静下心慢慢看，我想一定会对你有一点点的帮助
什么是面向对象：我们将繁琐的步骤，通过行为、功能，模块化，这就是面向对象（面向对象是把整个需求按照特点、功能划分，将这些存在共性的部分封装成对象）
单引号和双引号的区别：单引号变量不会被执行
json_decode带true和不带的区别：
- json_decode（$data）=>返回对象
- json_decode($data,true) =>返回数组
解耦：最好的解耦使用容器（降低代码维护，变量声明等）
RESTful
- 简介：是一种常见的REST应用，是遵循REST风格的web服务，REST式的web服务是一种ROA（面向资源的架构）。
- 举例：
2.1正常路由：user/getUserInfo?uid=1
2.2REST后路由：user/m?uid
网络协议http/tcp机制及请求情况
- 四层模型：应用层、传输层、网络层、数据链路层 应用层、表示层、会话层、传输层、网络层、数据链路层、物理层 应用层：向用户提供应用服务的活动，预存了各种通用的协议（ftp、文本传输协议、DNS、http协议也处于这一层）
- 传输层：提供两台机器之间的数据传输，tcp:传输控制协议，udp：用户数据协议
- 网络层：处理网上流动的数据包，传输就是通过怎样的路径达到对方计算机，并把数据包发送给对方，对多态计算机传输时选择一条传输
- 链路层：处理连接网络的硬件部分，包括驱动、网卡、
- tcp如何通信：应用层发送http请求，网络层解析，发送到服务器，服务器返回信息到链路接收端在返回一直到应用层，请求结束发送端每经过一层都会把请求层的首部打包上，接受层则每次请求都会去掉首部IP协议是把数据包发送给对方，确保对方在哪里，其中包括Ip和MAC物理地址ARP协议通过MAC地址进行通信，ARP协议是可以理解为地址解析协议，通过通讯方的IP地址反查出对应的MAC地址确保TCP协议的可靠：1.按层次分：大数据分割，TCP检查数据是否最终传输过去了确保数据能到达：TCP采用三次捂手，第一次发送SYN的数据包给对方，第二次接收端接收到后返回一个SYN/ACK标志的数据包表示确认数据送达，最后结束段在发送方一个ACK标注的数据包捂手结束
- DNS协议：提供通过域名查找IP地址，或者从IP地址反查域名的服务
mysql优化
四大方面：1设计：存储引擎、字段类型、范式及逆范式 2功能：索引、缓存、分区分表 3.架构：主从复制、读写分离、负载均衡 4.合理sql：测试、经验
- MySQL主从复制是一个异步的复制过程，主库发送更新事件到从库，从库读取更新记录，并执行更新记录，使得从库的内容与主库保持一致
- 存储引擎：支持事务锁、行级锁定、外键约束，更加注重数据完整性和安全性，数据集中存储，行记录：一种检索机制，相当于字典
- innodb：独立表空间、共享表空间：优点：每个表和索引都会存储在各自表空间，可以方便表数据的迁移，可以通过alter实现表空间的回收，缺点：单表超过100G，数据处理会变慢，用分区分表来处理
- 共享表：优点：可以把数据和文件放在一个磁盘上，方便管理 缺点：处理一个大文件时，虽然可以把大文件分成若干个小文件，对表做操作会有大量的缝隙，对统计和日值方便不合适
- innodb：擅长处理并发，通过行级锁定和表锁定来实现,擅长插入和更新
- myisam：擅长查询，innodb：擅长数据完整性、并发处理、查询及删除
- mysql安全防注入：运用execute代替sql语句连接
- mysql原理：1.客户端连接层：连接处理、证书验证 2.架构层：sql接口和优化 3.存储层：mysql数据存储和提取，服务器通过API存储引擎进行通信 4.数据层：运行在设备上，完成数据引擎的交互
- mysql设计：
9.1根据业务场景：根据需求及业务场景选择数据库类型，查询多久选择Myisam（不支持事务，非聚集型索引）,插入更新多久选择Innodb（支持事务，聚集型索引），根据数据量进行分库分表操作，字段类型设计（定长字段查询比较快例如：char比varchar快，主键类型用bigint），索引设计，多条件查询用组合索引，单条件的用唯一索引，模糊搜索用全文索引（目前全文索引支持：char、varchar、text）。
9.2索引种类：1.全文索引2.hash索引：针对单条件查询比较快（"=“和"in”）,对于范围查找并不是特别高效3.btree索引:索引值按照一定的算法植入数据结构中的二叉树，4.rbtree索引：用的较少：一般使用与范围查找
9.3mysql优化：主从复制读写分离，索引（主键索引、组合索引（用于多个条件查询）、唯一索引（可以为null，但不能重复）、全文索引（like %name%）），慢查询日志（long_query_time设置语句阈值，超过则代表语句执行慢，需要优化），sql语句优化
9.4mysql优化工具：1.慢查询日志：记录查询时间慢的语句 2.explan：查看mysql执行计划，寻找其中可优化点 3.profiling：查询资源消耗情况
php5与php7之间的区别
- 性能提升：PHP7比PHP5.0性能提升了两倍。
