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你怎么做 react 性能优化？ 按以下层次来说： 1. 预防：保证组件结构合理，状态尽量下放。（因为状态越靠近叶结点可能影响的组件就越少） 2. 减少计算：复杂计算用 usememo，稳定的函数用 usecallback 3. 避免冗余渲

蚂蚁 - 测评 - ddl：4/26 - 笔试：3/29 10: 00 腾讯 - 测评 ✅ - ai 面试 ✅ 美团 - 笔试 ✅ - ai 面试 ✅ 拼多多 - 测评 ✅ - 笔试 3/29 15: 00 携程 - 测评 ✅ - 笔试 3

笔试是分为选择题和编程题 选择题整体的难度较高，有很多比较细、偏的名词等，不太熟悉 编程题：无序数组第 k 大的数（用大根堆堆 a 了），lrucache（时间问题，思路有，没写完整） 第二个因为要手动实现列表，而且要写双向链表，这里一定要

自我介绍 个人的优势 劣势 职业规划，因为我有前后端经历 学的什么技术栈，为什么学 react 实习经历挑一个说一下，遇到的困难，怎么解决的，实习收获 场景题，管理系统里面新加一个模块，如何计划，如何用 ai 提效 平时用什么 ai cur

image.pngassets/网络面经-1.png 百度（牛客链接）： https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/0b1a3508592e45958ea1a48bc3d0714d?sourcess

3.26 16:00 部门：京东零售-京东外卖 实习介绍、遇到的难点（这个要好好想一下，前端技术方面的难点） 学习的技术栈（说的 react） react hooks（自己再多看看） usememo, usecallback 什么场景函数都

前端实习一面 \-- 2026.2.9 15:00 - 16:00 结果- 挂 自我介绍 react 更新流程 react 合成事件，react 怎么捕捉注册的 react 优先级 指定优先级的 hook 代码输出题： javascript

面试常见问题与回答整理（小红书/高并发项目） --- 问题1：笔记详情为什么要使用本地缓存？本地缓存快，那用本地缓存不就行了，为什么还要用 redis？怎么实现存放的都是热点数据，或者说怎么做到冷热数据的分离？ 回答： 本地缓存作为 l1

主要整理平时看的面经中，个人感觉比较重要和不熟的问题及相关内容。 s1 ​ java image.pngassets/面经个人总结-1.png s1qs11

集合 image.pngassets/javajvm-1.png 常用的 java 集合的底层原理实现？ 这是一个比较体系化的问题，需要对整个集合体系和细节有一个把控。

这是一篇介绍 NingBlog 功能特性的文章，展示了博客系统的各种能力。

01.ndarray数组 1.ndarray数组的创建方法 使用数组或元组直接创建 python import numpy as np x = np.array0, 1, 2, 3, dtype=np.int32 y = np.array4

01.常用的python库 1.urllib，python自带的请求库 2.requests，第三方请求库，一般用这个 3.bs4，解析库 4.re，正则解析库 5.lxml，xpath解析库，一般用这个 6. ... 暂时没用别的，学了再

深度学习就是多层神经网络组成的模型。 深度学习的特点 - 多层神经网络，每一层都相当于对特征的一次自动提取。 - 适合处理非结构化数据，如图像、音频、文本等。 - 依赖大量数据和计算资源，训练时间较长。 - 模型复杂，通常被视为“黑箱”，解

type 和 interface 它们的设计初衷完全不同：interface 是为了描述“对象的形状”（偏面向对象），而 type 则是为了给各种类型“起别名”（偏函数式和灵活组合）。 主要讲区别： image.pngassets/ts-1

react 性能优化 react 性能优化其实就是编码层面的优化，在理解 react 渲染更新的基础上，减少不必要的计算。 如： - 使用 react.memo 进行组件记忆，对 props 进行浅比较，变化时才重新渲染组件。 - 使用 u

