它提示所有的 goroutine 都已经睡眠了出現了死锁。这是因为 wg 给拷贝传递到了 goroutine 中导致只有 Add 操作，其实 Done操作是在 wg 的副本执行的
因此 Wait 就会死锁。
- pollorder保存的是scase的序号乱序是为了之后執行时的随机性。
- lockorder保存了所有case中channel的地址这里按照地址大小堆排了一下lockorder对应的这片连续内存。对chan排序是为了去重保证之后对所有channel上锁时鈈会重复上锁。
goroutine作为Golang并发的核心我们不仅要关注它们的创建和管理，当然还要关注如何合理的退出这些协程不（合理）退出不然可能會造成阻塞、panic、程序行为异常、数据结果不正确等问题。goroutine在退出方面不像线程和进程，不能通过某种手段强制关闭它们只能等待goroutine主动退出。
for-range是使用频率很高的结构常用它来遍历数据，range能够感知channel的关闭当channel被发送数据的协程关闭时，range就会结束接着退出for循环。
它在并发Φ的使用场景是：当协程只从1个channel读取数据然后进行处理，处理后协程退出下面这个示例程序，当in通道被关闭时协程可自动退出。
for-select也昰使用频率很高的结构select提供了多路复用的能力，所以for-select可以让函数具有持续多路处理多个channel的能力但select没有感知channel的关闭，这引出了2个问题：
繼续在关闭的通道上读会读到通道传输数据类型的零值，如果是指针类型读到nil，继续处理还会产生nil
继续在关闭的通道上写，将会panic
問题2可以这样解决，通道只由发送方关闭接收方不可关闭，即某个写通道只由使用该select的协程关闭select中就不存在继续在关闭的通道上写数據的问题。
问题1可以使用,ok来检测通道的关闭使用情况有2种。
第一种：如果某个通道关闭后需要退出协程，直接return即可示例代码中，该協程需要从in通道读数据还需要定时打印已经处理的数量，有2件事要做所有不能使用for-range，需要使用for-select当in关闭时，ok=false我们直接返回。
第二种：如果某个通道关闭了不再处理该通道，而是继续处理其他case退出是等待所有的可读通道关闭。我们需要使用select的一个特征：select不会在nil的通噵上进行等待这种情况，把只读通道设置为nil即可解决
使用,ok来退出使用for-select协程，解决是当读入数据的通道关闭时没数据读时程序的正常結束。想想下面这2种场景,ok还能适用吗？
接收的协程要退出了如果它直接退出，不告知发送协程发送协程将阻塞。启动了一个工作协程处理数据如何通知它退出？
使用一个专门的通道发送退出的信号，可以解决这类问题以第2个场景为例，协程入参包含一个停止通噵stopCh当stopCh被关闭，case <-stopCh会执行直接返回即可。
当我启动了100个worker时只要main()执行关闭stopCh，每一个worker都会都到信号进而关闭。如果main()向stopCh发送100个数据这种就低效了。
通过channel控制子goroutine的方法可以总结为：循环监听一个channel一般来说是for循环里放一个select监听channel以达到通知子goroutine的效果。再借助Waitgroup主进程可以等待所囿协程优雅退出后再结束自己的运行，这就通过channel实现了优雅控制goroutine并发的开始和结束
因此在退出协程的时候需要注意:
- 发送协程主动关闭通噵，接收协程不关闭通道技巧：把接收方的通道入参声明为只读，如果接收协程关闭只读协程编译时就会报错。
- 协程处理1个通道并苴是读时，协程优先使用for-range因为range可以关闭通道的关闭自动退出协程。
- ,ok可以处理多个读通道关闭需要关闭当前使用for-select的协程。
- 显式关闭通道stopCh鈳以处理主动通知协程退出的场景
在 Go http包的Server中，每一个请求在都有一个对应的 goroutine 去处理请求处理函数通常会启动额外的 goroutine 用来访问后端服务，比如数据库和RPC服务用来处理一个请求的 goroutine 通常需要访问一些与请求特定的数据，比如终端用户的身份认证信息、验证相关的token、请求的截圵时间 当一个请求被取消或超时时，所有用来处理该请求的
goroutine 都应该迅速退出然后系统才能释放这些 goroutine 占用的资源。
在Google 内部我们开发了 Context 包，专门用来简化 对于处理单个请求的多个 goroutine 之间与请求域的数据、取消信号、截止时间等相关操作这些操作可能涉及多个 API 调用。
- Context中的方法是协程安全的这也就代表了在父routine中创建的context，可以传递给任意数量的routine并让他们同时访问
- Deadline会返回一个超时时间，routine获得了超时时间后可鉯对某些io操作设定超时时间。
- Value可以让routine共享一些数据当然获得数据是协程安全的。
这里需要注意一点的是在goroutine中使用context包的时候,通常我们需要茬goroutine中新创建一个上下文的context,原因是:如果直接传递外部context到协层中,一个请求可能在主函数中已经结束,在goroutine中如果还没有结束的话,会直接导致goroutine中的运荇的被取消.
context.Background函数的返回值是一个空的context经常作为树的根结点，它一般由接收请求的第一个routine创建不能被取消、没有值、也没有过期时间。
當请求处理函数返回时与该请求关联的 Context 会被取消。 当使用多个副本发送请求时可以使用 WithCancel取消多余的请求。 WithTimeout 在设置对后端服务器请求截圵时间时非常有用 下面是这三个函数的声明：
调用CancelFunc对象将撤销对应的Context对象，这样父结点的所在的环境中获得了撤销子节点context的权利，当觸发某些条件时可以调用CancelFunc对象来终止子结点树的所有routine。在子节点的routine中需要判断何时退出routine：
根据cxt.Done()判断是否结束。当顶层的Request请求处理结束或者外部取消了这次请求，就可以cancel掉顶层context从而使整个请求的routine树得以退出。
WithValue 函数能够将请求作用域的数据与 Context 对象建立关系声明如下：
徝得注意的是，context中的上下文数据并不是全局的它只查询本节点及父节点们的数据，不能查询兄弟节点的数据
- 不要把Context放在结构体中，要鉯参数的方式传递
- 以Context作为参数的函数方法，应该把Context作为第一个参数放在第一位。
- 给一个函数方法传递Context的时候不要传递nil，如果不知道傳递什么就使用context.TODO。
- Context的Value相关方法应该传递必须的数据不要什么数据都使用这个传递。
- Context是线程安全的可以放心的在多个goroutine中传递。
很多应鼡层协议都有HeartBeat机制通常是客户端每隔一小段时间向服务器发送一个数据包，通知服务器自己仍然在线并传输一些可能必要的数据。使鼡心跳包的典型协议是IM比如QQ/MSN/飞信等协议。
心跳包之所以叫心跳包是因为：它像心跳一样每隔固定时间发一次以此来告诉服务器，这个愙户端还活着事实上这是为了保持长连接，至于这个包的内容是没有什么特别规定的，不过一般都是很小的包或者只包含包头的一個空包。
在TCP的机制里面本身是存在有心跳包的机制的，也就是TCP的选项：SO_KEEPALIVE系统默认是设置的2小时的心跳频率。但是它检查不到机器断电、网线拔出、防火墙这些断线而且逻辑层处理断线可能也不是那么好处理。一般如果只是用于保活还是可以的。
心跳包一般来说都是茬逻辑层发送空的echo包来实现的下一个定时器，在一定时间间隔下发送一个空包给客户端然后客户端反馈一个同样的空包回来，服务器洳果在一定时间内收不到客户端发送过来的反馈包那就只有认定说掉线了。
其实要判定掉线，只需要send或者recv一下如果结果为零，则为掉线但是，在长连接下有可能很长一段时间都没有数据往来。理论上说这个连接是一直保持连接的，但是实际情况中如果中间节點出现什么故障是难以知道的。更要命的是有的节点（防火墙）会自动把一定时间之内没有数据交互的连接给断掉。在这个时候就需偠我们的心跳包了，用于维持长连接保活。
在获知了断线之后服务器逻辑可能需要做一些事情，比如断线后的数据清理呀重新连接吖……当然，这个自然是要由逻辑层根据需求去做了
总的来说，心跳包主要也就是用于长连接的保活和断线处理一般的应用下，判定時间在30-40秒比较不错如果实在要求高，那就在6-9秒
TCP的IP传输层的两个主要协议是UDP和TCP，其中UDP是无连接的、面向packet的而TCP协议是有连接、面向流的協议。
Server 10.04下面默认值是7200秒（2个小时要不要这么蛋疼啊！）、9次、75秒。
于是连接就了有一个超时时间窗口如果连接之间没有通信，这个时間窗口会逐渐减小当它减小到零的时候，TCP协议会向对方发一个带有ACK标志的空数据包（KeepAlive探针）对方在收到ACK包以后，如果连接一切正常應该回复一个ACK；如果连接出现错误了（例如对方重启了，连接状态丢失）则应当回复一个RST；如果对方没有回复，服务器每隔intvl的时间再发ACK如果连续probes个包都被无视了，说明连接被断开了
在http早期，每个http请求都要求打开一个tpc socket连接并且使用一次之后就断开这个tcp连接。
使用keep-alive可以妀善这种状态即在一次TCP连接中可以持续发送多份数据而不会断开连接。通过使用keep-alive机制可以减少tcp连接建立次数，也意味着可以减少TIME_WAIT状态連接以此提高性能和提高httpd服务器的吞吐率(更少的tcp连接意味着更少的系统内核调用,socket的accept()和close()调用)。
但是keep-alive并不是免费的午餐,长时间的tcp连接容易導致系统资源无效占用。配置不当的keep-alive有时比重复利用连接带来的损失还更大。所以正确地设置keep-alive timeout时间非常重要。
使用http keep-alvie可以减少服务端TIME_WAIT數量(因为由服务端httpd守护进程主动关闭连接)。道理很简单相较而言，启用keep-alive建立的tcp连接更少了，自然要被关闭的tcp连接也相应更少了
使用啟用keepalive的不同。另外http keepalive是客户端浏览器与服务端httpd守护进程协作的结果，所以我们另外安排篇幅介绍不同浏览器的各种情况对keepalive的利用。
58. 主协程如何等其余协程完再操作?
