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一、健康险核心 batch 自动查询和一键重启
二、后端如何实现免密登录 Spring Boot与Spring Security#xff1a; 如果你使用的是Spring框架#xff0c;Spring Security可以为你提供大量的安全功能。创建一个基于Spring Boot的新项目#xff0c;并…
前言实习项目
一、健康险核心 batch 自动查询和一键重启
二、后端如何实现免密登录 Spring Boot与Spring Security 如果你使用的是Spring框架Spring Security可以为你提供大量的安全功能。创建一个基于Spring Boot的新项目并添加Spring Security依赖。 使用JWT 使用JSON Web Tokens (JWT)为用户生成令牌。这些令牌在第一次验证后可以为用户提供有限的访问时间而不需要再次输入密码。为Spring Security配置一个JWT过滤器用于检查和验证请求头中的令牌。 存储和管理令牌 当用户首次登录时生成一个JWT并将其发送给客户端。客户端应将此令牌保存在cookie或localStorage中并在随后的每次请求中附带它。服务器端应验证这个令牌以确定用户是否已经验证并且令牌是否仍然有效。 安全性 使用HTTPS来加密客户端和服务器之间的所有通信。定期旋转你的JWT签名密钥以增加安全性。将令牌的有效期设置为相对较短例如15分钟或1小时但提供刷新机制。 日志和监控 使用Java的日志库如SLF4J或Logback记录所有的登录尝试、令牌生成和验证失败。这将帮助你在发生安全事件时进行调查和审计。
三、JWT登录流程包含哪些结构摘要算法用的是什么 JWT登录流程
用户登录用户使用他们的凭据如用户名和密码来请求访问。验证凭据服务器验证用户提交的凭据。如果凭据是有效的服务器将生成一个JWT。生成JWT一旦验证成功服务器将使用密钥通常只有服务器知道来生成JWT并将其发送回客户端。客户端存储JWT客户端接收JWT并存储在本地常见的存储位置是Cookie或LocalStorage。发送请求携带JWT之后每当客户端向服务器发送请求尤其是对受保护资源的请求它都会在其请求头中附带JWT。服务器验证JWT服务器接收到请求后会验证请求头中的JWT。如果JWT有效服务器会处理该请求如果无效服务器可能会返回一个错误。到期/注销JWT有一个到期时间过了这个时间JWT就会失效。此外如果用户注销客户端通常会丢弃保存的JWT。 JWT结构包括三部分 头Header它通常由两部分组成令牌的类型即JWT和所使用的签名算法如HMAC SHA256或RSA。 有效载荷Payload包含声明这是关于实体通常是用户以及其他一些元数据的语句。这些声明被称为“claims”。 签名Signature为了获得签名部分您必须获取编码的header编码的payload一个秘密然后使用header中指定的算法进行签名。 摘要算法JWT支持多种摘要算法但最常见的算法是 HS256 (HMAC with SHA-256)RS256 (RSA signature with SHA-256)
其中HS256使用共享密钥客户端和服务器都知道的而RS256使用私钥/公钥对只有服务器知道私钥。这使得RS256更适合于公开的、可扩展的环境因为只有生成JWT的服务器才能验证和接受令牌。
四、个人保险凭证打印,利用 Java 的 PDF 生成库 iText 为用户提供凭证的 PDF 生成功能 添加iText库依赖: 如果你使用的是Maven可以在pom.xml中添加iText的依赖。不同版本的iText可能有所不同所以要确保选择一个适合的版本。 创建PDF文档: 使用Document类来创建一个新的PDF文档。使用PdfWriter.getInstance()方法将这个Document对象与一个文件输出流关联起来。 开始编写内容: 打开文档document.open()使用document.add()方法添加内容。iText提供了多种元素如Paragraph, Chapter, Section, List, PdfPTable等你可以根据需要加入。