- 以前的许多致命错误，现在改成抛出异常。
- PHP7.0比PHP5.0移除了一些老的不在支持的SAPI（服务器端应用编程端口）和扩展。
- PHP7.0比PHP5.0新增了空接合操作符。
- PHP 7.0比PHP5.0新增加了结合比较运算符。
- PHP 7.0比PHP5.0新增加了函数的返回类型声明。
- PHP 7.0比PHP5.0新增加了标量类型声明。
- PHP 7.0比PHP5.0新增加匿名类。
- 错误处理和64位支持
php运行原理
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php运行原理：
1.1简单说明：词语解析->语法解析->opcodes指令执行->通过sapi将结果返回
1.2详细说明：浏览器发送给服务器，如果是静态资源，直接把资源返回给客户端2.如果请求的是php文件，服务器把php文件交给php解析器进行处理，处理完成，服务器会以静态资源的形式返回给客户端（web server启动时载入fastcgi进程管理器(php的fastcgi管理器是php-fpm)，fastcgi自身初始化，启动多个cgi进程，等待web server连接，当web server连接到cgi的一个解析器时，web server将变量和标准输入发送到fastcgi的子进程php-cgi，php-cgi处理完成后，将返回结果和信息从同一连接返回web server，请求处理完成，php-cgi在此时退出，通常请求cgi时，每次请求都需要重新解析php.ini，如果运用fastcgi则只在进程启动时连接一次，能够持续数据库连接） -
CGI运行原理：1.初始化相关变量2.调用并初始化虚拟机3.加载并解析php.ini4.激活zend（zend加载a.php文件进行解析，编译a.php脚本为opcode并执行，输出结果，关闭虚拟机，）5.返回结果给web server模块模式：以mod_php5的形式集成，此时mod_php5是接收apache传递过来的php请求，并处理这些请求，将结果返回给apache，可以在启动的时候配置好php模块，通过ap_hook_post_config挂钩，在apache启动的时候启动此模块来接收php文件的请求
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nginx介绍：是一种高性能的http和反向代理服务器，也是IMAP/POS3/SMTP服务器
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nginx+php流程：浏览器请求到nginx–>路由到index.php–>加载nginx的php-cgi模块–>fastcgi监听127.0.0.1:9000地址–>浏览器请求道当前127.0.0.1:9000地址–>php-fpm监听127.0.0.1:9000地址–>php-fpm接收到请求交给worker进程处理请求–>php-fpm处理完成后返回给nginx–>nginx通过http返回给浏览器
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php垃圾回收机制GCC：php变量都会有变量类型、变量value、引用计数次数、是否是引用变量四部分组成（5.3）当删除父元素的时候，容器不会被删除，因为子元素还在指向该容器，只有当文件执行完后才会被删除，这就造成了内存泄漏，最新的gc是php启动时默认设置的zval数量根缓存区（默认10000），当php发现有缓存循环引用zval时，就会把他存入打根缓存区，当根缓存区达到配置文件中的指定数量（10000）后，就会进行垃圾回收机制，以此解决内存泄漏问题
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引用计数：当引用计数ref_count清0的时候就会被销毁实现内存回收
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写时拷贝：当变量a赋值给变量b的时候，变量b指向变量a的容器，只有当变量b发生改变的时候才会真正的发生变量容器复制
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简单说明：词语解析->语法解析->opcodes指令执行->通过sapi将结果返回
详细说明：浏览器发送给服务器，如果是静态资源，直接把资源返回给客户端2.如果请求的是php文件，服务器把php文件交给php解析器进行处理，处理完成，服务器会以静态资源的形式返回给客户端（web server启动时载入fastcgi进程管理器(php的fastcgi管理器是php-fpm)，fastcgi自身初始化，启动多个cgi进程，等待web server连接，当web server连接到cgi的一个解析器时，web server将变量和标准输入发送到fastcgi的子进程php-cgi，php-cgi处理完成后，将返回结果和信息从同一连接返回web server，请求处理完成，php-cgi在此时退出，通常请求cgi时，每次请求都需要重新解析php.ini，如果运用fastcgi则只在进程启动时连接一次，能够持续数据库连接） -
