1、可能会问nosql和关系型数据库的区别:
成都创新互联公司专注于尖扎企业网站建设,成都响应式网站建设,商城网站制作。尖扎网站建设公司,为尖扎等地区提供建站服务。全流程按需网站设计,专业设计,全程项目跟踪,成都创新互联公司专业和态度为您提供的服务
优点:
1)成本:nosql数据库简单易部署,基本都是开源软件,不需要像使用Oracle那样花费大量成本购买使用,相比关系型数据库价格便宜
2)查询速度:nosql数据库将数据存储于缓存之中,关系型数据库将数据存储在硬盘中,自然查询速度远不及nosql数据库
3)存储数据的格式:nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等,所以可以存储基础类型以及对象或者是集合等各种格式,而数据库则只支持基础类型
4)扩展性:关系型数据库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩展很艰难
缺点:
1)维护的工具和资料有限,因为nosql是属于新的技术,不能和关系型数据库10几年的技术同日而语。
2)不提供对sql的支持,如果不支持sql这样的工业标准,将产生一定用户的学习和使用成本
3)不提供关系型数据库对事物的处理
2、介绍下redis和mongodb:
自行google。
3、应用场景:
redis:
a.主要是做热点数据缓存。
b.数据过期处理。
c.消息队列等功能。
d.计数,例如投票等。
mongodb:
mongodb的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。mongo适用于以下场景:
a.网站数据:mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
b.缓存:由于性能很高,mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由mongo搭建的持久化缓存可以避免下层的数据源过载。
c.大尺寸、低价值的数据:使用传统的关系数据库存储一些数据时可能会比较贵,在此之前,很多程序员往往会选择传统的文件进行存储。
d.高伸缩性的场景:mongo非常适合由数十或者数百台服务器组成的数据库。
e.用于对象及JSON数据的存储:mongo的BSON数据格式非常适合文档格式化的存储及查询。
4、支持的数据类型:
内容比较多,自行将网上的信息整理一下。
一.语言
1.推荐一本看过最好的python书籍?
2.谈谈python的装饰器,迭代器,yield?
3.标准库线程安全的队列是哪一个?不安全的是哪一个?logging是线程安全的吗?
4.python适合的场景有哪些?当遇到计算密集型任务怎么办?
5.python高并发解决方案?我希望听到twisted-tornado-gevent,能扯到golang,erlang更好
二.操作系统
可以直接认为是linux,毕竟搞后端的多数是和linux打交道。
1.tcp/udp的区别?tcp粘包是怎么回事,如何处理?udp有粘包吗?
2.time_wait是什么情况?出现过多的close_wait可能是什么原因?
3.epoll,select的区别?边缘触发,水平触发区别?
三.存储
存储可能包含rdbms,nosql以及缓存等,我以mysql,redis举例
mysql相关
1.谈谈mysql字符集和排序规则?
2.varchar与char的区别是什么?大小限制?utf8字符集下varchar最多能存多少个字符
3.primary key和unique的区别?
4.外键有什么用,是否该用外键?外键一定需要索引吗?
5.myisam与innodb的区别?innodb的两阶段锁定协议是什么情况?
6.索引有什么用,大致原理是什么?设计索引有什么注意点?
redis相关
1.什么场景用redis,为什么mysql不适合?
2.谈谈redis的事务?用事务模拟原子+1操作?原子操作还有其它解决方案吗?
3.redis内存满了会怎么样?
四.安全
web安全相关
1.sql注入是怎么产生的,如何防止?
2.xss如何预防?htmlescape后能否避免xss?
3.csrf是什么?django是如何防范的?
密码技术
1.什么是分组加密?加密模式有哪些?ecb和cbc模式有什么区别?为什么需要iv向量?
2.简单说说https的过程?
3.对称加密与非对称加密区别?
3.如何生成共享秘钥? 如何防范中间人攻击?
五.杂
是否关注新技术啊?golang,rust是否了解?numpy,pandas是啥鸟?
是否紧跟时代潮流?逛不逛微博,刷不刷知乎?
可能你觉得我问的好细,但这好多都是平常经常遇到,并需要解决的,细节更能体现一个人。
如果你觉得小kiss,欢迎投简历给我yihaibo@longtugame.com,龙图游戏运营支持中心数据分析部招人;觉得有点问题,那还等什么,赶快来和我交流交流。
更新:讨论区挺热闹,有人说好简单,有人说好难,其实我觉得这只适合面试2~3年工作经验的后端工程师。真的没有问
很难的题目,只是可能你平时没有注意。
在这里我推荐几本书吧
python参考手册,绝对让你更上一层楼
图解密码技术,密码入门不二之选
mysql技术内幕第五版,有点厚当手册读读,要有耐心,高性能mysql也强烈建议读读
effective tcp/ip programming
为什么评论区有这么大差异?我想是个人经历不一样吧,如果是搞web的对操作系统这块和密码技术会偏弱,但如果是系统工程师或是游戏服务端这块会明显偏强。
六.后记
最近我也面试了不少童鞋,我发现能达到要求的真的少之又少,很多hr都说Python是最难招聘的岗位,我想是有道理的,这真的很值得我们去深思?