在为保险凭证填写具体信息时如保单号、购买日期、姓名等可以用这些基础元素组装。 格式化内容: 使用iText的字体和样式类来调整文本的外观。使用BaseFont和Font类来创建和应用不同的字体和样式。 创建表格: 如果需要整齐地显示某些信息例如保险明细可以使用PdfPTable类来创建表格。表格可以有标题、多个行和列并可以定义边框、背景等样式。 添加图片或公司标志: 使用Image类来添加图片到文档。图片可以是外部文件也可以是内部资源。 页眉和页脚: 使用HeaderFooter类或事件处理来添加页眉和页脚。这样可以为每一页自动添加页码、日期、公司标志等信息。 完成文档: 一旦你添加了所有需要的内容使用document.close()来关闭并保存文档。 提供给用户: 根据你的应用环境你可以将生成的PDF文件保存到服务器、数据库或直接作为HTTP响应的一部分发送给用户以供下载或在线预览。 1、RPC的重要组成有哪些 客户端Client发起RPC请求的部分。客户端包含代表远程过程的存根stub它提供与本地过程相同的接口。 服务器Server接受RPC请求并执行服务的部分。服务器同样包含一个存根负责接受请求、解码参数、执行请求并返回结果。 传输层RPC需要一种通信方式来在客户端和服务器之间传输数据。这通常通过网络完成例如使用TCP/IP或UDP。 消息格式/序列化由于网络传输层通常只能传输字节流RPC需要将数据如过程参数和返回值转换为这种格式。这个转换过程叫做序列化将数据转换为字节流和反序列化将字节流转回原始数据。 请求与响应客户端发起的是请求服务器返回的是响应。每个请求都与一个响应匹配。 服务注册与发现在某些RPC系统中如gRPC、Apache Thrift等服务器可以注册其提供的服务并且客户端可以发现这些服务。这可以使得客户端和服务器的连接更加动态和灵活。 错误处理如果远程调用中发生错误如网络问题、服务不可用等RPC框架应该能够捕获并处理这些错误。 身份验证和授权为了确保只有合法的客户端可以访问服务RPC系统可能会包含身份验证和授权机制。 负载均衡在多个服务器实例中RPC系统可能会提供负载均衡功能使得客户端的请求可以均匀地分配到不同的服务器。
2、注册中心怎么选CP更重要还是APZooKeeper是CP还是AP
1选择CP还是AP取决于你的系统需求
如果系统需要确保数据的一致性并且可以承受某些请求失败或延迟那么CP可能更合适。如果系统需要确保高可用性即使这意味着在某些情况下返回的数据可能是过时的那么AP可能更合适。
2ZooKeeper 是一个CP系统。当网络分区发生时为了维护一致性ZooKeeper可能会牺牲可用性。这意味着在某些情况下ZooKeeper可能不会响应客户端的请求以确保数据的一致性。
3、序列化的作用是什么Serializable的原理?
1在RPC远程过程调用中序列化的主要作用是将数据或对象转化为可传输的格式使其能够在网络上进行传输从而实现不同节点或服务之间的通信。
具体作用如下 数据交换通过序列化客户端可以将请求参数转化为字节流在网络上发送到服务器服务器接收到字节流后再通过反序列化恢复为原始的请求参数。 保证数据完整性序列化过程中可以将数据结构完整地转化为字节流确保数据在传输过程中不丢失任何信息。 兼容性有些序列化协议如Protocol Buffers, Avro等提供了版本控制和兼容性管理使得数据格式可以随着时间演进而不影响已有的客户端和服务器之间的通信。
2Serializable的原理
Serializable 是Java中的一个标记性接口用于指示一个类的对象可以被序列化。当一个类实现了Serializable接口时Java的对象序列化机制可以将其转换为字节流反之也可以从字节流中重构对象。
4、redis的跳表说下底层结构和查询过程和效率和二叉树比较为啥不用红黑树红黑树不支持范围查找和B树有什么区别
(1) 跳表SkipList主要被用于有序集合Sorted Sets, zset的实现。它能实现快速查询、插入和删除操作。它是由多层链表组成每一层都是一个有序链表。层级之间通过上下指针相互连接底层是完整数据链表。