php包含四个部分：zend引擎：php核心，extensions：通过组件提供基础服务，sapi：服务端应用编程接口，上层应用：
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zend介绍：是php的内核，hashtable是zend的核心数据结构，实现典型的hsah三列结构，附加双向链表，提供了正反两个方向的数组遍历
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双向链表：快速删除，避免遍历 zval结构主要有三部分组成：type：指定变量所属的类型，refcount：用来实现计数，value：存储变量的实际数据
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聚集索引和非聚集索引的区别：在于表记录的排序顺序和索引的排序顺序是否一致
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悲观锁：先获取锁，在进行业务操作
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乐观锁：用户并发事务处理，每个事务在执行执行之前都先检查有没有其他事务又修改了数据，如果有则事务回滚。一般在锁的数据上添加版本号或者时间戳
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普通索引
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聚合索引（组合索引）：如果有A、B、C三列，按左排序规则，B、C检索不能用
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hash索引：不常用
swoole介绍
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TCP和UDP的区别：TCP是面向连接、可靠的数据流传输，UDP提供的是非面向连接的不可靠的数据传输流，TCP注重数据安全，UDP传输数据快
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TCP三次握手（后续补充四次挥手）： 第一次握手：建立连接，客户端发送连接请求报文段，将SYN位置为1，sequence Number 为x；客户端进入SYN SEND状态，等待服务器确认，第二次握手：服务器收到客户端SYN报文段，需要对报文段进行确认，设置Acknwledgmentnumber为x+1,同时自己还要发送SYN请求， 将SYN的设置为1，sequenceNumber为y，服务器将所有信息放到报文（SYN+ACK）中,并发送给客户端，此时服务器进入SYN RECV状态。第三次捂手：客户端接收到SYN ACK报文，然后将Acknowledgmentnumber设置为y+1，向服务器发送ACK报文，报文发送完毕，客户端 和服务器端都进入ESTABLISHED状态，完成三次握手
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TCP四层模型：链路层、网络层、传输层、应用层
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TCP流量控制：不让发送方把数据发送得过快，好让对方来得及接收，接收方可能来不及接收，这就造成了数据丢失。用滑动窗口机制实现对方发送的流量控制。
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TCP拥塞控制：若某一资源需求超出了该资源提供的可用部分，网络性能就要变坏，这种情况就叫做拥塞。
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拥塞是为了防止过多的数据注入到网络中，这样就可以使网络的路由或链路不至于过载，
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为了进行拥塞控制，TCP发送要维持一个拥塞窗口的状态变量，拥塞窗口的大小取决于网络的拥塞程度，并且动用变化，发送发窗口取为拥塞窗口和接收方的接收窗口中较小的一个。
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TCP采用四种算法：慢开始、拥塞避免、快重传、快回复，在网络层可以使用路由器采用适当的分组丢弃策略（如主动队列管理AQM），以减少网络拥塞的发送
