運維工程師速成

一、處理問題：

你處理過的問題

二、Mysql 索引類型

Fulltext:針對全文檢索，能夠設置關鍵字或者分詞，適用於like %%，對中文支持很差

Hash:將一列或幾列hash出一個值，將查詢條件也hash，查看hash值相等的，取出硬盤上的地址，一次查找比btree效率高，可是隻適用於=，不適用於範圍查找，而且由於沒法避免全表掃描，因此表大的時候效率不高，在內存數據庫數據量小的狀況下很好用

Btree:二叉樹，折半查找，默認

RTree:範圍查找比較好，在mysql中使用不多

http://www.cnblogs.com/yuan-shuai/p/3225417.html

三、Mysql innodb和myisam區別

一、InnoDB不支持FULLTEXT類型的索引。

二、InnoDB 中不保存表的具體行數，也就是說，執行select count(*) from table時，InnoDB要掃描一遍整個表來計算有多少行，可是MyISAM只要簡單的讀出保存好的行數便可。注意的是，當count(*)語句包含 where條件時，兩種表的操做是同樣的。

三、對於AUTO_INCREMENT類型的字段，InnoDB中必須包含只有該字段的索引，可是在MyISAM表中，能夠和其餘字段一塊兒創建聯合索引。

四、DELETE FROM table時，InnoDB不會從新創建表，而是一行一行的刪除。

五、LOAD TABLE FROM MASTER操做對InnoDB是不起做用的，解決方法是首先把InnoDB表改爲MyISAM表，導入數據後再改爲InnoDB表，可是對於使用的額外的InnoDB特性(例如外鍵)的表不適用。

六、兩種類型最主要的差異就是Innodb 支持事務處理與外鍵和行級鎖

七、只讀不寫的數據，myisam強於innodb

八、Myisam數據和索引分開，innodb綁在一塊兒沒有壓縮，因此innodb大

九、Innodb非主鍵查詢也鎖全表

四、交換機端口類型

Access 只屬於一個vlan 鏈接PC

Trunk 屬於多個vlan 服務器之間

Hybrid 混合

接收

端口接收到的報文類型	報文幀結構中攜帶VLAN標記	報文幀結構中不攜帶VLAN標記
Access端口	丟棄該報文	爲該報文打上VLAN標記爲本端口的PVID
Trunk端口	判斷本端口是否容許攜帶該VLAN標記的報文經過。若是容許則報文攜帶原有VLAN標記進行轉發，不然丟棄該報文	同上
Hybrid端口	同上	同上

interface g 1/0/1

port link-type trunk

port trunk allow-pass vlan 2 to 4094

發送

Access端口	剝掉報文所攜帶的VLAN標記，進行轉發
Trunk端口	首先判斷報文所攜帶的VLAN標記是否和端口的PVID相等。若是相等，則剝掉報文所攜帶的VLAN標記，進行轉發；不然報文將攜帶原有的VLAN標記進行轉發
Hybrid端口	首先判斷報文所攜帶的VLAN標記在本端口須要作怎樣的處理。若是是untagged方式轉發，則處理方式同Access端口； 若是是tagged方式轉發，則處理方式同Trunk端口

 

五、Vlan

隔離二層網絡，同一個vlan是同一個二層網絡，vlan之間經過三層網絡ip鏈接

Vlanif vlan的邏輯端口，爲vlan下全部用戶的網關

六、華爲交換機配置路由

ip route-static 10.1.200.0 255.255.255.0 10.10.2.2

七、華爲交換機配置OSPF

同一個網絡裏不一樣的ospf自治域，每一個area有本身的id，不一樣area之間經過邊緣交換機鏈接，這裏例如area1 和area1兩個自治域，area0是兩個核心交換機鏈接的地方，在

配置vlan

interface g 1/0/1

port hybrid pvid vlan 10

設置vlanif接口地址

interface vlanif 10

ip address 192.168.0.1 24

配置area

router id 1.1.1.1

ospf

area 0

network 192.168.0.0  0.0.0.255反掩碼

quit

area 1

network 192.168.1.0  0.0.0.255

Quit

 

對端核心交換機上配置ospf

配置vlan

interface g 1/0/1

port hybrid pvid vlan 10

設置vlanif接口地址

interface vlanif 10

ip address 192.168.0.2.24

配置area

router id 2.2.2.2

ospf

area 0

network 192.168.0.0  0.0.0.255反掩碼，宣告路由

quit

area 2

network 192.168.2.1  0.0.0.255

Quit

 

其餘的邊緣交換機

Routerid 3.3.3.3

Ospf

area 2

network 192.168.0.0  0.0.0.255反掩碼

quit

https://wenku.baidu.com/view/c55b6a36ccbff121dc368315.html

驗證

display ospf peer鄰居

display ospf routing路由

https://wenku.baidu.com/view/c55b6a36ccbff121dc368315.html

八、TCP滑動窗口

發送緩衝區中一部分數據（窗口大小），B接收後發送確認，再滑動窗口發送，以此類推

亂序的問題經過Sequence Number序號來解決

九、TCP三次握手四次揮手

 