2查询过程和效率
从最顶层的链表开始从左至右进行搜索直到找到一个大于或等于目标值的节点或到达链表的末尾。如果当前节点值等于目标值查询成功。如果当前节点值大于目标值或到达链表的末尾则向下移动一层并从左边的节点继续搜索。如果到达底层链表还没有找到目标值则查询失败。
查询效率为O(log n)因为每一次跳跃都大致减少了一半的搜索空间。
3与二叉树和红黑树的比较 平衡问题二叉查找树如红黑树需要进行平衡操作而跳表通过随机化的方法来确保层级结构的均衡避免了复杂的旋转操作。 范围查询红黑树不支持范围查询而跳表的底层是完整的有序链表所以很容易进行范围查询。 简单性和实现难度跳表的结构和算法相对简单而红黑树的实现相对复杂。
4与B树的区别 结构跳表是基于链表的而B树是基于树的结构。 存储方式在B树中所有的值都在叶子节点并且叶子节点形成了一个有序链表。而在跳表中每一个节点可能出现在多个层级上。 查询效率B树和跳表的查询效率都是O(log n)但在实际应用中由于B树更适合磁盘存储和I/O操作它通常用于数据库索引而跳表因为其结构简单经常用于内存数据结构如Redis。 扩展性跳表更容易进行水平扩展。
5为什么Redis选择跳表而不是红黑树
Redis使用跳表来实现其有序集合数据类型Sorted Set。跳表相比红黑树来说更容易实现理解和维护。同时跳表更容易支持范围查询和有序数据的快速插入/删除。红黑树的范围查找并不直接得到需要进行额外的遍历操作。
5、Redis的数据类型如何实现整数自增
字符串String可以存储字符串、整数或浮点数。列表Lists是字符串元素的集合并且是有序的。Redis lists使用链表实现所以插入和删除操作是快速的。集合Sets是字符串的无序集合并且集合中的每个字符串都是唯一的。有序集合Sorted Sets, zset与集合类似但每个元素都关联了一个分数这使得元素能按分数进行排序。哈希Hashes是键值对的集合。位图Bitmaps实际上是字符串的特定操作方式通过这种方式你可以将字符串视为位数组并能够对其进行操作。HyperLogLogs这是一个概率数据结构用于估计集合的基数。流Streams新的数据类型在Redis 5.0中引入用于实现持久的日志数据类型。
要实现整数的自增功能可以使用INCR命令。如果键不存在Redis会将它设置为0然后执行自增操作。
6、Redis集群
Redis集群提供了一种方式允许多个Redis节点协同工作以此来提供更高的可用性和性能。其核心特点和概念包括
数据分片数据被分为多个片段并在多个Redis节点上进行分布。主从复制每个Redis节点都会有0或多个复制品。这样当主节点不可用时其中一个从节点可以被提升为新的主节点。自动故障转移当主节点不可用时Redis集群可以自动从相关的从节点中选择一个进行提升。客户端与集群的通信Redis客户端不需要连接集群中的所有节点它可以连接到任何一个可用的节点然后由该节点重定向到正确的节点如果需要。节点之间的通信使用二进制协议进行主要用于节点间状态的广播。
集群模式不仅提高了Redis的性能通过分片和高可用性通过主从复制和故障转移而且还允许Redis部署规模更大、容纳更多数据。
7、Spring的Bean生命周期
Bean 的生命周期指的是 Bean 在 SpringIoC中从创建到销毁的整个过程。Bean 的生命周期主要包含以下 5 个流程
1实例化为 Bean 分配内存空间
2设置属性将当前类依赖的 Bean 属性进行注入和装配
3初始化
执行各种通知。执行初始化的前置方法。执行初始化方法。执行初始化的后置方法。
(4)使用 Bean在程序中使用 Bean 对象
(5)销毁 Bean将 Bean 对象进行销毁操作。
8、如果在bean初始化的时候加一些操作有哪些方式
实现BeanPostProcessor接口 其中有before 和 after方法当bean需要在所有必要的属性被设置后执行一些初始化可以实现InitializingBean接口的afterPropertiesSet方法。使用Java的PostConstruct注解标记一个方法作为bean的初始化方法。当使用XML配置bean时可以使用init-method属性来指定bean的初始化方法。