8.1. 慢开始：慢开始算法的思路是当主机开始发送数据时，如果立即把大量数据字节注入到网络，那么可能会引起网络阻塞，因为现在还不知道网络的符合情况，经验表明，较好的方法是先试探一下，即由小到大逐渐增大发送窗口，也就是由小到大逐渐增大拥塞窗口数值，cwnd初始值为1，每经过一个传播轮次，cwnd加倍。
8.2拥塞避免：拥塞避免算法的思路是让拥塞窗口cwnd缓慢增大，即每经过一个往返时间RTT就把发放的cwnd加1。
8.3快重传与快回复：没有FRR，如果数据包丢失，TCP将会使用定时器来要求传输暂停，在暂停的这段时间内，没有新的或复制的数据包被发送。有FRR,如果接收到一个不按顺序的数据段，他就会立即发送一个重复确认，如果发送机接受到三次重复确认，他就会假定确认指出的数据段丢失了，并立即重传这些丢失的数据，有了FRR，就不会因为重传是要求的暂停被耽误，当有多个数据包在某一段很短的时间丢失时，它则不能很有效的工作。 -
TCP粘包现象：TCP发送若干个数据包到接收方是粘成一个包，后一个数据包的头紧挨着前一个数据的尾。
9.1. 为什么出现粘包现象：粘包是接收方不知道数据之间的界限，不知道一次性去多少字节的数据造成的。
9.2TPC默认的Nagle算法：
9.2.1.只有一个分组得到确认才会发送下一个分组，
9.2.2.收集多个小分组，在一个确认要到来时一起发送。9.3什么时候解决粘包问题：如果多个分组数据毫不相干，甚至是并列关系，我们一定要处理粘包问题。
如何解决粘包问题：将传输的数据转换成字节，然后len（）得到长度，先输出长度，然后将接收的缓冲区大小调整为长度，就不会出现粘包了。用Struct模板，定长8字节的整数型，接收方每次只接受8个字节。 -
如果已经建立了连接，但时客户端突然出现故障了怎么办：TCP设有保活计时器，客户端如果出现故障，服务器不能一直等下去，白白浪费资源，服务器每接收到一次客户端请求后都会重新复位这个计时器。
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TCP慢启动:TCP三次握手完成后，开始传输数据，并不是一开始向网络通道中发送大量的数据，这样很容易导致路由中缓存空间耗尽，从而发生拥塞，而是根据初始化cwnd初始化为1，逐步增大发送数据，cwnd同时也会成指数增大。
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TCP的syn攻击：syn就是在客户端在短时间内伪造大量的ip地址，想服务端发端的发送syn包，服务端回复确认包，并等待客户端确认，由于源地址不存在，因此服务端不断发送直至超时，这些伪造的syn包将占满未连接的队列，导致正常的syn请求因队列满而被丢弃，从而造成了网络阻塞甚至系统瘫痪
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如何方式syn攻击：1.减少toc等待数2.启动syncookies3.减少重试次数4.限制但ip并打数5.限制单位时间内连接数6.限制单个地址最大连接数
redis介绍：
- redis启动三种方式：1.1.redis.conf配置文件1.2.启动的时候在启动命令后加入1.3.客户端命令，在启动完成后
- redis中存在重要数据的时候需要设置密码
- redis持久化流程:1.客户端向服务器发送写操作（数据在客户端内存中）2.数据库服务接收到服务器的写操作（数据在服务器内存中）3.服务器调用write这个调用将数据网磁盘离去写（数据在系统内存的缓存区）4.操作系统将缓存区的数据转移到磁盘控制器上（数据在磁盘缓存里）5.磁盘控制器将数据写到磁盘的物理介质中（数据真正的写到磁盘上）
- RDB持久化：是把当前内存的数据集快照以二进制写入磁盘，也就是snapshot快照,默认dump.rdb,用这个文件代替上次的文件达到数据持久化的目的。
- RDB的三种机制:1.save：会阻塞reids，执行save期间redis不执行其他操作，只有当RDB过程执行完成为止 ，执行完成后把旧的文件替换掉。2.bgsave：执行命令时，redis会在后台进行异步快照操作，快照同时还可以响应客户端请求（步骤：redis执行fork创建子程序，redis持久化过程有子过程完成，阻塞只发生在fork阶段）。3.自动化：在redis.conf中配置
- RDB的优点：1.文件紧凑，全量备份，非常适合备份和灾难恢复。2.生成RDB文件的时候，主进程会fork一个子进程来处理所有的保存工作，主进程不需要进行任何的磁盘IO操作。3.RDB恢复大数据比AOF快
- RDB的缺点：RDB快照是一个全量备份，存储的是内存二进制序列化形式，存储上非常紧凑，当快照持久化时，会开启一个子进程专门来负责快照持久化，子进程会拥有父进程的数据，当父进程被修改内存子进程反应不过来时，快照持久化期间被修改的数据不会被保存，可能丢失数据。
- AOF机制：redis收到一个命令都通过write函数追加到文件中，俗称日志记录
