fastdfs文件緩存

① 技術面試會問很多技術問題嗎

筆者其實沒有想到去面試，只是在智聯上更新了一下簡歷，就陸陸續續接到很多獵頭的郵件和電話，實在是沒准備好要去面試，就推掉了幾家公司的面試了。正因為筆者也很久沒有面試了，筆者也想去面試學習一下，閑話少說，下面就分享給大家筆者在2018年1月4號上午10點30分的面試經歷：

首先，獵頭或者公司人資會把公司的介紹及崗位要求發到你郵箱（或者QQ、微信），下面這份是獵頭發給我的崗位說明，為了職業道德操守，公司的介紹和面試通知信息我就不貼出來了，我就把崗位要求貼出來：

職位描述：

1、 負責應用伺服器的安裝、配置、優化與維護；

2、 負責應用系統的日誌信息備份、管理、維護與分析；

3、 負責應用系統的日常監測於維護、故障處理、性能分析與優化；

4、 負責應用部署系統、環境配置系統、監控系統的開發、部署、升級與維護，建設高性能的運維平台。

崗位要求:

1、 熟悉linux操作系統的基礎知識，熟練使用Linux常用操作命令；

2、 熟練配置Nginx、HAproxy 等應用相關軟體的部署、配置與優化維護；

3、 熟悉網路基礎知識、熟悉TCP/IP的工作原理，會配交換機或路由器，能熟練的對網路情況進行分析

4、 熟悉shell/perl/python中的一種或多種進行運維程序的開發；

5、 熟悉Nagios,Ganglia等監控軟體

看著上面的要求大家是不是覺得要求也不高啊，你要細看就會發現，這家公司要求的還挺多，不僅要會網路知識（熟悉TCP/IP好像是每家單位的都會寫這樣的要求），還要會開發技能。相信很多做運維的兄弟在網路這一塊是個頭疼的事情，都對交換機和路由器不怎麼會配置和管理。

然後，筆者詳細了解他們公司，了解崗位要求，在突擊復習一下可能會問到的知識點和技術點。到了面試的這天時間，早早的起床，把牙一定要刷干凈，特別是有口臭的兄弟，最好准備點口香糖，到達面試公司前嚼塊口香糖，以免因為口氣的原因熏到面試官，讓你在面試官心裡減分。早點要記得吃，如果你是下午面試的話也要吃午飯，吃早點了精氣神就有了。還要注意，帶上你的簡歷和一支筆，雖然他們那邊也會有你的簡歷，為了以防萬一還是准備好簡歷。

最後，關鍵點來了，就是和面試官溝通了，有筆試的公司會讓你做些面試題，沒有筆試就直接和面試官聊了，下面是我和面試官溝通完之後記住的一些問題，分享給大家看一下，筆者一共記住了7個問題，好像還有兩個問題實在想不起來了，如果大家有更恰當的回答一定要貼出來一起探討和進步：

1、介紹下自己？（幾乎每家公司首先都會讓你做個自我介紹，好像是必修課一樣）

筆者回答：此處省略筆者的自我介紹，筆者建議介紹自己的時間不宜過長，3-4分鍾為宜，說多了面試官會覺得你太啰嗦了。說太少了也不行，那樣會讓人感覺你的經歷太簡單了、太空了。正常情況下，一般你在做自我介紹的同時，面試官這個時候在看你的簡歷，他需要一邊看簡歷、一邊聽你介紹自己，如果你說個幾句話就把自己介紹完了，他肯定還沒緩過神來，對你的映像會減分的。在介紹的同時思維要清晰，邏輯要清楚，最好是根據你簡歷上寫的經歷來介紹，這樣可以把面試官的思路帶到你這里來，讓他思路跟著你走。不要東扯一句，西扯一句。竟量少介紹自己的性格、愛好（最好能不說就不說），你可以簡單羅列干過幾家公司（最多羅列3家公司/也包含目前所在的公司，注意順序不要亂），都在那幾家公司負責什麼工作，都用過什麼技術，在著重介紹一下你目前所在的公司是負責哪些工作的，可以稍微詳細一點介紹，不要讓面試官聽著暈頭轉向的感覺。

2、灰度發布如何實現？

筆者回答：其實對這個問題筆者也答的不好，就不寫出來誤導大家了。大家有好的方法可以共享出來。不過筆事後在知呼上看到了一位網友的建議覺得不錯，大家可以參考看一下 ：https://www.hu.com/question/20584476

3、Mongodb熟悉嗎，一般部署幾台？

筆者回答：部署過，沒有深入研究過，一般mongodb部署主從、或者mongodb分片集群；建議3台或5台伺服器來部署。MongoDB分片的基本思想就是將集合切分成小塊。這些塊分散到若乾片裡面，每個片只負責總數據的一部分。 對於客戶端來說，無需知道數據被拆分了，也無需知道服務端哪個分片對應哪些數據。數據在分片之前需要運行一個路由進程，進程名為mongos。這個路由器知道所有數據的存放位置，知道數據和片的對應關系。對客戶端來說，它僅知道連接了一個普通的mongod，在請求數據的過程中，通過路由器上的數據和片的對應關系，路由到目標數據所在的片上，如果請求有了回應，路由器將其收集起來回送給客戶端。

4、如何發布和回滾，用jenkins又是怎麼實現？

筆者回答：發布：jenkins配置好代碼路徑（SVN或GIT），然後拉代碼，打tag。需要編譯就編譯，編譯之後推送到發布伺服器（jenkins裡面可以調腳本），然後從分發伺服器往下分發到業務伺服器上。

回滾：按照版本號到發布伺服器找到對應的版本推送

5、Tomcat工作模式？

筆者回答：Tomcat是一個JSP/Servlet容器。其作為Servlet容器，有三種工作模式：獨立的Servlet容器、進程內的Servlet容器和進程外的Servlet容器。