10、分页查询的MySQL优化 避免使用OFFSET方法: 传统的使用LIMIT和OFFSET的方法在处理大量数据时可能会很慢因为它跳过了OFFSET之前的所有行这在数据很多时会非常慢。 使用主键进行分页: 在大多数情况下基于ID的分页查询效率更高。例如假设上次的最后一个ID是1000下次查询可以从ID1000开始然后使用LIMIT取下一页的数量。 SELECT * FROM table WHERE id 1000 ORDER BY id ASC LIMIT 10; 使用覆盖索引: 确保查询只使用索引中的列这样MySQL可以只扫描索引而不必查询实际的数据行。这称为“覆盖索引”。 避免SELECT *: 只选择需要的列而不是使用SELECT *这样可以减少数据传输量。 缓存结果: 如果结果集不经常更改可以考虑缓存分页结果以减少对数据库的重复查询。 预估总数: 对于某些应用不需要知道精确的总页数或总行数可以考虑预估这个数字以避免计算成本高的COUNT查询。 调整innodb_buffer_pool_size配置: 确保InnoDB缓冲池足够大以缓存常用的数据和索引。 使用分区: 如果表非常大可以考虑使用分区这样查询可以只扫描感兴趣的分区而不是整个表。 考虑使用摘要: 对于大量数据的分页显示可能不需要显示每一行的所有数据。可以考虑只获取和显示摘要或预览当用户需要查看详细信息时再进行单独的查询。 减少每页显示的行数: 当处理大量数据时考虑减少每页的行数这样可以减少查询和渲染的时间。
11、MySQL的索引底层结构
(1) Hash 表
哈希算法有个 Hash 冲突 问题也就是说多个不同的 key 最后得到的 index 相同。通常情况下我们常用的解决办法是 链地址法。链地址法就是将哈希冲突数据存放在链表中。就比如 JDK1.8 之前 HashMap 就是通过链地址法来解决哈希冲突的。不过JDK1.8 以后HashMap为了减少链表过长的时候搜索时间过长引入了红黑树。
为了减少 Hash 冲突的发生一个好的哈希函数应该“均匀地”将数据分布在整个可能的哈希值集合中。既然哈希表这么快为什么 MySQL 没有使用其作为索引的数据结构呢 主要是因为 Hash 索引不支持顺序和范围查询。假如我们要对表中的数据进行排序或者进行范围查询那 Hash 索引可就不行了。并且每次 IO 只能取一个。
(2) B 树 B树
B 树也称 B-树,全称为 多路平衡查找树 B 树是 B 树的一种变体。B 树和 B树中的 B 是 Balanced 平衡的意思。
目前大部分数据库系统及文件系统都采用 B-Tree 或其变种 BTree 作为索引结构。
B 树 B树两者有何异同呢
B 树的所有节点既存放键(key) 也存放 数据(data)而 B树只有叶子节点存放 key 和 data其他内节点只存放 key。B 树的叶子节点都是独立的;B树的叶子节点有一条引用链指向与它相邻的叶子节点。B 树的检索的过程相当于对范围内的每个节点的关键字做二分查找可能还没有到达叶子节点检索就结束了。而 B树的检索效率就很稳定了任何查找都是从根节点到叶子节点的过程叶子节点的顺序检索很明显。
12、MySQL的事务隔离级别 读未提交 (READ UNCOMMITTED) 在这个隔离级别中一个事务可以读取另一个未提交事务的修改。问题这种级别可能会导致脏读即一个事务读取到另一个事务还未提交的数据如果那个事务最终回滚那么读取的数据就是无效的。这是最低的隔离级别锁定的需求最少。 读提交 (READ COMMITTED) 在这个隔离级别中一个事务只能读取其他事务已经提交的修改。问题尽管可以避免脏读但是可能会发生不可重复读即在同一个事务中后续的查询可能会看到前一个查询中未看到的行或列的不同值。这是大多数数据库系统的默认隔离级别。 可重复读 (REPEATABLE READ) 在这个隔离级别中其他事务不能在事务执行期间插入新行从而防止了幻读。问题该隔离级别可以避免脏读和不可重复读但是可能会导致幻读。幻读是指当某个事务在读取某个范围内的所有行时另一个事务又在该范围内插入了新行导致前一个事务再次读取时看到了额外的、早先不存在的行。在MySQL的InnoDB存储引擎中这是默认的隔离级别。 串行化 (SERIALIZABLE) 这是最严格的隔离级别。当一个事务选择了该隔离级别后其他事务就不能并发执行它们必须等待该事务完成。问题这种级别可以避免脏读、不可重复读和幻读但是性能开销最大因为事务之间完全是串行执行的。这个隔离级别很少在实际应用中使用除非是非常关键的操作。
