标签：登陆信息 分区 tps acid 严格 拨号 很多 传输数据 查找
1．Tcp 协议和 udp 协议有什么区别？
（1）TCP 面向连接（如打电话要先拨号建立连接）;UDP 是无连接的，即发送数据之前不需要建立连接。
（2）每一条 TCP 连接只能是点到点的;UDP 支持一对一，一对多，多对一和多对多的交互通信。
（3）TCP 首部开销 20 字节;UDP 的首部开销小，只有 8 个字节。
（4）TCP 的逻辑通信信道是全双工的可靠信道，UDP 则是不可靠信道。
2．Post 和 get 区别？
（1）GET 请求的数据会暴露在地址栏中，而 POST 请求则存在表单中提交所以 post 相对安全。
（2）post 传输数据比 get 大。
（3）post 比 get 安全。
3．cookie 和 session 的区别？
（1）cookie 数据存放在客户的浏览器上，session 数据放在服务器上。
（2）cookie 不是很安全，别人可以分析存放在本地的 COOKIE 并进行 COOKIE欺骗考虑到安全应当使用 session。
（3）session 会在一定时间内保存在服务器上。当访问增多，会比较占用服务器的性能考虑到减轻服务器性能方面，应当使用 COOKIE。
（4）单个 cookie 保存的数据不能超过 4K，很多浏览器都限制一个站点最多保存 20 个 cookie。
（5）建议：将登陆信息等重要信息存放为 SESSION其他信息如果需要保留，可以放在 COOKIE 中。
4．什么是僵尸进程和孤儿进程,怎么避免僵尸进程?
（1）孤儿进程：父进程退出，子进程还在运行的这些子进程都是孤儿进程，孤儿进程将被会被其它进程收养，不会造成影响。
（2）僵尸进程：子进程退出，而父进程迟迟不回收，造成资源浪费。
（3）避免僵尸进程的方法：1.fork 两次用孙子进程去完成子进程的任务。2.用 wait()函数使父进程阻塞。
5.scrapy 和 scrapy-redis 有什么区别？
答：scrapy 是一个 Python 爬虫框架，爬取效率极高，具有高度定制性，但是不支持分布式。而 scrapy-redis 一套基于 redis 数据库、运行在 scrapy 框架之上的组件，可以让scrapy 支持分布式策略，Slaver 端共享 Master 端 redis 数据库里的 item 队列、请求队列和请求指纹集合。
6.描述下 scrapy 框架运行的机制？
答：从 start_urls 里获取第一批 url 并发送请求，请求由引擎交给调度器入请求队列，获取完毕后，调度器将请求队列里的请求交给下载器去获取请求对应的响应资源，并将响应交给自己编写的解析方法做提取处理：1. 如果提取出需要的数据，则交给管道文件处理；2. 如果提取出url，则继续执行之前的步骤（发送url请求，并由引擎将请求交给调度器入队列...)，直到请求队列里没有请求，程序结束。
7.Post 和 get 区别和应用场合？
区别：
Get：从指定的服务器中获取数据。GET 请求能够被缓存；GET 请求会保存在浏览器的浏览记录中；以 GET 请求的URL能够保存为浏览器书签；GET 请求有长度限制；GET 请求主要用以获取数据。
Post：POST 请求不能被缓存下来；POST 请求不会保存在浏览器浏览记录中； POST 请求的 URL 无法保存为浏览器书签；POST 请求没有长度限制；POST 请求会把请求的数据放置在HTTP 请求包的包体中,POST 的安全性比 GET的高。可能修改变服务器上的资源的请求。
应用场合：
post：请求的结果有持续性的副作用（数据库内添加新的数据行）若使用 GET 方法，则表单上收集的数据可能让 URL 过长。要传送的数据不是采用 7 位的 ASCII 编码。
get：请求是为了查找资源，HTML表单数据仅用来帮助搜索。请求结果无持续性的副作用。收集的数据及 HTML 表单内的输入字段名称的总长不超过 1024 个字符。
8.说一下 mysql 数据库存储的原理？
储存过程是一个可编程的函数，它在数据库中创建并保存。它可以有 SQL 语句和一些特殊的控制结构组成。当希望在不同的应用程序或平台上执行相同的函数，或者封装特定功能时，存储过程是非常有用的。数据库中的存储过程可以看做是对编程中面向对象方法的模拟。它允许控制数据的访问方式。存储过程通常有以下优点：
a、存储过程能实现较快的执行速度。
b、存储过程允许标准组件是编程。
c、存储过程可以用流程控制语句编写，有很强的灵活性，可以完成复杂的判断和较复杂的运算。
d、存储过程可被作为一种安全机制来充分利用。
e、存储过程能够减少网络流量。
9.数据库索引
数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用 B_TREE。B_TREE 索引加速了数据访问，因为存储引擎不会再去扫描整张表得到需要的数据；相反，它从根节点开始，根节点保存了子节点的指针，存储引擎会根据指针快速寻找数据。
10.数据库优化方案
优化索引、SQL 语句、分析慢查询
设计表的时候严格根据数据库的设计范式来设计数据库
使用缓存，把经常访问到的数据而且不需要经常变化的数据放在缓存中，能节约磁盘 IO
优化硬件；采用 SSD，使用磁盘队列技术(RAID0,RAID1,RDID5)等；
采用MySQL内部自带的表分区技术，把数据分层不同的文件，能够提高磁盘的读取效率
垂直分表；把一些不经常读的数据放在一张表里，节约磁盘 I/O
主从分离读写；采用主从复制把数据库的读操作和写入操作分离开来
分库分表分机器（数据量特别大），主要的的原理就是数据路由
选择合适的表引擎，参数上的优化
进行架构级别的缓存，静态化和分布式
不采用全文索引
采用更快的存储方式，例如 NoSql 存储经常访问的数据。
11.数据库怎么优化查询效率？
1、储存引擎选择：如果数据表需要事务处理，应该考虑使用 InnoDB，因为它完全符合 ACID 特性。如果不需要事务处理，使用默认存储引擎 MyISAM 是比较明智的
2、分表分库，主从。
3、对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引
4、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
5、应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描
6、应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
7、Update 语句，如果只更改 1、2 个字段，不要 Update 全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志
8、对于多张大数据量（这里几百条就算大了）的表 JOIN，要先分页再 JOIN，否则逻辑读会很高，性能很差。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/yblackd/p/12141786.html