- AOF重写原理：AOF持久化带来的问题是文件越来越大，为了压缩AOF文件，redis提供了bgrewriteaof命令，将内存中的数据已命令的形式保存临时文件中，同时会fork一个子进程来重写文件。重写aof文件，并没有读取就得aof文件，而是将整个内存中的数据库内容用命令的形式重新aof文件。
- AOF的三种触发机制：1.每修改同步always：每次持久化都会立即同步到磁盘，性能较差，但数据保存完好，2.每秒同步everysec：异步操作，如果一秒内有宕机，有数据会丢失。3.不同no：从不同步
- AOF的优点：1.可以更好的保护数据的不丢失，一般AOF会每隔一秒通过后台线程执行一次fsync操作，最多丢失一秒数据。2.AOF没有任何磁盘寻址的开销，写入性能非常高，文件不容易破碎。3.AOF即使过大的时候，出现重写操作，也不会影响客户端的读写4.AOF日志文件的命令，通过非常可读的方式进行记录，这个特性非常适合做灾难误删除的紧急恢复。比如不小心flushall命令清楚了所有数据，只要后台rewrite还没发生，那么久拷贝AOF文件，将最后一条flushall命令给删除，然后再将该AOF文件放回去，就可以通过恢复机制，自动恢复所有数据。
- AOF的缺点：1.对于同一个文件来说AOF通常不RDB数据快照文件大。
- AOF开启，支持的QPS写会比RDB支持的QPS写低，因为AOF一般配置成每秒fsync一次日志文件。3.AOF发生bug，就是通过AOF日志进行恢复，没有恢复一模一样的数据。
- redis内存划分：1.数据：作为数据库，数据是最主要的部分，这部分占用的内存会统计在used_memory。2.进程本身运行需要的内存：代码和常量池，这部分大约有几兆，可以忽略不计，这部分不是由jemalloc分配，所以不会统计在used_memory中，AOF和RDB创建的子进程不属于redis进程，不统计在used_memory和used_memory_rss中。3.缓存内存：包括客户端缓冲区、复制积压缓冲区、AOF缓冲区，有jemalloc分配，统计在used_memory中。4.内存碎片：是redis内存分配，回收物理内存过程产生的，频繁改变数据可能导致物理内存没有释放，这部分内存不统计在used_memory中。
- redis主从复制：复制是redis高可用的基础，哨兵和集群都是在复制的基础上实现的高可用，复制主要实现了数据的多机备份，以及对于读操作的负载均衡和简单的故障恢复，缺陷在于:恢复故障无法自动化，写操作无法负载均衡，存储能力受到单机限制
- reids哨兵：在复制的基础上，哨兵实现了自动化的故障恢复，缺陷：写操作无法负载均衡，存储能力受单机限制
- redis缓存被击穿处理机制：使用mutex，缓存失效的时候（判断拿出来的值为空），不是立即去loaddb，而是先使用缓存工具的某些带成功的返回值操作（例如reids的SETNX或者memcache的add）去set一个mutexkey，当返回成功时，在进行load db操作并回设缓存，否则就重试整个get缓存方法。
- 缓存和数据库之间的数据一致性问题：分布式环境下非常容易出现缓存和数据库之间的一致问题，如果项目对数据是强一致性，那就不要用缓存，只能采用合适的策略来降低缓存和数据库不一致性的概率，而无法保证数据的强一致性，合适的策略包括合适的缓存更新策略，更新数据库后及时更新缓存，缓存更新失败后增加重试机制，例如MQ消息队列
- redis缓存雪崩问题：1.像缓存穿透一样加锁排列。2.建立备份缓存，设置A的过期时间，不设置B的过期时间，当缓存A失效的时候，读取缓存B，并且更新A的缓存和B的缓存。
- redis分布式：redis支持主从模式，master会同步数据到slave，而slave不会同步master，slave启动时会连接master，同步数据，这是一个典型的读写分离没事，利用master来插入数据，slave提供检索服务，这样可以有效减少单个计算机的并发数量
- redis读写分离模式：通过增加slave db数量，读的性能会成线性增加，为了避免Masterdb的单店故障，集群一般采用两台Master db做双机热备，是整个几群的读写性都非常高。
- redis读写分离的缺点：主机从机都要不存完整的数据，如果在数据量很大的情况下，集群的扩展还是受制于单个节点的存储能力，对于write-intersive类型的应用，读写分离并不适用。
- 数据库分片模型：为了解决读写分离的缺陷，可以将数据分片模型应用进来可以将每个节点看成独立的master，然后通过业务进行分片，可以设计成一个master和多个slave的模式。
- redis分布式锁的实现：先拿setnx来抢锁，抢到之后，再用exprie给锁加一个过期时间，防止锁忘记释放，如果在setnx执行后exprie之前进程意外crash或者重启维护了，那会怎么样？set指令有非常复杂的参数，这个应该可以同时把setnx和exprie合成一个指令来用
- redis做异步队列：一般使用list做队列，lpush生产消息，lpop消费消息，当lpop没有消息的时候，要适当的sleep一下，缺点：在线下消费的时候，生产消息会丢失，得使用创业的消息队列rabbitmq等，能不能产生一次消费多次？使用pub/sub主题订阅者模式，实现1：N的消息队列。