13、可重复读是如何实现的 多版本并发控制 (MVCC): InnoDB使用MVCC来实现可重复读。简单来说对于每行数据InnoDB既保存数据的当前值也保存该行的之前版本的值。当一个事务读取一行数据时它会读取该行数据在该事务开始时的版本而不是最新版本。这就确保了事务在其生命周期内看到的数据是一致的。 Undo日志: 当一行数据被修改时InnoDB会在Undo日志中保存该行的原始数据。如果其他事务需要读取这行数据的早期版本它可以在Undo日志中找到。 Read View: 当事务开始时InnoDB会为它创建一个“Read View”。Read View确定了该事务可以看到哪些行的哪个版本。基本上事务只能看到在它开始之前就已经存在的行版本。 Next-Key Locking: InnoDB使用一种称为“Next-Key Locking”的方法这种方法在读取行时为行和行的间隙加锁从而防止其他事务插入新的行。 一致性非锁定读: 在可重复读隔离级别下InnoDB默认进行一致性非锁定读。这意味着读操作不会设置任何锁而是直接返回行的早期版本如果可用的话。 快照读和当前读: 在可重复读隔离级别下普通的SELECT不带FOR UPDATE或LOCK IN SHARE MODE是快照读它返回数据的早期版本。而带FOR UPDATE或LOCK IN SHARE MODE的SELECT则是当前读它返回数据的最新版本并设置相应的锁。
14、多个事务读 和 多个事务写会发生什么问题 脏读 (Dirty Read): 当一个事务读取了另一个事务尚未提交的数据称为脏读。如果这个写事务在之后发生了回滚那么读事务读取到的信息将是不准确的。 不可重复读 (Non-Repeatable Read): 在一个事务内多次读取同一数据时中间的某次读取返回了不同的数据这种现象称为不可重复读。这通常是由于在两次读取之间另一个事务修改了这些数据。 幻读 (Phantom Read): 在一个事务内多次执行相同的查询第一次查询返回了一些行而第二次查询返回了不同的行这称为幻读。这通常是因为在两次查询之间另一个事务插入或删除了一些行。 写-写冲突: 当两个事务同时试图修改同一数据时可能会发生写-写冲突。大多数数据库管理系统采用锁机制来避免这种冲突确保每次只有一个事务可以写入数据。 读-写冲突: 当一个事务正在读取数据而另一个事务试图同时写入相同的数据就会发生读-写冲突。这可能会导致等待直到写事务完成或者读事务可能需要重新读取数据。 死锁 (Deadlock): 当两个或多个事务互相等待对方释放资源时会发生死锁。例如事务A等待事务B释放一个资源而事务B同时等待事务A释放另一个资源。这些事务都进入了一个等待状态无法前进。 资源竞争: 当多个事务都尝试访问和使用相同的资源如数据、锁或内存时它们可能会相互干扰导致系统的整体性能下降。
为了解决上述问题数据库管理系统提供了事务隔离级别以控制事务之间的交互方式。通过选择合适的隔离级别可以在数据一致性和系统性能之间取得平衡
15、MySQL的索引什么时候失效 隐式类型转换: 当字段的数据类型和查询条件中的数据类型不匹配时MySQL可能不会使用索引。例如如果一个字段是字符型但在WHERE子句中与数字进行比较这将导致索引失效。 使用函数: 在列上使用函数会导致索引失效。例如使用UPPER()函数来进行字符串比较。 使用OR: 当在WHERE子句中使用OR连接两个不同的列如果其中一个列没有索引那么整个查询可能不会使用索引。 非最左前缀: 对于联合索引如果查询没有使用联合索引的最左部分则索引可能不会被使用。例如对于(a,b,c)的联合索引如果查询只涉及b和c而不涉及a则索引可能不会被使用。 LIKE的不正确使用: 当使用LIKE操作符时如果搜索字符串的开头是通配符如%abc则索引将不会被使用。