進入Tomcat的請求可以根據Tomcat的工作模式分為如下兩類：

Tomcat作為應用程序伺服器：請求來自於前端的web伺服器，這可能是Apache, IIS, Nginx等；

Tomcat作為獨立伺服器：請求來自於web瀏覽器；

6、監控用什麼實現的？

筆者回答：現在公司的業務都跑在阿里雲上，我們首選的監控就是用阿里雲監控，阿里雲監控自帶了ECS、RDS等服務的監控模板，可結合自定義報警規則來觸發監控項。上家公司的業務是託管在IDC，用的是zabbix監控方案，zabbix圖形界面豐富，也自帶很多監控模板，特別是多個分區、多個網卡等自動發現並進行監控做得非常不錯，不過需要在每台客戶機（被監控端）安裝zabbix agent。

7、你是怎麼備份數據的，包括資料庫備份？

筆者回答：在生產環境下，不管是應用數據、還是資料庫數據首先在部署的時候就會有主從架構、或者集群，這本身就是屬於數據的熱備份；其實考慮冷備份，用專門一台伺服器做為備份伺服器，比如可以用rsync+inotify配合計劃任務來實現數據的冷備份，如果是發版的包備份，正常情況下有台發布伺服器，每次發版都會保存好發版的包。

總結

總結一下面試注意幾點事項，可能筆者也說得不太對，為了我們運維工作的兄弟們都能拿到高薪，大家一定要指證出來一起進步、一起探討：

第一，你要對自己的簡歷很熟悉，簡歷上的寫的技能自己一定要能說出個一二，因為面試官的很多問題都會挑你簡歷上寫的問。比如你簡歷上寫了這么一條技能「熟悉mysql資料庫的部署安裝及原理」。你即然寫了這么一條技能，你在怎麼不熟悉你也要了解mysql的原理，能說出個大概意思。萬一面試官問到了你寫的這一條，你都答不上來，那在他心裡你又減分了，基本上這次面試希望不大。

第二，如果面試官問到你不會的問題，你就說這個不太熟悉，沒有具體研究過，千萬別不懂裝懂，還扯一堆沒用的話題來掩飾，這樣只會讓面試官反感你。

第三，准備充分，竟可能多的記住原理性的知識，一般面試問的多的就是原理。很少問具體的配置文件是怎麼配置的。面試前也要了解清楚「職位描述」和「崗位要求」，雖然有時候大多數不會問到崗位要求的問題，但也要了解和熟悉。

第四，面試完後一定要總結，盡量記住面試官問的每一個問題，回去記錄下來，如果問到不會的問題，事後要立馬查網路或者找朋友搞清楚、弄明白，這樣你才能記勞，下次面試說不定又問到同樣的問題。

問完之後，面試官就跟我聊薪資待遇了，問我多少錢能達到自己的要求，我就不便透露了，可以私聊，哈哈，後續筆者會陸陸續續更新以前面試的經歷和問題，有需要的朋友可以轉載或者收藏起來一起討論。

基於大家熱情高昂的氣氛，筆者又花了一個下午的時間回憶並整理在2017年2月24號筆者在東三環邊上（快到東四環了，沒有地鐵過去，到了四惠還要轉公交車）的一家傳媒公司的面試經歷，還好筆者有做筆記的習慣，把之前面試的問題都記錄在案，這一次的面試筆者可是記憶猶新，因為這次這家公司都跟筆者發offer了，實在是真心不想去這家公司就找原因推掉了，大家可別學我這么不靠譜。下面是這家公司中的崗位要求說明：

崗位職責：
1、負責公司產品的版本控制、構建和發布管理；
2、負責公司統一配置庫管理工作，許可權管理與分配准確及時，定期完成配置備份；
3、負責公司內部開發/測試伺服器的運行管理工作；
4、負責Linux操作系統的安裝、配置、監控和維護、問題處理、軟體升級、 數據備份、應急響應、故障排除等、保證線上環境的穩定運行；
5、負責支撐平台24×7穩定運行，並進行前瞻性容量規劃；
6、負責公司機房伺服器日常維護及網路系統安裝、部署、維護工作。

崗位要求：
1、計算機相關專業本科及以上學歷，2年以上運維或配置管理工作經驗；
2、至少熟悉一種監控系統搭建，如Nagios/Zabbix/等；
3、至少熟悉一種集群管理工具，如Ansible/SaltStack等；
4、有使用集成發布工具發布構建經驗優先。比如：bamboo或者Jenkins；
5、熟悉Unix/Linux操作系統，熟悉Weblogic/tomcat等中間件，能夠編寫shell腳本，熟悉軟體開發過程及過程產品，有一定的網路基礎；
6、熟悉rsyslog, flume等日誌收集和處理系統；
7、具有強烈的安全意識及較強的溝通協調和學習能力，良好的團隊合作精神，工作積極主動。

過去之後，前台美眉把我帶到他們公司的地下室，我掃視了一下周圍的環境，貌似旁邊就是機房，因為我聽到伺服器的聲音。等了幾分鍾，面試官下來了，面試官目測比較瘦，看著跟我身材差不多（應該不到120），他說他是負責運維部的，然後開始就叫我先自我介紹，都是一個套路，免不了介紹的，所以兄弟們一定要把自我介紹練好。然後開始問我問題了，跟面試官聊得還行，問我應該有不下10個以上的問題，我記住了下面有10個問題：

1、LVS負載的原理，和Nginx負載有啥區別？

筆者回答：這個問題我覺得面試官司沒問好，正常都會這么問「LVS有哪些負載均衡技術和調度演算法?"。我回答就是按我說的這種問法回答的，反正他也頻繁點頭，當然，筆者回答的可能沒有下面我整理出來的那麼詳細，大概意思我都說明白了。

LVS是Liunx虛擬伺服器的簡稱，利用LVS提供的負載均衡技術和linux操作系統可實現高性能、高可用的伺服器集群，一般LVS都是位於整個集群系統的最前端，由一台或者多台負載調度器（Director Server）組成，分發給應用伺服器（Real Server）。它是工作在4層（也就是TCP/IP中的傳輸層），LVS是基於IP負載均衡技術的IPVS模塊來實現的，IPVS實現負載均衡機制有三種，分別是NAT、TUN和DR，詳述如下：