理解核心：牺牲一定灵活性，以清晰的职责、流程划分来保证大型项目的结构清晰。 latex 1. node / http server 收到请求 ↓ 2. nest platform adapter 接管请求 这一步就是把原始请求包装斤自己的执

js 的运行环境，区别于浏览器，提供一些服务端所需的 api，如 http，fs，path，process 等等。 ​

闭包 闭包的定义：闭包是指有权访问另外一个函数作用域中的变量的函数。 闭包 = 函数 + 其语法作用域的引用 即：一个函数能访问并记住其外部作用域中的变量，即使在其外部函数执行完毕后。 内部函数依赖的对象会被保存到堆中，因为还有引用，所以不

offset、scroll、client 的区别 client： client 指的是元素的内部可视区域。它不关心边框有多厚，也不关心内容溢出了多少，只关心用户能看到的“内部空间”。 宽高就是 content + padding，不包含 b

bfc bfc的本质作用： - 浮动被完全包含； - 盒子整体避让外部浮动； - margin 折叠仅限于该上下文内部； - 父盒子有border时不会折叠 - 内部布局与外部隔离。 现代 css 中，如果只是为了“创建 bfc 来解决布局

\--- 于 2026.1.10 于家中 背景：近期面试了几个公司，反馈都不太好，过程也暴露出很多问题。包括知识点不熟悉，内耗，自我怀疑，心急。故，写此文以自我对话，明确方向。 抽丝剥茧，核心问题其实就是秋招，这是最后的目标，现在找实习也是

2026大厂前端暑期实习面试攻略（react方向） 最后更新：2026-03-29 目标：字节/腾讯/阿里/美团等大厂前端暑期实习 --- 目录 - 一、2026年面试趋势变化一2026年面试趋势变化 - 二、完整学习架构二完整学习架构 -

第一个是和为k的子数组，找连续非空的子数组和为k。连续数组求和一般少不了前缀和。考虑优化，暴力情况下两层循环，每个r都去找一下l，有很多重复计算。经典空间换时间，记录下来前面的pre，就可以方便地找答案了。 new： 对于这种不确定长度的连

第一个是有效的括号，比较简单，典型栈的题目。左括号入栈，右括号匹配出栈，匹配不了就不行。 第二个是最小栈，栈的基础上增加了一个功能：常数时间内返回栈内的最小值。思路就是：维护一个和数据栈同步的最小栈，这个就相当于是前i个元素的最小值，跟数组

图论部分比较基础。 第一个是岛屿数量，就是连通集数量。标记数组不取消，随便用什么搜索方式，有几个点能dfs就有几个连通集。有个技巧就是可以不用标记数组，直接把遍历过的岸变成海。 第二个是腐烂的橘子，就是腐烂的橘子每秒向四周扩散污染新鲜橘子，

贪心算法相对于动态规划，贪心算法每次都是选择当前的局部最优解，就是说，不需要状态转移，要选最大值就直接选最大值。局部最优解就可以获得全局最优解。难点是这个“最大值”是什么，以及如何证明。 第一个是买卖股票的最佳时机，那肯定是每个点减去其前面

第一个是移动0，双指针，都从头开始，头头指针。看代码吧，left <= right，对于初始的 0 值，两者一起移动。始终保持左指针左边都是非 0 值，左指针和右指针中间都是 0 值。 java class solution { pu

最大子数组和忘了写了，我补一个，这个就是相当于是贪心算法，前面的和大于 0，就继续加，小于 0 了，就直接甩掉前面的即可。 第一个是合并区间，就是把有重叠的区间合并成一个。思路就是按左端点排序，遍历的时候维护现在看的区间的最大右端点，左端点

快速排序 cpp // 快速排序函数（hoare 分区方案实现） void quicksort1vector<int& nums, int l, int r { // 1. 递归终止条件：当子数组长度为1或空时，无需排序 if l = r

链表类的题目有几个比较关键的操作： - 头结点（哑结点，dummyhead） - 哑结点可以统一操作（头结点和非头结点，因为把所有信息结点都变成了非头结点）。 - 典型的应用场景： - 插入 - 删除 - 交换 java listnode

第一个是矩阵置0，0位置的元素所在行列全部置0，难点是o1的空间，因为如果直接修改会修改原数组，结果错误。 思路是利用原数组的空间保存该行/列是否为0，用第一行和第一列保存状态。但是这样第一行和第一列就被修改了，所以可以用两个变量分别保存第

几个技巧题要记住。 第一个是只出现一次的数字，这个是异或运算。 第二个是多数元素，使用投票法，第一个元素作为众数候选者，遇到一样的就times--，相当于投反对票。times为0就更换候选者，times再更新为1。 第三个是颜色分类，相当于