但如果模式是固定的开始如abc%则会使用索引。 使用!或: 使用这些操作符可能会导致全表扫描从而不使用索引。 索引列的计算: 在WHERE子句中对索引列进行计算例如indexed_column / 2 100这将导致索引失效。 NULL检查: 使用IS NULL或IS NOT NULL操作符可能导致索引不被使用。 索引未被统计或统计信息过时: 如果MySQL查询优化器认为全表扫描比使用索引更快或者索引统计信息不是最新的它可能选择不使用索引。 使用JOIN: 如果在JOIN操作中不正确使用索引列可能导致索引失效
16、MySQL存储字符串有哪些类型 CHAR: 用于存储定长字符串。即使存储的字符串长度小于声明的长度它也会占用为其分配的全部空间。例如CHAR(10)用于存储长度为10的字符串。 VARCHAR: 用于存储变长字符串。只占用实际需要的空间加上一个或两个额外字节。例如VARCHAR(10)可以存储最长为10个字符的字符串但只占用实际字符数加上1个或2个字节的空间。 TINYTEXT: 可变长度文本字段最大长度为255个字符。 TEXT: 可变长度文本字段最大长度为65,535字符。 MEDIUMTEXT: 可变长度文本字段最大长度为16,777,215字符。 LONGTEXT: 可变长度文本字段最大长度为4,294,967,295字符。 ENUM: 用于存储预定义值列表中的一个值。在表创建时会为列定义一个值列表每个列值必须来自该列表。例如ENUM(RED, BLUE, GREEN)。 SET: 类似于ENUM但可以存储多个值。例如SET(RED, BLUE, GREEN)可以存储如RED,BLUE这样的组合值
17、MVCC机制说一下
MySQL 中并发事务的控制方式无非就两种锁 和 MVCC。锁可以看作是悲观控制的模式多版本并发控制MVCCMultiversion concurrency control可以看作是乐观控制的模式。锁 控制方式下会通过锁来显示控制共享资源而不是通过调度手段MySQL 中主要是通过 读写锁 来实现并发控制。
MVCC 是多版本并发控制方法即对一份数据会存储多个版本通过事务的可见性来保证事务能看到自己应该看到的版本。通常会有一个全局的版本分配器来为每一行数据设置版本号版本号是唯一的。
MVCC 在 MySQL 中实现所依赖的手段主要是: 隐藏字段、read view、undo log。
undo log : undo log 用于记录某行数据的多个版本的数据。read view 和 隐藏字段 : 用来判断当前版本数据的可见性。
18、Linux中如何杀死一个进程kill命令的原理 19、有哪些锁说一下synchronized和lock的区别 来源和类型 synchronized是Java的关键字属于JVM层面的锁。通过监视器锁monitor来实现每个对象都有监视器锁。Lock是Java类库提供的锁机制。例如ReentrantLock。 手动性 synchronized的锁定和释放是隐式的当线程进入synchronized修饰的方法或代码块时锁定当退出时释放。Lock需要手动锁定和释放。如果忘记释放可能导致死锁。 可中断性 synchronized是不可中断的。Lock提供了一个可以响应中断的锁获取操作lockInterruptibly()。 公平性 synchronized是非公平锁。Lock可以设置为公平锁或非公平锁。例如ReentrantLock在构造时可以指定是否为公平锁。 绑定多个条件 synchronized没有此功能。Lock可以与多个Condition对象绑定实现多路通知功能。 性能和效率 在早期版本的Java中synchronized的性能通常低于Lock但在近年的Java版本中这两者的性能差异已经缩小。Lock提供了更高的灵活性因此在某些复杂的场景下可能更有优势。总的来说虽然synchronized和Lock都可以用于多线程的同步但Lock提供了更高的灵活性和更细粒度的控制
20、hashmap怎么实现的哈希冲突是什么解决hash冲突的办法