 VS/NAT： 即（Virtual Server via Network Address Translation）

也就是網路地址翻譯技術實現虛擬伺服器，當用戶請求到達調度器時，調度器將請求報文的目標地址（即虛擬IP地址）改寫成選定的Real Server地址，同時報文的目標埠也改成選定的Real Server的相應埠，最後將報文請求發送到選定的Real Server。在伺服器端得到數據後，Real Server返回數據給用戶時，需要再次經過負載調度器將報文的源地址和源埠改成虛擬IP地址和相應埠，然後把數據發送給用戶，完成整個負載調度過程。

可以看出，在NAT方式下，用戶請求和響應報文都必須經過Director Server地址重寫，當用戶請求越來越多時，調度器的處理能力將稱為瓶頸。

 VS/TUN ：即（Virtual Server via IP Tunneling）

也就是IP隧道技術實現虛擬伺服器。它的連接調度和管理與VS/NAT方式一樣，只是它的報文轉發方法不同，VS/TUN方式中，調度器採用IP隧道技術將用戶請求轉發到某個Real Server，而這個Real Server將直接響應用戶的請求，不再經過前端調度器，此外，對Real Server的地域位置沒有要求，可以和Director Server位於同一個網段，也可以是獨立的一個網路。因此，在TUN方式中，調度器將只處理用戶的報文請求，集群系統的吞吐量大大提高。

 VS/DR： 即（Virtual Server via Direct Routing）

也就是用直接路由技術實現虛擬伺服器。它的連接調度和管理與VS/NAT和VS/TUN中的一樣，但它的報文轉發方法又有不同，VS/DR通過改寫請求報文的MAC地址，將請求發送到Real Server，而Real Server將響應直接返回給客戶，免去了VS/TUN中的IP隧道開銷。這種方式是三種負載調度機制中性能最高最好的，但是必須要求Director Server與Real Server都有一塊網卡連在同一物理網段上。

回答負載調度演算法，IPVS實現在八種負載調度演算法，我們常用的有四種調度演算法（輪叫調度、加權輪叫調度、最少鏈接調度、加權最少鏈接調度）。一般說了這四種就夠了，也不會需要你詳細解釋這四種演算法的。你只要把上面3種負載均衡技術講明白面試官就對這道問題很滿意了。接下來你在簡單說下與nginx的區別：

LVS的優點：

抗負載能力強、工作在第4層僅作分發之用，沒有流量的產生，這個特點也決定了它在負載均衡軟體里的性能最強的；無流量，同時保證了均衡器IO的性能不會受到大流量的影響；

工作穩定，自身有完整的雙機熱備方案，如LVS+Keepalived和LVS+Heartbeat；

應用范圍比較廣，可以對所有應用做負載均衡；

配置性比較低，這是一個缺點也是一個優點，因為沒有可太多配置的東西，所以並不需要太多接觸，大大減少了人為出錯的幾率。

LVS的缺點：

軟體本身不支持正則處理，不能做動靜分離，這就凸顯了Nginx/HAProxy+Keepalived的優勢。

如果網站應用比較龐大，LVS/DR+Keepalived就比較復雜了，特別是後面有Windows Server應用的機器，實施及配置還有維護過程就比較麻煩，相對而言，Nginx/HAProxy+Keepalived就簡單一點

Nginx的優點：

工作在OSI第7層，可以針對http應用做一些分流的策略。比如針對域名、目錄結構。它的正則比HAProxy更為強大和靈活；

Nginx對網路的依賴非常小，理論上能ping通就就能進行負載功能，這個也是它的優勢所在；

Nginx安裝和配置比較簡單，測試起來比較方便；

可以承擔高的負載壓力且穩定，一般能支撐超過幾萬次的並發量；

Nginx可以通過埠檢測到伺服器內部的故障，比如根據伺服器處理網頁返回的狀態碼、超時等等，並且會把返回錯誤的請求重新提交到另一個節點；

Nginx不僅僅是一款優秀的負載均衡器/反向代理軟體，它同時也是功能強大的Web應用伺服器。LNMP現在也是非常流行的web環境，大有和LAMP環境分庭抗禮之勢，Nginx在處理靜態頁面、特別是抗高並發方面相對apache有優勢；

Nginx現在作為Web反向加速緩存越來越成熟了，速度比傳統的Squid伺服器更快，有需求的朋友可以考慮用其作為反向代理加速器；

Nginx的缺點：

Nginx不支持url來檢測。

Nginx僅能支持http和Email，這個它的弱勢。

Nginx的Session的保持，Cookie的引導能力相對欠缺。

2、redis集群的原理，redis分片是怎麼實現的，你們公司redis用在了哪些環境？

筆者回答：reids集群原理：

其實它的原理不是三兩句話能說明白的，redis 3.0版本之前是不支持集群的，官方推薦最大的節點數量為1000，至少需要3(Master)+3(Slave)才能建立集群，是無中心的分布式存儲架構，可以在多個節點之間進行數據共享，解決了Redis高可用、可擴展等問題。集群可以將數據自動切分(split)到多個節點，當集群中的某一個節點故障時，redis還可以繼續處理客戶端的請求。

redis分片：

分片(partitioning)就是將你的數據拆分到多個 Redis 實例的過程，這樣每個實例將只包含所有鍵的子集。當數據量大的時候,把數據分散存入多個資料庫中,減少單節點的連接壓力,實現海量數據存儲。分片部署方式一般分為以下三種：

（1）在客戶端做分片；這種方式在客戶端確定要連接的redis實例，然後直接訪問相應的redis實例；

（2）在代理中做分片；這種方式中，客戶端並不直接訪問redis實例，它也不知道自己要訪問的具體是哪個redis實例，而是由代理轉發請求和結果；其工作過程為：客戶端先將請求發送給代理，代理通過分片演算法確定要訪問的是哪個redis實例，然後將請求發送給相應的redis實例，redis實例將結果返回給代理，代理最後將結果返回給客戶端。

（3）在redis伺服器端做分片；這種方式被稱為「查詢路由」，在這種方式中客戶端隨機選擇一個redis實例發送請求，如果所請求的內容不再當前redis實例中它會負責將請求轉交給正確的redis實例，也有的實現中，redis實例不會轉發請求，而是將正確redis的信息發給客戶端，由客戶端再去向正確的redis實例發送請求。

redis用在了哪些環境：

java、php環境用到了redis，主要緩存有登錄用戶信息數據、設備詳情數據、會員簽到數據等

3、你會怎麼統計當前訪問的IP，並排序？

筆者回答：統計用戶的訪問IP，用awk結合uniq、sort過濾access.log日誌就能統計並排序好。一般這么回答就夠了，當然你還可以說出其它方式來統計，這都是你的加分項。