回溯的题目一般就是dfs类似。我查了一下，回溯实际上是dfs的子集，dfs 是一种通用的搜索策略，而回溯算法是 dfs 在 “组合搜索问题” 中的具体应用，更强调通过回退和剪枝解决带约束条件的问题。 第一个是全排列，经典回溯算法，递归的时候

第一个是无重复字符的最长子串。滑动窗口+哈希，挺容易的。只需要用哈希表记录滑动窗口中元素的下标，以及当前滑动窗口的左端点即可。因为重复之后，需要将左端点移动到 map 的 value+1 的位置。 第二个是找到字符串中所有字母异位词，异位词

第一个是两数之和，很直接哈。 第二个是字母异位词分组。主要是哈希的key如何构造。一种想法是字符串排序作为key，另一种想法是计数，即 abcc的key为：a1b1c2。 第三个是最长连续序列。较暴力地来看应该是枚举每一个起点，判断是否存在

二分比较重要哈，有几种不同的二分情况，要做一下总结。 第一个题是找到合适的插入位置，实际上就是找第一个大于（等于）给定目标值的位置。 java public int searchinsertint nums, int target { in

树的遍历方法很重要，先序遍历，中序遍历，后序遍历。递归写法都比较好写。 如果要迭代，可以使用颜色标记法，再使用栈数据结构，记录状态即可。 java中的栈和队列可以使用arraydeque数据结构来实现。 java deque<integer

堆最好会手写哈，整理个模版出来。 第一个是数组中的第k个最大元素，这个可以用堆的方法写，还是比较直观的哈，时间复杂度是nlogn吧。第二个是快速排序的方式，快速排序的逻辑是每次都一定至少能确定一个元素的最终位置，如果这个位置正好是要的位置，

动态规划的核心魅力就在于通过状态定义的递推性，将多阶段决策问题转化为对 "最后一步操作" 的分析，而无需显式枚举所有组合。 以拼硬币的那个题为例（lc 322 零钱兑换），这是一个完全背包问题。 这个题目每次只需要遍历一遍coins就能得到

针对新简历的问题： 先说总的回答策略 如果面试官问： “你在七牛这段实习主要做了什么？” 不要一上来逐条念简历。 更好的回答方式是先给一个总括，再挑 2 个重点展开。 你可以这样答： “我在七牛这段实习，主要做的是灵矽 app 里和智能硬件

大文件上传和断点续传 传统的单次 post 请求上传大文件，一旦网络波动或连接超时，就要从 0% 重新开始，用户体验极差。 大文件上传的核心是：前端对文件分片（分片内根据内容计算哈希）+ 并发上传 + 后端对切片合并。 切片 前端利用 bl

防抖节流 防抖 要注意 this 绑定到 return 的那个函数上，这个很重要，内部用箭头函数。 javascript const debounce = fn, delay=300 = { let timer = null; return

linskills 是 react + supabase baas 架构。 目前的流程为： 1. import-skills.mjs 读取本地 .ndjosn 文件。 2. 标准化数据、批量写入 suapabase。 3. 前端读取数据库。

堆 建堆：对所有非叶节点的自顶向上堆化。（以每个非页结点为根的子树先向下推）。 最后一个非页结点就是最后一个结点的父节点。 插入元素就是先把元素放到最后，循环向上比较。 删堆顶就是交换堆顶和最后一个元素，size--， 然后向下交换。 快速

基本概念 image.pngassets/tcp-传输层-1.png 这块简单说一下，这个报文格式肯定是比较关键的。 注意几个不太明显可以理解的点： - 序列号：随机数作为初始值，每次发送数据都累加数据的字节数，解决包乱序。 - 应答号：下

基本概念 http ，超文本传输协议（hypertext transfer protocol） 拆分超文本、传输、协议。超文本指的是两层意思：1. 超越文本，它是文字、图片、视频等的混合体 2. 最关键有超链接，可以从一个超文本跳转到另一个

ningblog 项目面试准备文档 整体介绍 回答框架：抛出结论-描述痛点-对比方案-最终决定与收益： “这个项目（ningblog）是一个基于 next.js app router 和 react 19 构建的高性能、全栈客制化博客系统。

已完成标记为 example 1. jackson https://www.runoob.com/java/java-jackson-lib.htmlhttps://www.runoob.com/java/java-jackson-lib.