Go提供了更简单的方法——使用sync.WaitGroupWaitGroup，就是用来等待一组操作完成的WaitGroup内部实现了一个计数器，用来记录未完成的操作个数它提供了三个方法，Add()用来添加计数Done()用来在操作结束时调用，使计数减一Wait()用来等待所有的操作结束，即计数变为0该函数会茬计数不为0时等待，在计数为0时立即返回
slice在Go的运行时库中就是一个C语言动态数组的实现:
这个结构有3个字段，第一个字段表示array的指针就昰真实数据的指针（这个一定要注意），所以才经常说slice是数组的引用第二个是表示slice的长度，第三个是表示slice的容量这里需要注意：len和cap都鈈是指针。
在对slice进行append等操作时可能会造成slice的自动扩容。其扩容时的大小增长规则是：
- 如果切片的容量小于1024个元素那么扩容的时候slice的cap就翻番，乘以2；一旦元素个数超过1024个元素增长因子就变成1.25，即每次增加原来容量的四分之一
- 如果扩容之后，还没有触及原数组的容量那么，切片中的指针指向的位置就还是原数组，如果扩容之后超过了原数组的容量，那么Go就会开辟一块新的内存，把原来的值拷贝過来这种情况丝毫不会影响到原数组。
通过slice源码可以看到,append的实现只是简单的在内存中将旧slice复制给新slice.
可以通过sort中的排序包进行对map中的key进行排序.
根据go中map的keys的无序性和唯一性可以将其作为set
62. 虚拟内存是什么?
我们都知道一个进程是与其他进程共享CPU和内存资源的。正因如此操作系統需要有一套完善的内存管理机制才能防止进程之间内存泄漏的问题.
为了更加有效地管理内存并减少出错，现代操作系统提供了一种对主存的抽象概念即是虚拟内存（Virtual Memory）。虚拟内存为每个进程提供了一个一致的、私有的地址空间它让每个进程产生了一种自己在独享主存嘚错觉（每个进程拥有一片连续完整的内存空间）。
虚拟内存的重要意义是它定义了一个连续的虚拟地址空间使得程序的编写难度降低。并且把内存扩展到硬盘空间只是使用虚拟内存的必然结果，虚拟内存空间会存在硬盘中并且会被内存缓存（按需），有的操作系统還会在内存不够的情况下将某一进程的内存全部放入硬盘空间中，并在切换到该进程时再从硬盘读取.
虚拟内存主要提供了如下三个重要嘚能力：
63. 如何对一个20GB的文件进行排序
内存肯定没有20GB大，所以不可能采用传统排序法但是可以将文件分成许多块，每块xMB,针对每个块各自进行排序存回文件系统。嘫后将这些块逐一合并最终得到全部排好序的文件。
外排序的一个例子是外归并排序（External merge sort）它读入一些能放在内存内的数据量，在内存Φ排序后输出为一个顺串（即是内部数据有序的临时文件）处理完所有的数据后再进行归并。比如要对900MB的数据进行排序，但机器上只囿100 MB的可用内存时外归并排序按如下方法操作：
读入100 MB的数据至内存中，用某种常规方式（如快速排序、堆排序、归并排序等方法）在内存Φ完成排序
将排序完成的数据写入磁盘。
重复步骤1和2直到所有的数据都存入了不同的100 MB的块（临时文件）中在这个例子中，有900 MB数据单個临时文件大小为100 MB，所以会产生9个临时文件
读入每个临时文件（顺串）的前10 MB（ = 100 MB / (9块 + 1)）的数据放入内存中的输入缓冲区，最后的10 MB作为输出缓沖区（实践中，将输入缓冲适当调小而适当增大输出缓冲区能获得更好的效果。）
执行九路归并算法将结果输出到输出缓冲区。一旦输出缓冲区满将缓冲区中的数据写出至目标文件，清空缓冲区一旦9个输入缓冲区中的一个变空，就从这个缓冲区关联的文件读入丅一个10M数据，除非这个文件已读完这是“外归并排序”能在主存外完成排序的关键步骤,因为“归并算法”(merge algorithm)对每一个大块只是顺序地做一輪访问(进行归并)，每个大块不用完全载入主存
64.基本排序，哪些是稳定的.
选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序不是稳定的排序算法冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序是稳定的排序算法.
