最近在看《HTTP权威指南》这本书，对HTTP协议有了更深一层的了解。 在我们面试过程中关于HTTP协议有两个经典的面试题： 1. 谈谈HTTP中GET与POST的区别。 2. 在浏览器中输入URL到整个页面显示在用户面前时这个过程中到底发生了什么。 今天我就先谈谈第一个问题。 一、最普遍的答案 我们在Google或百度上搜索这个问题时，得到最多的答案就是如下三点，而这似乎也成为了“标准答案”，其实这个答案有待商榷。 1. GET使用URL或Cookie传参，而POST将数据放在BODY中。
Web端即时通讯技术：即时通讯技术简单的说就是实现这样一种功能：服务器端可以即时地将数据的更新或变化反应到客户端，例如消息即时推送等功能都是通过这种技术实现的。但是在Web中，由于浏览器的限制，实现即时通讯需要借助一些方法。这种限制出现的主要原因是，一般的Web通信都是浏览器先发送请求到服务器，服务器再进行响应完成数据的现实更新。 实现Web端即时通讯的方法：实现即时通讯主要有四种方式，它们分别是轮询、长轮询(comet)、长连接(SSE)、WebSocket。它们大体可以分为两类，一种是在HTTP基
接口测试是测试系统之间接口的一种测试，只要用于检测外部系统和内部系统之间的或者内部的各个子系统之间的交互点。
接口规定了必须携带id参数或者其它参数，才能正确的返回数据。你加上参数id=123。
由客户端发送请求，服务器接收请求的过程，通过客户端不断请求，使得客户端能够模拟达到类似实时收到服务器的效果。客户端定时向服务器发送 Ajax 请求，服务器接到请求后马上返回响应信息，并关闭连接。
jQuery 对 Ajax 做了大量的封装，不需要去考虑浏览器兼容性, 对于封装的方式，jQuery 采用了三层封装：最底层的封装方法为：$.ajax()，而通过这层封装了第二层有三种方法：.load()、$.get()和$.post()，最高层是$.getScript()和$.getJSON()方法。
「原理：」 fork和cow。fork 是指 redis间隔一段时间会 「fork」 一个子进程，子线程将数据写到磁盘上一个临时RDB文件中，当子进程写完临时文件后，将原来的RDB替换掉，这样的好处是可以 「cow（copy-on-wirte）」「优点：」
导语 Http 缓存机制作为 web 性能优化的重要手段，对从事 Web 开发的小伙伴们来说是必须要掌握的知识，但最近我遇到了几个缓存头设置相关的题目，发现有好几道题答错了，有的甚至在知道了正确答案后依然不明白其原因，可谓相当的郁闷呢！！为了确认下是否只是自己理解不深，我特意请教了其他几位小伙伴，发现情况也或多或少和我类似。 为了不给大家卖关子，下面我贴出2道题，大家可以尝试解答下： 以下为 page.html 内容： <!DOCTYPE html><html xmlns="http://www.w3.or
应用程序、数据库、文件等所有资源都在一台服务器上。一般是在一台廉价的服务器上采用LAMP这种免费资源。
服务端创建一个ServerSocket，然后客户端用一个Socket 连接这个ServerSocket，然后ServerSocket接收到一个Socket客户端的连接请求就会在自己内部创建一个Socket和一个线程去跟客户端的Socket进行通信。
在之前的两个章节中，我们主要讨论了数据库的两个比较重要的知识——事务和索引。猿人工厂君也知道，内容对于新手而言，理解起来还是比较很吃力的，文中提到的原理和内容，有兴趣的可以和我一起探讨，猿人工厂君就不一一赘述了。今天我们会开始一个新的话题。
在C#中，除了webclient我们还可以使用一组WindowsAPI来完成下载任务。这就是Windows Internet，简称 WinINet。本文通过一个demo来介绍WinINet的基本用法和一些实用技巧。 系列文章 Winform文件下载之WebClient 接口介绍 相比WebClient的用法，Win32API在使用时可能会烦琐一些。所以先把用到的API简单介绍一下。 资源的初始化和释放 InternetOpen 这是需要调用的第一个方法，它会初始化内部数据结构，为后面的调用做准备
binlog是mysql的一种二进制日志文件，用来记录数据的变化。mysql使用binlog进行主从复制，如图：
浏览器是一个具备很多功能的计算机，不仅仅是访问网络浏览信息，使用具体哪个功能是通过url的开头进行区分的，这部分也叫做协议。
LRU算法在后端工程师面试中，是一个比较常出现的题目，这篇文章带大家一起，理解LRU算法，并最终用Python轻松实现一个基于LRU算法的缓存。