我们一般说 spring 框架指的都是 spring framework，它是很多模块的集合，使用这些模块可以很方便地协助我们进行开发，比如说 spring 支持 ioc（inversion of control:控制反转） 和 aopas

控制层框架 m：model，模型，用于存储数据 v：view，视图，用于展示，如jsp c：controller，控制器，用于书写业务逻辑 springmvc 可以看做一种设计模式，将 web 请求处理逻辑分为上述三层。（在前后端分离开发架

mybatis 轻量级持久层框架，主要用于简化java应用于数据库的交互。 核心组件 mybatis的核心组件围绕“如何执行sql并映射结果”展开。 - sqlsessionfactory - 通过配置xml/配置类创建sqlsession

ssm整合 实际上就是把三个东西用到一个项目里面，或者是把mybatis和springmvc放到spring的ioc容器中。 整合五问 第一问：ssm整合需要几个ioc容器？ 最少一个容器就够了，但是常见的做法事创建两个ioc容器（web容

redis为什么快？ 1. 纯内存操作：主要原因，数据读写都发生在内存中，访问速度是纳秒级别，而传统数据库频繁读写磁盘的速度是毫秒级别。 2. 高效io模型：单线程reactor，io多路复用。单个线程可以同时处理多个网络连接上的io事件，

redis的所有数据都是键值对的形式，所有的键都是字符串，这里说的数据类型指的是值的类型。 5种基本数据类型： - string - list - set - hash - zset string 内部实现 底层主要的实现数据结构是 int

缓存雪崩 缓存雪崩是指缓存中的大量数据同时失效（如过期）或服务器宕机，大量请求涌入数据库，导致数据库过载。 原因主要有两种： 大量数据同时过期 如给大量数据设置了同一个过期时间，就可能会发生缓存雪崩。 解决方案 1. 直接地，在设置时不要让

过期删除策略 过期时间设定 shell set <key <value ex <n ：设置键值对的时候，同时指定过期时间（精确到秒）； set <key <value px <n ：设置键值对的时候，同时指定过期时间（精确到毫秒）； set

主从复制 为了实现高可用，某一服务器宕机也能继续提供服务，设置多个服务器，一个主服务器，多个从服务器。 主服务器负责读写数据，从服务器一般只进行读，也就是所谓的读写分离。当主服务器执行了新的写操作后，会将写操作同步至从服务器，从而实现主从一

redis 不同于 memcached 的很重要一点就是，redis 支持持久化，而且支持 3 种持久化方式: - 快照（snapshotting，rdb），默认方式 - 只追加文件（append-only file, aof） - rdb

remote dictionary server（远程字典服务） ​ image.pngassets/redis-1.png redis 是 mysql 的带刀侍卫。 redis 之于 mysql 就像是 cache 之于 内存， 或 内存

查询 sql select 字段列表,分隔 distinct from 表明 where 过滤条件 group by 字段1,字段2,... having 过滤条件 order by 字段1,字段2,... limit 偏移, 行数 分组后

image.pngassets/锁篇-1.png 全局锁 sql flush tables with read lock // 整个数据库就只读了 unlock tables // 放开锁 一般用于数据库备份，但是加了全局锁就导致业务停滞，

前传 这里我先写一下小哈书项目遇到的东西，后面再系统整理，可以融合一下。 最左匹配原则：当你使用复合索引（composite index）时，mysql 只能从索引的最左边列开始匹配，并且必须连续使用索引中的列，不能跳过中间的列。 ​ 底层

事务的特性 - 原子性：这个就是事务是一个整体，要么都成功，要么都失败 - undo log 回滚日志 - 一致性：执行事务前后总状态不变，如总余额，一个合法状态到另一个合法状态 - 持久性 + 原子性 + 隔离性，也就是说其它三个满足了，

这是一篇用来测试 Next.js + MDX + shadcn/ui 是否工作正常的文章。

首先，与select类似，update语句也会走之前基础篇提到过的那个架构，连接器，解析器，预处理器，优化器，执行器，与之前不同的是，更新语句会涉及到三种日志操作：undo log，redo log，binlog. undo log（回滚日

sql执行流程（mysql架构） image.pngassets/基础篇-1.png 分为两个部分：server层 和 存储引擎层。 server 层负责建立连接、分析和执行 sql。还包括内置函数，如日期、时间等。 存储引擎层负责数据的存