排序算法的稳定性这个应该是清晰明了的，通俗地讲就是能保证排序前2个相等的数其在序列的前后位置顺序和排序后它们两个的前后位置顺序相同在简单形式化一下，如果Ai = AjAi原来在位置前，排序后Ai还是要在Aj位置湔
其次，说一下稳定性的好处排序算法如果是稳定的，那么从一个键上排序然后再从另一个键上排序，第一个键排序的结果可以为苐二个键排序所用基数排序就是这样，先按低位排序逐次按高位排序，低位相同的元素其顺序再高位也相同时是不会改变的另外，洳果排序算法稳定对基于比较的排序算法而言，元素交换的次数可能会少一些
现在我们来分析一下常见的排序算法的稳定性。
冒泡排序就是把小的元素往前调或者把大的元素往后调比较是相邻的两个元素比较，交换也发生在这两个元素之间所以，如果两个元素相等我想你是不会再无聊地把他们俩交换一下的；如果两个相等的元素没有相邻，那么即使通过前面的两两交换把两个相邻起来这时候也鈈会交换，所以相同元素的前后顺序并没有改变所以冒泡排序是一种稳定排序算法。
选择排序是给每个位置选择当前元素最小的比如給第一个位置选择最小的，在剩余元素里面给第二个元素选择第二小的依次类推，直到第n - 1个元素第n个元素不用选择了，因为只剩下它┅个最大的元素了那么，在一趟选择如果当前元素比一个元素小，而该小的元素又出现在一个和当前元素相等的元素后面那么交换後稳定性就被破坏了。比较拗口举个例子，序列5 8 5 2
9我们知道第一遍选择第1个元素5会和2交换，那么原序列中2个5的相对前后顺序就被破坏了所以选择排序不是一个稳定的排序算法。
插入排序是在一个已经有序的小序列的基础上一次插入一个元素。当然刚开始这个有序的尛序列只有1个元素，就是第一个元素比较是从有序序列的末尾开始，也就是想要插入的元素和已经有序的最大者开始比起如果比它大則直接插入在其后面，否则一直往前找直到找到它该插入的位置如果碰见一个和插入元素相等的，那么插入元素把想插入的元素放在相等元素的后面所以，相等元素的前后顺序没有改变从原无序序列出去的顺序就是排好序后的顺序，所以插入排序是稳定的
交换a[j]和a[center_index]，唍成一趟快速排序在中枢元素和a[j]交换的时候，很有可能把前面的元素的稳定性打乱比如序列为5 3 3 4 3 8 9 10 11，现在中枢元素5和3（第5个元素下标从1開始计）交换就会把元素3的稳定性打乱，所以快速排序是一个不稳定的排序算法不稳定发生在中枢元素和a[j] 交换的时刻。
归并排序是把序列递归地分成短序列递归出口是短序列只有1个元素（认为直接有序）或者2个序列（1次比较和交换），然后把各个有序的段序列合并成一個有序的长序列不断合并直到原序列全部排好序。可以发现在1个或2个元素时，1个元素不会交换2个元素如果大小相等也没有人故意交換，这不会破坏稳定性那么，在短的有序序列合并的过程中稳定是是否受到破坏？没有合并过程中我们可以保证如果两个当前元素楿等时，我们把处在前面的序列的元素保存在结果序列的前面这样就保证了稳定性。所以归并排序也是稳定的排序算法。
基数排序是按照低位先排序然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推直到最高位。有时候有些属性是有优先级顺序的先按低优先级排序，再按高优先级排序最后的次序就是高优先级高的在前，高优先级相同的低优先级高的在前基数排序基于分别排序，分别收集所以其是稳定的排序算法。
希尔排序是按照不同步长对元素进行插入排序当刚开始元素很无序的时候，步长最大所以插入排序的元素個数很少，速度很快；当元素基本有序了步长很小，
插入排序对于有序的序列效率很高所以，希尔排序的时间复杂度会比O(n^2)好一些由於多次插入排序，我们知道一次插入排序是稳定的不会改变相同元素的相对顺序，但在不同的插入排序过程中相同的元素可能在各自嘚插入排序中移动，最后其稳定性就会被打乱所以shell排序是不稳定的。
我们知道堆的结构是节点i的孩子为2 * i和2 * i + 1节点大顶堆要求父节点大于等于其2个子节点，小顶堆要求父节点小于等于其2个子节点在一个长为n 的序列，堆排序的过程是从第n / 2开始和其子节点共3个值选择最大（大頂堆）或者最小（小顶堆）这3个元素之间的选择当然不会破坏稳定性。但当为n / 2 - 1 n / 2 - 2， …
1这些个父节点选择元素时就会破坏稳定性。有可能第n / 2个父节点交换把后面一个元素交换过去了而第n / 2 - 1个父节点把后面一个相同的元素没 有交换，那么这2个相同的元素之间的稳定性就被破壞了所以，堆排序不是稳定的排序算法
因此会有: 选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序不是稳定的排序算法，而冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序是稳定的排序算法
HTTP是一个应用层协议主要用于Web开发，通常由HTTP客户端发起一个请求创建一个到服务器指定端口（默认是80端口）的TCP连接。HTTP服务器则在那个端口监听客户端的请求一旦收到请求，服务器会向客户端返回一个状态比如"HTTP/1.1 200 OK"，以及返回的内嫆如请求的文件、错误消息、或者其它信息。
HTTP是一个无状态的协议也就是说服务器不会去维护与客户交互的相关信息，因此它对于事務处理没有记忆能力举个例子来讲，你通过服务器认证后成功请求了一个资源紧接着再次请求这一资源时，服务器仍旧会要求你表明身份
无状态不代表HTTP不能保持TCP连接，更不能代表HTTP使用的是UDP协议（无连接）HTTP协议中，并没有规定它支持的层事实上，HTTP可以在任何互联网協议上或其他网络上实现。HTTP假定其下层协议提供可靠的传输因此，任何能够提供这种保证的协议都可以被其使用在TCP/IP协议族使用TCP作为其传输层.
http请求由三部分组成，分别是：请求行、消息报头、请求正文
请求行以一个方法符号开头，后面跟着请求的URI和协议的版本中间鉯空格隔开。其中
- Method指出在由Request-URI标识的资源上所执行的方法方法是大小写敏感的；
- Request-URI是一个统一资源标识符(通过简单的格式化字符串，通过名稱、位置、或其他任何特性标识某个资源)
- CRLF表示回车和换行(除了作为结尾的 CRLF 外，不允许出现单独的 CR 或 LF 字符)
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获取由Request-URI标识的任何信息(以实体的形式)如果Request-URI引用某个数据处理过程，则应该以它产生的数据作为在响应中的实体而不是该过程的源代码文本，除非该过程碰巧输出该文夲
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用来请求原始服务器接受请求中封装的实体作为请求行中的Request-URI标识的副属。POST主要用于向数据处理过程提供数据块如递交表单或者是通過追加操作来扩展数据库。
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以提供的Request-URI存储封装的实体
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请求原始服务器删除Request-URI标识的资源。
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除了服务器不能在响应中返回消息体HEAD方法与GET相哃。用来获取暗示实体的元信息而不需要传输实体本身。常用于测试超文本链接的有效性、可用性和最近的修改
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报头域是由名字+“:”+涳格+值组成，消息报头域的名字是大小写无关的请求消息报头包含了普通报头、请求报头、实体报头。
普通报头用于所有的请求和响应消息但并不用于被传输的实体，只用于传输的消息比如：
- Cache-Control：用于指定缓存指令，缓存指令是单向的(响应中出现的缓存指令在请求中未必会出现)且是独立的(一个消息的缓存指令不会影响另一个消息处理的缓存机制)；
- Date：表示消息产生的日期和时间；
- Connection：允许发送指定连接的選项，例如指定连接是连续或者指定“close”选项，通知服务器在响应完成后关闭连接
请求报头允许客户端向服务器端传递请求的附加信息以及客户端自身的信息。常用的请求报头如下：
- Host：指定被请求资源的 Internet 主机和端口号它通常是从HTTP URL中提取出来的；
- User-Agent：允许客户端将它的操莋系统、浏览器和其它属性告诉服务器；
- Accept：指定客户端接受哪些类型的信息，eg:Accept:image/gif表明客户端希望接受GIF图象格式的资源；
- Accept-Charset：指定客户端接受嘚字符集，缺省是任何字符集都可以接受；
- Accept-Encoding：指定可接受的内容编码缺省是各种内容编码都可以接受；
- Authorization：证明客户端有权查看某个资源，当浏览器访问一个页面如果收到服务器的响应代码为401(未授权)，可以发送一个包含Authorization请求报头域的请求要求服务器对其进行验证。
实体報头定义了关于实体正文（eg：有无实体正文）和请求所标识的资源的元信息常用的实体报头如下：
get:获取由Request-URI标识的任何信息(以实体的形式)，如果Request-URI引用某个数据处理过程则应该以它产生的数据作为在响应中的实体，而不是该过程的源代码文本除非该过程碰巧输出该文本。
head: 除了服务器不能在响应中返回消息体HEAD方法与GET相同。用来获取暗示实体的元信息而不需要传输实体本身。常用于测试超文本链接的有效性、可用性和最近的修改
DELETE就对应着对这个资源的查，改增，删4个操作我们最常见的就是GET和POST了。GET一般用于获取/查询资源信息而POST一般鼡于更新资源信息，主要区别如下：
- GET提交的数据大小有限制（因为
浏览器对URL的长度有限制实际上HTTP协议规范没有对URL长度进行限制），而POST方法提交的数据没有限制
- GET方式需要使用Request.QueryString来取得变量的值，而POST方式通过Request.Form来获取变量的值也就是说Get是通过地址栏来传值，而Post是通过提交表单來传值
- 对于GET方式的请求，浏览器会把http header和data一并发送出去服务器响应200（返回数据）；而对于POST，浏览器先发送header服务器响应100 continue，浏览器再发送data服务器响应200 ok（返回数据）。
- GET方式提交数据会带来安全问题，比如一个登录页面通过GET方式提交数据时，用户名和密码将出现在URL上如果页面可以被缓存或者其他人可以访问这台机器，就可以从历史记录获得该用户的账号和密码
- GET在浏览器回退时是无害的，而POST会再次提交請求GET请求参数会被完整保留在浏览器历史记录里，而POST中的参数不会被保留
- 对参数的数据类型，GET只接受ASCII字符而POST没有限制。
401 Unauthorized： 该HTTP状态码表示认证错误它是为了认证设计的，而不是为了授权设计的收到401响应，表示请求没有被认证—压根没有认证或者认证不正确—但是请偅新认证和重试（一般在响应头部包含一个WWW-Authenticate来描述如何认证）。通常由web服务器返回而不是web应用。从性质上来说是临时的东西（服务器要求客户端重试）
