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后端：
算法一个先递增再递减的数组，给一个数找到它的位置索引
给你一段文本，怎么建立一套索引
这几年做的最有成绩的一项工作或者一个点
说说你这几年的成长
说说你的自我学习的方式
你说自学了点机器学习的，学的怎么样
前端：
Python的一个名字里带io的插件，python异步编程
nodejs做过些什么东西，对nodejs做服务端和Java的差异说一下
nodejs的io说下
带过团队吗
做没做过端到端测试
对于线性代数的掌握？
列举对于性能优化的几种使用
说下web（客户端和服务器端）的缓存机制
http和https的不同
一个请求从发出到结束的全过程
一段文本，怎么建立一套索引(倒排索引)
https://blog.csdn.net/njpjsoftdev/article/details/54015485
https://segmentfault.com/a/1190000014480912
http://www.nosqlnotes.com/technotes/searchengine/lucene-invertedindex/
倒排索引示例
文章1的内容为：Tom lives in Guangzhou,I live in Guangzhou too.
文章2的内容为：He once lived in Shanghai.
分词后
文章1的所有关键词为：[tom] [live] [guangzhou] [i] [live] [guangzhou]
文章2的所有关键词为：[he] [live] [shanghai]
建立倒排索引
关键词 文章号
guangzhou 1
he 2
i 1
live 1,2
shanghai 2
tom 1
加上“出现频率”和“出现位置”信息后，我们的索引结构变为：
词典文件（Term Dictionary）： 关键词
频率文件(frequencies)： 文章号[出现频率]
位置文件 (positions)： 出现位置
关键词 文章号[出现频率] 出现位置
guangzhou 1[2] 3，6
he 2[1] 1
i 1[1] 4
live 1[2] 2，5,
2[1] 2
shanghai 2[1] 3
tom 1[1] 1
FST ： 存储词典信息（即：关键字）
词典文件： 使用 FST(Finite State Transducers: 有限状态机) :这是一个有向无环图
示例
插入“cat”
插入“deep”
插入“do”
插入“dog”
插入“dogs”
使用SkipList存储Docid：主要解决“与（合并）”的问题
DocID: SkipList（使用跳表而不是B+Tree： 因为BTree占用空间太高）
使用SkipList存储DocId列表的原因: 很适合求交集
有序链表集合求交集，跳表是最常用的数据结构，它可以将有序集合求交集的复杂度由O(n)降至O(log(n))
FST + SkipList 存储字典信息和DocId信息
FST和SkipList
性能优化
代码优化
- 多线程；
- 过多次的Http调用；
- 重复逻辑、for循环过多；
数据库优化
sql调优
架构层面的调优
- 分库分表（垂直拆分，水平拆分）
- 读写分离
- 多从库负载均衡
连接池调优
各种调优参数
缓存
异步
NoSQL
如使用MongoDB、ELK等
JVM调优
多线程与分布式
Http和Https的区别
https://segmentfault.com/a/1190000011185129
HTTP+加密+认证+完整性保护 = HTTPS.