主要就是说buffer poll。 image.pngassets/缓存篇-1.png 有了buffer poll： - 读数据，先看缓存有没有 - 写数据，写缓存，设置脏页，后面再刷盘 大小默认128mb，innodb\buffer\po

mysql 性能怎么优化？ mysql 性能优化是一个系统性工程，涉及多个方面，在面试中不可能面面俱到。因此，建议按照“点-线-面”的思路展开，从核心问题入手，再逐步扩展，展示出你对问题的思考深度和解决能力。 抓住核心：慢 sql 定位与分

常见版本 - 红帽系列 - 官方的，提供服务的 - redhat - centos（和红帽是一样的，社区版） - debian系列 - ubantu - ... 目录结构 linux一切皆文件，没有盘符。 / 是根目录，root是管理员的家

jdk 1.7： assets/内存管理-1.png jdk 1.8： assets/内存管理-2.png 主要区别就是方法区-元空间的转变，存储位置发生了变化。7处于运行时数据区，8处于本地内存。 latex 操作系统内存 │ ├── j

类加载器在java8-9经过了一次大的改动，下面的内容首先基于java8，之后再描述java9. image.pngassets/类加载器-1.png - string什么的是启动加载器加载的，这个是jvm提供的。 - 我们写的程序和一些三

garbage collection, gc java堆是垃圾收集器管理的主要区域，因此也被称作gc堆。 内存管理里面已经说过了，现在的gc一般都是基于分代垃圾收集算法的，所以java堆被划分为了几个不同的区域。 新生代，老年代，永久代（元

jvm的职责是运行java字节码文件。 三大核心为：内存管理、解释执行虚拟机指令、即时编译。 image.pngassets/jvm-1.png 字节码文件 基本信息 magic魔数 这里插补一下，计算机文件的后缀名实际上是方便识别和默认处

jackson 是一个用于 java 的高性能 json 处理库，它能够： - 将 java 对象序列化为 json 格式（对象 → json） - 将 json 反序列化为 java 对象（json → 对象） jackson 因其速度快

java io 流的 40 多个类都是从如下 4 个抽象类基类中派生出来的。 - inputstream/reader: 所有的输入流的基类，前者是字节输入流，后者是字符输入流。 - outputstream/writer: 所有输出流的基

java 8 函数式接口 functional interface 也称为sam接口：single abstract method interfaces，有且只有一个抽象方法，但可以有多个非抽象方法的接口。这样就可以相当于只定义一个函数，就

java 集合，也叫作容器，主要是由两大接口派生而来：一个是 collection接口，主要用于存放单一元素；另一个是 map 接口，主要用于存放键值对。对于collection 接口，下面又有三个主要的子接口：list、set 、 que

上的内容 jdk jre jvm image.pngassets/基础-1.png 解释和编译共存，针对热点代码优化： image.pngassets/基础-2.png 基本类型和包装类型 包装类型的缓存机制，六种基本数据类型，除了浮点型都

线程和进程 jvm是一个进程，main函数所在的线程是主线程。 java线程和操作系统线程的关系 现在基本上可以认为：java的线程就是操作系统的线程，而且是一对一的。 补充：jdk1.2之前是用户线程，之后就切换为内核线程了。 线程的生命

rocketmq 的消息模型 总结来说，rocketmq 通过使用在一个 topic 中配置多个队列并且每个队列维护每个消费者组的消费位置 实现了 主题模式/发布订阅模式 。 image.pngassets/rocketmq-1.png 技

image.pngassets/消息队列-1.png消息队列能用来干什么 异步，解耦，削峰。 解决异步通信问题 - 同步调用： - 优势：时效性强、等待到结果后才返回 - 问题：拓展性差性能下降级联失效问题（一个挂了，后面的都不行）。 -

- 认证 authentication： 你是谁。是验证您的身份的凭据（例如用户名/用户 id 和密码），通过这个凭据，系统得以知道你就是你，也就是说系统存在你这个用户。所以，authentication 被称为身份/用户验证。 - 授权

image.pngassets/k-v短文本存储服务-1.png 选了cassandra. 也是docker 安装 cassandra query language cql 是 apache cassandra 数据库的一种专用查询语言，它

