引都可以被称作赞助索引，其叶子节点不包含行记录的全部数据，仅包含索引中的所有键及一个用于查找对应行记录的【书签（即主键或者说聚拢索引）】，下面两个图为赞助索引（first_name，age）以及通过主键再次查找的过程
联合索引：与覆盖索引没有差异，或者理解为覆盖索引是联合索引的最优解（无需通过主键回表）。explainextrausing index ：condition(用了索引，但是回表了)using where ：uning index（查询的字段在索引中就能查到，无需回表）using index condition：using filesort（重点优化：表明查到数据后须要再进行排序，只管即便利用索引的有序性。）using where：using indextype（连接类型：join type），以下逐步增大system 系统表，磁盘io忽略不计（有些数据就已经在内存中）const 常量连接（加了where条件限定，命中主键pk或者唯一unique索引）eq_ref 主键索引或者非空唯一索引、等值连接；如果把唯一索引改为普通索引+等值匹配，可能type只为ref，由于可能一对多range 区间范围 between and；where in，gt lt；（把稳必须是索引）index 索引树扫描，即须要扫描索引上的全部数据，比如innodb的countall 全表扫描select 与索引（重视要命中条数与总条数，如果附近，用不到索引，就全回表了，如果是一定范围，那便是range use indexcondition）rows（粗略统计，不是精确）其他：varchar为啥为65535？compact行记录的第一个字段为变长字段长度列表，为2个字节16位。参考一个表最多多少行？1023，详细也是看行格式的数据构造即可，参考上文的参考链接。为什么建议给表加主键？主键的浸染是把数据格式转为索引（平衡树）联合索引在b+树中如何存储？为什么索引不直接用二叉查找树，要用b树，b+树？紧张考虑减少磁盘io（考虑磁盘物理事理及局部性与磁盘预读的特性：）myisam和innodb必须有主键吗？innodb必须有，数据文件须要按照主键聚拢，如果没有innodb会自动天生。
三、算法&数据构造
最小堆：根节点为最小值，且节点比其他孩子小平衡树（avl 红黑树）最大堆：根节点为最大值，且节点比其他孩子大sikplisthashhash 碰撞缘故原由hash 碰撞办理方案拉链,塞到链表里（想到了php max_input_vars）开放寻址，一贯找..线性探测二次探测再散列伪随机数再hash给天命值n，判断n是斐波那契数列的第几项？写算法反转列表如A->B->C->D 到A->D->C->B插入排序数组与链表差异与联系链表操作单链表删除p->next=p->next->next; if(head->next===null){ head=null }单链表插入
new_node->next=p->next; p->next=new_node if(head===null){ head=new_node; }运用问题如何实现一个LRU功能？【双向链表】如何实现浏览器提高退却撤退功能？【两个栈】
四、设计模式
设计模式单例模式 （static ，consturct）static private $instance; private $config; private funciton __construct($config){ $this->config=$config; } private funciton __clone(){ } static public function instance($config){ if(!self::$instance instanceof self){ self::$instance=new self($config); } return self::$instance; }}大略工厂（switch case include new return )
{ public function makeModule($moduleName, $options) { switch ($moduleName) { case 'Fight': return new Fight($options[0], $options[1]); case 'Force': return new Force($options[0]); case 'Shot': return new Shot($options[0], $options[1], $options[2]); } } } # 利用工厂办法 001 class Superman { protected $power; public function __construct() { // 初始化工厂 $factory = new SuperModuleFactory; // 通过工厂供应的方法制造须要的模块 $this->power = $factory->makeModule('Fight', [9, 100]); // $this->power = $factory->makeModule('Force', [45]); // $this->power = $factory->makeModule('Shot', [99, 50, 2]); / $this->power = array( $factory->makeModule('Force', [45]), $factory->makeModule('Shot', [99, 50, 2]) ); / } }# 利用工厂办法 002 class Superman { protected $power; public function __construct(array $modules) { // 初始化工厂 $factory = new SuperModuleFactory; // 通过工厂供应的方法制造须要的模块 foreach ($modules as $moduleName => $moduleOptions) { $this->power[] = $factory->makeModule($moduleName, $moduleOptions); } } } // 创建超人 $superman = new Superman([ 'Fight' => [9, 100], 'Shot' => [99, 50, 2]门面模式对客户屏蔽子系统组件，减少子系统与客户之间的松耦合关系
五、正则表达式
正则表达式运用处景范匹配模版引擎词法剖析器（lex）常见正则六、PHP
