phper 思维导图模板_ProcessOn思维导图、流程图

软素质

简历

沟通

PPT

向上管理

如何快速融入团队

https://github.com/yuhaqiang123/my-love

子主题

面试技巧

为什么换工作

有什么想问我的

我的回答有什么建议

团队做的事

我如果入职定位 & 向谁汇报

刚才问题、场景的解决方案

我的结果如何
（有自己的判断，审时度势的问）

健康

健康的活着

职级发展

P7

P7 P8 java架构师技能树

https://www.processon.com/view/601958907d9c0858d76c10dc?fromnew=1

P8

php高级工程师知识体系

https://www.processon.com/view/5cae9e72e4b0773d8c0a550c?fromnew=1

GO（另一个语言）

php 转go 注意事项

https://juejin.cn/post/6986448496987471885

经验不多

照着框架 && 说明可以敲代码

linux

1.CPU负载和CPU利用率的区别是什么？

2.那如果CPU负载很高，利用率却很低该怎么办？

3.那如果负载很低，利用率却很高呢？

4.那如果CPU使用率达到100%呢？怎么排查？

5.说说常见的Linux命令吧？

ls

touch

https://mp.weixin.qq.com/s/7bSwKiPmtJbs7FtRWZZqpA

https://mp.weixin.qq.com/s/24vBHgtw5efC9V9yYqknNg

进程间通信

https://mp.weixin.qq.com/s/7bSwKiPmtJbs7FtRWZZqpA

https://mp.weixin.qq.com/s/CGqy0j5WvarN6mTmYB8vSA

Linux 面试题

https://www.processon.com/mindmap/6177e182e401fd6d2b18ea9d

nginx

php-fpm

1、php-fpm 单个 php 进程占内存大小

2、php-fpm 三种模型

ondemand

在php-fpm启动的时候，不会给这个pool启动任何一个worker，是按需启动，当有连接过来才会启动。

优点：按流量需求创建，不浪费系统资源（在硬件如此便宜的时代，这个优点略显鸡肋）

缺点：由于php-fpm是短连接的

在大流量的系统上master进程会变得繁忙，占用系统cpu资源，不适合大流量环境的部署

static

启动采用固定大小数量的worker

dynamic

idle > pm.max_spare_servers

pm.min_spare_servers,

pm.max_spare_servers

pm.start_servers有效范围[pm.min_spare_servers,pm.max_spare_servers]

默认pm.min_spare_servers + (pm.max_spare_servers - pm.min_spare_servers) / 2

优点：动态扩容，不浪费系统资源，master进程设置的1秒定时器对系统的影响忽略不计；

缺点：如果所有worker都在工作，新的请求到来只能等待master在1秒定时器内再新建一个worker，这时可能最长等待1s；

php-fpm的工作模式和nginx类似

master + worker

每个worker都在accept本pool内的监听套接字（linux已不存在惊群现象）

4、进程模型

master 进程监控端口

https://jiachuhuang.github.io/2017/07/06/PHP-FPM进程模型/

master：epoll

worker 处理请求

child ：单进程单线程模型，每次只处理一个请求

可以保持 mysql reids 连接

https://blog.csdn.net/wuhuagu_wuhuaguo/article/details/78918771

https://www.cnblogs.com/shijianchuzhenzhi/p/6675203.html

这个解释更准

长链接硬伤

https://blog.csdn.net/weixin_42510026/article/details/113475404

no no no 不一定

php在执行RSHUTDOWN的时候会释放所有处理本次请求的资源，如申请的变量。

那么理所当然的是我们打开的数据库连接句柄也会被释放，但是这只限于我们打开连接的时候使用的是短链接

BUT

打开的是长连接

处理完后php会收留在本次打开的连接

保留句柄

达到长连接目的

https://blog.csdn.net/weixin_34187822/article/details/94704831?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Edefault-1.highlightwordscore&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Edefault-1.highlightwordscore

配合数据库的一些配置

数据库允许连接数要大于php-fpm子进程数

mysq再配置一下

wait_timeout 和interactive_timeout控制连接时长当一个连接很长时间没活动的时候mysql就关闭它

php活动时这边会重新建立新连接。这样避免时间长了mysql有一大堆不活动的连接。

一个 master 多个 worker

一个worker 一个长链接

这个可能会超越 mysql 、redis

长链接数

需要新方案

代理

多个服务器

长链接数量会达到好几百

lnmp 架构

数据库

关系型数据库

MySQL

分库分表

唯一主键

字段优化

https://segmentfault.com/a/1190000016409178

长文本存储方案

https://www.zhihu.com/question/408729025

如果静态文件还好

如果长文本中==》存在动态数据怎么办

前端自己解析？？？

事务隔离级别

读未提交

没视图概念都是返回最新的

读已提交

不同的read view

可重复度

用一个read view

序列化

回滚日志

没更早的read view删除

5.5之前回滚段删了文件也不会变小

索引

B+

Hash

等值查询

优化流程

预发跑sql explain

排除缓存 sql nocache

看一下行数对不对不对可以用analyze table t 矫正

添加索引索引不一定是最优的 force index 强制走索引不建议用

存在回表的情况

覆盖索引避免回表，不要*

主键索引

联合索引不能无限建高频场景

最左前缀原则按照索引定义的字段顺序写sql

合理安排联合索引的顺序

5.6之后索引下推减少回表次数

给字符串加索引

前缀索引

倒序存储

Hash

数据库的flush的时机

redo log满了修改checkpoint flush到磁盘

系统内存不足淘汰数据页

buffer pool

要知道磁盘的io能力设置innodb_io_capacity 设置为磁盘的IOPS fio测试

innodb_io_capacity设置低了会让innoDB错误估算系统能力导致脏页累积

系统空闲的时候找间隙刷脏页

MySQL正常关闭，会把内存脏页flush到磁盘

innodb刷盘速度

脏页比例

redolog 写盘速度

innodb_flush_neighbors 0

机械磁盘的随机io不太行减少随机io性能大幅提升设置为 1最好

现在都是ssd了设置为0就够了 8.0之后默认是0

索引字段不要做函数操作，会破坏索引值的有序性，优化器会放弃走树结构

如果触发隐式转换那也会走cast函数会放弃走索引

字符集不同可能走不上索引

convert 也是函数所以走不上

聚集索引

非聚集索引

多扫描一次

减少回表

索引维护

页满了页分裂页利用率下降

数据删除页合并

自增只追加可以不考虑也分页

索引长度

索引选择

普通索引

找到第一个之后直到朋友不满足的

唯一索引

找到第一个不满足的就停止了

覆盖索引

包含主键索引值

最左前缀原则

安排字段顺序

索引空间问题

hash

5.6之后索引下推

不需要多个回表一边遍历一边判断

页的概念

更新

change buffer

更新操作来了如果数据页不在内存就缓存下来下次来了更新在就直接更新

唯一索引需要判断所以用不到change buffer

innodb的处理流程

记录在页内存

唯一索引判断没冲突插入

普通索引插入

记录不再页中

数据页读入内存判断插入

change buffer

数据读是随机IO 成本高

机械硬盘 change buffer 收益大写多读少 marge

MVCC

版本链在聚集索引中有两个隐藏列 trx_id roll_pointer

读未提交

直接读取最新版本

序列化

加锁

Read View

读已提交

每次读取前生成一个

可重复度

第一次生成一个

锁

全局锁

全库逻辑备份

表锁

lock table read/write

MDL（metadata lock)

