一直在問專案
1.自我介紹
2.介紹一下最近的乙個專案
3.你對多執行緒怎麼看
(1)發揮多核cpu的優勢多執行緒
①可以真正發揮出多核cpu的優勢來，達到充分利用cpu的目的。
(2)防止阻塞
①比方說遠端讀取某個資料吧，對端遲遲未返回又沒有設定超時時間，那麼你的整個程式在資料返回回來之前就停止執行了。多執行緒可以防止這個問題，多條執行緒同時執行，哪怕一條執行緒的**執行讀取資料阻塞，也不會影響其它任務的執行。
(3)便於建模
①假設有乙個大的任務a，單執行緒程式設計，那麼就要考慮很多，建立整個程式模型比較麻煩。但是如果把這個大的任務a分解成幾個小任務，任務b、任務c、任務d，分別建立程式模型，並通過多執行緒分別執行這幾個任務，那就簡單很多了。
4.redis的資料型別
(1)string,hash,list,set,zset,基數
5.建立執行緒的方式
①繼承thread類
②實現runnable介面
③還有一種callable介面一般不用,區別就是有返回值
至於哪個好，不用說肯定是後者好，因為實現介面的方式比繼承類的方式更靈活，也能減少程式之間的耦合度，面向介面程式設計也是設計模式6大原則的核心。
6.專案組成員
7.你對我們公司有什麼需要了解的
8.websocket和socket有什麼區別
socket其實並不是乙個協議，而是為了方便使用tcp或udp而抽象出來的一層，是位於應用層和傳輸控制層之間的一組介面。
socket是應用層與tcp/ip協議族通訊的中間軟體抽象層，它是一組介面。在設計模式中，socket其實就是乙個門面模式，它把複雜的tcp/ip協議族隱藏在socket介面後面，對使用者來說，一組簡單的介面就是全部，讓socket去組織資料，以符合指定的協議。
當兩台主機通訊時，必須通過socket連線，socket則利用tcp/ip協議建立tcp連線。tcp連線則更依靠於底層的ip協議，ip協議的連線則依賴於鏈路層等更低層次。
websocket則是乙個典型的應用層協議。
9.websocket和http有什麼區別
websocket同http一樣也是應用層的協議，但是它是一種雙向通訊協議，是建立在tcp之上的。
連線過程 —— 握手過程
瀏覽器、伺服器建立tcp連線，三次握手。這是通訊的基礎，傳輸控制層，若失敗後續都不執行。
tcp連線成功後，瀏覽器通過http協議向伺服器傳送websocket支援的版本號等資訊。（開始前的http握手）
伺服器收到客戶端的握手請求後，同樣採用http協議回饋資料。
當收到了連線成功的訊息後，通過tcp通道進行傳輸通訊。
websocket與http的關係
相同點都是一樣基於tcp的，都是可靠性傳輸協議。
都是應用層協議。
不同點websocket是雙向通訊協議，模擬socket協議，可以雙向傳送或接受資訊。http是單向的。
websocket是需要握手進行建立連線的。
聯絡websocket在建立握手時，資料是通過http傳輸的。但是建立之後，在真正傳輸時候是不需要http協議的。
10.你是怎麼處理秒殺業務的
優化方向有兩個（今天就講這兩個點）：
（1）將請求盡量攔截在系統上游（不要讓鎖衝突落到資料庫上去）。傳統秒殺系統之所以掛，請求都壓倒了後端資料層，資料讀寫鎖衝突嚴重，併發高響應慢，幾乎所有請求都超時，流量雖大，下單成功的有效流量甚小。以12306為例，一趟火車其實只有2000張票，200w個人來買，基本沒有人能買成功，請求有效率為0。
（2）充分利用快取，秒殺買票，這是乙個典型的讀多寫少的應用場景，大部分請求是車次查詢，票查詢，下單和支付才是寫請求。一趟火車其實只有2000張票，200w個人來買，最多2000個人下單成功，其他人都是查詢庫存，寫比例只有0.1%，讀比例佔99.9%，非常適合使用快取來優化。好，後續講講怎麼個「將請求盡量攔截在系統上游」法，以及怎麼個「快取」法，講講細節。
5s只透過乙個請求，其餘的請求怎麼辦？快取，頁面快取，同乙個uid，限制訪問頻度，做頁面快取，x秒內到達站點層的請求，均返回同一頁面。同乙個item的查詢，例如車次，做頁面快取，x秒內到達站點層的請求，均返回同一頁面。如此限流，既能保證使用者有良好的使用者體驗（沒有返回404）又能保證系統的健壯性（利用頁面快取，把請求攔截在站點層了）。
頁面快取不一定要保證所有站點返回一致的頁面，直接放在每個站點的記憶體也是可以的。優點是簡單，壞處是http請求落到不同的站點，返回的車票資料可能不一樣，這是站點層的請求攔截與快取優化。
好，這個方式攔住了寫for迴圈發http請求的程式設計師，有些高階程式設計師（黑客）控制了10w個肉雞，手裡有10w個uid，同時發請求（先不考慮實名制的問題，小公尺搶手機不需要實名制），這下怎麼辦，站點層按照uid限流攔不住了。
第三層 服務層來攔截（反正就是不要讓請求落到資料庫上去）
服務層怎麼攔截？大哥，我是服務層，我清楚的知道小公尺只有1萬部手機，我清楚的知道一列火車只有2000張車票，我透10w個請求去資料庫有什麼意義呢？沒錯，請求佇列！
對於寫請求，做請求佇列，每次只透有限的寫請求去資料層（下訂單，支付這樣的寫業務）
1w部手機，只透1w個下單請求去db
3k張火車票，只透3k個下單請求去db
如果均成功再放下一批，如果庫存不夠則佇列裡的寫請求全部返回「已售完」。
對於讀請求，怎麼優化？cache抗，不管是memcached還是redis，單機抗個每秒10w應該都是沒什麼問題的。如此限流，只有非常少的寫請求，和非常少的讀快取mis的請求會透到資料層去，又有99.9%的請求被攔住了。
當然，還有業務規則上的一些優化。回想12306所做的，分時分段售票，原來統一10點賣票，現在8點，8點半，9點，…每隔半個小時放出一批：將流量攤勻。
其次，資料粒度的優化：你去購票，對於餘票查詢這個業務，票剩了58張，還是26張，你真的關注麼，其實我們只關心有票和無票？流量大的時候，做乙個粗粒度的「有票」「無票」快取即可。
第三，一些業務邏輯的非同步：例如下單業務與 支付業務的分離。這些優化都是結合 業務 來的，我之前分享過乙個觀點「一切脫離業務的架構設計都是耍流氓」架構的優化也要針對業務。
第四層 最後是資料庫層
瀏覽器攔截了80%，站點層攔截了99.9%並做了頁面快取，服務層又做了寫請求佇列與資料快取，每次透到資料庫層的請求都是可控的。db基本就沒什麼壓力了，閑庭信步，單機也能扛得住，還是那句話，庫存是有限的，小公尺的產能有限，透這麼多請求來資料庫沒有意義。
全部透到資料庫，100w個下單，0個成功，請求有效率0%。透3k個到資料，全部成功，請求有效率100%。
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