php代码阐明过程(大多的非编译措辞)lexical词法剖析，输入为源代码，输出为token语法剖析 工具为文法（LALR），输出为表达式，7.0为AST，涉及:注释分号 & 分隔符变量常量操作数类型检讨、关键字处理、导入，输出为中间代码。工具为选定的的编译器优化工具中间代码天生（Opcodes）机器码天生（编译措辞）session共享配置phpunit用法cookie购物车和session购物车的实现弱类型实当代码规范自动化：sonarquebe+jenkins单元测试php进程间如何通信旗子暗记量行列步队管道socket共享内存php并发模型变量底层存储构造常用的数组函数(列出10个)array_combine(前面数组作为其键，后面数组做为其值)array_merage(合并两个数组，后面覆盖前面，但数字索引会重新索引，不会覆盖)array_multisortphp垃圾回收机制（gc）zend.enable_gc php.inigc_enable() funciton把session放入redis里面还会触发类似文件的state sessionsession.gc_probability （default 1）session.gc_divisor （default 100）session.gc_maxlifetime（单位秒）session.cookie_lifetime（单位秒，0表示直到关闭浏览器）session.save_pathsession_write_close （显示关闭，后期利用须要显示开启）七、操作系统
操作系统多线程多进程协程的理解socket和管道的差异进程间通信手段共享内存rpc管道线程间通信手段读写进程数据段八、网络协议
网络协议http构成：起始行（GET =>200）,首部头 （ACCEPT=>CONTENT-TYPE）,主体 name =》tongbo版本：1.01.12.0 :多路复用、流量掌握长连接在一个连接上发送多个数据包心跳、如何发送心跳httpdns定义：用http协议代替原始的udp dns协议，可以绕过运营商的local dns办理问题：避免local dns造成的域名挟制问题和调度禁绝确问题（更多是在移动客户端）其他办理方案客户端dns缓存热点域名解析关于TIME_WAIT:time_wait是一种TCP状态，等待2msl可以担保客户端末了一个报文段能够到达做事器，如果未到达，做事器则会超时重传连接开释报文段。使得客户端、做事器都可以正常进入到CLOSE状态。关于'粘包'分包：在一个别或一帧数据时，通过一定的处理，让吸收方能从字节流中识别并截取（还原）出一个个别。短连接tcp分包：发送方关闭连接，吸收方read 0，就知道尾了长连接TCP分包：长度固定or头中加长度字段固定边界，比如http:rn利用本身格式，如xml，json特性协议停等超时重传慢启动滑动窗口快速重传udp无连接、best effort、面向报文（不合并、不拆分，保留边界）无拥塞掌握、流量掌握、首部开销小（8个字节，而tcp有20个首部）支持一对一，一对多，多对一自定义协议rpc九、大前端
js百度统计的实现基于cookie，引入js脚本及baidu个人账户id，读取当前信息，适当节点发送要求给百度做事器十、中间件
中间件rebbitmqkafkaRedis 行列步队十一、php框架
php框架ciyiilaravelAppServiceProvider register：做事供应者注册IocContainer：(工厂模式的升华：ioc容器)掌握反转（inversion of control）可以降落打算机代码之间的耦合，个中最常见的办法叫做依赖注入。（Dependence Injection），还有一种办法为依赖查找。实现办法基于接口:实现特定接口以供外部容器注入所依赖类型的工具。基于set方法：还没搞明白。基于布局函数：实现特定参数的布局函数管理类依赖实行（依赖注入DI)：通过布局函数或者某些情形下通过setter方法将类依赖注入到类中，容器并不须要被奉告如何构建工具，由于他会利用php的反射做事自动解析出详细的工具。swoole依赖注入与掌握翻转十二 、运维
运维&架构做事器cpu99%如何剖析mysql 占cpu如何剖析php占cpu较高如何剖析sso实现方法mysql优化方法如何提高监测数据的准确性docker 事理及引用及编排管理十三、golang
golangtodo十四、 Linux
linuxepoll查看负载：cat /proc/loadavg || w || topdftop shift+Mfreeipstatstracegrep [-A ,-B, -C]'HTTP/1.1\"大众 200' access.log |wc -lsocket和管道（pipe）的差异:socket全双工，pipe半双工2awkawk '{print $1}' access.log |sort |uniq |wc -l十五、nginx
nginxworker_connectionsupstream weight卖力均衡实现办法轮询ip 哈希指定权重第三方fairurl_hash十六、分布式 | 微做事
分布式redis 分布式锁问题cap 及常见运用关注cap哪两点微做事最佳原则高内聚：修正一个功能，只须要改一个做事低耦合：修正了一个地方，不须要改其他的地方（下贱消费者不受影响）业务内原则：新做事用新的微做事，确定无误后保留推进，否则调度老的保留，直到新做事稳定再切换必需的的监控与日志|生产-订阅—消费模型考试测验对外不可见的做事先做试点，缺点邮件、日志、系统内调用、api内部分成熟接口考虑问题做事创造是否须要客户端自实现？做事可用性担保要不要拆MySQL表？担保做事底层的高内聚？异或是存到nosql数据同等性问题？主从|缓存做事监控日志存储及查询功能是否须要自实现？基于事宜+生产|消费模型选型rabbitmqkafkaredis 行列步队要求失落败是否须要存入行列步队以便再次发起（最大重试次数与去世信行列步队）？其他
其他两个绝对路径，求之间的相对路径分布式根本cap事理办理多个节点数据同等性的方案实在便是共识算法分布式协议Paxos：Proposer， Acceptor， LearnerZAB：Follower, Leader, Observerraft：leader ，follower，candidate分布式工具zk：zab（base paxos）protocol，etcd：raft protocol（mini PAXOS）,k-v database详细
如何对一个大文件排序（装不进内存的）-好未来思路：map reduce分割成小文件（临时文件）去重awk grep end for sort输入输出缓冲区快速排序代码冒泡排序代码外层循环 0到n-1 //掌握比较轮数 n 表示元素的个数内层循环 0到n-i-1 //掌握每一轮比较次数两两比较做交流外层循环开始声明 is_switch flag为false，内层循环有交流为true，外层循环结束时判断无switch break归并排序代码