MySQL5.5引入自动添加读锁不互斥写锁互斥

多个事务之前操作，如果查询的时候修改字段容易让线程池饱满

MySQL的information_schema 库的 innodb_trx 表找到对应长事务 kill掉

alter table里面设定等待时间

Myisam是不支持表锁的

行锁

需要的时候才加上并不是马上释放等事务结束才释放两阶段锁协议

死锁

超时时间

innodb_lock_wait_timeout

默认是50s太久但是如果设置太短会误判一般采用死锁监测

死锁机制事务回滚

innodb_deadlock_detect = on

热点行

死锁消耗CPU

临时关闭

关掉死锁会出现大量重试

控制并发度

更多的机器开启比较少的线程消耗就少了

分治

间隙锁

读写锁

读

lock in share mode

for update

行锁

写

innodb如何加锁

Record lock: 对索引项加锁。
Gap lock:对索引项之间的‘间隙’,第一条记录前的间隙，或最后一条记录后的间隙加锁
Next-Key:前两种的组合，对记录及前面的间隙加锁

B+

log

undo log

回滚 mvcc

redo log

物理日志内存操作记录

sync_binlog 可以优化日志写入时机

binlog

组提交机制，可以大幅度降低磁盘的IOPS消耗。

两段式提交 redo 准备 binglog 提交

count1 *

mvcc影响

主备延迟

强制走主

sleep

join

驱动表

id用完

bigint

row_id 没设置主键的时候

thread_id

mysql io性能瓶颈

设置 binlog_group_commit_sync_delay 和 binlog_group_commit_sync_no_delay_count参数，减少binlog的写盘次数。这个方法是基于“额外的故意等待”来实现的，因此可能会增加语句的响应时间，但没有丢失数据的风险。

将sync_binlog 设置为大于1的值（比较常见是100~1000）。这样做的风险是，主机掉电时会丢binlog日志。

将innodb_flush_log_at_trx_commit设置为2。这样做的风险是，主机掉电的时候会丢数据。

常见命令

show processlist

查看空闲忙碌链接

wait_timeout

客户端空闲时间

定时断开链接

mysql_reset_connection 恢复链接状态

innodb_flush_log_at_trx_commit

redolog事务持久化

sync_binlog

binlog事务持久化

真实故障

数据库挂了 show processlist 一千个查询在等待有个超长sql kill 但是不会引起flush table 周末优化脚本 analyze 会导致 MySQL 监测到对应的table 做了修改必须flush close reopen 就不会释放表的占用了

Mysql==>朋

事务 Transaction

特性

A

Atomicity

原子性

C

Consistency

一致性

原子性、持久性和隔离

I

Isolation

隔离性

四种级别

读未提交

读已提交

MVCC

读取历史版本,即修改的时候生成新版本

可重复读

MVCC + 间隙锁（Next-key Lock）

InnoDB默认级别

为解决问题：

不可重复读可能发生在update,delete操作中，而幻读发生在insert操作中。

并不是完全解决了幻读的问题

解决：

解决了读数据情况下的幻读问题

未解决：

修改的操作下存在幻读问题

但是有一点大家是一致的，就是RR在数据库标准定义里是没有解决幻读问题的

同一条数据，在一次事务中读取的数据是一致的（MVCC 读取记录的历史版本数据）

RR级别下防止幻读

只要对 SELECT 操作也手动加行（X）锁即可类似 SERIALIZABLE 级别（它会对 SELECT 隐式加锁），即大家熟知的：

https://segmentfault.com/a/1190000016566788

# 这里需要用 X锁，用 LOCK IN SHARE MODE 拿到 S锁后我们没办法做写操作 SELECT `id` FROM `users` WHERE `id` = 1 FOR UPDATE;

如果 id = 1 的记录存在则会被加行（X）锁，如果不存在，则会加 next-lock key / gap 锁（范围行锁），即记录存在与否，mysql 都会对记录应该对应的索引加锁，其他事务是无法再获得做操作的。

这个讲得对！！！！

MVCC + review机制 + 锁

串行化读

https://blog.csdn.net/zzti_erlie/article/details/88080822

实现原理

锁 + MVCC

如果没有隔离 ==》出现的问题

脏读

不可重复读

侧重表达读-读

幻读

定义？？？

类型

https://blog.csdn.net/zzti_erlie/article/details/88080822

则是说读-写，用写来证实读的是鬼影。

RR级别下，Next-Key Lock才能彻底解决幻读

产生幻觉似的情况

D

Durability

持久性

redo log

Innnodb有很多 log，持久性靠的是 redo log。

WAL

https://zhuanlan.zhihu.com/p/358813168

锁

两阶段锁协议。

行锁是在需要的时候才加上的，但并不是不需要了就立刻释放，而是要等到事务结束时才释放。这个就是两阶段锁协议。

行锁

间隙锁

临键锁

表锁

共享锁

意向锁

自增锁

插入锁

参考

https://blog.csdn.net/Saintyyu/article/details/91269087

解锁呢？？？

事务结束锁就自动解除了么？？？

lock tables table_name read

lock tables table_name write

unlock tables

创建行锁必须是事务！！！

当前读

===》当前记录行 + 锁 && 对查询范围空间的数据 + 间隙锁（gap lock） ==> 阻止了幻读

MySQL 锁、隔离级别、MVCC 实现三者关系

https://blog.csdn.net/marco__/article/details/95939503

四种隔离级别

事务

ACID

未提交读

读到事务未提交的数据

提交读

读到事务提交但是未结束的数据

能够避免上一种情况

可重复读

可以重复读取数据，不受其他事务(增删改)影响

本次事务内读取数据的一致性

避免了上一种问题

存在幻读

MVCC + 锁 ===》实现

如何实现的呢

MVCC + readview

undo log 就是版本记录多个undolog 就是数据的版本链（历史记录）

这个过程涉及了锁、wal、多版本、review 等

锁的实现

乐观锁

数据版本实现

记录取数据时版本，

修改时版本+1

提交时对比版本

悲观锁

包含

共享锁

排它锁

增删改

实现

共享锁（读锁）

可读不可写，想写须释放完

select * from table lock in share mode

排它锁

注意: 其它应该是可以读的

select * from table for update

行锁

给一行数据进行加锁

表锁

实现

当前读

快照读

record lock(记录锁)