 

十、http請求過程

一、dns解析

二、TCP三次握手

三、發送get或者post請求，包括http請求頭

四、服務器相應http響應頭，發送html

五、瀏覽器解析

十一、http包請求頭

 

Accept  就是告訴服務器端，我接受那些MIME類型

Accept-Encoding  這個看起來是接受那些壓縮方式的文件

Accept-Lanague   告訴服務器可以發送哪些語言

Connection       告訴服務器支持keep-alive特性

Cookie           每次請求時都會攜帶上Cookie以方便服務器端識別是不是同一個客戶端

Host             用來標識請求服務器上的那個虛擬主機，好比Nginx裏面能夠定義不少個虛擬主機

                那這裏就是用來標識要訪問那個虛擬主機。

User-Agent       用戶代理，通常狀況是瀏覽器，也有其餘類型，如：wget curl 搜索引擎的蜘蛛等    

十二、響應頭

 

Connection            使用keep-alive特性

Content-Encoding      使用gzip方式對資源壓縮

Content-type          MIME類型爲html類型，字符集是 UTF-8

Date                  響應的日期

Server                使用的WEB服務器

Transfer-Encoding:chunked   分塊傳輸編碼 是http中的一種數據傳輸機制，容許HTTP由網頁服務器發送給客戶端應用（一般是網頁瀏覽器）的數據能夠分紅多個部分，分塊傳輸編碼只在HTTP協議1.1版本（HTTP/1.1）中提供

Vary  這個能夠參考（http://blog.csdn.NET/tenfyguo/article/details/5939000）

X-Pingback  參考（http://blog.sina.com.cn/s/blog_bb80041c0101fmfz.html）

1三、http包結構

請求

 

相應

 

1四、Python變量

Pyton變量是內存中一個對象的引用，能夠視爲是C語言的指針

String tunple numbers是不可更改的，list dict能夠更改

修改python字符串：

a = ‘12345’

b = a[:1]+’3’+a[2:]

或者

List轉成數組

1五、Python staticmethod和classmethon

Classmethod參數有cls，是綁定的類，類對象和實例均可以調用，cls表明類對象，可使用類變量，可是不能訪問實例變量

Staticmethod，類對象和實例對象均可以調用

1六、調用父類的構造函數

在子類的構造函數中使用 FOO.__init__(self)或者 super(Foo2,self).__init__()

1七、類變量和實例變量

Class A:

name = ‘1’

name_lsit = []

a = A()

b = A()

a.name = ‘2’#只改變他本身

a.name_list.append(1)#改變全部的

1八、python雙下劃線與單下劃線

__foo__：python內部方法

_foo_:類私有變量

__foo:解析器替換爲__classname__foo，以區別其餘類

1九、Extend與append區別

Extend只能接受列表，append什麼均可以額，兩者都只能接受一個參數

20、Yield

用在循環語句中，返回一個生成器。這個生成器只能被迭代一次

好比 在for語句中yield i ，就是返回一個由每次的i組成的列表

2一、新式類和舊式類

新式類在2.2引入，2.*中要顯式的繼承object，3.*中默認繼承object。新式類相同父類只執行一次構造函數，舊式類屢次，新式類搜索父類廣度優先，舊式類深度優先

2二、Select poll 和epoll:

Select 和poll差很少，都是先把fd_set或者pollfd從用戶態拷貝到內核，而後__epoll_wait註冊到內核等待隊列中等待喚醒，喚醒後執行回調函數設置mask，select在內核中遍歷fd列表，遇見有喚醒的就拷貝回用戶空間

這樣主要有三個問題

一、 fd屢次拷貝開銷大

二、 在內核中遍歷全部fd開銷大

三、 Select有文件上限

epoll提供了三個函數：epoll_create，epoll_ctl，epoll_wait，epoll_create建立一個epoll句柄；epoll_ctl註冊要監聽的事件類型，註冊要監聽的事件類型；epoll_wait等待返回。

一、 epoll_ctl註冊時拷貝fd到內核，省的在epoll_wait中來回拷貝

二、 epoll_ctl時爲每一個fd註冊一個回調函數，若是就緒了，就把本身加入到一個就緒鏈表，這樣內核只要遍歷就緒鏈表就能夠了，不須要遍歷全部

三、 沒有上限，上限和系統同樣

參考文獻

http://www.cnblogs.com/Anker/p/3265058.html

2三、__new__()實例

class LxmlDocument(object_ref):

  cache = weakref.WeakKeyDictionary()