- redis中海量数据的正确方式：利用scan系列命令（SCAN、SSCAN、HCAN、ZCAN）完成数据迭代。
- redis集群：Redis Sentinal着眼于高可用，在Master宕机时会自动将Slave提升为Master，继续提供服务。Redis Cluster着眼于扩展，在单个redis不够时，使用Cluster进行分片存储。
- redis集群什么情况下会导致集群不可用：A、B、C三个节点集群，当B节点失败，那么整个集群会因为缺失B节点范围的槽而不可用。
- redis哈希槽的概念：redis集群没有一致性hash，而是引入hash槽的概念，redis集群有16384个哈希槽，每个key通过CRC16效验后对16384取模来决定防止那个槽，集群的内个节点负责一部分槽。
- redis并不能保障强一致性，这就意味着实际集群在特点环境下可能会丢失写操作。
- redis事务：事务是单独的隔离操作，事务中的所有命令都会序列化、按顺序执行，事务在执行时，不会被其他客户端的请求打断，事务的原子性，事务要么全部执行，要不全部不执行。
- redis如何做内存优化：尽可能使用散列表，散列表使用的内存非常少，所以尽可能的将数据抽象到三列表里。
- redis回收进程机制如何工作：一个客户端运行了新的命令，添加了新的数据，redis检查内存的使用清理，如果大于maxmemory的限制，则根据设定好的策略进行回收，所以就是内存不断的达到限制边界，不断的会受到边界以内，如果一个内存导致内存被大量占用，不用多久，内存很快就会被超越。
- redis如何保证都是热数据：redis内存数据集大小升到一定的大小后，就会实行数据淘汰策略。
- 如何查找一亿数据中的10W个key：使用keys扫描出所有指定模式的key列表，如果这个redis正在为线上提供服务，这会造成阻塞卡顿，因为redis是单线程的，keys指令会导致线程阻塞一段时间，线上服务停顿，直到指令执行完毕，服务才能恢复，scan命令可以无阻塞提取指定模式的key列表，但可能给会有重复的概率，在客户端去重一次就好，整个执行时间比keys长。
- redis设置过期时间一致：如果大量的过期时间过于集中，到过期时间时redis会出现卡顿，一般在时间上加一个随机值，是过去时间分散一点。redis连接connect和pconnect区别：connect结束后连接断开，pconnect结束后连接不断开，保持在php-fpm进程中。
- redis有哪些结构时间复杂度较高的list（redis hsah实现）：哈希的实现编号可以是ziplist或者hashtable，ziplist编号的哈希对象采用压缩列表作为底层实现，每当有新的键值对要加入到hash对象的时候，程序会先将保存了键的压缩列表节点推入到压缩列表结尾，然后再将保存了值的压缩列表节点推入到压缩列表结尾，因此保存了同一键值对的两个节点总是紧挨在一起，保存的节点在前，保存值得节点在后，先添加到哈希对象的键值对会被放在压缩列表表头，后添加到哈希对象的键值对会被放在压缩列表的结尾。
php常用数组
array
array_chunk:将一个数组分成多个
array_column:返回数组中指定的一列
array_combine:数组合并（用一个数组的只作为键，另一个数组的值作为值）
array_filp:交换数组中的键和值
array_key_exists:检索数组里是否有指定的键名或索引
array_merge:数组合并
array_shift:将数组开头单元移除
array_pop:弹出数组中最后一个元素
array_unshift:从数组开头插入一个单元
array_push:将一个元素和多个元素压入数组末尾
array_slice:将数组中取出一段
array_rand:从数组中随机取出一个或多个单元
array_reverse:返回单元顺序相反的数组
array_search:在数组中搜索给定的值，如果成功返回首个相应的键名
array_sum:数组值求和
array_unique:数组去重
array_value:返回数组中多有的值
asort:对数组进行升序排列并保持索引关系
arsort:对数组进行降序配列并保持索引关系
count:返回数组个数
current:输出数组中当前元素的值
in_array:检测数组中是否纯在某个值
ksort：按键名进行升序排列
krsort:按键名进行降序排列
list:将数组中的值赋给一个变量
shuffle:打乱数组
sort:对数组进行升序排列
rsort:对数组进行降序排列
字符串函数
strlen：返回字符串长度
strtolower：字母小写
strtouppor：字母大写
ucwords：第一个单词首字母大写
ucfrist：首字母大写
str_replace：替换，区分大小写
str_ireplace：替换，不区分大小写
trim：清除字符串两边的空格
ltrim：清除字符串左边的空格
rtrim：清除字符串右边的空格
