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高级php面试题大数据 php面试题及答案2019

面试高级php工程师,一般会问到哪些问题

高并发大访问量的mysql优化,服务器优化?

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字段建索引、主从数据库、读写分离、表分区、负载均衡。

linux的慢查询日志会记录mysql的超时查询sql语句,定期察看进行优化。

2.大访问量下秒杀模块程序怎么设计,如果使用mysql会有多卖的情况,就是订单超过库存。

将订单数据缓存到内存,如果用数据库直接崩掉,毫无悬念的。

3.缓存的使用

能用静态的用静态,不能静态的用内存缓存,例如memcache、redis,不能缓存的用数据库。

4.session可不可以跨域?怎么跨域?

将PHP session机制重写(PHP提供),将session存储在memcache或者数据库就可以跨域了。

另外session能以三种方式存储,文件、数据库、缓存。

5.了不了解非关系型数据库?

mongodb

6.会不会写shell脚本以及linux的操作

还会问一下时下流行的东西,比如做没做过微信开发,例如微信支付开发、APP移动开发,等等问题。

问的核心东西都是围绕这些转的,如果有笔试会让你写sql,php功能(例如冒泡排序等排序),还有逻辑题。

我当初面试了很多,这是一个我的面试经验的总结,纯手打忘采纳。

PHP中高级面试题 – 第一天

一、写一个函数,获取一篇文章内容中的全部图片,并下载

二、什么是 CSRF 攻击?XSS 攻击?如何防范?

CSRF:跨站请求伪造,可以通过通过判断来源和加 Token 的方式来防范。

XSS:跨站脚本攻击,可以通过对内容转义和过滤来防范,还有 CSP

三、应用中我们经常会遇到在 user 表随机调取 10 条数据来展示的情况,简述你如何实现该功能。

四、MYSQL 中主键与唯一索引的区别

主键:绝对不能有空值。唯一索引:可以有空值

五、http 与 https 的主要区别

关键是 S 上。简而言之,https 建立连接后要先把 SSL 的证书发下去,有了公钥和私钥,就可以解密了。

六、两台 mysql 服务器,其中一台挂了,怎么让业务端无感切换,并保证正常情况下讲台服务器的数据是一致的

不是核心业务的话,先停写,把备机拉起来,查看两台机器的日志,进行数据补偿,开写。

如果是核心业务的话,现在所有的操作都在正常的状态机器上。把好的这台机器的备机拉起来,当主机。

以上全是应急操作。实际上数据库的容灾设计要复杂得多。

面试官要是问你,备机的数据不一致怎么办,你要勇敢怼回去,你们每秒多少写入操作。按照百万级表,每秒 1000 的写入效率,正常的设计是,分布在 2 台机器上每台 500。这个级别的数据同步,出现差异的概率 可以忽略不计的。有一台出现问题,另一台也可以抗住。

(正常的操作,还是先停写,等数据一致,切换,开写。我们公司搞这些切换都是在凌晨 4.00 左右,核心业务的每秒写操作,只有十几个。前后耽搁不到 20 秒)。

七、10 瓶水,其中一瓶有毒,小白鼠喝完有毒的水之后,会在 24 小时后死亡,问:最少用几只小白鼠可以在 24 小时后找到具体是哪一瓶水有毒。

答案:四只

二进制问题。薛定谔的老鼠。

一只老鼠有两个状态,死活,对应 01。假设老鼠的个数为 A,则有 2^A=10; A=4;

思路很简单,十瓶药编号:0,1,10,11….1001;

0 不喝。第一只老鼠喝所有个位是 1 的:13579,第二只喝十位是 1 的,第三只和百位是 1 的,第四只喝千位是 1 的。

24 小时后,看下死了的是 1,活着的是 0。按老鼠的顺序乖乖站好…… 假如第一只和第三只死了,那就是 0101,就是 5 有问题。

php处理大数据量的时候,如图片 有什么致命的缺陷?面试问题

效率问题。因为php是脚本解释语言,其特点在于易上手和部署,但在处理需要大量cpu的操作时(图片就是)就力不从心了,如果写成php扩展的话效率会提升,但还是没直接执行C/C++的程序快

不好实现多线程。这个就不用多说了,和语言定位有关,虽然可以异步调用,但毕竟不是强项。

PHP中高级面试题 – 第三天

一、简述一下MongoDB的应用场景

mongodb 支持副本集、索引、自动分片,可以保证较高的性能和可用性。

更高的写入负载

默认情况下,MongoDB 更侧重高数据写入性能,而非事务安全,MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB,除非能从架构设计上保证事务安全。