大数据处理框架Hadoop、Redis分布式服务Codis、淘宝的分布式消息中间件MetaMQ …… 他们都使用ZooKeeper做为基础部件，可以看出ZooKeeper的强大 ZooKeeper是什么 ZooKeeper(ZK)是一个分布式开源协调服务框架，是Google的Chubby一个开源的实现，是hadoop的一个子项目 主要用来解决分布式系统的一致性问题，封装好了复杂易出错的关键服务，通过简单的接口为外部提供高性能、稳定的服务 实际应用场景包括：统一命名服务、分布式配置管理、集群管理、分布式锁、分
二者在传输上基本没有区别，二者都是HTTP请求中的两种。HTTP协议是基于TCP/IP的应用层协议，所以无论GET还是POST，用的都是同一个传输层协议，所以在传输上可以认为基本无差别。
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。 Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的数据，因此Redis可以用来实现很多有用的功能，比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。 Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
Redis 本质上是一个 Key-Value 类型的内存数据库，很像 memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据 flush 到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis 的性能非常出色，每秒可以处理超过 10 万次读写操作，是已知性能最快的 Key-Value DB。
Redis 本质上是一个 Key-Value 类型的内存数据库，很像 memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据 flush 到硬盘上
前言 这是一个 JAVA 开发的订单后台应用（没错！就是那个让无数大学生痛不欲生的订单后台系统），结合 Serverless 这一无服务器思想，尝试通过云函数 + API 网关 + 云数据库的组合来部署 Springboot 的成功之作。 该应用提供了完整的用户登录验证、接口数据验证、订单流 (CRUD) 等强大的功能，而且在本地开发调试时也能模拟 API 网关调用云函数（本地 Java 开发云端部署不是问题），还兼容了云消息队列 CMQ 的调用，以便后续开发引入云中间件。 同时，这种部署方式也能让其他的
大数据处理框架Hadoop、Redis分布式服务Codis、淘宝的分布式消息中间件MetaMQ ……他们都使用ZooKeeper做为基础部件，可以看出ZooKeeper的强大。
什么是XSS攻击： XSS是一种经常出现在web应用中的计算机安全漏洞，它允许恶意web用户将代码植入到提供给其它用户使用的页面中。比如这些代码包括HTML代码和客户端脚本。攻击者利用XSS漏洞旁路掉访问控制–例如同源策略(same origin policy)。这种类型的漏洞由于被黑客用来编写危害性更大的网络钓鱼(Phishing)攻击而变得广为人知。
一般常用的web服务器都有对向服务器端提交数据有大小限制。超过一定大小文件服务器端将返回拒绝信息。当然，web服务器都提供了配置文件可能修改限制的大小。针对iis实现大文件的上传网上也有一些通过修改web服务器限制文件大小来实现。不过这样对web服务器的安全带了问题。攻击者很容易发一个大数据包，将你的web服务器直接给拖死。 现在针对大文件上传主流的实现方式，通过将大文件分块。比如针对一个100M文件，按2M拆分为50块。然后再将每块文件依次上传到服务器上，上传完成后再在服务器上合并文件。 在web实现大文件上传，核心主要实现文件的分块。在Html5 File API 出现以前，要想在web上实现文件分块传输。只有通过flash或Activex实现文件的分块。
现如今的互联网大环境下，我们的信息隐私越来越难以保障，比如使用百度的时候，总是会出现的”广告”；再比如我在百度搜索服务器，没几天某音就开始给我推“XXX云服务器优惠来袭”的广告。那么我们应该如何防止搜索引擎收集我们的个人喜好信息呢，方案之一就是 SearXNG “搜索引擎”。它是SearX搜索引擎的一个分支项目，它的信息来源于其他搜索引擎的信息汇总，（并不会返回广告内容）；SearXNG 会为你的每次搜索生成随机浏览器配置文件，而且其他搜索引擎获取到的IP是你的实例IP，这就保证了其他搜索引擎无法获取到你的真实信息。