我想有一部分原因是Python这门语言造成的,会写Python的人很多,但写的好的人很少,大部分都把Python当做脚本来写,缺乏面向对 象,模式的思想。想想Java,大家都习惯了接口,实现分离,设计模式在Java中也喊了很多年,尤其是ssh三大框架一出,用着用着就理所当然的认为就 该这么做,虽然也有点坏处,但对企业级Java开发无疑是一大进步。
反观Python,尤其是生成器,协程,元类给Python注入了很大的灵活性,想写的Pythonic有不小难度,但其实Python高级特性就那么几个,干掉了也就没有了。
当你觉得Python遇到了瓶颈,不妨停下来好好想想。研究研究设计模式,想想重构,了解领域驱动设计,敏捷开发,再回来读读以前写的代码,当眼界变高了,代码也就美了。
当然思想的提高不是一朝一夕,模式,原则会经常让你纠结,纠结就会思索,思考就走出了自己的路,当然条条大路通罗马。
数据库等存储技术是研发工程师迈不过的坎,对关系数据库以mysql举例来说,你必须清楚的知道什么字段选择什么类型,类型字节大小,限制条件,这 东西也很容易理解,多想想即可,比如set类型,要支持交并等操作,1个字节只能存8个类别。数据类型搞定了,下面就是索引了,mysql索引种类?主 键,唯一索引,普通索引。索引类别,BTree索引,hash索引。索引的优缺点,mysql的索引查找原理,join原理(大部分都是nested loop),以及一些特殊的情况,比如mysql子查询慢等。其实到这里研发工程师就差不多,当然你可以继续深入下去,比如读写分离,集群管理,甚至一些 参数调优。
如果是准备学前端,建议你可以看下这篇文章!
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从 2016 年前后开始流行的前端框架,采用模块化开发、数据驱动、声明式编程等等,核心在于前边的基础要扎实,后期学习就容易了
Vue 是一套用于构建用户界面的渐进式框架
与其它大型框架不同的是,Vue 被设计为可以自底向上逐层应用。Vue 的核心库只关注视图层,不仅易于上手,还便于与第三方库或既有项目整合。
另一方面,当与现代化的工具链以及各种支持类库结合使用时,Vue 也完全能够为复杂的单页应用提供驱动。
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饿了么,小米商城,一加手机,乐视商城,滴滴开源、高德开放平台、京东拼购+领券+新人频道 H5+京东云,网易云信+手机网易+网易邮箱 H5,大麦网 H5、唯品会 H5、少数派、百度指数、微信公众平台、大鱼号,携程 H5 多个模块,创客贴、兑吧、国美电器 H5、聚美优品触屏版,理想汽车,途虎养车,雪球财经、电玩巴士等等
开源中国,CSDN,Gitee(码云),GitLab,掘金,简书,蓝湖,IT 桔子等等
#TypeScript
TypeScript 简称 TS
TS 是 JavaScript 的超集,扩展了 JavaScript 的语法,因此现有的 JavaScript 代码可与 TS 一起工作无需任何修改,TS 通过类型注解提供编译时的静态类型检查。
由微软开发的自由和开源的编程语言。
TS 设计目标:是开发大型应用,它可以编译成纯 JavaScript,编译出来的 JavaScript 可以运行在任何浏览器上。
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类型守卫,函数重载,调用签名 call signiture,索引签名,只读 readonly,双重断言 Double Assertion,常量断言,this,类型检测 typeof,类型查找,类型映射 Mapped Types,映射修饰符
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#React 生态
React 是一个用于构建用户界面的 JavaScript 库,起源于 Facebook 的内部项目,用来架设 Instagram 的网站,并于 2013 年 5 月开源。 2022 年 4 月 26 日已发布最新版 18.1.0
详细 React 入门到项目实战知识梳理
React 核心基础知识梳理 (opens new window)????
基础环境准备,搭建 react 项目(JS 版本的),项目内容介绍,搭建 react 项目(TS 版本的)
tsconfig.json(TS 语法的配置文件),TS 编译器的工作流程,项目升级改造,创建基础演示项目,react 知识点,文件类型介绍,JSX、TSX
React 项目实战核心重点知识梳理 (opens new window)????