4、你會使用哪些虛擬化技術？

筆者回答：vmware vsphere及kvm，我用得比較多的是vmware vsphere虛擬化，幾本上生產環境都用的vmware vsphere，kvm我是用在測試環境中使用。vmware 是屬於原生架構虛擬化技術，也就是可直接在硬體上運行。kvm屬於寄居架構的虛擬化技術，它是依託在系統之上運行。vmware vcenter

管理上比較方便，圖形管理界面功能很強大，穩定性強，一般比較適合企業使用。KVM管理界面稍差點，需要管理人員花費點時間學習它的維護管理技術。

5、假如有人反應，調取後端介面時特別慢，你會如何排查？

筆者回答：其實這種問題都沒有具體答案，只是看你回答的內容與面試官契合度有多高，能不能說到他想要的點上，主要是看你排查問題的思路。我是這么說的：問清楚反應的人哪個服務應用或者頁面調取哪個介面慢，叫他把頁面或相關的URL發給你，首先，最直觀的分析就是用瀏覽器按F12，看下是哪一塊的內容過慢（DNS解析、網路載入、大圖片、還是某個文件內容等），如果有，就對症下葯去解決（圖片慢就優化圖片、網路慢就查看內網情況等）。其次，看後端服務的日誌，其實大多數的問題看相關日誌是最有效分析，最好用tail -f 跟蹤一下日誌，當然你也要點擊測試來訪問介面日誌才會打出來。最後，排除sql，，找到sql去mysql執行一下，看看時間是否很久，如果很久，就要優化SQL問題了，expain一下SQL看看索引情況啥的，針對性優化。數據量太大的能分表就分表，能分庫就分庫。如果SQL沒啥問題，那可能就是寫的邏輯代碼的問題了，一行行審代碼，找到耗時的地方改造，優化邏輯。

6、mysql資料庫用的是主從讀寫分離，主庫寫，從庫讀，假如從庫無法讀取了、或者從庫讀取特別慢，你會如何解決？

筆者回答：這個問題筆者覺得回答的不太好，對mysql比較在行的朋友希望能給點建議。以解決問題為前提條件，先添加從庫數量，臨時把問題給解決，然後抓取slow log ，分析sql語句，該優化就優化處理。慢要不就是硬體跟不上，需要升級；要不就是軟體需要調試優化，等問題解決在細化。

7、cpu單核和多核有啥區別？

筆者回答：很少有面試官會問這樣的問題，即然問到了，也要老實回答。還好筆者之前了解過CPU，我是這么說的：雙核CPU就是能處理多份任務，順序排成隊列來處理。單核CPU一次處理一份任務，輪流處理每個程序任務。雙核的優勢不是頻率，而是對付同時處理多件事情。單核同時只能幹一件事，比如你同時在後台BT下載，前台一邊看電影一邊拷貝文件一邊QQ。

8、機械磁碟和固態硬碟有啥區別？

筆者回答：我擦，啥年代了，還問磁碟的問題，這面試官有點逗啊。那也要回答啊：

HDD代表機械硬碟，SSD代表固態硬碟。首先，從性能方面來說，固態硬碟幾乎完勝機械硬碟，固態硬碟的讀寫速度肯定要快機械硬碟，因為固態硬碟和機械硬碟的構造是完全不同的（具體的構造就沒必要解釋了）。其次，固態盤幾乎沒有噪音、而機械盤噪音比較大。還有就是，以目前的市場情況來看，一般機械盤容量大，價格低；固態盤容量小，價格偏高。但是企業還是首選固態盤。

9、說一下用過哪些監控系統？

筆者回答：這個監控的問題又問到了，筆者在2018年1月4號也被問到類似這樣的問題，筆者曾經用過zabbix、nagios、 cacit等。但是在這次面試中只說用過zabbix和nagios。說完了之後，面試官就讓我說一下這兩個監控有啥區別：

從web功能及畫圖來講：

Nagios簡單直觀，報警與數據都在同一頁面， 紅色即為問題項。Nagios web端不要做任何配置。 Nagios需要額外安裝插件，且插件畫圖不夠美觀。

Zabbix監控數據與報警是分開的，查看問題項需要看觸發器，查看數據在最新數據查看。而且zabbix有很多其它配置項， zabbix攜帶畫圖功能，且能手動把多個監控項集在一個圖中展示。

從監控服務來講：

Nagios自帶的監控項很少。對一些變動的如多個分區、多個網卡進行監控時需要手動配置。

Zabbix自帶了很多監控內容，感覺zabbix一開始就為你做了很多事，特別是對多個分區、多個網卡等自動發現並進行監控時，那一瞬間很驚喜，很省心的感覺。

從批量配置和報警來講：

Nagios對於批量監控主機，需要用腳本在server端新增host，並拷貝service文件。 Nagios用腳本來修改所有主機的services文件，加入新增服務。

Zabbix在server端配置自動注冊規則，配置好規則後，後續新增client端不需要對server端進行操作。 Zabbix只需手動在模板中新增一監控項即可。

總體來講：

Nagios要花很多時間寫插件，Zabbix要花很多時間探索功能。

Nagios更易上手，Nagios兩天弄會，Zabbix兩周弄會。

Zabbix畫圖功能比Nagios更強大

Zabbix對於批量監控與服務更改，操作更簡潔；Nagios如果寫好自動化腳本後，也很簡單，問題在於寫自動化腳本很費神。

10、給你一套環境，你會如何設計高可用、高並發的架構？

筆者回答：如果這套環境是部署在雲端(比如阿里雲)，你就不用去考慮硬體設計的問題。可直接上阿里雲的SLB+ECS+RDS這套標準的高可用、高並發的架構。對外服務直接上SLB負載均衡技術，由阿里的SLB分發到後端的ECS主機；ECS主機部署多台，應用拆分在不同的ECS主機上，盡量細分服務。資料庫用RDS高可用版本（一主一備的經典高可用架構）、或者用RDS金融版（一主兩備的三節點架構）。在結合阿里其它的服務就完全OK，業務量上來了，主機不夠用了，直橫向擴容ECS主機搞定。