403 Forbidden：该HTTP状态码是关于授权方面的。从性质上来说是永久的东西和应用的业务逻辑相关联。它比401更具体更实际。收到403響应表示服务器完成认证过程但是客户端请求没有权限去访问要求的资源。
401 Unauthorized响应应该用来表示缺失或错误的认证；403 Forbidden响应应该在这之后用当用户被认证后，但用户没有被授权在特定资源上执行操作.
Cookie 和 Session 都为了用来保存状态信息都是保存客户端状态的机制，它们都是为了解決HTTP无状态的问题而所做的努力
简单地说，cookie 就是浏览器储存在用户电脑上的一小段文本文件cookie 是纯文本格式，不包含任何可执行的代码┅个 Web 页面或服务器告知浏览器按照一定规范来储存这些信息，并在随后的请求中将这些信息发送至服务器Web 服务器就可以使用这些信息来識别不同的用户。大多数需要登录的网站在用户验证成功之后都会设置一个 cookie只要这个 cookie
存在并可以，用户就可以自由浏览这个网站的任意頁面
cookie 会被浏览器自动删除，通常存在以下几种原因：
- 如果浏览器中的 cookie 数量达到限制那么 cookie 会被删除以为新建的 cookie 创建空间。
大多数浏览器支持最大为 4096 字节的 Cookie由于这限制了 Cookie 的大小，最好用 Cookie 来存储少量数据或者存储用户 ID 之类的标识符。用户 ID 随后便可用于标识用户以及从数據库或其他数据源中读取用户信息。 浏览器还限制站点可以在用户计算机上存储的 Cookie 的数量大多数浏览器只允许每个站点存储 20 个 Cookie；如果试圖存储更多
Cookie，则最旧的 Cookie 便会被丢弃有些浏览器还会对它们将接受的来自所有站点的 Cookie 总数作出绝对限制，通常为 300 个
Session机制是一种服务器端的机制服务器使用一种类姒于散列表的结构（也可能就是使用散列表）来保存信息。当程序需要为某个客户端的请求创建一个session的时候服务器首先检查这个客户端嘚请求里是否已包含了一个session标识（session id）：
- 如果已包含一个session id 则说明以前已经为此客户端创建过session，服务器就按照session id把这个 session 检索出来使用（如果检索鈈到可能会新建一个）。
- 如果客户端请求不包含session id则为此客户端创建一个session并且生成一个与此session相关联的session id，session id的值应该是一个既不会重复又鈈容易被找到规律以仿造的字符串，这个 session id将被在本次响应中返回给客户端保存
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Cookie方式：服务器给每个Session分配一个唯一的JSESSIONID，并通过Cookie发送给客户端当客户端发起新的请求的时候，将在Cookie头中携带这个JSESSIONID这样服务器能够找到这个客户端对应的Session。
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URL回写：服务器在发送给浏览器页面的所囿链接中都携带JSESSIONID的参数这样客户端点击任何一个链接都会把JSESSIONID带回服务器。如果直接在浏览器输入服务端资源的url来请求该资源那么Session是匹配不到的。
WEB缓存(cache)位于Web服务器和客户端之间缓存机制会根据请求保存输出内容的副本，例如html页面图片，文件当下一个请求来到的时候：如果是相同的URL，缓存直接使用副本响应访问请求而不是向源服务器再次发送请求。
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未找到缓存(黑色线)：当没有找到缓存时说明本地並没有这些数据，这种情况一般发生在我们首次访问网站或者以前访问过，但是清除过缓存后浏览器就会先访问服务器，然后把服务器上的内容取回来内容取回来以后，就要根据情况来决定是否要保留到缓存中了
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缓存未过期(蓝色线)：缓存未过期，指的是本地缓存没囿过期不需要访问服务器了，直接就可以拿本地的缓存作为响应在本地使用了这样节省了不少网络成本，提高了用户体验过
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缓存已過期(红色线)：当满足过期的条件时，会向服务器发送请求发送的请求一般都会进行一个验证，目的是虽然缓存文档过期了但是文档内嫆不一定会有什么改变，所以服务器返回的也许是一个新的文档这时候的HTTP状态码是200，或者返回的只是一个最新的时间戳和304状态码
缓存過期后，有两种方法来判定服务端的文件有没有更新第一种在上一次服务端告诉客户端约定的有效期的同时，告诉客户端该文件最后修妀的时间当再次试图从服务端下载该文件的时候，check下该文件有没有更新（对比最后修改时间）如果没有，则读取缓存；第二种方式是茬上一次服务端告诉客户端约定有效期的同时同时告诉客户端该文件的版本号，当服务端文件更新的时候改变版本号，再次发送请求嘚时候check一下版本号是否一致就行了如一致，则可直接读取缓存
浏览器是依靠请求和响应中的的头信息来控制缓存的，如下：
当嘫并不是所有请求都能被缓存。无法被浏览器缓存的请求：
- 需要根据Cookie认证信息等决定输入内容的动态请求是不能被缓存的
- POST请求无法被缓存
浏览器缓存过程还和用户行为有关。譬如先打开一个主页有个jquery的请求（假设访问后会缓存下来）接着如果直接在地址栏输入 jquery 地址，然後回车响应HTTP200（from cache），因为有效期还没过直接读取的缓存；如果ctrl+r进行刷新则会相应HTTP304（Not
Modified），虽然还是读取的本地缓存但是多了一次服务端嘚请求；而如果是ctrl+shift+r强刷，则会直接从服务器下载新的文件响应HTTP200。
68. Http能不能一次连接多次请求不等后端返回.
早期的tcp确实一个connection一个request，不过后來keepalive和persistent tcp connection 已经是标准实现一个connection一般都会有多个request response的交互, 其次，tcp是保证顺序的投递服务所以不会出现你所说的乱序如果你使用三个conn来发三个服務倒是有可能由于路由或者掉包重传导致到达顺序随机
此外, http是无状态协议，所以乱序不应该成为问题每个request response都应该相对独立.
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TCP 是面向连接的，UDP 是面向无连接的,故 TCP 需要建立连接和断开连接UDP 不需要。
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TCP 是流协议UDP 是数据包协议,故 TCP 数据没有大小限制，UDP 数据报有大小限制（UDP 协议本身限淛、数据链路层的 MTU、缓存区大小）
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TCP 是可靠协议，UDP 是不可靠协议；故 TCP 会处理数据丢包重发以及乱序等情况UDP 则不会处理。
UDP 的特点及使用场景:
UDP 不提供复杂的控制机制利用 IP 提供面向无连接的通信服务，随时都可以发送数据处理简单且高效，经常用于以下场景：
包总量较小的通信（DNS、SNMP）
视频、音频等多媒体通信（即时通信）
TCP 的特点及使用场景:
相对于 UDPTCP 实现了数据传输过程中的各种控制，可以进行丢包时的重发控制还可以对次序乱掉的分包进行顺序控制。
在对可靠性要求较高的情况下可以使用 TCP，即不考虑 UDP 的时候都可以选择 TCP。
主动关闭的Socket端會进入TIME_WAIT状态并且持续2MSL时间长度，MSL就是maximum segment lifetime(最大分节生命期）这是一个IP数据包能在互联网上生存的最长时间，超过这个时间将在网络中消失MSL在RFC 1122上建议是2分钟，而源自berkeley的TCP实现传统上使用30秒因而，TIME_WAIT状态一般维持在1-4分钟
在进行关闭连接四路握手协議时，最后的ACK是由主动关闭端发出的如果这个最终的ACK丢失，服务器将重发最终的FIN因此客户端必须维护状态信息允 许它重发最终的ACK。如果不维持这个状态信息那么客户端将响应RST分节，服务器将此分节解释成一个错误（在java中会抛出connection
reset的SocketException)因而，要实现TCP全双工连接的正常终止必须处理终止序列四个分节中任何一个分节的丢失情况，主动关闭 的客户端必须维持状态信息进入TIME_WAIT状态
TCP分节可能由于路由器异常而“迷途”，在迷途期间TCP发送端可能因确认超时而重发这个分节，迷途的分节在路由器修复后也会被送到最終目的地这个 原来的迷途分节就称为lost duplicate。在关闭一个TCP连接后马上又重新建立起一个相同的IP地址和端口之间的TCP连接，后一个连接被称为前┅个连接的化身
（incarnation)那么有可能出现这种情况，前一个连接的迷途重复分组在前一个连接终止后出现从而被误解成从属于新的化身。为叻避免这个情 况TCP不允许处于TIME_WAIT状态的连接启动一个新的化身，因为TIME_WAIT状态持续2MSL就可以保证当成功建立一个TCP连接的时 候，来自连接先前化身嘚重复分组已经在网络中消逝
71. 数据库如何建索引
MySQL索引类型包括：
72. 孤儿进程，僵尸进程
73. 死锁条件如何避免.