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据不完全统计目前国内哪些大厂在使用 React
蚂蚁、飞猪、阿里大于、虾米音乐、口碑开放平台
猫途鹰、喜马拉雅 FM、斗鱼、知乎、豆瓣、美团、房多多、石墨文档、墨刀、TalkingData、xiaopiu、Teambition、Uber、倍洽、同盾科技、心知天气、拼多多、滴滴出行、Sentry、途牛、优酷、京东服饰+生鲜+旅行、算力矩阵、链家 H5、阿里云管理后台、Coding、CodePen、树莓派
36 氪、Notion、GoDaddy、站酷、Plotly、麦客 CRM、特赞营销日历、鹿班、网易云阅读 PC 端+网易云音乐 H5、猎聘网、看云文档编辑页、去哪儿 H5 多个模块、艺龙 H5 个别模块、租租车 H5、汽车之家车商城、Pocket、友盟、iH5 等
#团队协同、工程化,监控运维
TIP
Git 版本管理,缺陷管理,单人、团队开发与跨团队开发
RESTful API 接口管理,webpack / Gulp 自动化构建
CICD 自动化部署
Linux 项目部署
Nginx 反向代理、负载均衡
运行日志与监控
#大厂高薪面试真题
Interview questions
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#后端开发
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NodeJS
express
koa
egg
基本 API(如 http、fs 等)
commonjs 模块化
框架
调试
SSR
服务端模板,如 ejs artTemplate 等
nuxt.js (Vue SSR)
next.js(React SSR)
常用
redis
MySQL
mongodb
nginx(反向代理、负载均衡)
数据库
Docker
日志分析
serverless
Deno
小程序开发
PWA
跨端(如 RN Weex)
客户端 electron
企业项目技术解决方案
TIP
紧跟市场需求、渐进式,多端跨平台,系统性,企业级项目解决方案
参考阅读:
最新 Web 前端开发学习路线,主要技术栈
这是一套由华为的内部一个小团队打造的一套管路金种子,这套的面试题管理项目是从初级到中级,最后到高级的一个完整版的一个完整版的Java面试,我还是建议你拿走带回去慢慢的看看,,或者是建议带回去慢慢的看和学习。
这是一些大厂经常面试遇到的一些问题,这是我整理好的,如果这些问题你都可以回答出来,那么你就可以一飞冲天了。
一、商城秒杀架构设计
二、mysql数据库架构发展历程
三、MySQL的扩展性瓶颈
四、为什么要使用NOSQL NOT ONLY SQL
五、传统RDBMS VS NOSQL
六、NOSQL 数据库的类型
七、阿里巴巴中文站商品信息如何存放
八、数据的水平拆分和垂直拆分
九、分布式事务
十、BitMap
1000道大厂面试题已经录制成视频。每一道题目都有详细的视频讲解,包括答案已经整理成了文档。
Redis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题实际MySQL是适合进行海量数据存储的,通过Memcached将热点数据加载到cache,加速访问,很多公司都曾经使用过这样的架构,但随着业务数据量的不断增加,和访问量的持续增长,我们遇到了很多问题:1.MySQL需要不断进行拆库拆表,Memcached也需不断跟着扩容,扩容和维护工作占据大量开发时间。2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题。3.Memcached数据命中率低或down机,大量访问直接穿透到DB,MySQL无法支撑。4.跨机房cache同步问题。众多NoSQL百花齐放,如何选择最近几年,业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品,那么如何才能正确地使用好这些产品,最大化地发挥其长处,是我们需要深入研究和思考的问题,实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位,并且了解到每款产品的tradeoffs,在实际应用中做到扬长避短,总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题1.少量数据存储,高速读写访问。此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问,同时提供数据落地的功能,实际这正是Redis最主要的适用场景。2.海量数据存储,分布式系统支持,数据一致性保证,方便的集群节点添加/删除。3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。前者是一个完全无中心的设计,节点之间通过gossip方式传递集群信息,数据保证最终一致性,后者是一个中心化的方案设计,通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log,然后定期compat归并到磁盘上,将随机写优化为顺序写,提高写入性能。4.Schema free,auto-sharding等。比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的,直接存储json格式数据,并且支持auto-sharding等功能,比如mongodb。面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。Redis适用场景,如何正确的使用前面已经分析过,Redis最适合所有数据in-momory的场景,虽然Redis也提供持久化功能,但实际更多的是一个disk-backed的功能,跟传统意义上的持久化有比较大的差别,那么可能大家就会有疑问,似乎Redis更像一个加强版的Memcached,那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别,大多数都会得到以下观点:1 Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。2 Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。3 Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。抛开这些,可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别,理解Redis的设计。在Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别。Redis只会缓存所有的 key的信息,如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值,将触发swap的操作,Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中,同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。