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zhaojunHouse
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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
  • 2. 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
  • 3. 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

  • 一致性hash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

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
  • select、poll、epoll之间的区别总结[整理]》《select、poll、epoll区别》《epoll使用详解
    • 每次调用select,都需要把fd集合从用户态拷贝到内核态,这个开销在fd很多时会很大
    • 同时每次调用select都需要在内核遍历传递进来的所有fd,这个开销在fd很多时也很大
    • select支持的文件描述符数量太小了,默认是1024

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
  • 23种设计模式
  • 23种设计模式全解析
  • 23种设计模式类图和示例

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

3.6 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 - 《API网关那些儿》 - 《谈 API 网关的背景、架构以及落地方案》 - 《使用Zuul构建API Gateway》 - 《HTTP API网关选择之一Kong介绍

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

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

  • 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

  • mysql索引》《mysql索引》《mysql索引

    • 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 > eqref > ref > fulltext > refornull > indexmerge > uniquesubquery > indexsubquery > range > index > ALL

并发

1 并发概念

1.1 并发

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

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

2.3 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。 * 《搭建简易堡垒机》

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)

  • 【《双因素认证(2FA)教程》】(http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/11/2fa-tutorial.html)

10.4 单点登录(SSO)

运维&统计&技术支持

1 常规监控

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 workerrlimitnofile 15360;)
    • aprsocketrecv:Operation timed out (解决方法:ab加上-k 开启keepAlive)
    • aprsocketconnect(): Operation already in progress (解决方法:apache/conf/extra/httpd-mpm.conf 修改 ThreadsPerChild)
    • aprsocketrecv: 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
    • jmeter
    • 全链路压测
    • 资源服务监控《20个命令行工具监控

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

分布式设计

1 扩展性设计

1.1 分布式&异步

2 稳定性&高可用

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

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

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

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  • 计算机组成原理
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  • 计算机组成原理实验
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