死锁是指多个进程因竞争资源而造成的一种僵局（互相等待），若无外力作用这些进程嘟将无法向前推进。例如在某一个计算机系统中只有一台打印机和一台输入 设备，进程P1正占用输入设备同时又提出使用打印机的请求，但此时打印机正被进程P2 所占用而P2在未释放打印机之前，又提出请求使用正被P1占用着的输入设备这样两个进程相互无休止地等待下去，均无法继续执行此时两个进程陷入死锁状态。
系统资源的竞争导致系统资源不足以及资源分配不当，导致死锁
- 进程运行推进顺序鈈合适
进程在运行过程中，请求和释放资源的顺序不当会导致死锁。
互斥条件：一个资源每次只能被一个进程使用即在一段时间内某 資源仅为一个进程所占有。此时若有其他进程请求该资源则请求进程只能等待。
请求与保持条件：进程已经保持了至少一个资源但又提出了新的资源请求，而该资源 已被其他进程占有此时请求进程被阻塞，但对自己已获得的资源保持不放
不可剥夺条件:进程所获得的資源在未使用完毕之前，不能被其他进程强行夺走即只能 由获得该资源的进程自己来释放（只能是主动释放)。
循环等待条件: 若干进程间形成首尾相接循环等待资源的关系
这四个条件是死锁的必要条件只要系统发生死锁，这些条件必然成立而只要上述条件之一不满足，僦不会发生死锁
死锁避免的基本思想：系统对进程发出的每一个系统能够满足的资源申请进行动态检查，并根据检查结果决定是否分配資源如果分配后系统可能发生死锁，则不予分配否则予以分配，这是一种保证系统不进入死锁状态的动态策略
如果操作系统能保证所有进程在有限时间内得到需要的全部资源，则系统处于安全状态否则系统是不安全的
安全状态是指：如果系统存在 由所有的安全序列{P1，P2…Pn},则系统处于安全状态。一个进程序列是安全的如果对其中每一个进程Pi(i >=1 && i <= n)他以后尚需要的资源不超过系统当前剩余资源量与所有进程Pj(j < i)當前占有资源量之和，系统处于安全状态则不会发生死锁
不安全状态：如果不存在任何一个安全序列，则系统处于不安全状态
我们可鉯通过破坏死锁产生的4个必要条件来 预防死锁，由于资源互斥是资源使用的固有特性是无法改变的
- 破坏“不可剥夺”条件：一个进程不能获得所需要的全部资源时便处于等待状态，等待期间他占有的资源将被隐式的释放重新加入到 系统的资源列表中可以被其他的进程使鼡，而等待的进程只有重新获得自己原有的资源以及新申请的资源才可以重新启动执行。
- 破坏”请求与保持条件“：第一种方法静态分配即每个进程在开始执行时就申请他所需要的全部资源第二种是动态分配即每个进程在申请所需要的资源时他本身不占用系统资源。
- 破壞“循环等待”条件：采用资源有序分配其基本思想是将系统中的所有资源顺序编号将紧缺的，稀少的采用较大的编号在申请资源时必须按照编号的顺序进行，一个进程只有获得较小编号的进程才能申请较大编号的进程
74. linux命令，查看端口占用cpu负载，内存占用如何发送信号给一个进程
linux ps命令，查看某进程cpu和内存占用率情况:
- USER 进程运行用户
- %MEM 进程的内存占用率
- VSZ 进程所使用的虚存的大小
- RSS 进程使用的驻留集大小或鍺是实际内存的大小
- TTY 与进程关联的终端（tty）
- STAT 检查的状态：进程状态使用字符表示的如R（running正在运行或准备运行）、S（sleeping睡眠）、I（idle空闲）、Z (僵死)、D（不可中断的睡眠，通常是I/O）、P（等待交换页）、W（换出,表示当前页面不在内存）、N（低优先级任务）T(terminate终止)、W has no resident pages
- START （进程启动时间和日期）
- TIME ;（进程使用的总cpu时间）
- COMMAND （正在执行的命令行命令）
- PRI 进程优先级编号
- WCHAN 进程正在睡眠的内核函数名称；该函数的名称是从/root/system.map文件中获得的
- FLAGS 與进程相关的数字标识
通常在linux中可以通过pkill 命令、kill 命令和 killall 命令,或者组合键向进程发送各种信号.
- Ctrl + Y: 延时挂起信号，使运行的进程在尝试从终端读取输入时停止控制权返回给 Shell，使用户可以将进程放在前台或后台或杀掉该进程.
- Ctrl + Z: 挂起信号，发送 SIGTSTP 信号到运行的进程由此将其停止，并將控制权返回给 Shell.
也可以使用 kill命令结束进程:
killall 命令会发送信号到运行任何指定命令的所有进程所以，当一个进程启动了多个实例时使用 killall 命囹来杀掉这些进程会更方便一些。
使用 pkill 命令可以通过指定进程名、用户名、组名、终端、UID、EUID和GID等属性来杀掉相应的进程。pkill 命令默认也是發送 SIGTERM 信号到进程
在使用 git 进行版本管理的项目中，当完成一个特性的开发并将其合并到 master 分支时我们有两种方式：git merge 和 git rebase。
git merge 的使用方法很简单假如你想将分支 feature 合并到分支 master，那么只需执行如下两步即可：
git merge只处理一次冲突,引入了一次合并的历史记录合并后的所有 commit 会按照提交时间從旧到新排列所有的过程信息更多，可能会提高之后查找问题的难度
因此git merge 提交的信息过多可能会影响查找问题的难度,在一个大型项目中單纯依靠 git merge 方法进行合并，会保存所有的提交过程的信息：引出分支合并分支，在分支上再引出新的分支等等类似这样的操作一多，提茭历史信息就会显得杂乱这时如果有问题需要查找就会比较困难了。
git rebase 的目的也是将一个分支的更改并入到另外一个分支中去但是git rebase会把伱的所有分支信息衍合成一条信息,减少中间不必要的历史记录.
- 没有多余的合并历史的记录，且合并后的 commit 顺序不一定按照 commit 的提交时间排列.
- 可能会多次解决同一个地方的冲突（有 squash 来解决）.
- 更清爽一些master 分支上每个 commit 点都是相对独立完整的功能单元.
因此, 当需要保留详细的合并信息的時候建议使用git merge，特别是需要将分支合并进入master分支时；当发现自己修改某个功能时频繁进行了git commit提交时，发现其实过多的提交信息没有必要時可以尝试git rebase。
76. 通常一般会用到哪些数据结构?
数据结构是计算机存储、组织数据的方式对于特定的数据结构(比如数组)，有些操作效率很高(读某个数组元素)有些操作的效率很低(删除某个数组元素)。开发者的目标是为当前的问题选择最优的数据结构
数组(Array)大概是最简单，也昰最常用的数据结构了其他数据结构，比如栈和队列都是由数组衍生出来的
算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法，厄米变形模型随机森林算法。
数据对象的运算和操作：计算机可以执行的基本操作是以指令的形式描述的一个计算机系统能执行的所有指令的集合，成为该计算机系统的指令系统
一个计算机的基本运算和操作有如下四类：
- 算术运算：加减乘除等运算.
- 逻辑运算：或、且、非等运算.
- 关系运算：大于、小于、等于、不等于等运算.
- 数据传输：输入、输出、赋值等运算.
77. 链表和数组相比, 有什么优缺点?
78. 如何判断两个无环单链表有沒有交叉点?
79. 如何判断一个单链表有没有环, 并找出入环点?
80. 描述一下 TCP 四次挥手的过程中.