行锁？？？

锁位置

在索引上！！！

gap lock(间隙锁)

在索引记录之间的间隙中加锁，或者是在某一条索引记录之前或者之后加锁，并不包括该索引记录本身。gap lock的机制主要是解决可重复读模式下的幻读问题。

next-key lock

在索引记录之间的间隙中加锁，或者是在某一条索引记录之前或者之后加锁，并不包括该索引记录本身。gap lock的机制主要是解决可重复读模式下的幻读问题。

mysql 两种事务隔离技术

mvcc

优势是不加锁，并发性高。缺点是不是实时数据

next-key

优势是获取实时数据，但是需要加锁。

幻读指的是一个事务在前后两次查询同一个范围的时候，后一次查询看到了前一次查询没有看到的行。

key: 前后两次范围内筛选，不同结果

https://www.jianshu.com/p/77a1cd3187b6

序列化读

序列化操作（读、写都是串行化执行）

避免上述问题

场景

数据库防止库存超卖问题：

参考：https://segmentfault.com/a/1190000012469586

UPDATE products SET quantity = '1' WHERE id=3 AND quantity > 0; update更新语句会把并发串行化

beginTranse(开启事务) try{ //quantity为请求减掉的库存数量 $dbca->query('update s_store set amount = amount - quantity where amount>=quantity and postID = 12345'); }catch($e Exception){ rollBack(回滚) } commit(提交事务)

SQL 书写

https://zhuanlan.zhihu.com/p/267339165

雇佣表的各种sql

非关系型数据库

KV

Mongdb

redis

memecached

分库分表

中间件

原理

场景方案

锁

乐观锁、悲观锁

https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=MzAwNDA2OTM1Ng==&action=getalbum&album_id=1761987817540206592&scene=173&from_msgid=2453150113&from_itemidx=1&count=3&nolastread=1#wechat_redirect

互斥锁、自旋锁、读写锁、悲观锁、乐观锁的应用场景

https://mp.weixin.qq.com/s/6QrQ0TZVqSQq26Rms0_mvA

高可用

高并发

PHP

语言

语法

New self 和 new static 的区别：

new self()和new static()的区别只有在继承中才能体现出来，如果没有任何继承，那么这两者是没有区别的。

在继承中，new self()返回的实例是万年不变的，无论谁去调用，都返回同一个类的实例，而new static()则是由调用者决定的。

基础

PHP

引用变量

数据类型

标量

boolean(布尔型)

integer(整型)

float(浮点型，也称double)

string(字符串型)

复合

array(数组)

实现原理 PHP7 底层实现

哈希表+双向链表实现

HashTable结构体

哈希表的基本信息

Bucket结构体

保存数据的具体内容

数组实际上是一个有序映射。映射是一种把 values 关联到 keys 的类型

如何理解有序二字？？

hash 是无序的？？？

arData

中间表

为了实现 HashTable 的有序性，PHP 为其增加了一张中间映射表

https://juejin.cn/post/6844903696988373005

bucket 是数组有序的

中间表用来存储 hashTable 索引呗！！！！

查找过程

轻易的实现集合、栈、列表、字典等多种数据结构。

扩容

时机：

当插入一个元素且没有空闲空间时

触发自动扩容机制

判断删除是否阈值

是

移除已被逻辑删除的 Bucket

后面的bucket 向前移动，补足被删除的位置

注意：因为 Bucket 的下标发生了变动，所以还需要更改每个元素在中间映射表中储存的实际下标值。

否

申请原数组两倍的新数组

迁移旧数据 ==》新数据

计算新的映射关系 ===》重建索引

扩容后再执行插入

重建散列表

时机：

删除数组元素

标志位对该元素进行逻辑删除

即在删除 value 时只是将 value 的 type 设置为 IS_UNDEF

不会立即删除该元素所在的 Bucket

删除元素达到一定数量或扩容后都需要重建散列表

遍历 Bucket 数组中的 value，然后重新计算映射值更新到散列表

https://blog.csdn.net/wm31898/article/details/101511106

object(对象)

特殊

resource(资源)

NULL

PHP超级全局变量

网址

https://www.cnblogs.com/wangxin-king/p/5669336.html#:~:text=PHP%E8%B6%85%E7%BA%A7%E5%85%A8%E5%B1%80%E5%8F%98%E9%87%8F%E3%80%81%E9%AD%94%E6%9C%AF%E5%8F%98%E9%87%8F%E5%92%8C%E9%AD%94%E6%9C%AF%E5%87%BD%E6%95%B0.%20PHP%E5%9C%A8%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E7%9A%84%E6%97%B6%E5%80%99%E5%B7%B2%E7%BB%8F%E9%A2%84%E5%AE%9A%E4%B9%89%E4%BA%869%E4%B8%AA%E8%B6%85%E7%BA%A7%E5%85%A8%E5%B1%80%E5%8F%98%E9%87%8F%E3%80%818%E4%B8%AA%E9%AD%94%E6%9C%AF%E5%8F%98%E9%87%8F%E5%92%8C13%E9%AD%94%E6%9C%AF%E5%87%BD%E6%95%B0%EF%BC%8C%E8%BF%99%E4%BA%9B%E5%8F%98%E9%87%8F%E5%92%8C%E5%87%BD%E6%95%B0%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E5%9C%A8%E8%84%9A%E6%9C%AC%E7%9A%84%E4%BB%BB%E4%BD%95%E5%9C%B0%E6%96%B9%E4%B8%8D%E7%94%A8%E5%A3%B0%E6%98%8E%E5%B0%B1%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E4%BD%BF%E7%94%A8%E3%80%82.,%E5%9C%A8PHP%E5%BC%80%E5%8F%91%E4%BC%9A%E9%A2%91%E7%B9%81%E7%9A%84%E4%BD%BF%E7%94%A8%E8%BF%99%E4%BA%9B%E5%8F%98%E9%87%8F%E5%92%8C%E5%87%BD%E6%95%B0%EF%BC%8C%E8%BF%99%E4%BA%9B%E5%8F%98%E9%87%8F%E5%92%8C%E5%87%BD%E6%95%B0%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E6%96%B9%E4%BE%BF%E7%9A%84%E5%B8%AE%E6%88%91%E4%BB%AC%E8%A7%A3%E5%86%B3%E5%BE%88%E5%A4%9A%E9%97%AE%E9%A2%98%E3%80%82.%20%E4%B8%8B%E9%9D%A2%E8%AF%A6%E7%BB%86%E7%9A%84%E8%AE%B2%E8%A7%A3%E4%B8%8BPHP%E4%B8%AD%E7%9A%84%E8%B6%85%E7%BA%A7%E5%85%A8%E5%B1%80%E5%8F%98%E9%87%8F%E3%80%81%E9%AD%94%E6%9C%AF%E5%8F%98%E9%87%8F%E5%92%8C%E9%AD%94%E6%9C%AF%E5%87%BD%E6%95%B0%E3%80%82.