如果這套環境託管在IDC，那麼你就要從硬體、軟體（應用服務）雙面去考慮了。硬體要達到高可用、高並發公司必須買多套網路硬體設備（比如負載設備F5、防火牆、核心層交換、接入層交換）都必須要冗餘，由其是在網路設計上，設備之間都必須有雙線連接。設備如果都是跑的單機，其中一個設備掛了，你整個網路都癱瘓了，就談不上高可用、高並發了。其次在是考慮應用服務了，對外服務我會採用成熟的開源方案LVS+Keepalived或者Nginx+Keepalived，緩存層可以考慮redis集群及Mongodb集群，中間件等其它服務可以用kafka、zookeeper，圖片存儲可以用fastDFS或MFS，如果數據量大、又非常多，那麼可採用hadoop這一套方案。後端資料庫可採用 「主從+MHA」。這樣一套環境下來是絕對滿足高可用、高並發的架構

② JAVA前端開發的學習路線是怎樣的

給你整理了一些java的知識點，一共分為六個階段，273個技能點，第一階段、第二階段、第三階段、第四階段是必須要掌握的，很多機構忽悠人，就只學到第四階段，第五階段和第六階段就是高薪、高職的保障，就說說想高薪必須得把後面兩個階段的給掌握了，老鐵你慢慢看。

第一階段：java基本功修煉

1.認識計算機硬體

2.計算機組成原理

3.計算機軟體知識

4.計算機網路知識

5.常用網路應用操作

6.認識計算機病毒

7.邏輯訓練

8.初識Java

9.變數和數據類型

10.選擇結構

11.循環結構for

12.循環結構do-while

13.循環結構while

14.多重循環及程序調試

15.循環進階

16.一維數組及經典應用

17.二維數組

18.認識類與對象

19.方法及方法重載

20.封裝與繼承

21.方法重寫與多態

22.項目實戰-汽車租賃系統

23.抽象類和介面

24.異常

25.項目實戰-QuickHit

26.Java中的集合類型

27.List集合

28.Set集合

29.HashMap集合

30.Iterator

31.Collections演算法類及常用方法

32.enum

33.包裝類及裝箱拆箱

34.String、StringBuffer類常用方法操作字元串

35.Date、Calendar

36.Math類常用方法

37.IO/NIO

38.位元組輸入流(InputStream、FileInputStream、BufferedInputStream)

39.位元組輸出流(OutputStream、FileOutputStream、BufferedOutputStream)

40.字元輸入流(Reader、InputStreamReader、FileReader BufferedReader)

41.位元組輸出流(Writer、OutputStreamWriter、FileWriter、BufferedWriter)

42.文件復制

43.Serialize、Deserialize

44.職場晉升力：四象限時間管理與精力管理

45.多線程(Thread、Runnable)

46.ThreadLifeCycle

47.線程的調度

48.線程的同步和死鎖

49.ThreadPool

50.職場晉升力：團隊合作

51.Socket(TCP、UDP)

52.XML概念、優勢、規范

53.XML中特殊字元的處理

54.使用DOM讀取、添加、刪除、解析 XML數據

第二階段：javaweb開發

55.搭建和配置MySQL資料庫

56.資料庫增、刪、查、改語句

57.事務

58.視圖

59.資料庫備份與恢復

60.資料庫用戶管理

61.資料庫設計

62.項目實戰-銀行ATM存取款機系統

63.走進 HTML和CSS

64.列表表格及表單美化

65.CSS 高級操作

66.Bootstrap

67.CSS 組件

68.JavaScript面向對象

69.JavaScript判斷、循環

70.JavaScript閉包

71.JavaScript語法

72.Bootstrap綜合案例

73.HTML5、CSS3

74.jQuery基礎

75.jQuery基本操作

76.jQuery事件與特效

77.jQuery Ajax

78.jQuery插件

79.搭建Web 環境初識JSP

80.JSP九大內置對象

81.JSP實現數據傳遞和保存

82.JDBC

83.單例模式、工廠模式

84.MVC、三層模式

85.Commons-fileupload、CKEditor

86.分頁查詢

87.EL 與 JSTL

88.Servlet與Filter

89.Listener與MVC

90.Ajax 與 jQuery

91.jQuery的Ajax交互擴展

92.項目實戰—使用Ajax技術改進新聞發布系統

93.反射

94.Linux系統的安裝

95.在Linux中管理目錄和文件

96.在Linux中管理用戶和許可權

97.在Linux伺服器環境下安裝軟體和部署項目

98.職場晉升力：職場溝通

第三階段： 企業級框架開發

99. MyBatis 環境搭建

100. SQL 映射文件

101. 動態SQL

102. MyBatis 框架原理

103.SpringIOC

104.構造注入、依賴注入、註解

105. Spring 整合MyBatis(SqlSessionTemplate、MapperFactoryBean、事務

處理)

106. Spring 數據源(屬性文件、JNDI)、Bean 作用域

107. Spring 框架的運行原理

108.SpringMVC 體系概念

109.SpringMVC 之數據綁定、數據效驗、

110.SpringMVC 之視圖及視圖解析

111.SpringMVC 之文件上傳、本地化解析

112.SpringMVC 之靜態資源處理、請求攔截器、異常處理

113.Oracle資料庫環境搭建、安裝

114.Oracle資料庫 SQL、分頁、備份、還原

115.Hibernate 概念、依賴

116.HQL查詢語言

117.Hibernate 中配置關聯映射

118.HQL連接查詢與 Hibernate註解

119.Struts2概念、依賴

120.Struts2配置

121.OGNL表達式

122.Struts2攔截器

123.SSH框架整合

124.使用Maven構建項目

125.使用Struts2實現Ajax

126.Jsoup網路爬蟲

127.多線程網路爬蟲

128.反爬及反反爬策略

129.通用爬蟲設計

130.Echart圖表分析

131.IKAnalyzer分詞

132.企業框架項目實戰-代理商管理系統

133.企業框架項目實戰-SL 會員商城

134.企業框架項目實戰-會員管理系統

135.企業框架項目實戰-互聯網招聘信息採集分析平台

第四階段： 前後端分離開發

136.GitHub

137.Git基礎(checkout、pull、commit、push、merge等)