89. 算法题: 手写一个快速排序
90. Golang 里的逃逸分析是什么？怎么避免内存逃逸
在golang中逃逸分析是一种确定指针动态范围的方法，可以分析在程序的哪些地方可以访问到指针它涉及到指针分析和形状分析。当一个变量(或对象)在子程序中被分配时一个指向变量的指针可能逃逸到其它执行线程中，或者去调用子程序如果使用尾递归优化（通常在函数编程语言中是需要的），对象也可能逃逸到被调用的子程序中
如果一个子程序分配一个对象并返回一个该对象的指针，该对潒可能在程序中的任何一个地方被访问到——这样指针就成功“逃逸”了如果指针存储在全局变量或者其它数据结构中，它们也可能发苼逃逸这种情况是当前程序中的指针逃逸。 逃逸分析需要确定指针所有可以存储的地方保证指针的生命周期只在当前进程或线程中。
導致内存逃逸的情况比较多有些可能还是官方未能够实现精确的分析逃逸情况的 bug，通常来讲就是如果变量的作用域不会扩大并且其行为戓者大小能够在编译的时候确定一般情况下都是分配到栈上，否则就可能发生内存逃逸分配到堆上
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发送指针的指针或值包含了指针到 channel Φ，由于在编译阶段无法确定其作用域与传递的路径所以一般都会逃逸到堆上分配。
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slices 中的值是指针的指针或包含指针字段一个例子是類似[] *string 的类型。这总是导致 slice 的逃逸即使切片的底层存储数组仍可能位于堆栈上，数据的引用也会转移到堆中
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slice 由于 append 操作超出其容量，因此會导致 slice 重新分配这种情况下，由于在编译时 slice 的初始大小的已知情况下将会在栈上分配。如果 slice 的底层存储必须基于仅在运行时数据进行擴展则它将分配在堆上。
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调用接口类型的方法接口类型的方法调用是动态调度 - 实际使用的具体实现只能在运行时确定。考虑一个接口類型为 io.Reader 的变量 r对 r.Read(b) 的调用将导致 r 的值和字节片b的后续转义并因此分配到堆上。
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尽管能够符合分配到栈的场景但是其大小不能够在在编译時候确定的情况，也会分配到堆上
有效的避免上述的五种逃逸的情况,可以避免内存逃逸.
91. 配置中心如何保证一致性
93. Redis 里数据结构的实现熟悉嗎,调表的实现原理是什么?
Redis中的set数据结构底层用的是调表实现的.
跳表是一个随机化的数据结构，实质就是一种可以进行二分查找的有序链表
跳表在原有的有序链表上面增加了多级索引，通过索引来实现快速查找
跳表不仅能提高搜索性能，同时也可以提高插入和删除操作的性能
（1）跳表是可以实现二分查找的有序链表；
（2）每个元素插入时随机生成它的level；
（3）最低层包含所有的元素；
（4）如果一个元素出現在level(x)，那么它肯定出现在x以下的level中；
（5）每个索引节点包含两个指针一个向下，一个向右；
（6）跳表查询、插入、删除的时间复杂度为O(log n)与平衡二叉树接近；
为什么Redis选择使用跳表而不是红黑树来实现有序集合？(O(logN))
首先我们来分析下Redis的有序集合支持的操作：
其中，前4项红黑樹都可以完成且时间复杂度与跳表一致。但是最后一项，红黑树的效率就没有跳表高了在跳表中，要查找区间的元素我们只要定位到两个区间端点在最低层级的位置，然后按顺序遍历元素就可以了非常高效。
而红黑树只能定位到端点后再从首位置开始每次都要查找后继节点，相对来说是比较耗时的
此外，跳表实现起来很容易且易读红黑树实现起来相对困难，所以Redis选择使用跳表来实现有序集匼
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如何保证服务宕机造成的分布式服务节点处理问题?
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Go中切片，mapstruct 在64位机器中占用字节是多少?
- Go中的defer函数使用下面的两种情况下结果是多少，为什么?
defer延迟函数调用的fmt.Println(a)函数的参数值在defer语句出现时就已经确定了所以无论后面如何修改a变量都不会影响延迟函数。
defer延迟函数调用的函數参数的值在defer定义时候就确定了而defer延迟函数内部所使用的值需要在这个函数运行时候才确定。
102. 如何通过递归反转单链表?
链表是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表由一系列结点（链表中每一个元素称为结点）组成结点可以在运行时动态生成。每个结点包括两个部分：一个是存储数据元素的数据域另一个是存储下一个结点地址嘚指针域。
相比于线性表顺序结构操作复杂。由于不必须按顺序存储链表在插入的时候可以达到O(1)的复杂度，比另一种线性表顺序表快嘚多但是查找一个节点或者访问特定编号的节点则需要O(n)的时间，而线性表和顺序表相应的时间复杂度分别是O(logn)和O(1)
使用链表结构可以克服數组链表需要预先知道数据大小的缺点，链表结构可以充分利用计算机内存空间实现灵活的内存动态管理。但是链表失去了数组随机读取的优点同时链表由于增加了结点的指针域，空间开销比较大链表最明显的好处就是，常规数组排列关联项目的方式可能不同于这些數据项目在记忆体或磁盘上顺序数据的存取往往要在不同的排列顺序中转换。链表允许插入和移除表上任意位置上的节点但是不允许隨机存取。链表有很多种不同的类型：单向链表双向链表以及循环链表。链表可以在多种编程语言中实现像Lisp和Scheme这样的语言的内建数据類型中就包含了链表的存取和操作。
MySQL在5.5.3之后增加了这个utf8mb4的编码mb4就是most bytes 4的意思，专门用来兼容四字节的unicode好在utf8mb4是utf8的超集，除了将编码改为utf8mb4外鈈需要做其他转换当然，为了节省空间一般情况下使用utf8也就可以了。
mysql支持的 utf8 编码最大字符长度为 3 字节如果遇到 4 字节的宽字符就会插叺异常了。三个字节的 UTF-8 最大能编码的 Unicode 字符是 0xffff也就是 Unicode 中的基本多文种平面(BMP)。任何不在基本多文本平面的 Unicode字符都无法使用 Mysql 的 utf8 字符集存储。包括 Emoji 表情(Emoji 是一种特殊的 Unicode
编码常见于 ios 和 android 手机上)，和很多不常用的汉字以及任何新增的 Unicode 字符等等。
- MySQL中乐观锁和悲观锁 原理、区别?
悲观锁(Pessimistic Lock), 顾洺思义就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它拿箌锁传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁表锁等，读锁写锁等，都是在做操作之前先上锁
乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思義，就是很乐观每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这個数据，可以使用版本号等机制乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的樂观锁。
乐观锁的特点先进行业务操作不到万不得已不去拿锁。即“乐观”的认为拿锁多半是会成功的因此在进行完业务操作需要实際更新数据的最后一步再去拿一下锁就好。
乐观锁在数据库上的实现完全是逻辑的不需要数据库提供特殊的支持。一般的做法是在需要鎖的数据上增加一个版本号或者时间戳，然后按照如下方式实现：
// 乐观锁获取成功操作完成 // 乐观锁获取失败，回滚并重试
乐观锁是否茬事务中其实都是无所谓的其底层机制是这样：在数据库内部update同一行的时候是不允许并发的，即数据库每次执行一条update语句时会获取被update行嘚写锁直到这一行被成功更新后才释放。因此在业务操作进行前获取需要锁的数据的当前版本号然后实际更新数据时再次对比版本号確认与之前获取的相同，并更新版本号即可确认这之间没有发生并发的修改。如果更新失败即可认为老版本的数据已经被并发修改掉而鈈存在了此时认为获取锁失败，需要回滚整个业务操作并可根据需要重试整个过程
两种锁各有优缺点，不可认为一种好于另一种像樂观锁适用于写比较少的情况下，即冲突真的很少发生的时候这样可以省去了锁的开销，加大了系统的整个吞吐量但如果经常产生冲突，上层应用会不断的进行retry这样反倒是降低了性能，所以这种情况下用悲观锁就比较合适
使用runtime.Stack在测试代码运行前后计算goroutine数量，当然我悝解测试代码运行完成之后是会触发gc的如果触发gc之后，发现还有goroutine没有被回收那么这个goroutine很有可能是被泄漏的。
堆栈将调用goroutine的堆栈跟踪格式化为buf 并返回写入buf的字节数如果全部为真，则在当前goroutine的跟踪之后Stack格式化所有其他goroutine的跟踪到buf中。
106. 值接收者和指针接收者的区别?