$GLOBALS

$_SERVER

$_REQUEST

$_POST

$_GET

$_FILES

$_ENV

$_COOKIE

$_SESSION

常量

预定义常量

PHP_OS

PHP_VERSION

TRUE

FALSE

NULL

DIRECTORY_SEPARATOR

PATH_SEPARATOR

E_ERROR

E_WARNING

E_PARSE

E_NOTICE

M_PI

... ...

魔术常量

__FILE__

__LINE__

__FUNCTION__

__CLASS__

__METHOD__

... ...

_DIR_

_NAMESPACE_

运算符

流程控制

函数的应用

echo，pint，print_r,var_dump的区别

内置函数

回调函数

匿名函数和闭包

数组

预定义数组

$_SERVER

$_ENV

$_GET

$_POST

$_REQUEST

$_FILES

$_COOKIE

$_SESSION

$GLOBALS

数组函数

array_merge与数组相“+”的区别

面向对象

三大特性

封装

类的权限修饰符

public

protect

private

继承

单一继承

方法重写

多态

抽象类 abstract

接口 interface

魔术方法

__construct

__destruct

__set

__get

__call

__callstatic

__isset

__unset

__sleep

__wakeup

__tostring

__clone

设计模式

工厂模式

单例模式

注册树模式

适配器模式

观察者模式和策略模式

https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=MzAwNDA2OTM1Ng==&action=getalbum&album_id=1761987817540206592&scene=173&from_msgid=2453150113&from_itemidx=1&count=3&nolastread=1#wechat_redirect

对象对比 == ===

https://www.php.net/manual/zh/language.oop5.object-comparison.php

字符串处理

相关函数

类相关函数

类的继承、接口、特性查看

class_implements()

当前类实现了哪个接口

class_parents()

查看某个类对象的父类

class_uses()

当前类对象所使用的 trait 特性信息

spl_object_hash(new TestA)

类的哈希

spl_object_id()

对象的 ID

spl_classes()

所有SPL 可使用类

迭代器相关的函数

iterator_to_array()

iterator_to_array($iterator, true)

$iterator = new ArrayIterator(['a'=>'a1', 'b'=>'b1', 'c'=>'c1']);

var_dump(iterator_to_array($iterator, true));
// array(3) {
//     ["a"]=>
//     string(2) "a1"
//     ["b"]=>
//     string(2) "b1"
//     ["c"]=>
//     string(2) "c1"
//   }

iterator_to_array($iterator, false)

var_dump(iterator_to_array($iterator, false));
// array(3) {
//     [0]=>
//     string(2) "a1"
//     [1]=>
//     string(2) "b1"
//     [2]=>
//     string(2) "c1"
//   }

iterator_count($iterator)

iterator_apply()

通过一个指定的回调函数来遍历一个迭代器

array_wlack ???

自动加载相关函数

spl_autoload_register()

维护了一个自动加载方法的队列

相当于是多个 __autoload() 的功能

spl_autoload_functions()

获取目前自动加载的类 or 方法列表

spl_autoload_unregister

应用方向 Composer

https://zhuanlan.zhihu.com/p/426015371

深入学习Composer原理

文件加锁解锁 ==》代码实现

stream socket 扩展异同

curl

socket

socket更底层，类似于C语言的socket接口

Tcp

Udp

使用起来比较麻烦。

必须安装socket扩展

优点：

是可以设置很多socket选项

stream

在 socket 基础上分装的

HTTP 上下文是为 PHP 内建的标准 I/O 接口准备

PHP自带的接口，无需安装任何扩展

使用非常简单

stream_socket_server 创建的socket属于stream类型

stream相关的函数

fread

fwrite

过滤器

streamWrapper

SSL加密等

缺点：

很多socket选项无法精确设置

socket_import_stream

===》

转换成底层sockets

socket_set_option设置stream_socket的socket选项了。

答案参考wiki

http://www.blogdaren.com/post-2373.html

错误处理

PHP错误异常与处理

https://www.processon.com/view/5e5f242fe4b0f8585546e105?fromnew=1

屏蔽PHP错误

1、@

2、error_reporting(0);

3、display_errors -->php.ini

4、try catch

5、set_expetion_handler

6、set_error_handler

生命周期

执行过程

5个步骤

程序启动，Zend引擎和核心组件初始化

moudle_init

request_init

excute

执行过程

PHP 代码 => Token => 抽象语法树（AST）=> Opcodes => 执行

request_down

module_down

程序关闭

不同类型下上述步骤执行不同

SAPI生命周期

1、2、6、7 整个生命周期中只会执行一次

3、4、5 会在每次 request 生命周期内重复执行

CGI/CLI模式

1~7 只执行一次

https://segmentfault.com/a/1190000015453391

内存

内存分配机制

三层次

接口层

emalloc efee

给扩展封装的，封装了对系统内存的请求

堆层

通过 zendMM 与程序员代码交互

程序员代码交互

三种类型表

free_bucket

large_free_bucket

rest_buckets

存储层

mmap、malloc、free

跟系统内存交互；对堆层屏蔽系统操作。

https://www.jianshu.com/p/63a381a7f70c

php 内存回收机制

1、引用计数计数为 0

2、离开变量的作用域---》会被自动清除（不包含静态变量）

3、5.3 循环引用会内存泄露， 5.3后新的算法

a、引用计数

php 5.3 以前简单引用计数

--》当refcount 为0 的时候就会回收垃圾。

==》归还给 zendMM ；由其处理，归还操作系统 or 存放 bucket 、fastcache 中重复利用。

现在发现的所有垃圾回收都是先标记，后回收，并不是马上清除，可能是考虑性能吧，可能会定时吧

5.3 之后引入复杂的算法，解决循环引用导致内存泄露问题。

同步算法 --》还是基于引用计数法

（https://blog.csdn.net/ty_hf/article/details/52906258）

zval 相关两个属性：isref refcount

新算法：三个准则： 1、 refcount 在增长不处理，说明在使用 2、refcount 减少0 -》释放， 3、减少不为0 -》不释放，可能为垃圾 ==>需要判断

分析第3种情况：第3种情况的zval 放入（应该是减完之后的zval）一个节点（ root）缓存区（root buffer）&& 标记紫色 && 且在缓存区只出现一次。==》缓存区满（10000个）--》GC判断 ==》缓存区啥数据结构 ==》双向链表
==》 GC 操作：对每一个zval 进行深度遍历（每个zval 本身可能是链表、树啊）&& (zval 节点中包含的zval 都减1 ) && 标记灰色
==> 再次以深度优先判断节点中zval 中refcount 值 ==》a（if 0 && 标记白色）b （if !0 recount +1 ??? (对非垃圾还原) && 黑色）