138.Git進階(多分支協作)

139.GitLab

140.IDEA的使用

141.Maven介紹(概念、倉庫、構建、命令)

142.使用Maven構建WEB項目

143.使用Maven構建多模塊項目

144.使用Maven搭建私服倉庫

145.Scrum框架介紹(三個角色、三個工件、四個會議)

146.ScrumTeam組建團隊

147.產品需求和用戶故事

148.每日立會

149.使用敏捷-Scrum方式開發管理實戰

150.前後端分離、分布式集群架構、垂直架構

151.SSM（SpringMVC+Spring+MyBatis）整合實戰

152.Git、Maven私服Nexus

153.第三方接入技術（微信、阿里）

154.MySQL電商實戰

155.Redis（緩存服務）

156.搜索引擎-Solr

157.集成APIDoc工具-Swagger

158.圖片自動化處理：Tengine+LUA+GraphicsMagic

159.手機、郵箱注冊

160.單點登錄 Token

161.OAuth2.0認證

162.Jsoup網路爬蟲(多線程爬蟲/代理 IP爬蟲)

163.ExecutorService線程池

164.IK中文分詞

165.Postman

166.ReactJS

167.webpack

168.職場晉升力：簡歷撰寫

169.程序猿面試寶典之項目面試

170.大型互聯網旅遊電商項目實戰-愛旅行

第五階段： 分布式微服架構開發

171.SpringBoot環境搭建

172.SpringBoot常用技能

173.SpringBoot整合Redis

174.SpringBoot整合Mybatis

175.微服務架構及架構設計

176.消息隊列

ActiveMQRabbitMQ

177.分布式事務

178.分布式鎖 Redis-setnx

179.Zookeeper注冊中心

180.基於 ActiveMQ實現高並發

181.Docker環境搭建

182.Docker鏡像加速

183.Docker容器管理

184.Docker鏡像管理

185.Docker容器文件備份

186.Dockerfile

187.Docker私服倉庫

188.真實互聯網高並發電商項目實戰-雙十一搶購

189.可視化監控 Portainer

190.DockerCompose 容器編排

191.DockerCompose擴容、縮容

192.DockerSwarm集群編排

193.Jenkins安裝、插件配置

194.Jenkins配置普通任務

195.Jenkins配置管道任務

196.Jenkins自動發布服務

197.Spring CloudEureka

198.Spring CloudFeign

199.Spring CloudRibbon

200.Spring CloudZuul

201.Spring CloudConfig

202.Spring CloudHystrix

203.Spring CloudSleuth

204.Spring BootAdmin

205.Eureka注冊原理探秘

206.SpringCloud 大坑解讀

207.Zipkin

208.Zipkin整合RabbitMQ

209.Zipkin整合MySQL

210.ELK日誌收集

211.Kafka

212.Elasticsearch映射管理

213.Elasticsearch查詢/復合查詢

214.Elasticsearch集群/集群規劃

215.Elasticsearch聚合

216.Elasticsearch集群監控

217.Elasticsearch插件

(Head/BigDesk)

218.Mycat讀寫分離

219.Mycat一主多從

220.Mycat多主多從

221.Mycat數據分片

222.Redis

223.Redis-Redlock

224.Elasticsearch環境搭建

225.Elasticsearch客戶端

226.Elasticsearch索引管理

227.Elasticsearch文檔管理

228.Mycat集群

229.Jmeter 並發測試

230.Jmeter 生成測試報告

231.微信登錄

232.微信支付

233.支付寶支付

234.網路地圖

235.Sonar本地檢測

236.Sonar+Jenkins線上檢測

237.CI/CD

238.SpringBoot改造愛旅行項目實戰

239.大型互聯網票務類電商項目實戰-大覓網

240.ES6概念(les、const)

241.ES6對象和數組

242.ES6函數擴展

243.VUE環境搭建

244.VUE.JS指令

245.VUE 交互

246.VUE 實例生命周期

247.VUE 組件

248.VUE項目環境配置及單文件組件

249.VUE 路由

第六階段：cc服務

250. Spring Cloud Gateway

251. Consul

252. Nacos

253. Eureka、Consu、lNacos、Zookeeper 對比分析

254. Prometheus + Grafana

255. ES 分布式存儲原理

256. NoSQL 資料庫解決方案(Redis、MongoDB)

257. OAuth2.0 認證( authorization code 模式)

258. OAuth2.0 認證( implicit 模式)

259. OAuth2.0 認證( resource owner password credentials 模式)

260.OAuth2.0認證( clientcredentials模式)