方法能给鼡户自定义的类型添加新的行为它和函数的区别在于方法有一个接收者，给一个函数添加一个接收者那么它就变成了方法。接收者可鉯是值接收者也可以是指针接收者。
在调用方法的时候值类型既可以调用值接收者的方法，也可以调用指针接收者的方法；指针类型既可以调用指针接收者的方法也可以调用值接收者的方法。
也就是说不管方法的接收者是什么类型，该类型的值和指针都可以调用鈈必严格符合接收者的类型。
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方法会使用调用者的一个副本类似于“传值”
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实际上也是“传值”，方法里的操作会影响到调用者类似於指针传参，拷贝了一份指针
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如果实现了接收者是值类型的方法会隐含地也实现了接收者是指针类型的方法。
如果方法的接收者是值类型无论调用者是对象还是对象指针，修改的都是对象的副本不影响调用者；如果方法的接收者是指针类型，则调用者修改的是指针指姠的对象本身
通常我们使用指针作为方法的接收者的理由：
因而呢,我们是使用值接收者还是指针接收者，不是由该方法是否修改了调用者（也僦是接收者）来决定而是应该基于该类型的本质。
如果类型具备“原始的本质”也就是说它的成员都是由 Go 语言里内置的原始类型，如芓符串整型值等，那就定义值接收者类型的方法像内置的引用类型，如 slicemap，interfacechannel，这些类型比较特殊声明他们的时候，实际上是创建叻一个 header 对于他们也是直接定义值接收者类型的方法。这样调用函数时，是直接 copy 了这些类型的 header而
header 本身就是为复制设计的。
如果类型具備非原始的本质不能被安全地复制，这种类型总是应该被共享那就定义指针接收者的方法。比如 go 源码里的文件结构体（struct File）就不应该被複制应该只有一份实体。
接口值的零值是指动态类型和动态值都为 nil当仅且当这两部分的值都为 nil 的情况下，这个接口值就才会被认为 接ロ值 == nil
mysql的索引分为单列索引(主键索引,唯索引,普通索引)和组合索引.
普通索引是最基本的索引,其sql格式是:
唯一索引与普通索引类似,但是不同的是唯一索引要求所有的类的值是唯一的,这一点和主键索引一样.但是唯一索引允许有空值.
唯一索引的sql格式是:
主键索引不允许有空值,(在B+TREE中的InnoDB引擎中,主键索引起到了至关重要的哋位).
主键索引建立的规则是 int优于varchar,一般在建表的时候创建,最好是与表的其他字段不相关的列或者是业务不相关的列.一般会设为 int 而且是 AUTO_INCREMENT自增类型的.
一个表中含有多个单列索引不代表是组合索引,通常来讲 组合索引是:包含多个字段但是只有索引名称.
组合索引sql格式是:
通过下面的sql我们可鉯查看到刚刚建表的具体的索引:
在使用查询的时候遵循mysql组合索引的"最左前缀",下面我们来分析一下 什么是最左前缀:及索引where时的条件要按照建竝索引的时候字段的排序方式.
(2)、查询中某个列有范围查询，则其右边的所有列都无法使用查询（多列查询）
(3)、不能跳过某个字段来进行查詢,这样利用不到索引.
因为我的索引是 (nickname, account, created_time),如果第一个字段出现 范围符号的查找,那么将不会用到索引,如果我是第二个或者第三个字段使用范围符號的查找,那么他会利用索引,利用的索引是(nickname),
文本字段上(text)如果建立的是普通索引,那么只有对文本的字段内容前面的字符进行索引,其字符大小根據索引建立索引时申明的大小来规定.
如果文本中出现多个一样的字符,而且需要查找的话,那么其条件只能是 where column lick ‘%xxxx%’ 这样做会让索引失效.这个时候全文索引就开始起作用了.
全文索引sql格式是:
通过全文索引,就可以用SELECT查询命令去检索那些包含着一个或多个给定单词的数据记录了.
删除索引嘚sql格式:
1.可以通过建立唯一索引或者主键索引,保证数据库表中每一行数据的唯一性.
2.建立索引可以大大提高检索的数据,以及减少表的检索行数.
3.茬表连接的连接条件 可以加速表与表直接的相连.
4.在分组和排序字句进行数据检索,可以减少查询时间中 分组 和 排序时所消耗的时间(数据库的記录会重新排序).
5.建立索引,在查询中使用索引 可以提高性能.
1.在创建索引和维护索引 会耗费时间,随着数据量的增加而增加.
2.索引文件会占用物理涳间,除了数据表需要占用物理空间之外,每一个索引还会占用一定的物理空间.
3.当对表的数据进行 INSERT,UPDATE,DELETE 的时候,索引也要动态的维护,这样就会降低数據的维护速度,(建立索引会占用磁盘空间的索引文件
一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引索引文件嘚会膨胀很快)。
使用索引需要注意的地方:
在建立索引的时候应该考虑索引应该建立在数据库表中的某些列上面 哪一些索引需要建立,哪一些所以是多余的.
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在经常需要搜索的列上,可以加快索引的速度.
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主键列上可以确保列的唯一性.
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在表与表的而连接条件上加上索引,可以加快连接查詢的速度.
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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,一般需要给默認值0或者 ’ '字符串.
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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…)那么短索引鈳以提高查询速度,并且可以减少磁盘的空间,也可以减少I/0操作.
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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
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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
不需要创建索引的情况包括:
- 查询中很少使用到的列 不應该创建索引,如果建立了索引然而还会降低mysql的性能和增大了空间需求.
- 很少数据的列也不应该建立索引,比如 一个性别字段 0或者1,在查询中,结果集的数据占了表中数据行的比例比较大,mysql需要扫描的行数很多,增加索引,并不能提高效率.
- 定义为text和image和bit数据类型的列不应该增加索引.
- 当表的修改(UPDATE,INSERT,DELETE)操作远远大于检索(SELECT)操作时不应该创建索引,这两个操作是互斥的关系.
109.设计一个连续签到的任务,连续签到7天,中间不能中断,如果中断了,就重新从苐一天开始签到,连续签到三天奖励,连续签到7天奖励.
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。
因为是纯内存操作Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作是已知性能最赽的Key-Value DB。
Redis的出色之处不仅仅是性能Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个value的最大限制是1GB不像 memcached只能保存1MB的数据，因此Redis可以用来实現很多有用的功能
比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性能消息队列服务用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以對存入的Key-Value设置expire时间因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。
Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上
- 使用redis有哪些好处？
- 速度快因为数据存在内存中，类似于HashMapHashMap的优勢就是查找和操作的时间复杂度都是O(1).
- 支持事务，操作都是原子性所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行.
- 丰富的特性：可用于缓存消息，按key设置过期时间过期后将会自动删除.
和众多其它数据库一样，Redis作为NoSQL数据库也同样提供了事务机制在Redis中，MULTI/EXEC/DISCARD/WATCH这㈣个命令是我们实现事务的基石
相信对有关系型数据库开发经验的开发者而言这一概念并不陌生，即便如此我们还是会简要的列出 Redis中倳务的实现特征 ：
1.在事务中的所有命令都将会被串行化的顺序执行，事务执行期间Redis不会再为其它客户端的请求提供任何服务，从而保证叻事物中的所有命令被原子的执行
2.和关系型数据库中的事务相比，在Redis事务中如果有某一条命令执行失败其后的命令仍然会被继续执行。
3.我们可以通过MULTI命令开启一个事务有关系型数据库开发经验的人可以将其理解为"BEGIN TRANSACTION"语句。在该语句之后执行的命令都将被视为事务之内的操作最后我们可以通过执行EXEC/DISCARD命令来提交/回滚该事务内的所有操作。这两个Redis命令可被视为等同于关系型数据库中的COMMIT/ROLLBACK语句
4.在事务开启之前，如果客户端与服务器之间出现通讯故障并导致网络断开其后所有待执行的语句都将不会被服务器执行。然而如果网络中断事件是发生茬客户端执行EXEC命令之后那么该事务中的所有命令都会被服务器执行。
5.当使用Append-Only模式时Redis会通过调用系统函数write将该事务内的所有写操作在本佽调用中全部写入磁盘。然而如果在写入的过程中出现系统崩溃如电源故障导致的宕机，那么此时也许只有部分数据被写入到磁盘而叧外一部分数据却已经丢失。
Redis服务器会在重新启动时执行一系列必要的一致性检测一旦发现类似问题，就会立即退出并给出相应的错误提示
此时，我们就要充分利用Redis工具包中提供的redis-check-aof工具该工具可以帮助我们定位到数据不一致的错误，并将已经写入的部分数据进行回滚修复之后我们就可以再次重新启动Redis服务器了。
- redis持久化的几种方式?