===》遍历 zval 节点，将上一步，标记白色的zval 释放掉。

历史角度看 php gc 发展过程

(http://niliu.me/articles/1261.html) (- ~5.3) [5.3 ~7.0) [7.0 ~

GC

进程&线程模型

线程安全

https://mp.weixin.qq.com/s/6QrQ0TZVqSQq26Rms0_mvA

TSRM？？？没看懂的
这块什么鬼？？？

线程安全资源管理器(Thread Safe Resource Manager)

PHP 源码的 /TSRM 目录下，调用随处可见，通常，我们称之为 TSRM 层

只会在被指明需要的时候才会在编译时启用(比如,Apache2+worker MPM，一个基于线程的MPM)

Win32 下的 Apache 来说，是基于多线程的，所以这个层在 Win32 下总是被开启的。

线程之间共享的存在于进程的内存空间的全局变量

tsrm_tls_entry

tsrm_resource_type

https://segmentfault.com/a/1190000010004035

https://www.zhihu.com/question/36734873

非线程安全版存在的意义就是Linux里很少用多线程模型所以不需要线程安全。

编译

php新特性

7

https://www.processon.com/view/5d08852ee4b0376de9bc407d?fromnew=1

PHP 7底层设计与源码实现

https://www.processon.com/view/5e5b78c6e4b03627650b89df?fromnew=1

8

框架

Yii

Laravel

https://www.processon.com/view/5f98cd96e401fd6f36652370?fromnew=1

https://www.processon.com/view/5876fa44e4b0de31f00c970f?fromnew=1

https://www.processon.com/view/5733e032e4b0c102ad204779?fromnew=1

laravel 生命周期

https://www.processon.com/view/5b29c5c8e4b06df80ab46eaf?fromnew=1

DB

https://www.processon.com/view/57ad3864e4b0f39769da5b45?fromnew=1

框架

https://www.processon.com/view/58640aa6e4b049e79ed0fb74?fromnew=1

https://www.processon.com/view/5878a85ee4b0de31f0260e66?fromnew=1

https://www.processon.com/view/56736b09e4b0b315aefb62d4?fromnew=1

Facdes

框架特性

IOC

https://mp.weixin.qq.com/s/WpRSitDqtgOuU9GnI1-HDw

AOP

https://mp.weixin.qq.com/s/NXZp8a3n-ssnC6Y1Hy9lzw

事务传播

https://mp.weixin.qq.com/s/IglQITCkmx7Lpz60QOW7HA

常驻内存类型框架

swoole

workerman

写一个框架注意的点

MVC

composer

github & packagist

annotation

di

Route

扩展

phpinfo();

get_loaded_extensions()

extension_loaded("redis");

php -m

PHP配置文件php.ini

extension=要开启的扩展名称

安装

框架

yaf

phalcon

Swoole

包管理

composer

php 并发编程

并发编程总结

https://github.com/yuhaqiang123/my-love

API设计

正则表达式

php 安全

设计模式

工厂模式

单例模式

注册树模式

适配器模式

观察者模式和策略模式

https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=MzAwNDA2OTM1Ng==&action=getalbum&album_id=1761987817540206592&scene=173&from_msgid=2453150113&from_itemidx=1&count=3&nolastread=1#wechat_redirect

单例

工厂

简单工厂

抽象工厂

建造者模式

适配器模式

桥接模式

代理模式

装饰器模式

策略模式

观察者模式

责任链模式

命令行模式

子主题

网络

web socket

网络协议

物理层

基于 0 1 0 1 的传输

机械、电气、功能与规程的特性

链路层 data link layer

基于mac 的帧

每个设备一个 UUID

ISO1745--1975

IP

ICMP

ARP 、RARP

传输层

TCP

三次握手、四次挥手

UDP

应用层

FTP

DNS

Telent

SMTP

NFS

SNMP

HTTP

HTTP1

CODE码

1xx：指示信息–表示请求已接收，继续处理

2xx：成功–表示请求已被成功接收、理解、接受

3xx：重定向–要完成请求必须进行更进一步的操作

4xx：客户端错误–请求有语法错误或请求无法实现

5xx：服务器端错误–服务器未能实现合法的请求

状态码、1XX，2XX 3XX 4XX 5XX

方法 get post delete

http的keep-alive 作用：保持tcp 连接防止， http、tcp 连接断开

HTTPS

HTTP2

HTTP3

https://mp.weixin.qq.com/s/AK1Pb9rx0q5Hf8dq6HNOhw

http https 异同

本质

地址 + 封包

网关

nginx

LVS

MQ

RocketMQ

基础组成

NameServer

无状态模式

broker向发心跳顺便带上所有的Topic信息

早期是zk后来改了

Broker

中转消息，消息持久化

底层通信基于Netty

Producer

同步

异步

单向

Consumer

pull

push

支持集群模式

多master

多master多slave异步复制

多master多slave双写

消费保证

发送成功后返回consume_success

回溯消费

高可用

集群

NameService 集群

Broker 主从双主双从

Consumer 自动切换

producer 链接两个Broker

刷盘

同步超时会返回错误

异步不返回

消息的主从复制

同步复制

异步复制

主从同步异步刷盘

顺序消息

Hash取模

RocketMQ提供了MessageQueueSelector队列选择机制

顺序发送顺序消费由消费者保证

消费者是多线程

消息去重

幂等

去重

消息表主键冲突

分布式事务

最大努力

消息表不断轮训人工干预

半消息

发送半消息发送成功本地事务觉得是否提交还是回滚服务端没收到回查检查本地事务根据本地事务决定提交

2/3pc

最终一致

预发持久化返回状态发送处理结果判断是否干掉持久化的发送

完整的一个调用链路

producer 和NameService 节点建立一个长连接

定期从NameService获取Topic信息

并且向Broker Master 建立链接发送心跳

发送消息给 Broker Master

consumer 从 Mater 和 Slave 一起订阅消息

消息重试

顺序消息重试

不断重试 16次 4小时46分钟可以修改尝试次数

对一个消费者设置组内都会设置

可以获取消息重试次数

无序消息重试

死信队列

不再被正常消费

保存3天

面向消费者组

控制台重发重写消费者单独消费

事务消息

消息丢失

消息积压

决定是否丢弃

判断吞吐量

停止消费加机器加topic

MQ 选择对比

https://zhuanlan.zhihu.com/p/70123414

https://note.dolyw.com/mq/00-MQ-Select.html#_6-对比

https://blog.csdn.net/wqc19920906/article/details/82193316

RabbitMQ

https://developer.aliyun.com/article/769883

必知必会 RabbitMQ面试题 33道

https://cloud.tencent.com/developer/article/1816305

底层原理

https://www.processon.com/view/5fc0a588e0b34d3ef4953912?fromnew=1

广播

https://blog.csdn.net/fakerswe/article/details/81455340

就是把交换机（Exchange）里的消息发送给所有绑定该交换机的队列，忽略routingKey

RabbitMQ消息模型的核心思想（core idea）: 生产者会把消息发送给RabbitMQ的交换中心（Exchange），Exchange的一侧是生产者，另一侧则是一个或多个队列，由Exchange决定一条消息的生命周期–发送给某些队列，或者直接丢弃掉。

