摘要：1. 什么是悲观锁？乐观锁？ 乐观锁对应于生活中乐观的人总是想着事情往好的方向发展，悲观锁对应于生活中悲观的人总是想着事情往坏的方向发展。这两种人各有优缺点，不能不以场景而定说一种人好于另外一种人。 悲观锁 总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样
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posted @ 2021-03-05 13:01
随笔分类 - 测开面经
摘要：快速排序 希尔排序 堆排序 直接选择排序 不稳定 基数排序 冒泡排序 直接插入排序 拆半插入排序 归并排序 稳定
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posted @ 2021-01-14 21:17
摘要：假设客户端分别发送了两个数据包D1和D2给服务器，由于服务器一次读取的字节数是不确定的，故可能存在以下4中情况： 服务端分两次读到了两个独立的数据包D1和D2，没有粘包和拆包 服务端分一次收到两个数据包，D1和D2粘合一起，被称为TCP粘包 服务端分两次读取到了两个数据包，第一次完成的D1和D2部分
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posted @ 2021-01-14 21:08
摘要：第一种：set集合，去重数组 set集合，元素无序，不重复 Python： arr=['a','b','c'] el=set(arr) print(el) 第二种： 放到一个字典里作为key def getNonRepeat(data): return list(dict.fromKeys(data
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posted @ 2021-01-14 20:59
摘要：列表： 列表是一种数据结构，每一个元素对应一个值。例如：list=['a','b','c'] 访问列表数据通过下标的方式来进行数据访问，list[下标] list.append(i) 添加数据 del list[0] 删除元素 元组： 元组的元素不能修改，而且元组是用的括号 b=('a','b','
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posted @ 2021-01-14 20:54
摘要：当数据库同时访问同一个资源时，有可能导致数据不一致，因此需要锁进行控制： 表级锁、行级锁、页级锁、共享锁、排他锁、乐观锁 悲观锁就是认为总会有人抢我的，乐观锁认为，基本没人抢 乐观锁，认为读多写少 ，遇到并发写的可能性比较低 悲观锁，update时需锁住表，再执行语句，执行完才释放锁，行锁、表锁 读
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posted @ 2021-01-14 19:23
摘要：浏览器查找该域名的IP地址 浏览器根据IP向web服务器发送一个http请求 服务器收到请求并进行处理 服务器返回一个响应 浏览器对该相应进行解码，渲染显示 页面显示完成后，浏览器发送异步请求
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posted @ 2021-01-14 19:18
摘要：做个比喻：进程=火车 线程=车厢 线程在进程下行进 一个进程可以包含多个线程 不同进程间数据不共享 同一进程下不同线程数据共享 进程要比线程消耗更多的计算机资源 进程间不会相互影响 ，一个线程挂掉，导致整个进程挂掉 进程使用内存地址可以上锁，即下一个线程使用某些共享内存时，其他线程必须等它结束，才能
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posted @ 2021-01-14 19:14
摘要：相信测试这行的同道朋友们，经常会被问到这个问题，这里我用自己的语言总结了几点： UDP 和 TCP的区别： 连接方面：tcp面向连接，三次握手，四次挥手 udp无连接，即发送数据之前不需要建立连接 安全方面：tcp可提供可靠的服务，通过tcp连接传送的数据，无差错，不丢失，不重复，且按序到达 udp
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posted @ 2021-01-14 19:08
摘要：如何合并两个列表，今天就来探讨一下： 方法一：最笨的方法实现 list1=[1,2,3]list2=[4,5,6]new_list=[]for item in list1: new_list.append(item)for item in list2: new_list.append(item)pr
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posted @ 2021-01-14 11:15
摘要：def makeDict(): list1 = ['k1', 'k2', 'k3'] list2 = ['v1', 'v2', 'v3'] dict_data = dict(zip(list1, list2)) print(dict_data)if __name__ == "__main__": m
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posted @ 2021-01-14 10:29
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