strpos：某个字符串第一个位置，索引是0，没有出现返回false，区分大小写
stripos：某字符串第一个位置，不区分大小写
strrpos：查询某个字符串最后出现的位置，索引是0，没有出现返回false，区分大小写
strripos：查询某个字符串最后出现的位置，不区分大小写
substr：字符串截取（$str,0,3）
strstr：截取字符串从某个字符开始
strrev：字符串反转
str_repeat：重复字符串
str_shuffle：随机打乱字符串顺序
strrchr：截取字符串，从最后一个字符出现的位置开始
MD5：加密
explode：字符串指定格式分割成数组
implode：数组拼接成字符串
strcmp：比较两个字符串的大小
strcasecmp：忽略大小写，比较字符串大小写
strnatcasecmp：使用自然顺序算法比较字符串
strncasecmp：比较字符串开始的若干个字符串
mysql常用函数
mysql_affected_rows():取得前一次 MySQL 操作所影响的记录行数
mysql_data_seek():移动记录指针
mysql_errno():返回上一个 MySQL 操作中的错误信息的数字编码。
mysql_fetch_array():从结果集中取得一行作为关联数组，或数字数组，或二者兼有
mysql_fetch_assoc():从结果集中取得一行作为关联数组
mysql_fetch_field():从结果集中取得列信息并作为对象返回。 3
mysql_fetch_lengths():取得结果集中每个字段的内容的长度。 3
mysql_fetch_object():从结果集中取得一行作为对象。 3
mysql_fetch_row():从结果集中取得一行作为数字数组。 3
mysql_field_flags():从结果中取得和指定字段关联的标志。 3
mysql_field_len():返回指定字段的长度。 3
mysql_field_name():取得结果中指定字段的字段名。 3
mysql_field_seek():将结果集中的指针设定为指定的字段偏移量。 3
mysql_field_table():取得指定字段所在的表名。 3
mysql_field_type():取得结果集中指定字段的类型。 3
mysql_free_result():释放结果内存。 3
mysql_get_client_info():取得 MySQL 客户端信息。 4
mysql_get_host_info():取得 MySQL 主机信息。 4
mysql_get_proto_info():取得 MySQL 协议信息。 4
mysql_get_server_info():取得 MySQL 服务器信息。 4
mysql_info():取得最近一条查询的信息。 4
mysql_insert_id():取得上一步 INSERT 操作产生的 ID。 3
mysql_list_dbs():列出 MySQL 服务器中所有的数据库。
4.linux常用命令：
ls命令：查看当前文件下的所有文件（ -a：列出所有文件包含.开始的隐藏文件，-A：列出除.和…以外的其他文件-r：反序排列 -t：以文件的修改时间排序 -s：以文件的大小写排序 -h：以易读大小写显示 -l：除文件名以外的所有文件的权限、作者、文件大小等信息列出来）cd命令命令命令：切换到当前目录 pwd命令：查看当前路径 rm命令：删除一个目录中的一个或多个文件
rmdir命令：从一个目录中删除一个或多个目录，必须有写权限，不能删除空目录
mv命令：移动文件或者修改文件名
cp命令：复制文件到目标文件（-i：提示 -r:复制目录及目录中的所有文件 -a：复制文件与源文件时间一样） cat命令：1.一次显示整个大文件2.从键盘创建一个文件3.将几个文件合并为一个文件（-b：对非空输出行号 -n：输出所有行号）
more命令：类似于cat便于阅读（+n:从第几行开始显示 -n:定义屏幕大小为n +/pattern:在每个档案显示钱搜索该字符串（pattern），然后从该字符前两行后开始显示 -c：从顶部清屏，然后显示。-l：忽略ctrl+l换页字符 -p：通过清屏窗口而不是滚动换页 -s：连续多个空行显示为一行 -u：把内容下划线去掉）
less命令：与more相似，more仅能向前移动，不能向后移动，less查看前不会加载整个文件 head命令：用来显示档案开头至标准输出，默认10行 tailml：用于显示指定文件的末尾内容，不指定文件时，作为输入信息进行处理常用开看日志文件 which命令：查找可执行文件的位置
whereis命令：查看文件位置
locate命令：配合数据库查看文件位置
find命令：实际搜索硬盘查找文件名称
chmod命令：改变文件或命令的访问权限
chown命令：将制定用户的拥有者改为指定用户或组
df命令：显示磁盘使用情况，默认当前磁盘
du命令：是对文件或目录的磁盘使用情况（例如：文件大小）
in命令：建立同步连接，减少磁盘占用
date命令：显示或设定系统的时间与日期