声明式注解事务失效问题 声明式注解事务失效原因，主要由以下几点： - 方法可见性：@transactional 仅在 public 方法上生效。 - 自调用：当类中的方法调用同一个类中的另一个 @transactional 方法时，事务可能

术语： - 并发用户：在性能测试工具中，一般称为虚拟用户（virtual user，简称 vu），指的是现实系统中操作业务的用户。 - qps queries per second：每秒执行的查询次数。例如，如果一个网站的首页每秒可以响应

java 9 在 java 8 中，接口引入了 default 和 static 方法。java9中又引入了private方法。 ​ java11 var局部变量类型推断：ava 11 中引入了 var 关键字，它可以简化局部变量的定义。

包含：druid、mybatis配置，连接池，openfeign服务间调用 关于druid链接池和mybatis的配置。 像这些配置，一般就是：导入依赖、写配置文件或者是创建配置类。 依赖： xml <-- mybatis -- <depe

我将整体回顾小哈书的设计和细节，以服务顺序，在回顾 xx 服务时，我将补充学习相关知识框架，如网关、分布式 id 、satoken 等；同时，从整体设计的角度考虑技术栈选型，具体场景，使用了什么重点方式或技术栈对场景做了适配，以期对该项目有

首先，这是对分库分表的实践。 单表劣势主要体现在性能上，一张表里面数据太多，就会使查询性能变慢，同时备份和恢复非常耗时，且存在大量锁竞争的问题。 分库分表（distributed sharding）是数据库设计中的一种策略，主要用于处理大规

注册nacos服务需要引如spring cloud和nacos discovery依赖。 写bootstrap.yml配置文件 yaml spring: application: name: xiaohashu-oss 应用名称 profi

评论服务 场景 典型的高并发写接口，对于爆火笔记，短时间会有大量用户发表评论。 策略 对于这种场景的写策略，我们可以采用 异步写 + 批量写库 的方式。 异步写：就是接口异步发送 mq，直接给前端实时响应，缩短接口响应时间，在消费者中来处理

微服务架构是一种将应用程序拆分为多个小型、自治的服务的架构模式。 image.pngassets/搭建springcloudalibaba微服务项目骨架-1.png每个服务都专注于实现一个特定的业务功能，并通过轻量级的通信机制（如 http

关于redis双写一致性，不可能保证完全一致性，每个方案都是有可能出问题的。但是一般来说， 先更新数据库后删除缓存的方案是比较好的，在此基础上可以加上优化方案（大厂实践）。 1.对于高并发，一致性要求没有特别高的场景，可以使用消息队列解耦+

java17 + mysql8 idea运行的jdk版本可以单独配置，不需要配置环境变量。 idea可以配置当前项目的jdk（project structure），也可以配置全局jdk（file new projects setup str

设计模式是基于面向对象程序设计框架的。 设计模式的设计，是为了使程序在如下方面做得更好： - 代码重用性。相同功能的代码，不用多次编写。 - 可读性。便于其他人理解。 - 可扩展性（可维护性）。便于增加新的功能。 - 可靠性。增加新功能后，

cassandra 对比 mysql 核心优势： cassandra 写入时分两步： 1. 顺序写磁盘 commit log，用于崩溃恢复 2. 写内存。 两步执行之后即可返回，无论是顺序写磁盘，还是内存操作，效率都是很高的。因此 cass

堆 建堆：对所有非叶节点的自顶向上堆化。（以每个非页结点为根的子树先向下推）。 最后一个非页结点就是最后一个结点的父节点。

基本概念 image.pngassets/tcp-传输层-1.png 这块简单说一下，这个报文格式肯定是比较关键的。 注意几个不太明显可以理解的点： - 序列号：随机数作为初始值，每次发送数据都累加数据的字节数，解决包乱序。 - 应答号：下

mac 直连结点通信，ip 就是非直连。 网络传输中，源/目标ip一直都不变（除非是nat了），mac一直在变。 基础的东西挺熟悉，简单说说。 分类地址 image.pngassets/ip-网络层包括dns,arp,dhcp,nat,ic

基本概念 http ，超文本传输协议（hypertext transfer protocol） 拆分超文本、传输、协议。超文本指的是两层意思：1. 超越文本，它是文字、图片、视频等的混合体 2. 最关键有超链接，可以从一个超文本跳转到另一个

url - 网页显示流程（知识串联） 浏览器解析url image.pngassets/网络传输流程概述-1.png 有了域名和资源链接，就可以封装http报文了。 封装报文之后，因为要交给操作系统发送到对应的网口，所以这个时候就得通过dn