我们访问网站的时候会输入域名，而在真实网络中主机通信是通过 IP 地址进行通信的，DNS 服务器的作用就是将这域名字符串解析为对应的 IP 地址
想必经常收到这样的短信。短信中的链接一般都是短链接,类似于下图这样，这就是短地址，而
在php中有5种输出形式，分别是echo、print_r、print、var_dump和die。
从数据库中查询大量数据时，如果一次性返回会造成用户长时间等待，带来不好体验，以及服务器数据库查询压力，
PostgreSQL提供了几个不同级别的加密， 并且在保护数据不会因为数据库服务器偷窃、不道德的管理员、不安全网络等因素而泄漏方面 提供很高的灵活性。加密可能也是保护一些诸如医疗记录或财务交易等敏感数据所要求的。
变量：整型（int） 浮点（float）、布尔（bool）、字符串（string）
在项目开发中缓存可以说是一直的存在，但是缓存技术具体该怎么用用在哪里，对于大多数开发人员来说并不知道，甚至有些开发人员认为缓存使用过于复杂。那么通过这篇文章各位读者可以充分理解缓存的使用和原理。
相同点: 都是将数据提交到远程服务器 不同点: 1. 提交数据存储的位置不同 GET请求会将数据放到URL后面 POST请求会将数据放到请求头中 2. 提交数据大小限制不同 GET请求对数据有大小限制 POST请求对数据没有大小限制
该程序需要的基础知识: https://www.cnblogs.com/yangfengwu/category/1566194.html 所有源码开源,请自行学习
客户端在插入，删除，查询数据时需要知道哪个Region服务器上存有自己所需的数据，这个查找Region的过程称之为Region定位。
Nacos作为阿里的开源中间件在Spring Cloud生态以后，不管是作为配置中心，还是作为注册中心，因为它简单易用的特性，在互联网公司被广泛运用。随后，大家会发现Nacos相关的面试题也就越来越多了。
我们看看http协议的数据包格式，首先可以使用wireshark抓包，由于http协议使用80端口，因此可以在wiresharks中使用过滤条件tcp.prot==80,然后用浏览器打开一个页面，在wireshark里会看到这样的抓包：
最近真的烦，每天有几千的垃圾评论，我也是醉了。所以把评论条件搞得很严格，也不知道会不会对用户体验产生多少负面影响，也不知道会不会误伤夹杂在其实的正常评论。如果有的话，真的表示抱歉。
1.请求数量较高，大量的请求过来之后都需要去从缓存中获取数据，但是缓存中又没有，此时从数据库中查找数据然后将数据再存入缓存，造成了短期内对redis的高强度操作从而导致问题
HTTP协议的大部分功能其实通过其协议包头来实现。因为HTTP协议包头作用如此重要，因此需要单独列出一节来详细讲解。协议包头大体上分为4类，分别为通用包头，请求包头，回复包头，和实体包头。
扫码登录是一个比较常用的功能。 PC客户端、 服务server 、 安卓用户之间的信息交互和扫描登录的实现方式。
在前端开发工作中，常用的数据存储有三种，分别是cookie，localStorage和sessionStorage。 其中，cookie是存储在浏览器的一段文本，而localStorage和sess
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。
当 Redis 内存超出物理内存限制时，为了保持高效的可用性，Redis 需要对内存中部分数据进行淘汰。Redis 早起版本使用的数据淘汰策略是 LRU (Least Recently Used，最近最少使用) 策略，LRU 策略是基于最近访问时间进行排序、淘汰的。后来加入了 LFU (Least Frequency Used，最近最低频率) 策略。 Redis 主要使用的还是 LRU 策略。
每天2000万，假设可以均摊到1小时（3600秒），那么每秒只有不到1万的并发量。
Google Translate App 以word Lens即时相机翻译黑科技与 基于云计算架构的“统计机器翻译”的强大服务后台，引爆大众关注。“CV交互+移动终端+云计算” 这一跨界结合展示了极大的潜力。
Redis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的 KV 数据库，由C语言编写，官方提供的数据是可以达到100000+的QPS（每秒内查询次数）。
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