261.NAS/FastDFS分布式文件存儲

262.Python基礎

263.Python爬蟲

264. 大數據及 Hadoop 概述

265. 分布式文件系統 HDFS

266. 分布式計算框架MapRece

267. 分布式列式資料庫 HBase

268. Hadoop 綜合應用

269. 面試大局觀

270. 職業規劃

271. 項目面試

272. 具體業務場景化解決方案

273. 更多技術專題持續增加中

有不清楚的可以繼續問我！

③ 分布式存儲有哪些

問題一：當前主流分布式文件系統有哪些?各有什麼優缺點 目前幾個主流的分布式文件系統除GPFS外，還有PVFS、Lustre、PanFS、GoogleFS等。
1.PVFS(Parallel Virtual File System)項目是Clemson大學為了運行Linux集群而創建的一個開源項目,目前PVFS還存在以下不足：
1）單一管理節點:只有一個管理節點來管理元數據，當集群系統達到一定的規模之後，管理節點將可能出現過度繁忙的情況，這時管理節點將成為系統瓶頸;
2）對數據的存儲缺乏容錯機制:當某一I/O節點無法工作時，數據將出現不可用的情況;
3）靜態配置:對PVFS的配置只能在啟動前進行，一旦系統運行則不可再更改原先的配置。
2.Lustre文件系統是一個基於對象存儲的分布式文件系統，此項目於1999年在Carnegie Mellon University啟動，Lustre也是一個開源項目。它只有兩個元數據管理節點,同PVFS類似,當系統達到一定的規模之後，管理節點會成為Lustre系統中的瓶頸。
3.PanFS(Panasas File System)是Panasas公司用於管理自己的集群存儲系統的分布式文件系統。
4.GoogleFS(Google File System)是Google公司為了滿足公司內部的數據處理需要而設計的一套分布式文件系統。
5.相對其它的文件系統，GPFS的主要優點有以下三點：
1)使用分布式鎖管理和大數據塊策略支持更大規模的集群系統,文件系統的令牌管理器為塊、inode、屬性和目錄項建立細粒度的鎖，第一個獲得鎖的客戶將負責維護相應共享對象的一致性管理，這減少了元數據伺服器的負擔;
2)擁有多個元數據伺服器,元數據也是分布式,使得元數據的管理不再是系統瓶頸;
3)令牌管理以位元組作為鎖的最小單位,也就是說除非兩個請求訪問的是同一文件的同一位元組數據,對於數據的訪問請求永遠不會沖突.

問題二：分布式存儲是什麼？選擇什麼樣的分布式存儲更好？ 分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多 *** 立的設備上。傳統的網路存儲系統採用集中的存儲伺服器存放所有數據，存儲伺服器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，不能滿足大規模存儲應用的需要。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。
聯想超融合ThinkCloud AIO超融合雲一體機是聯想針對企業級用戶推出的核心產品。ThinkCloud AIO超融合雲一體機實現了對雲管理平台、計算、網路和存儲系統的無縫集成，構建了雲計算基礎設施即服務的一站式解決方案，為用戶提供了一個高度簡化的一站式基礎設施雲平台。這不僅使得業務部署上線從周縮短到天，而且與企業應用軟體、中間件及資料庫軟體完全解耦，能夠有效提升企業IT基礎設施運維管理的效率和關鍵應用的性能

問題三：什麼是分布式存儲系統？ 就是將數據分散存儲在多 *** 立的設備上

問題四：什麼是分布式數據存儲 定義：
分布式資料庫是指利用高速計算機網路將物理上分散的多個數據存儲單元連接起來組成一個邏輯上統一的資料庫。分布式資料庫的基本思想是將原來集中式資料庫中的數據分散存儲到多個通過網路連接的數據存儲節點上，以獲取更大的存儲容量和更高的並發訪問量。近年來，隨著數據量的高速增長，分布式資料庫技術也得到了快速的發展，傳統的關系型資料庫開始從集中式模型向分布式架構發展，基於關系型的分布式資料庫在保留了傳統資料庫的數據模型和基本特徵下，從集中式存儲走向分布式存儲，從集中式計算走向分布式計算。
特點：
1.高可擴展性：分布式資料庫必須具有高可擴展性，能夠動態地增添存儲節點以實現存儲容量的線性擴展。
2 高並發性：分布式資料庫必須及時響應大規模用戶的讀/寫請求，能對海量數據進行隨機讀/寫。
3. 高可用性：分布式資料庫必須提供容錯機制，能夠實現對數據的冗餘備份，保證數據和服務的高度可靠性。

問題五：分布式文件系統有哪些主要的類別？ 分布式存儲在大數據、雲計算、虛擬化場景都有勇武之地，在大部分場景還至關重要。munity.emc/message/655951 下面簡要介紹*nix平台下分布式文件系統的發展歷史：
1、單機文件系統
用於操作系統和應用程序的本地存儲。
2、網路文件系統（簡稱：NAS）
基於現有乙太網架構，實現不同伺服器之間傳統文件系統數據共享。
3、集群文件系統
在共享存儲基礎上，通過集群鎖，實現不同伺服器能夠共用一個傳統文件系統。

4、分布式文件系統
在傳統文件系統上，通過額外模塊實現數據跨伺服器分布，並且自身集成raid保護功能，可以保證多台伺服器同時訪問、修改同一個文件系統。性能優越，擴展性很好，成本低廉。

問題六：分布式文件系統和分布式資料庫有什麼不同 分布式文件系統（dfs）和分布式資料庫都支持存入，取出和刪除。但是分布式文件系統比較暴力，可以當做key/value的存取。分布式資料庫涉及精煉的數據，傳統的分布式關系型資料庫會定義數據元組的schema，存入取出刪除的粒度較小。
分布式文件系統現在比較出名的有GFS（未開源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式資料庫現在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基於HDFS，而oceanbase是自己內部實現的分布式文件系統，在此也可以說分布式資料庫以分布式文件系統做基礎存儲。

問題七：分布式存儲有哪些 華為的fusionstorage屬於分布式 您好，很高興能幫助您，首先，FusionDrive其實是一塊1TB或3TB機械硬碟跟一塊128GB三星830固態硬碟的組合。我們都知道，很多超極本同樣採用了混合型硬碟，但是固態硬碟部分的容量大都只有8GB到32GB之間，這個區間無法作為系統盤來使用，只能作