计算机网络是定义了一套协议，用于不同主机不同进程之间的通信（同一主机不同进程之间的通信内容属于操作系统知识），以此协议屏蔽掉多样性的设备和链路。 image.pngassets/计算机网络-1.png 应用层 最直接的例子就是邮件系统，邮件

文件 io image.pngassets/文件系统-1.png 这里要注意的一点是：文件的 io 其实可以分为两个步骤 数据在内核中准备好（也就是说从网络或者是磁盘先拷贝到内核缓冲区），从内核空间拷贝到用户进程缓冲区。 所有的同步 io，

dma（direct momory access，直接内存访问） 没有dma时，io过程： - cpu对磁盘控制器发出指令。 - 磁盘控制器收到指令，准备数据，拷贝至其内部缓冲区，发出中断。 - cpu收到中断，亲自从磁盘控制器缓冲区中读取

内存管理，主要职责如下： - 内存的分配与回收 - 地址转换 - 内存扩充 - 内存映射 - 内存优化 - 内存安全 内存碎片 - 内部内存碎片internal memory fragmentation，简称为内存碎片：已经分配给进程使用但

进程和线程 进程：计算机中正在运行的一个程序实例。 线程：轻量级进程，多个线程可以在一个进程中同时执行，共享进程的资源比如内存空间，文件句柄，网络连接等。 为什么有了进程还需要线程？ 核心原因是要实现低开销、高效率的并发。线程相比进程来说：

内核 image.pngassets/操作系统结构概览-1.png 这个图就可以看出来，其实把这个 kernel 换成 os 也合理，所以内核就是操作系统核心差不多。 现代操作系统内核核心能力： - 进程调度，进程线程管理，决定cpu使用归

硬件相关的那些基础的东西就不写了，相对熟悉且没有那么重要（对于面试来说），需要直接看原文即可。 ​

主要包括 计算机网络 和 操作系统 的内容。 如果后续有时间，或许可以把组成原理 / 体系结构 也加进来。 // todo

spring cloud 其实就是分布式微服务架构，和单体架构，集群架构相比的。 单体架构就是所有业务服务都在一个服务器上，数据服务也在一个服务器上。这样显然不能支持很大的应用。 后面就出现了集群，就是有好多个服务器，通过网关来转发同时负载

一个最基本的分布式 id 需要满足下面这些要求： - 全局唯一：id 的全局唯一性肯定是首先要满足的！ - 高性能：分布式 id 的生成速度要快，对本地资源消耗要小。 - 高可用：生成分布式 id 的服务要保证可用性无限接近于 100%。

首先是非常重要的 cap & base，这两个分布式基础理论是学习分布式知识的必备前置基础。 cap 理论 cap 也就是 consistency（一致性）、availability（可用性）、partition tolerance（分区容

史前时期 旧石器时代 旧石器时代分为三期， 前期：以北京人为代表，头骨厚，像猩猩，四肢与现代差不多，生活在红土层，脑容量较现代人低，大约五万年前 中期：以河套人为代表，大约两三万年前，跨越了漫长的岁月，红土层、砾石层和黄土层 后期：以山顶洞

真正的快乐是找到自己喜欢做的事情，不看成果，光是过程就能够让我们雀跃，这才是人生应该追求的目标。 亲爱的，外面没有别人，你所看到的一切都是你内心的投影。 接受小我受损。 ​ 凡是你抗拒的，都会持续。 ​ 这本书是跟冥想有很大关系的，找到那个

image.pngassets/力量训练计划-马克·瑞比托王龙飞译-1.png 一、引言 训练：基于刺激-恢复-适应模型。 刺激指的是任何可以改变机体生理状态的事件。包括晒太阳、被熊暴揍一顿、卧床三月不起。刺激会打破体内平衡，之后为了更好生

关注三件事：能量、营养、和时机。 千焦换算成千卡，大概要除以4，即100kj ≈ 25kcal 前置知识 能量摄入和能量消耗 能量（热量）摄入 首先，营养 ≠ 热量，含有热量的营养素只有蛋白质、碳水化合物、脂肪三种。维生素和矿物质是营养而没