RabbitMQ使用教程(超详细)

https://blog.csdn.net/lzx1991610/article/details/102970854

延迟队列

基于kafka 设计的

RabbitMQ延时队列

https://zhuanlan.zhihu.com/p/75710822

6种延时队列的实现方案

https://juejin.cn/post/6844904150703013901

RPC

分布式

两阶段

三提交TCC

Zookeeper

选举机制

过半机制

预提交 ack 2pc

ZAB协议？

zk节点宕机如何处理？

如何实现分布式一致性

https://mp.weixin.qq.com/s/gphDLJMO3QcRoN3zkco4EA

https://github.com/AobingJava/JavaFamily

分布式锁

Zookeeper

死锁

羊群效应

临时节点顺序

性能没redis高

Redis

jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time)

性能比较高

数据库

死锁

设置一个失效时间用定时任务去跑

数据库集群主备同步

搞个死循环排队

可重入设计一个字段累加

排它锁

用数据库自身的锁就可以了行锁索引

select XX for update

记得提交

宕机数据库也会自动释放锁

缺点

比其他的更消耗资源

复杂

特点

互斥

安全性

死锁

容错

操作系统

redis

缓存穿透缓存击穿缓存雪崩缓存预热缓存更新缓存降级缓存穿透

https://cloud.tencent.com/developer/article/1666384

memecached

IO 多路复用

https://github.com/yuhaqiang123/my-love

select

O(n)

1024 个fd

poll

没有最大连接数的限制，原因是它是基于链表来存储的

epoll

O(1)

理解为event poll

是事件驱动（每个事件关联上fd）的

就通过一种机制，可以监视多个描述符，一旦某个描述符就绪（一般是读就绪或者写就绪），能够通知程序进行相应的读写操作。

但select，poll，epoll本质上都是同步I/O，因为他们都需要在读写事件就绪后自己负责进行读写，也就是说这个读写过程是阻塞的，而异步I/O则无需自己负责进行读写，异步I/O的实现会负责把数据从内核拷贝到用户空间。

进程管理与调度算法

https://github.com/yuhaqiang123/my-love

零拷贝& mmap

Redis

数据结构

String

Hash

set

zset

score

随机层数

只需要调整前后节点指针

不止比较score

还会比较value

场景

成绩

积分

排行榜

List

分页的坑

HyperLogLog

记录访问uv

海量数据的计算

速度快。占用空间小

https://www.cnblogs.com/williamjie/p/9505075.html#:~:text=Redis%20HyperLogLog%20%E6%98%AF%E7%94%A8%E6%9D%A5%E5%81%9A%E5%9F%BA%E6%95%B0%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E7%9A%84%E7%AE%97%E6%B3%95%EF%BC%8CHyperLogLog%20%E7%9A%84%E4%BC%98%E7%82%B9%E6%98%AF%EF%BC%8C%E5%9C%A8%E8%BE%93%E5%85%A5%E5%85%83%E7%B4%A0%E7%9A%84%E6%95%B0%E9%87%8F%E6%88%96%E8%80%85%E4%BD%93%E7%A7%AF%E9%9D%9E%E5%B8%B8%E9%9D%9E%E5%B8%B8%E5%A4%A7%E6%97%B6%EF%BC%8C%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%9F%BA%E6%95%B0%E6%89%80%E9%9C%80%E7%9A%84%E7%A9%BA%E9%97%B4%E6%80%BB%E6%98%AF%E5%9B%BA%E5%AE%9A%20%E7%9A%84%E3%80%81%E5%B9%B6%E4%B8%94%E6%98%AF%E5%BE%88%E5%B0%8F%E7%9A%84%E3%80%82%20%E5%9C%A8%20Redis,%E9%87%8C%E9%9D%A2%EF%BC%8C%E6%AF%8F%E4%B8%AA%20HyperLogLog%20%E9%94%AE%E5%8F%AA%E9%9C%80%E8%A6%81%E8%8A%B1%E8%B4%B9%2012%20KB%20%E5%86%85%E5%AD%98%EF%BC%8C%E5%B0%B1%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%8E%A5%E8%BF%91%202%5E64%20%E4%B8%AA%E4%B8%8D%E5%90%8C%E5%85%83%E7%B4%A0

基数个数计算

计算UV 适量

比如每个页面的UV

Geo

https://www.jianshu.com/p/81bf3baa64e5

Pub/Sub

https://blog.csdn.net/qq_41125219/article/details/120299819

已经被抛弃了。。。。

BitMap

不光需要记录数据，还需要对数据进行验证的时候使用Bitmaps。

https://www.cnblogs.com/williamjie/p/9505075.html#:~:text=Redis%20HyperLogLog%20%E6%98%AF%E7%94%A8%E6%9D%A5%E5%81%9A%E5%9F%BA%E6%95%B0%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E7%9A%84%E7%AE%97%E6%B3%95%EF%BC%8CHyperLogLog%20%E7%9A%84%E4%BC%98%E7%82%B9%E6%98%AF%EF%BC%8C%E5%9C%A8%E8%BE%93%E5%85%A5%E5%85%83%E7%B4%A0%E7%9A%84%E6%95%B0%E9%87%8F%E6%88%96%E8%80%85%E4%BD%93%E7%A7%AF%E9%9D%9E%E5%B8%B8%E9%9D%9E%E5%B8%B8%E5%A4%A7%E6%97%B6%EF%BC%8C%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%9F%BA%E6%95%B0%E6%89%80%E9%9C%80%E7%9A%84%E7%A9%BA%E9%97%B4%E6%80%BB%E6%98%AF%E5%9B%BA%E5%AE%9A%20%E7%9A%84%E3%80%81%E5%B9%B6%E4%B8%94%E6%98%AF%E5%BE%88%E5%B0%8F%E7%9A%84%E3%80%82%20%E5%9C%A8%20Redis,%E9%87%8C%E9%9D%A2%EF%BC%8C%E6%AF%8F%E4%B8%AA%20HyperLogLog%20%E9%94%AE%E5%8F%AA%E9%9C%80%E8%A6%81%E8%8A%B1%E8%B4%B9%2012%20KB%20%E5%86%85%E5%AD%98%EF%BC%8C%E5%B0%B1%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%8E%A5%E8%BF%91%202%5E64%20%E4%B8%AA%E4%B8%8D%E5%90%8C%E5%85%83%E7%B4%A0