  __slots__ = ['__weakref__']

  def __new__(cls, response, parser=etree.HTMLParser):

    cache = cls.cache.setdefault(response, {})

    if parser not in cache:

      obj = object_ref.__new__(cls)

      cache[parser] = _factory(response, parser)

    return cache[parser]

2四、單例模式

Import自然是單例模式

New單例

class Singleton(object):

    _instance = None

    def __new__(cls, *args, **kw):

        if not cls._instance:

            cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kw)  

        return cls._instance  

 

class MyClass(Singleton):  

    a = 1

 

http://python.jobbole.com/87294/

裝飾器

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

from functools import wraps   def singleton(cls):     instances = {}     @wraps(cls)     def getinstance(*args, **kw):         if cls not in instances:             instances[cls] = cls(*args, **kw)         return instances[cls]     return getinstance   @singleton class MyClass(object):     a = 1

http://python.jobbole.com/87294/

2五、Awk

awk ‘BEGIN {awk-commands} /pattern/ {awk-commands} END {awk-commands}’ file

使用文件awk ‘……’ -f awkfile

Awk -v variable=value awk變量

--dump-variables = file 打印全局變量到文件

--lint treat error as warn

--profile = file 講程序輸入到文件中

{print $0}打印全部行

示例：

統計行數：

awk ‘/a/ {++cnt} END {print 「Count = 「,cnt}’ file

awk 'BEGIN{FS=" "} /Phys/{print $3 }' marks.txt

內建變量：

ARGC 命令行參數個數

ARGV命令行參數數組

CONVFMT 數字的約定模式

ENVIORON 環境變量數組

FILENAME 當前文件名

FS 分隔符

NF 字段數目

NR 行數

FNR 處理多文件時相對當前文件的行號

OFMT 輸出格式數字

OFS 輸出字符分隔符

ORS 輸出行分隔符

RLENGTH 匹配字符串長度

RS 輸入字符分隔符

RSTART match第一次匹配的位置

數據結構：

數組：

array_name[index] = value

建立數組的方式很是簡單，直接爲變量賦值便可

刪除使用delete

流程控制：

If(condition)command;else command

for(initialisation;condition;increment/decrement)action

while(condition)action

do action while(condition)

內建函數：

數學函數

atan2(y, x)

cos(expr)

exp(expr)

int(expr)

log(expr)

rand

sin(expr)

sqrt(expr)

srand([expr])

 

字符串函數

asort(arr [, d [, how] ])

asorti(arr [, d [, how] ])

gsub(regex, sub, string)

index(str, sub)

length(str)

match(str, regex)

split(str, arr, regex)

sprintf(format, expr-list)

strtonum(str)

sub(regex, sub, string)

substr(str, start, l)

tolower(str)

toupper(str)

 

時間函數

systime

mktime(datespec)

strftime([format [, timestamp[, utc-flag]]])

 

字節操做函數

and

compl

lshift

rshift

or

Xor

參考文獻：

http://blog.jobbole.com/109089/

 

 

算法

一、 判斷單鏈表是否交叉

 

判斷是否交叉：兩個鏈表分別遍歷到底，看底部是否相等

判斷是交叉點：長鏈表減去短鏈表以後的位置開始同時遍歷兩邊，查看是否有相等的地方，，相等的地方就是交叉點

二、 二分查找

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

def binarySearch(l, t):     low, high = 0, len(l) - 1     while low < high:         print low, high         mid = (low + high) / 2         if l[mid] > t:             high = mid         elif l[mid] < t:             low = mid + 1         else:             return mid     return low if l[low] == t else False   if __name__ == '__main__':     l = [1, 4, 12, 45, 66, 99, 120, 444]     print binarySearch(l, 12)     print binarySearch(l, 1)     print binarySearch(l, 13)     print binarySearch(l, 444)

三、 如何判斷鏈表是否有環

設置兩個指針，一個slow，一個fast，slow每次前進一，fast每次前進二，若是slow碰上fast就是有環

環的長度：記錄下slow和fast的碰撞點P，下次相撞前走過的路程l就是環長

鏈接點位置：分別從碰撞點和頭指針開始走，相撞的地方就是鏈接點，由於你碰撞點p到鏈接點對的距離等於頭指針到鏈接點的距離

四、 遍歷二叉樹

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

## 14 二叉樹節點 class Node(object):     def __init__(self, data, left=None, right=None):         self.data = data         self.left = left         self.right = right   tree = Node(1, Node(3, Node(7, Node(0)), Node(6)), Node(2, Node(5), Node(4)))   ## 15 層次遍歷 def lookup(root):     stack = [root]     while stack:         current = stack.pop(0)         print current.data         if current.left:             stack.append(current.left)         if current.right:             stack.append(current.right) ## 16 深度遍歷 def deep(root):     if not root:         return     print root.data     deep(root.left)     deep(root.right)

 

前序遍歷：左子樹-根-右子樹

中序遍歷：根-左子樹-右子樹

後序遍歷：右子樹-根-左子樹