高可用性

MongoDB 的复副集 (Master-Slave) 配置非常简洁方便,此外,MongoDB 可以快速响应的处理单节点故障,自动、安全地完成故障转移。这些特性使得 MongoDB 能在一个相对不稳定(如云主机)的环境中,保持高可用性。

数据量很大或者未来会变得很大

依赖数据库 (MySQL) 自身的特性,完成数据的扩展是较困难的事,在 MySQL 中,当一个单达表到 5-10GB 时会出现明显的性能降级,此时需要通过数据的水平和垂直拆分、库的拆分完成扩展,使用 MySQL 通常需要借助驱动层或代理层完成这类需求。而 MongoDB 内建了多种数据分片的特性,可以很好地适应大数据量的需求。

基于位置的数据查询

MongoDB 支持二维空间索引,因此可以快速及精确地从指定位置获取数据。

表结构不明确

在一些传统 RDBMS 中,增加一个字段会锁住整个数据库 / 表,或者在执行一个重负载的请求时会明显造成其它请求的性能降级。通常发生在数据表大于 1G 的时候(当大于 1TB 时更甚)。 因 MongoDB 是文档型数据库,为非结构货的文档增加一个新字段是很快速的操作,并且不会影响到已有数据。另外一个好处当业务数据发生变化时,是将不再需要由 DBA 修改表结构。

二、数据库设计经验,为什么进行分表?分库?一般多少数据量开始分表?分库?分库分表的目的?

1、为什么要分表

当一张表的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕。

分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率。数据库中的数据量不一定是可控的,在未进行分库分表的情况下,随着时间和业务的发展,库中的表会越来越多,表中的数据量也会越来越大,相应地,数据操作,增删改查的开销也会越来越大;另外,由于无法进行分布式式部署,而一台服务器的资源(CPU、磁盘、内存、IO 等)是有限的,最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。

2、分表的方案

做 mysql 集群,有人会问 mysql 集群,根分表有什么关系吗?虽然它不是实际意义上的分表,但是它启到了分表的作用,做集群的意义是什么呢?为一个数据库减轻负担,说白了就是减少 sql 排队队列中的 sql 的数量,举个例子:有 10 个 sql 请求,如果放在一个数据库服务器的排队队列中,他要等很长时间,如果把这 10 个 sql 请求,分配到 5 个数据库服务器的排队队列中,一个数据库服务器的队列中只有 2 个,这样等待时间是不是大大的缩短了呢?

linux mysql proxy 的安装,配置,以及读写分离

mysql replication 互为主从的安装及配置,以及数据同步

优点:扩展性好,没有多个分表后的复杂操作(php 代码)

缺点:单个表的数据量还是没有变,一次操作所花的时间还是那么多,硬件开销大。

三、简述一下数据库主从复制,读写分离

* 什么是主从复制

主从复制,是用来建立一个和主数据库完全一样的数据库环境,称为从数据库;

* 主从复制的原理:

1.数据库有个bin-log二进制文件,记录了所有的sql语句。

2.只需要把主数据库的bin-log文件中的sql语句复制。

3.让其从数据的relay-log重做日志文件中再执行一次这些sql语句即可。

* 主从复制的作用

1.做数据的热备份,作为后备数据库,主数据库服务器故障后,可切换到从数据库继续工作,避免数据丢失。

2.架构的扩展。业务量越来越大,I/O访问频率过高,单机无法满足,此时做多库的存储,降低磁盘I/O访问频率,提高单机的I/O性能

3.主从复制是读写分离的基础,使数据库能制成更大 的并发。例如子报表中,由于部署报表的sql语句十分慢,导致锁表,影响前台的服务。如果前台服务使用master,报表使用slave,那么报表sql将不会造成前台所,保证了前台的访问速度。

* 主从复制的几种方式:

1.同步复制:所谓的同步复制,意思是master的变化,必须等待slave-1,slave-2,…,slave-n完成后才能返回。

2.异步复制:如同AJAX请求一样。master只需要完成自己的数据库操作即可。至于slaves是否收到二进制日志,是否完成操作,不用关心。MYSQL的默认设置。

3.半同步复制:master只保证slaves中的一个操作成功,就返回,其他slave不管。

这个功能,是由google为MYSQL引入的。

* 关于读写分离

在完成主从复制时,由于slave是需要同步master的。所以对于insert/delete/update这些更新数据库的操作,应该在master中完成。而select的查询操作,则落下到slave中。


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