该文章下的 mysql 题目取自网络,我是二次进行对应延伸的思考

1.Python 的 with 使用过吗，使用在哪些场景，原理是啥

with 相当于一个上下文管理器，主要用于打开资源或者关闭资源的场景，比如文件读写，数据库连接等，在执行出现异常的情况下，也能正常的关闭资源,相当于 try-finally 的二次封装嘛，主要调用了enter和exit两种魔术方法，能正常关闭也是因为exit方法优先级高，exit有三个参数异常类型，异常值，异常回溯，比起 try-finally 语句更加的优雅。

2.Python list 底部是内存是连续分布的吗

连续内存块存储的是引用，而不是真正的数据，真正的数据可能存放在内存的任意位置。因为比起 golang 或者 c++来说，我记得定义数组时候要定义数组的长度，而 python 没有就说明 python 底部存储真正的数据肯定不是连续分布的,预分配原则

3.说说 fastapi 依赖注入和装饰器有啥区别

fastapi 依赖注入允许你在路由函数和子依赖中声明所需的依赖，通过 depends 函数实现，依赖可以是函数或者类或者其他对象，装饰器的参数是一个函数，允许你在不修改源码的情况下去增添额外的功能，依赖注入可以通过函数签名显式传递，装饰器可能需要你从 request.header 去提取，依赖注入可以独立的进行测试，装饰器需要去嵌到路由里，整个去测试

4.知道哈希表吗

哈希表是一个通过哈希函数将 key 映射到数组的索引，哈希表底层就可以理解为一个数组，因为数组索引是唯一的，所以哈希表的 key 也得是唯一的，如果有太多的数据可能会发生哈希冲突，一般冲突的解决方式有两个，一个是链地址，就每个数组存储一个链表，然后这样一层一层的搭下去，一种是开放寻址法，就是横向扩展，如果有冲突就寻到旁边的位置。平均时间复杂度是 O(1),因为哈希函数直接计算出索引，在数组中通过索引寻值就是这样

5.你项目中有写到将数据报表缓存到 redis 中，如何 redis 中没有找到对应的数据呢

我是这样的，如果在 redis 里没有找到，会直接访问数据库拿数据去生成一个新的报表，然后通过 celery 异步任务去生成一份最新的去缓存到 redis 中

6.mysql 有哪些索引类型

1.主键索引，一种特殊的普通索引
2.唯一索引，保证索引列的值是唯一的，但是可以是空值
3.普通索引
4.全文索引，用于文本搜索的索引
5.复合索引，就是多个列共同组成索引，查询时候按照最左前缀原则进行查询，否则可能会索引失效

7.redis 数据类型

1.简单动态字符串
2.列表
3.集合
4.有序集合
5.哈希表
6.位图(bitmap)
7.地理空间位置
8.Stream

8.flask 和 fastapi 使用过吗，为啥会选用 fastapi

1.第一个肯定是因为 fastapi 的性能更高，原生就支持异步，flask 需要 gevent 第三方库，而且还不好用
2.fatsapi 支持 api 文档，flask 需要去进行第三方库比如 swagger
3.fastapi 支持类型注解，结合 pydantic 能简便处理相应数据，flask 需要手动去处理 request.json 数据
4.fastapi 支持依赖注入，flask 要用到装饰器

9.linux 命令

1.ls 命令(ls -a 全部列出)(ls - l 以列表模式列出)
2.cat,less (cat 查看小文件,less 查看大文件，带有分页)
3.cd 切换工作目录
4.touch 创建空白文件(touch -a 修改读取时间 touch - m 修改修改时间)
5.mkdir 创建文件夹
6.pwd 查看当前文件夹的工作目录
7.rm 删除文件命令
8.grep 在文件里寻找关键字

10.python 静态方法和类方法和类实例方法

类方法通过@classmethod 装饰器进行修饰，第一个参数是 cls，可以直接通过类去调用也可以实例化去调用，用于进行类级别数据的修改
类实例方法第一个参数为 self，可以修改实例的属性和方法
静态方法通过@staticmethod 装饰器进行修饰,不需要传递类对象和实例对象，直接进行类名进行调用

11.python 内存管理(垃圾回收)

python 的内存管理主要有三个机制:引用计数，标记清理，分代收集
1.python 对象是一个 pyobject,其中有一个 ref_count 的属性，通过计算这个对象有几处引用来决定这个对象需不需要回收
2.但是可能会出现循环引用的问题，python 里就使用了标记清理的方法，类似于图，底部是双向链表维护的，如果对象不可达，则说明这个可以回收他
3.但是遍历是很消耗性能的，则是将 Python 中的所有对象分为三代。刚刚创立的对象是第 0 代；经过一次垃圾回收后，依然存在的对象，便会依次从上一代挪到下一代。而每一代启动自动垃圾回收的阈值，则是可以单独指定的。当垃圾回收器中新增对象减去删除对象达到相应的阈值时，就会对这一代对象启动垃圾回收。事实上，分代收集基于的思想是，新生的对象更有可能被垃圾回收，而存活更久的对象也有更高的概率继续存活。因此，通过这种做法，可以节约不少计算量，从而提高 Python 的性能

12.协程，线程，进程的区别

进程是操作系统分配资源的基本单位，最小的执行单元是内存，进程之间是相互隔离的，一个进程崩溃不影响另一个进程
线程属于进程，最小的执行单元是一个 cpu，多个线程共享进程的内存空间，进程和线程都是由操作系统进行调度
协程是一种轻量的线程，相当与线程中的并发，可以由我们来调度。python 的话可以使用 gevent 实现协程

13.异步和同步区别

同步是顺序执行的，前面任务没完成，后面任务就会被阻塞住
异步任务是并发执行的，是非阻塞的

14.docker 和 docker compose

docker 是一个容器化平台，容器基于镜像去运行，不受到底层操作系统的限制。docker compose 负责多个容器的配置，定义多个服务的依赖关系

15.k8s 和消息队列

k8s 是一个容器编排平台，负责自动化部署，运行,管理容器
核心概念

pod: k8s 的最小调度单位，一个 pod 负责一个容器或者多个紧密相关的容器，比如 web 应用和日志收集器
node: 集群中的物理或虚拟机，运行 Pod 的工作节点
cluster: 一组 node 的集合
deployment: 声明式管理 Pod 的资源
service: 为 pod 提供稳定的 ip,dns 网络服务，实现负载均衡
configmap: 存储配置数据
secret: 存储敏感信息
Volume: 数据卷，提供持久化存储

16.mysql 优化

建立合适的索引
分库分表
优化 sql 语句(比如只返回需要的列,将多次 insert 或 update 的操作改为批量写，读场景可以增大缓冲池大小，写缓冲可以更改写缓冲的策略)

17.redis 如何防止缓存雪崩

1.缓存穿透-访问的数据既不在缓存中也不在数据库中，导致每次都会穿透到数据库中，可以先缓存一个短期的空值或者加一个布隆过滤器，看看 key 是否存在
2.缓存击穿-指的是一个热点 key 过期，大量的请求去访问数据库，导致数据库宕机，可以给热点 key 设置永不过期然后异步更新缓存
3.缓存雪崩-指的是大量的 key 同时过期，导致大量的请求访问数据库，设置不同的过期时间，使用 redis 集群