结构 数组 链表结构: HashMap 的基础是一个数组结构NodeK,V[] table。每个数组的元素或称为桶 (bucket) 都保存了一个链表。 在 Java 8 之后对于长链表还可能使用红黑树来有效地管理哈希冲突并保持其操作的效率
解决哈希冲突的办法 链地址法 (Chaining): 这是 HashMap 中使用的方法。在数组的同一索引位置上所有具有相同哈希码或数组索引的元素都存储在一个链表中。如果在某个索引位置上发生了哈希冲突那么新的键值对就被添加到那个位置的链表的末尾。 开放地址法 (Open Addressing): 当冲突发生时查找数组中的下一个空位置并将键值对放置在那里。这种方法的一个变种是双散列它使用两个哈希函数来确定元素的位置。 再哈希法 (Rehashing): 使用另一个哈希函数来确定键值对的位置。 线性探测 (Linear Probing): 当哈希冲突发生时线性地查找数组中的下一个空位置。 二次探测 (Quadratic Probing): 当哈希冲突发生时以二次的方式查找数组中的下一个空位置。
21、tcp连接怎么保证可靠 三次握手Three-way Handshake建立连接时TCP使用三次握手机制来确保双方都准备好进行通信。 确认应答Acknowledgements当接收到数据时接收方会发送一个确认消息ACK回到发送方。发送方在发送数据后会启动一个计时器等待ACK的到来。 超时重传如果发送方在预定时间内没有收到ACK它会假设数据包已丢失并重新发送该数据包。 序列号每个发送出去的字节都有一个序列号。接收方使用这些序列号来重新组装数据流并检测丢失的数据包。 滑动窗口TCP使用滑动窗口协议来控制在一个给定的时间内发送者可以发送多少数据以及何时需要确认。这不仅可以处理丢包还可以进行流量控制防止接收方被发送方的数据淹没。 错误检测TCP头部有一个校验和字段用于检查数据是否在传输过程中被损坏。 拥塞控制如果网络出现拥塞TCP会减少其发送数据的速率避免更严重的网络问题。这是通过观察丢失的数据包来实现的因为丢失的数据包通常是网络拥塞的一个标志。 四次挥手Four-way Handshake当连接的一方完成其发送任务后它可以请求关闭连接这需要一个四步过程来确保双方都完成了数据传输。
22、Java中如何实现多态
继承、重写和向上转型。 只有满足这3 个条件开发人员才能够在同一个继承结构中使用统一的逻辑实现代码处理不同的对象从而执行不同的行为。
继承在多态中必须存在有继承关系的子类和父类。重写子类对父类中某些方法进行重新定义在调用这些方法时就会调用子类的方法。
23、垃圾回收算法
JVM的垃圾回收机制是指在JVM中有一个垃圾回收线程它是低优先级的在正常情况下是不会执行的只有在虚拟机空闲或者当前堆内存不足时才会触发执行。垃圾回收的过程主要包括以下几个步骤 判定垃圾回收的对象。回收垃圾之前首先要找到需要被当作垃圾而回收的对象。JVM分为五个区域——程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈、堆、方法区。我们知道程序计数器与栈均是线程私有的其生命周期取决于线程的生命周期。 标记存活对象。可达性算法是为了标记存活的对象知道哪些是可回收对象。 垃圾回收算法进行回收。常见的几种垃圾回收算法有标记清除、复制算法、标记整理和分代收集算法。 压缩内存空间。在进行完垃圾回收之后可能会出现内存空间不连续的情况需要进行内存压缩。
24、HTTP和HTTPS的区别HTTP请求的构成
(1)HTTP与HTTPS的区别 安全性 HTTP超文本传输协议信息是明文传输存在安全风险。HTTPS即HTTP加入SSL层超文本传输安全协议。信息是经过加密的更加安全。 端口 HTTP使用端口80。HTTPS使用端口443。 性能 HTTP因为没有加密所以HTTP的速度比较快。HTTPS需要进行加密处理因此相对较慢但随着现代技术的发展这种差异已经被最小化。 证书 HTTP不需要证书。HTTPS需要SSL证书。如果网站使用的是自签名的SSL证书浏览器会提示访问者。
(2) HTTP请求结构
一个HTTP请求主要包含以下部分