二值计算的场景

https://zhuanlan.zhihu.com/p/315232832#:~:text=bitmap%E6%98%AFr,%E5%BD%95%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%AD%BE%E5%88%B0%E6%83%85%E5%86%B5%E3%80%82

https://blog.csdn.net/u011957758/article/details/74783347

底层

SDS

最底层数据结构

SDS

双端链表

ziplist

键值的底层都是SDS

子主题

AOF缓存区

记录本身长度 C需要遍历

修改字符减少内存重新分配

空间预支配

惰性空间释放

二进制安全

C只能保存文本数据无法保存图片等二进制数据

sds是使用长度去判断

杜绝缓冲区溢出

兼容部分C字符串函数

链表

保存多个客户端的状态信息

列表订阅发布慢查询监视器

字典

数据库哈希键

Hash表节点

hash冲突用单向链表解决

渐进式 rehash

会逐渐rehash 新的键值对全部放到新的hash表

每个字典带两个hash表

一个平时用一个rehash时候用

压缩列表

整数集合

锁

https://blog.csdn.net/weixin_30016593/article/details/115502002?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_baidulandingword~default-0.highlightwordscore&spm=1001.2101.3001.4242.1

与memcahe 对比

常见命令

Keys

setnx

exprie

高可用

持久化

RDB

5分钟一次

冷备

恢复的时候比较快

快照文件生成时间久，消耗cpu

AOF

appendOnly

数据齐全

回复慢文件大

数据初始化

从节点发送命令主节点做bgsave同时开启buffer

数据同步机制

主从同步

指令流

offset

快照同步

RDB

缓冲区

哨兵

集群监控

消息通知

故障转移

配置中心

脑裂

集群

链表

多主

横向扩容

分片

常见问题

缓存雪崩

加随机值

集群部署

很多key 在同一时刻失效

==》众多流量同时 ==》直接打到后端DB

解决方案：

过期时间，设置一定范围的随机时间，离散过期点

==》减少同时失效的概率

降级

缓存击穿

互斥锁

热点数据不失效

key 存在 && 过期时间边界==》大量请求--》直接打到后端DB

解决方案：

使用setnx （set if not exists）

==>来设置一个短期key 锁 && 访问结束删除锁

缓存穿透

访问不存在key ,流量直接打到后端DB

解决方案：

1、空值存入redis && 过期时间很短

2、布隆姆过滤器==》bitmap

==》不存在的key 直接被过滤掉

（需要懂布隆姆算法原理）

双写一致性

延时双删

并发竞争

分布式锁

大Key

bigkey命令找到干掉

Redis 4.0引入了memory usage命令和lazyfree机制

value 太大比如几百兆 or 1G ==>导致网络问题；

造成集群数据量倾斜

解决方案：

1、业务上更小业务单元，就是拆分

2、删除大key 使用 unlink(会另起一个线程执行)

Redis 4.0引入了memory usage命令和lazyfree机制

热点key

缓存时间不失效

多级缓存

布隆过滤器

读写分离

缓存集群中的某个key瞬间被数万甚至十万的并发请求打爆

解决方案：

1、分散成多个子key;数据备份其他节点，业务逻辑层做负载均衡

2、限流熔断保护

3、客户端缓存数据&&设置失效时间

读写分离

布隆过滤器

缓存时间不失效

过期策略

定时删除

消耗内存

创建一个定时器

惰性删除

可能存在大量key

读取的时候--》判断是否过期；过期则删除

定期删除

检查删除但是是随机的

每隔时间，遍历数据库==》删除

redis 方案：

惰性 + 定期删除 ==》配合使用==>很好平衡 CPU 和内存

淘汰机制

LUR

最少使用

内存不足--》怎么淘汰内存，以获取新的内存空间给新的key

6种具体策略

noeviction:   不足时，报错 ==>默认策略
                    allkeys-lru ：键空间，移除最近最少使用key
                    allkeys-random: 键空间，随机删除某个key
                    volatile-lru：键空间中设置了过期的，删除最近最少使用key
                    volatile-random: 在设置了过期的键空间，随机删除key
                   volatile-ttl:  设置了过期时间的键空间中，更早过期的key 优先删除

获取策略配置: config get maxmemory-policy

备用方案

主从+哨兵+cluster

ecache+Hystrix+降级+熔断+隔离

持久化

rdb

aof

一般二者结合。rdb (每隔 10分钟备份) + aof (aof fsync 方式)

事务

开始标志：MULTI 结束标志：EXEC

WATCH、DISCARD（取消事务）

限流

setnx ex

zset

窗口滑动

zset会越来越大

令牌

定时push

然后leftpop

问题

空轮训

blpop

空连接异常

重试

漏桶 funnel

make_space 灌水之前调用漏水腾出空间取决于流水速率

Hash

原子性有问题

Redis-Cell

redis cell

选择方案

热点key

二级缓存

备份热key 走不同的机器

扩展

跳跃表

令牌

漏桶

scan

多路IO复用

read得读到很多才返回为0会卡在那直到新数据来或者链接关闭

写不会阻塞除非缓冲区满了

非阻塞的IO 提供了一个选项 no_blocking 读写都不会阻塞读多少写多少取决于内核的套接字字节分配

非阻塞IO也有问题线程要读数据读了一点就返回了线程什么时候知道继续读？写一样

一般都是select解决但是性能低现在都是epoll

redis 部署模式

单机模式、主从模式、哨兵模式、集群模式

分布式锁

https://zhuanlan.zhihu.com/p/76294773 https://blog.csdn.net/liu_dong_java/article/details/103411144?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.nonecase

实现过程

a、获取锁

$value = md5($processid . time()); // 钥匙不存在则设置 set key value px 1000 nx //毫秒 set key value ex 1000 nx // 秒 setnx key timeout value

b、业务：需要在限定时间完成，否则锁失效，

c 、解锁：

if （uniquekey == GET(key)） { del key; }

===> 需要保证这两个操作是原子的。都在redis 单线程内执行。===》引入 lua 脚本（redis 支持的）

参考：https://redisbook.readthedocs.io/en/latest/index.html

redis 除了做统计还能做什么

1. Redis能够胜任存储工作

2. Reids应用场景

2.1 基本用户数据存储

hash结构

HGET

HMGET

2.2 实现计数器

INCRBY

HINCRBY

2.3 排行榜

zset

千万甚至是亿的级别

非常棒的平均响应时间（5ms以内）

zadd

ZADD sorted:xjjdog:2021-07 55 dog0

zrevrange

1 介绍返回指定索引区间元素 ZRANGE key start stop [WITHSCORES] 如果score相同，则按照字典序lexicographical order 排列默认按照score从小到大，如果需要score从大到小排列，使用ZREVRANGE