問題八：linux下常用的分布式文件系統有哪些 這他媽不是騰訊今年的筆試題么
NFS（tldp/HOWTO/NFS-HOWTO/index）
網路文件系統是FreeBSD支持的文件系統中的一種，也被稱為NFS。
NFS允許一個系統在網路上與它人共享目錄和文件。通過使用NFS， 用戶和程序可以象訪問本地文件一樣訪問遠端系統上的文件。它的好處是：
1、本地工作站使用更少的磁碟空間，因為通常的數據可以存放在一台機器上而且可以通過網路訪問到。
2、用戶不必在每個網路上機器裡面都有一個home目錄。home目錄可以被放在NFS伺服器上並且在網路上處處可用。
3、諸如軟碟機、CDROM、和ZIP之類的存儲設備可以在網路上面被別的機器使用。可以減少整個網路上的可移動介質設備的數量。
開發語言c/c++,可跨平台運行。
OpenAFS（openafs）
OpenAFS是一套開放源代碼的分布式文件系統，允許系統之間通過區域網和廣域網來分享檔案和資源。OpenAFS是圍繞一組叫做cell的文件伺服器組織的，每個伺服器的標識通常是隱藏在文件系統中，從AFS客戶機登陸的用戶將分辨不出他們在那個伺服器上運行，因為從用戶的角度上看，他們想在有識別的Unix文件系統語義的單個系統上運行。
文件系統內容通常都是跨cell復制，一便一個硬碟的失效不會損害OpenAFS客戶機上的運行。OpenAFS需要高達1GB的大容量客戶機緩存，以允許訪問經常使用的文件。它是一個十分安全的基於kerbero的系統，它使用訪問控制列表(ACL）以便可以進行細粒度的訪問，這不是基於通常的Linux和Unix安全模型。開發協議IBM Public，運行在linux下。
MooseFs（derf.homelinux）
Moose File System是一個具備容錯功能的網路分布式文件統，它將數據分布在網路中的不同伺服器上，MooseFs通過FUSE使之看起來就 是一個Unix的文件系統。但有一點問題，它還是不能解決單點故障的問題。開發語言perl,可跨平台操作。
pNFS（pnfs）
網路文件系統(Network FileSystem,NFS)是大多數區域網(LAN）的重要的組成部分。但NFS不適用於高性能計算中苛刻的輸入書櫥密集型程序，至少以前是這樣。NFS標準的罪行修改納入了Parallel NFS(pNFS），它是文件共享的並行實現，將傳輸速率提高了幾個數量級。
開發語言c/c++,運行在linu下。
googleFs
據說是一個比較不錯的一個可擴展分布式文件系統，用於大型的，分布式的，對大量數據進行訪問的應用。它運行於廉價的普通硬體上，但可以提供容錯功能，它可以給大量的用戶提供性能較高的服務。google自己開發的。

問題九：分布式存儲都有哪些，並闡述其基本實現原理 神州雲科 DCN NCS DFS2000（簡稱DFS2000）系列是面向大數據的存儲系統，採用分布式架構，真正的分布式、全對稱群集體系結構，將模塊化存儲節點與數據和存儲管理軟體相結合，跨節點的客戶端連接負載均衡，自動平衡容量和性能，優化集群資源，3-144節點無縫擴展，容量、性能歲節點增加而線性增長，在 60 秒鍾內添加一個節點以擴展性能和容量。

問題十：linux 分布式系統都有哪些？ 常見的分布式文件系統有，GFS、HDFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS等。各自適用於不同的領域。它們都不是系統級的分布式文件系統，而是應用級的分布式文件存儲服務。
GFS（Google File System）
--------------------------------------
Google公司為了滿足本公司需求而開發的基於Linux的專有分布式文件系統。。盡管Google公布了該系統的一些技術細節，但Google並沒有將該系統的軟體部分作為開源軟體發布。
下面分布式文件系統都是類 GFS的產品。
HDFS
--------------------------------------
Hadoop 實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。 Hadoop是Apache Lucene創始人Doug Cutting開發的使用廣泛的文本搜索庫。它起源於Apache Nutch，後者是一個開源的網路搜索引擎，本身也是Luene項目的一部分。Aapche Hadoop架構是MapRece演算法的一種開源應用，是Google開創其帝國的重要基石。
Ceph
---------------------------------------
是加州大學聖克魯茲分校的Sage weil攻讀博士時開發的分布式文件系統。並使用Ceph完成了他的論文。
說 ceph 性能最高，C++編寫的代碼，支持Fuse，並且沒有單點故障依賴， 於是下載安裝， 由於 ceph 使用 btrfs 文件系統， 而btrfs 文件系統需要 Linux 2.6.34 以上的內核才支持。
可是ceph太不成熟了，它基於的btrfs本身就不成熟，它的官方網站上也明確指出不要把ceph用在生產環境中。
Lustre
---------------------------------------
Lustre是一個大規模的、安全可靠的，具備高可用性的集群文件系統，它是由SUN公司開發和維護的。
該項目主要的目的就是開發下一代的集群文件系統，可以支持超過10000個節點，數以PB的數據量存儲系統。
目前Lustre已經運用在一些領域，例如HP SFS產品等。

④ 數據自動化運維應該注意哪些事項

一、基礎數據概況

CMDB中文是配置管理資料庫，存儲與管理企業IT架構中設備的各種配置信息，與未來的IT運維管理標准化和流程化緊密關聯，並且支持流程的運轉。運維管理平台創建初期或初版中的CMDB更多是偏向IT資產管理，我們在這里定義的IT資產管理，暫時拋除公司個人使用的普通PC機。

日誌主要存儲CMDB中涉及到伺服器或是其它設備的日誌信息。

DB主要是所有IT系統的資料庫信息，包括運維管理系統本身的資料庫。由於資料庫的重要性，所以在基礎數據中單獨一個模塊管理資料庫，包括生產資料庫、測試資料庫、開發資料庫。資料庫的日誌放在日誌模塊進行統一管理，監控和備份。

知識庫主要存儲日常運維管理中發生的事件、問題以及一些經典問題的解決和常用的謹敗戚解決方案，主要起到運維管理輔助的功能。

二、基礎數據三要素

基礎數據要求完整、准確、實時，這三個特性缺一不可。

1.完整性

完整性，要求在數據採集整理階段，要一一梳理，不能有遺漏。任何一個設備的疏漏都將會導致未來出現問題。例如最近的勒索病毒在防範上需要給伺服器升級打補丁，這個時候就是根據伺服器清單一一對照，升級。如果有遺漏落下的伺服器未及時打補丁而導致病毒入侵，後果將很嚴重。那麼，如何做到完整性呢？大致可以分為以下幾步：

文檔庫也包括一些企業或是部門的規章制度，與供應商的合同條文等。主要是涉及到IT系統文檔的一個存放和查閱的地方。

運維標准和運維流程的文檔一定是必不可少的。因為運維自動化的前提就是運維的標准化和流程化。如果沒有明確的標准和規范的流程，運維自動化就只能一直停留在測試環境的假想空間中。

總結

基礎數據在整個運維管理中起到基礎、奠基的重要作用，也是做運維管理平台的第一步和以後每一步的重要依據。一定要捨得投入時間、人力等來建立起完整、准確、實時的基礎數據。打好地基，以後運維的每一步都將有條不紊地循序漸進，終將建設成屬於運維的高樓大廈。