请求行包括请求方法如GET, POST, PUT, DELETE等、请求URI以及HTTP版本。请求头Headers描述请求的元数据或其他信息如User-Agent浏览器类型、Accept可接受的回复类型、Host请求的服务器等。空行请求头和请求体之间的分隔符。请求体BodyPOST或PUT请求中传送的数据。
(3) 请求头的作用
请求头在HTTP请求中扮演了重要的角色它为服务器提供了关于客户端请求的一些信息。以下是请求头的一些常见用途
内容类型通过Content-Type头部客户端可以告诉服务器发送的数据是什么格式如application/json或text/html。内容长度通过Content-Length头部指示请求或响应体的大小。认证例如Authorization头部用于包含凭据通常用于API认证。缓存控制Cache-Control和其他相关的头部可以控制如何缓存响应内容。用户代理User-Agent头部描述了发出请求的客户端类型如浏览器或其他客户端应用。接受的内容类型通过Accept头部客户端可以告诉服务器它希望收到哪种类型的响应。CookiesCookie头部可以包含服务器设置的任何cookie它们在每个请求中发送回服务器。跨域请求Origin头部表示请求来自哪个源与CORS跨来源资源共享策略相关。
25、GET和POST的区别 26、介绍二叉树平衡二叉树完全二叉树红黑树b树b树说下他们的特点查询时间复杂度区别和各自的优缺点。
1二叉树 (Binary Tree)
特点每个节点最多有两个子节点左子节点和右子节点。查询时间复杂度最坏情况下为O(n)平均为O(log n)。优缺点基础数据结构简单易于实现但如果不平衡查询效率可能会受影响。
2平衡二叉树 (Balanced Binary Tree)
特点也被称为AVL树。树中任何两个子树的高度差最大为1。查询时间复杂度O(log n)。优缺点自动保持平衡状态查询时间效率较高但插入和删除操作可能涉及多次“旋转”。
3全二叉树 (Complete Binary Tree)
特点除最后一层外其他层的节点数达到最大并且最后一层的节点从左到右连续。查询时间复杂度O(log n)。优缺点适于顺序存储结构不必像完满二叉树那样严格。
4红黑树 (Red-Black Tree)
特点自平衡的二叉查找树。节点可以是红色或黑色树满足特定的红黑性质。查询时间复杂度O(log n)。优缺点保证了最坏情况下的时间复杂度为O(log n)相对复杂的插入和删除操作。
5B树
特点多路搜索树通常用于数据库和文件系统。查询时间复杂度O(log n)。优缺点可以存储大量数据并减少磁盘I/O操作结构比较复杂。
6B树
特点B树的扩展所有的值都在叶子节点上非叶子节点不存储数据只用于索引。查询时间复杂度O(log n)。优缺点范围查询更加高效每次查找都需要到达叶子节点。
区别和总结
二叉树是最基础的数据结构但不保证平衡。平衡二叉树或AVL树确保了平衡但需要在插入或删除时进行平衡操作。完全二叉树尽可能地填充每一层但不像满二叉树那样严格。红黑树保证了最坏情况下的时间效率但其结构和操作比AVL树更复杂。B树和B树主要用于存储系统和数据库优化磁盘I/O。B树特别适合范围查询。
27、场景题2个G的文件里面有两或三条重复的数据记录如何找出
(1) 使用哈希函数对每条数据记录计算哈希值。如果你的数据记录是字符串或其他数据类型可以使用像MD5或SHA-1这样的哈希函数。计算哈希的目的是为了将大数据记录转化为较小的唯一标识符哈希值这样处理起来更加高效。
2外部排序
因为2G的文件可能不适合全部加载到内存中可以使用外部排序来处理它。首先将文件划分为多个小的分块使得每块可以被单独加载到内存中。对每块数据使用内部排序算法如快速排序或归并排序进行排序。使用多路归并排序算法合并所有已排序的分块。
3使用哈希表进行优化
如果你的机器内存允许可以考虑将数据的哈希值加载到一个哈希表中。每次读取文件中的一条记录计算其哈希值然后查找哈希表中是否已存在该哈希值。如果已存在这条记录可能是重复的。可以对原始记录进行比较以确认是否真的重复。
注意哈希函数可能会出现冲突即不同的数据记录可能会有相同的哈希值。因此当发现两条记录的哈希值相同时应该进一步检查原始记录以确定是否确实重复。