2.4 好友关系

zset

zinterstore

取两个集合的交集

获取A和B的共同好友

https://segmentfault.com/a/1190000004260261

set

sinter

获取A和B的共同好友

2.5 统计活跃用户数

bitmap

>SETBIT online:2021-07-23 3876520333 1 >SETBIT online:2021-07-24 3876520333 1 >GETBIT online:2021-07-23 3876520333 1 >BITOP AND active online:2021-07-23 online:2021-07-24 >GETBIT active 3876520333 1 >DEBUG OBJECT online:2021-07-23 Value at:0x7fdfde438bf0 refcount:1 encoding:raw serializedlength:5506446 lru:16410558 lru_seconds_idle:5 (0.96s)

bitmap包含一串连续的2进制数字，使用1bit来表示真假问题。在bitmap上，可以使用and、or、xor等位操作(bitop)。

2.6 分布式锁

2.7 分布式限流

incr key expire key 1

同样是redisson的RRateLimiter，实现了与guava中类似的分布式限流工具类，使用非常便捷。下面是一个简短的例子：

RRateLimiter limiter = redisson.getRateLimiter("xjjdogLimiter"); // 只需要初始化一次 // 每2秒钟5个许可 limiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 5, 2, RateIntervalUnit.SECONDS); // 没有可用的许可，将一直阻塞 limiter.acquire(3);

2.8 消息队列

list

lpush

rpop

阻塞型

BRPOP

BLPUSH

Redis还有PUB/SUB模式

Redis5.0中，增加了stream类型

2.9 LBS应用

Geo

GEOADD

坐标之间的距离计算

包含关系计算

附近的人等功能

强大的开源方案

PostgreSQL的PostGIS

https://juejin.cn/post/6989108481018036232

文件系统

https://mp.weixin.qq.com/s/UT2JrfpkA5OUC9fJJ_MirQ

常用命令

这个bolg有不少题，可以练一下

awk

分析nginx 日志

top n

占比率等。

crontab

任务书写

查看内存 top 命令等

vim 一些操作

shell 脚本 ==》这个如果你是高级PHP程序员，应该需要掌握吧

grep 考察

进程通信机制

5种

算法

查找

顺序查找

二分查找

hash 查找

分块查找

排序

3种低级排序

冒泡

选择排序

插入排序

跟冒泡有点类似

希尔排序

3种高级排序

快速排序

递归

动态规划

归并排序

堆排序

最变态的方法：堆排序

实现

# 堆排序 # 向下调整函数的实现, 此处建立大根堆，可实现数组升序排列 def sift(alist, low, high): # 假设只有根节点需要调整，两棵子树都是堆 i = low j = i *2 +1 #j指向i的左子树 tmp = alist[i] while j <=high: if j+1<= high and alist[j] < alist[j+1] #右子树比较大,则指向右子树 j = j+1 if alist[j] > tmp: # 若子树的值比较大，则根节点换成子树，然后向下看一层 alist[i] = alist[j] i = j j = i *2 +1 else: alist[i] = tmp # 子树的值小于根节点，则根节点就放在这一层 break else: alist[i] = tmp # j越界跳出循环，则把根节点放在叶子节点 def heap_sort(alist): # 1、建堆 # 先找到最后一个不是叶子节点的根节点，为(n-2)//2 (若叶子节点为i，则他的父节点为(i-1)//2 ) # 再向上循环根节点，从小到大 n = len(alist) for i in range((n-2)//2, -1, -1): sift(alist,i,n-1) # 2、挨个出数，按升序排列 for i in range(n-1, -1, -1): alist[0], alist[i] = alist[i], alist[0] sift(alist, 0, i-1) if __name__ == '__main__': li = [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20, 13] heap_sort(li) print(li) 作者：xiao-xie-shui-bu-xing 链接：https://leetcode-cn.com/problems/kth-largest-element-in-an-array/solution/ge-chong-pai-xu-suan-fa-tu-xie-zong-jie-by-ke-ai-x/ 来源：力扣（LeetCode）著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

topK 问题

快排思想解决

堆排序思想解决

遍历

广度优先遍历

深度优先遍历

前序遍历

中序遍历

后序遍历

LeetCode

快慢指针

https://leetcode-cn.com/problems/linked-list-cycle/submissions/

快慢指针一定会相遇么

https://zhuanlan.zhihu.com/p/60736361

线性同余方程 [公式] 是否有解？

大数据

Hive

Hdfs

ClickHouse

Hadoop

Flink

搜索引擎

ES

https://zhuanlan.zhihu.com/p/139762008

全文索引

对比 Mysql 、MongoDB、ES

https://zhuanlan.zhihu.com/p/387891359

https://zhuanlan.zhihu.com/p/353592281

Elasticsearch和MongoDB简要对比

https://www.cnblogs.com/wangzhen3798/p/10032898.html

倒排索引

知识图谱

https://www.cnblogs.com/wangzhen3798/p/10032898.html

https://www.processon.com/view/5bbf0100e4b0bd4db95e28c5?fromnew=1

ElasticSearch 搜索底层原理图

https://www.processon.com/view/6162fd805653bb1336d2913d?fromnew=1

redis、es、rocketmq持久化对照

https://www.processon.com/view/603d9e2d07912913b4f49aec?fromnew=1

ES基础使用学习

https://www.processon.com/view/607192c5e0b34d78c0143181?fromnew=1

索引底层数据结构对比

https://blog.csdn.net/weixin_39920403/article/details/110647101

sql to ES DSL

https://elasticsearch.cn/article/114

MongoDB

PG

Luceue

Kibanna

Logstash

架构演进

单体

微服务

https://github.com/yuhaqiang123/my-love

子主题

网格

服务治理框架

Dubbo

Docker && K8s

场景方案

秒杀

https://github.com/AobingJava/JavaFamily

秒杀架构

https://github.com/yuhaqiang123/my-love

https://mp.weixin.qq.com/s/KWb3POodisbOEsQVblsoGw

https://mp.weixin.qq.com/s/RRHN8t017ofOvb4nvlCStg

购物车

ID生成

如何设计一个服务框架

https://github.com/yuhaqiang123/my-love

订单场景

https://blog.csdn.net/weixin_42405670/article/details/117898352

下单锁定商品、优惠券、红包等

https://www.processon.com/view/link/5fb362c85653bb29a8f9966f

电商-订单管理

https://www.processon.com/view/5fbc7a62f346fb4e415b96a4?fromnew=1

下单流程下单流程

https://www.processon.com/view/link/5fb362c85653bb29a8f9966f

遇到的坑

前端

监测

普罗米修斯

ELK

CI

持续集成&发布等

排期&&项目管理

需求评审

评估产出

取舍

排期

取舍 & 时间安排

owner

评估项目

分配精力

得到产出

与领导对齐 KPI

对齐领导OKR

项目

友空间

美菜商城

贝壳

看点

内容中台

问答项目

个人项目

？？？

公司

自我评价&&自我介绍

影响深刻的问题项目

压测

https://mp.weixin.qq.com/s/RzJkQuMAszkC8jw8hF-k1w

子主题