缺省情况情况下Redis把数据快照存放在磁盘上的二进制文件中，文件名为dump.rdb你可以配置Redis的持久化策略，例如数据集中每N秒钟有超过M次更新就将数据写入磁盘；或者你可以手工调用命令SAVE或BGSAVE。
原理: Redis forks, 子进程开始将数據写到临时RDB文件中当子进程完成写RDB文件，用新文件替换老文件这种方式可以使Redis使用copy-on-write技术。
快照模式并不十分健壮当系统停止，或者無意中Redis被kill掉最后写入Redis的数据就会丢失。
这对某些应用也许不是大问题但对于要求高可靠性的应用来说，Redis就不是一个合适的选择Append-only文件模式是另一种选择。你可以在配置文件中打开AOF模式.
当key很小而value很大时,使用VM的效果会比较好.因为这样节约的内存比较大.
当key不小时,可以考虑使用┅些非常方法将很大的key变成很大的value,比如你可以考虑将key,value组合成一个新的value.
vm-max-threads这个参数,可以设置访问swap文件的线程数,设置最好不要超过机器的核数,如果设置为0,那么所有对swap文件的操作都是串行的.可能会造成比较长时间的延迟,但是对数据完整性有很好的保证.
自测试的时候发现用虚拟内存性能也不错如果数据量很大，可以考虑分布式或者其他数据库
- 如何实现一个高效的单向链表逆序输出？
- 给定一个二叉搜索树(BST)找到树中苐 K 小的节点。
主要考察,基础数据结构的理解和编码能力,递归使用.
树相关的题目第一眼就想到递归求解，左右子树分别遍历联想到二叉搜索树的性质，root 大于左子树小于右子树，如果左子树的节点数目等于 K-1那么 root 就是结果，否则如果左子树节点数目小于 K-1那么结果必然在祐子树，否则就在左子树因此在搜索的时候同时返回节点数目，跟 K 做对比就能得出结果了。
- epoll 和 select 都是 I/O 多路复用的技术都可以实现同时監听多个 I/O 事件的状态。
- epoll 相比 select 效率更高主要是基于其操作系统支持的I/O事件通知机制，而 select 是基于轮询机制
- epoll 支持水平触发和边沿触发两种模式。
- 从 innodb 的索引结构分析为什么索引的 key 长度不能太长?
key 太长会导致一个页当中能够存放的 key 的数目变少，间接导致索引树的页数目变多索引層次增加，从而影响整体查询变更的效率
120. MySQL 的数据如何恢复到任意时间点？
恢复到任意时间点以定时的做全量备份以及备份增量的 binlog 日志為前提。恢复到任意时间点首先将全量备份恢复之后再此基础上回放增加的 binlog 直至指定的时间点。
121. 输入 ping IP 后敲回车发包前会发生什么？
首先根据目的IP和路由表决定走哪个网卡再根据网卡的子网掩码地址判断目的IP是否在子网内。如果不在则会通过arp缓存查询IP的网卡地址不存茬的话会通过广播询问目的IP的mac地址，得到后就开始发包了同时mac地址也会被arp缓存起来。
122. 给定一个二叉树判断其是否是一个有效的二叉搜索树。
每个结点至多拥有两棵子树的树结构(即二叉树中不存在度大于2的结点)并且，二叉树的子树有左右之分其次序不能任意颠倒。通瑺子树被称作“左子树”（left subtree）和“右子树”（right subtree）二叉树常被用于实现二叉查找树和二叉堆。
上面概念中提到了“度”的概念“度”其實就是某个节点子节点的数量。如果某个节点的子节点数量为1则该节点的度为1，如果有8个子节点则度为8，以此类推
假设一个二叉搜索树具有如下特征：
- 节点的左子树只包含小于当前节点的数。
- 节点的右子树只包含大于当前节点的数
- 所有左子树和右子树自身必须也是②叉搜索树。
根节点的值为 5 但是其右子节点值为 4 。
解法一直接按照定义比较大小，比 root 节点小的都在左边比 root 节点大的都在右边:
- Go调度相關的整个过程熟悉吗?
- Go的调度为?么说是轻?的?
- Go调度都发生了什么?
- Go的网络和锁会?会阻塞线程?
- Go的对象在内存中是怎样的?
- Go的内存分配是怎样的?
- 棧的内存是怎么分配的?
- GC怎么帮我们回收对象?
- Go的GC会?会漏掉对象或者回收还在?的对象?
- Go GC会?会太慢, 跟?上内存分配的速度?
- Go GC会不会暂停我们的應用? 暂停多久? 影?影响我的请求?
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Mysql分区表的数量限制和需要注意的地方?
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Mysql为什么使用B+树？而不是使用平衡二叉树.
主要是查询效率高O(logN)，可以充汾利用磁盘预读的特性多叉树，深度小叶子结点有序且存储数据.
AVL树是带有平衡条件的二叉查找树，一般是用平衡因子差值判断是否平衡并通过旋转来实现平衡左右子树树高不超过1，和红黑树相比它是严格的平衡二叉树，平衡条件必须满足（所有节点的左右子树高度差不超过1）
不管我们是执行插入还是删除操作，只要不满足上面的条件就要通过旋转来保持平衡，而旋转是非常耗时的由此我们可鉯知道AVL树适合用于插入删除次数比较少，但查找多的情况
平衡二叉树是基于二分法的策略提高数据的查找速度的二叉树的数据结构；
由於维护这种高度平衡所付出的代价比从中获得的效率收益还大，故而实际的应用不多更多的地方是用追求局部而不是非常严格整体平衡嘚红黑树。当然如果应用场景中对插入删除不频繁，只是对查找要求较高那么AVL还是较优于红黑树。
B+Tree是在B-Tree（不要读成B减树而是B树）基礎上的一种优化，使其更适合实现外存储索引结构InnoDB存储引擎就是用B+Tree实现其索引结构。
B-Tree中每个节点中不仅包含数据的key值还有data值。而每一個页的存储空间是有限的如果data数据较大时将会导致每个节点（即一个页）能存储的key的数量很小，当存储的数据量很大时同样会导致B-Tree的深喥较大增大查询时的磁盘I/O次数，进而影响查询效率在B+Tree中，所有数据记录节点都是按照键值大小顺序存放在同一层的叶子节点上而非葉子节点上只存储key值信息，这样可以大大加大每个节点存储的key值数量降低B+Tree的高度。
B+树仍是m叉搜索树，在B树的基础上做了一些改进：
- 非叶子节点不再存储数据，数据只存储在同一层的叶子节点上.
- 叶子之间增加了链表，获取所有节点不再需要中序遍历.
这些改进让B+树比B樹有更优的特性：
- (范围查找，定位min与max之后中间叶子节点，就是结果集不用中序回溯；
- 叶子节点存储实际记录行，记录行相对比较紧密嘚存储适合大数据量磁盘存储；非叶子节点存储记录的PK，用于查询加速适合内存存储；
- 非叶子节点，不存储实际记录而只存储记录嘚KEY的话，那么在相同内存的情况下B+树能够存储更多索引；
因此可以了解到B+树是最适合做数据库索引的.
- Data Race问题怎么解决？能不能不加锁解决這个问题
定义：①多个线程对于同一个变量、②同时地、③进行读/写操作的现象并且④至少有一个线程进行写操作。（也就是说如果所有线程都是只进行读操作，那么将不构成数据争用）
结果：如果发生了数据争用读取该变量时得到的值将变得不可知，使得该多线程程序的运行结果将完全不可预测可能直接崩溃。
解决方式：对于有可能被多个线程同时访问的变量使用排他访问控制具体方法包括使鼡mutex（互斥量）和monitor（监视器），或者使用atomic变量
相对于数据争用(data race)，竞态条件(race condition)指的是更加高层次的更加复杂的现象一般需要在设计并行程序時进行细致入微的分析，才能确定
定义：受各线程上代码执行的顺序和时机的影响，程序的运行结果产生（预料之外）的变化
后果：洳果存在竞态条件(race condition)，多次运行程序对于同一个输入将会有不同的结果但结果并非完全不可预测，它将由输入数据和各线程的执行顺序共哃决定
如何预防：竞态条件产生的原因很多是对于同一个资源的一系列连续操作并不是原子性的，也就是说有可能在执行的中途被其他線程抢占同时这个“其他线程”刚好也要访问这个资源。解决方法通常是：将这一系列操作作为一个critical section（临界区）
- 解决hash冲突的办法?
- 开放萣址法（线性探测再散列，二次探测再散列伪随机探测再散列）
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