认证： 确保服务器是真实可信，而不是伪装的，使用数字证书解决；
加密： 非对称加密（用于传输对称加密的密钥） + 对称加密
完整性保护：
通俗的说：
客户端 -> 服务器： 问服务器要数字证书（该数字证书会包含非对称加密的公钥）
客户端： 认证数字证书是否可信，如果可信，会将
对称加密的密钥使用公钥加密后传给服务器；服务器 <-->客户端： 使用约定的
对称加密-密钥进行数据传输；
HTTPS： HTTP + SSL/TLS 协议 (HTTP over SSL)
- SSL协议（Secure Sockets Layer）：SSL运行在TCP/IP层之上、应用层之下
- TLS（Transport Layer Security）：传输层安全协议
对称加密 vs 非对称加密
对称加密： 加解密使用相同的密钥；
非对称加密： 加密和解码使用不同的密钥；
HTTP 和 TCP 之间的关系
HTTP 协议需要依靠 TCP 协议来传输数据
HTTP对TCP的使用：
- 短连接
- 长连接（Keep-alive）
SSL/TLS协议的基本运行过程
- 采用公钥加密法
- 客户端： 先向服务器端索要公钥，然后用公钥加密信息（重点：
客户端持有公钥） - 服务器：收到密文后，用自己的私钥解密；（重点：
服务器端持有私钥）
主要解决两个难题：
1. 验证服务器的可信性；（使用数字证书）；
2. 合理使用对称和非对称加密，提高性能；
解决服务器可信问题： 数字证书
如何保证公钥不被篡改：将
公钥放在数字证书中，只要数字证书可信，公钥就可信；
解决性能问题：
非对称加密性能低，对称加密性能高，如何保证性能？
解决方式：
- 非对称加密： 只用于传输对称加密的密钥；
- 对称加密： 用于传输具体的数据；
具体过程：
1. 客户端向服务器端索要并验证公钥；
2. 双方协商生成“对话密钥”（这个密钥用于对称加密）；
3. 双方采用“对话密钥”进行加密通信(对称加密)。
区别总结
-
https协议需要到ca申请证书，一般免费证书很少，需要交费。
-
http是超文本传输协议，信息是明文传输，https则是具有安全性的ssl加密传输协议。
3.http和https使用的是完全不同的连接方式，用的端口也不一样，前者是80，后者是443。
4.http的连接很简单，是无状态的；HTTPS协议是由SSL+HTTP协议构建的可进行加密传输、身份认证的网络协议，比http协议安全
web服务器的缓存机制（client和server）
反向代理后后端
请求：浏览器 -------> Nginx反向代理 ------------> web服务器 --------->DB
返回：浏览器 <------- Nginx反向代理 <---------- web服务器 <--------- DB
缓存：客户端缓存 HTTP服务器缓存 数据库缓存
（浏览器缓存） 应用缓存
应用页面缓存
服务端缓存
- 页面缓存
- 数据缓存： 内存缓存 + 文件缓存
- 数据库缓存： 数据库自己提供(TODO: 如何设置mysql读取缓存)
客户端缓存
- 浏览器缓存
- 代理服务器缓存
- 网关缓存(
反向代理缓存)
应用层数据缓存
缓存数据库的查询结果
实际示例： 日志审计，查询时间范围长（需要跨多库跨多表，甚至跨节点）的日志个数，将查询结果保存在文件中，每次先读取文件内容，在考虑是否查数据库；
预先加载数据：可以在系统启动时预加载
比如： 获取部门、业务系统等维度的主机列表信息
写入缓存： 对一直性要求不高的数据，可以先将数据写入到内存中，然后慢慢写回数据库
比如：文章访问个数；
比如：操作日志，先写入redis，在写入数据库；
HTML片段缓存
浏览器缓存
服务器通过设置响应的HTTP头，来通知浏览器按照服务器的要求进行响应的缓存。(重点：服务端设置缓存参数，浏览器对缓存参数进行响应)
常用参数：
- Expires： 过期缓存。这种缓存是最快的，因为没有任何HTTP请求的发生。当用户需要这个资源的时候，浏览器就直接从缓存（在硬盘中）读取，不再需要询问服务器端的意见。
- Last-Modified: 最后修改时间。通过这种缓存方式，无论资源是否发生了更新，仍然至少会发生一来一去HTTPS头的传输和接收，所以速度比不上Expires。
- ETag： 实体标签。和Last-Modified类似，也是WEB服务器和客户端用于确认缓存组件的有效性的一种机制。当资源被修改，其ETag也发生改变。ETag相对Last- Modified更精确，但在多服务器可能造成混乱。
- Cache-Control: 缓存控制。这个字段用于指定所有缓存机制在整个请求/响应链中必须服从的指令。这些指令指定用于阻止缓存对请求或响应造成不利干扰的行为。比如：Cache-Control: max-age=3600, public
TODO:
Spring MVC如何设置浏览器缓存参数？