当然,机器本身的内存必须要能够保持所有的key,毕竟这些数据是不会进行swap操作的。同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候,提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存,所以如果更新需要swap的数据,Redis将阻塞这个 操作,直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。使用Redis特有内存模型前后的情况对比:VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G usedVM on: 300k keys, 4096 bytes values: 73M usedVM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M usedVM on: 1 million keys, 256 bytes values: 160.09M usedVM on: 1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当 从Redis中读取数据的时候,如果读取的key对应的value不在内存中,那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据,然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下,Redis会出现阻塞,即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小,进行 批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中,这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小,对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作,减少阻塞的时间。如果希望在海量数据的环境中使用好Redis,我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。补充的知识点:memcached和redis的比较1 网络IO模型Memcached是多线程,非阻塞IO复用的网络模型,分为监听主线程和worker子线程,监听线程监听网络连接,接受请求后,将连接描述字pipe 传递给worker线程,进行读写IO, 网络层使用libevent封装的事件库,多线程模型可以发挥多核作用,但是引入了cache coherency和锁的问题,比如,Memcached最常用的stats 命令,实际Memcached所有操作都要对这个全局变量加锁,进行计数等工作,带来了性能损耗。(Memcached网络IO模型)Redis使用单线程的IO复用模型,自己封装了一个简单的AeEvent事件处理框架,主要实现了epoll、kqueue和select,对于单纯只有IO操作来说,单线程可以将速度优势发挥到最大,但是Redis也提供了一些简单的计算功能,比如排序、聚合等,对于这些操作,单线程模型实际会严重影响整体吞吐量,CPU计算过程中,整个IO调度都是被阻塞住的。2.内存管理方面Memcached使用预分配的内存池的方式,使用slab和大小不同的chunk来管理内存,Item根据大小选择合适的chunk存储,内存池的方式可以省去申请/释放内存的开销,并且能减小内存碎片产生,但这种方式也会带来一定程度上的空间浪费,并且在内存仍然有很大空间时,新的数据也可能会被剔除,原因可以参考Timyang的文章:/memcached/)。Memcached的客户端软件实现非常多,包括C/C++, PHP, Java, Python, Ruby, Perl, Erlang, Lua等。当前Memcached使用广泛,除了LiveJournal以外还有Wikipedia、Flickr、Twitter、Youtube和WordPress等。在Window系统下,Memcached的安装非常方便,只需从以上给出的地址下载可执行软件然后运行memcached.exe –d install即可完成安装。在Linux等系统下,我们首先需要安装libevent,然后从获取源码,make make install即可。默认情况下,Memcached的服务器启动程序会安装到/usr/local/bin目录下。在启动Memcached时,我们可以为其配置不同的启动参数。1.1 Memcache配置Memcached服务器在启动时需要对关键的参数进行配置,下面我们就看一看Memcached在启动时需要设定哪些关键参数以及这些参数的作用。1)-p Memcached的TCP监听端口,缺省配置为11211;2)-U Memcached的UDP监听端口,缺省配置为11211,为0时表示关闭UDP监听;3)-s Memcached监听的UNIX套接字路径;4)-a 访问UNIX套接字的八进制掩码,缺省配置为0700;5)-l 监听的服务器IP地址,默认为所有网卡;6)-d 为Memcached服务器启动守护进程;7)-r 最大core文件大小;8)-u 运行Memcached的用户,如果当前为root的话需要使用此参数指定用户;9)-m 分配给Memcached使用的内存数量,单位是MB;10)-M 指示Memcached在内存用光的时候返回错误而不是使用LRU算法移除数据记录;11)-c 最大并发连数,缺省配置为1024;12)-v –vv –vvv 设定服务器端打印的消息的详细程度,其中-v仅打印错误和警告信息,-vv在-v的基础上还会打印客户端的命令和相应,-vvv在-vv的基础上还会打印内存状态转换信息;13)-f 用于设置chunk大小的递增因子;14)-n 最小的chunk大小,缺省配置为48个字节;15)-t Memcached服务器使用的线程数,缺省配置为4个;16)-L 尝试使用大内存页;17)-R 每个事件的最大请求数,缺省配置为20个;18)-C 禁用CAS,CAS模式会带来8个字节的冗余;2. Redis简介Redis是一个开源的key-value存储系统。与Memcached类似,Redis将大部分数据存储在内存中,支持的数据类型包括:字符串、哈希表、链表、集合、有序集合以及基于这些数据类型的相关操作。Redis使用C语言开发,在大多数像Linux、BSD和Solaris等POSIX系统上无需任何外部依赖就可以使用。Redis支持的客户端语言也非常丰富,常用的计算机语言如C、C#、C++、Object-C、PHP、Python、Java、Perl、Lua、Erlang等均有可用的客户端来访问Redis服务器。当前Redis的应用已经非常广泛,国内像新浪、淘宝,国外像Flickr、Github等均在使用Redis的缓存服务。Redis的安装非常方便,只需从bin目录下。在启动Redis服务器时,我们需要为其指定一个配置文件,缺省情况下配置文件在Redis的源码目录下,文件名为redis.conf。php面试题 memcache和redis的区别