cal命令：显示公历日期
grep：强大的文件搜索所，全局正则表达是搜索
wc命令：统计指定文件的字节、数字、行数，并统计结果数输出
ps命令：查看当前运行进程的状态
top命令：显示当前进程的执行信息，包括进程ID、内存占有率、cup使用率 kill命令：强制终止进程 free命令：显示内存使用情况，包括物理内存、交互区内存、缓存区内存
git常用命令：
5.git提交流程git log查看提交记录–>git pull代码拉取–>git status查看是否有要提交代码–>git add提交多有代码–>git commit -m为本次代码添加注释–>git reset撤回提交代码
git init命令：创建一个新的git代码库
git init [project-name]命令：新建一个目录初始化代码库
git clone命令：下载一个项目和整个代码历史
git config --list命令：显示当前git配置
git config -e[–global]:编辑git配置文件
git config [–global] user.name "[name]"命令：提交代码时的用户信息
git add [filed1]命令：添加指定文件到缓存区
git add [dir]命令：添加指定目录到缓存区
git add -p：添加每个变化前都需要确认，对于同一个文件的多处变换，可以实现分次提交
git rm [file1]命令：删除工作区文件
git rm --cached [file]ml：停止最终文件，但文件还保留在工作区
git mv [file-original] [file-renamed]命令：改名文件，并将改名文件放入暂存区
git commit -m [message]命令：提交暂存区到仓库区
git branch命令：列出所有本地分支
git tag命令：列出所有标签
git status命令：显示所有变更文件信息
git log命令：显示当前分支的版本历史
git shortlog -sn命令：显示所有提交过的用户，按提交次数排序
git blame [file]命令：显示指定文件什么人在什么时间修改过
git diff命令：显示缓存区和工作区的差异
git show [commit]命令：显示某次提交和原数据之间的变化
git reflog命令：显示当前分支最近几次提交
git fetch [remote]命令：下载远程仓库所有变动
git remote -v命令：显示所有远程仓库
git remote add [shortname] [url]命令：添加一个新的远程仓库并连接
git pull [remote] [branch]命令：取回远程仓库的变化，与本地分支合并
git push [remote] [branch]命令：上传指定分支到远程仓库
git push [remote] --force命令：强制推动分支到远程仓库，即便有冲突
git push [remote] --all命令：推送所有分支到远程仓库
git checkout [file]命令：恢复暂存区的指定文件到工作区
git reset [file]命令：重置缓存区文件，与上次commit保持一致，但工作区不发生变化
git revert [commit]命令：新建commit，用来撤销指定commit，所有变化被将被前者抵消，并应用到当前分支
git stash命令：暂时将未提交的变化移除，稍后再移入
git archive命令：生成可供发布的压缩包
git pull命令：从服务器拉取代码，将本地代码更新为最新代码
6.workerman原理：worker是worerman最基本的容器，可以开启多个进程监听端口的使用，并使用特点的协议通讯，类似于nginx监听某个端口。每个worker进程独立运作，采用epoll（需要安装event扩展）+非阻塞IO，每个进程都能上万个客户端连接，并处理连接上发送的数据。主进程保持稳定，只负责监听子进程，不负责任何数据和业务逻辑
进程流程：master进程–>环境检查–>变为守护进程–>安装信号–>创建socket监听–>创建workers–>监控信号
子进程：worker进程–>监听端口–>epoll接收请求–>逻辑处理–>返回结果–>关闭连接
workerman主要应用异步处理、长连接、MQ消息队列、高并发
7.reids类型：string、set、zset、hash、list
string:统计点赞数
set：无序，值不重复
zset：有序集合，适合做排行榜
hash：
list：队列、查看点赞列表
redis与memcached区别：reids支持更丰富的类型，memcached仅支持string，redis比memcached更快，redis支持持久化
redis解决并发请求：redis利用队列把并发访问变成串行访问，消除了传统的数据库的开销
reids6的淘汰策略：noeviction：不删除策略，达到内存限制时，如果需要更多内存，直接返回请求错误信息，大多数会新加内存，极少数会例外。
LRU算法：allkeys-lru删除最近最少使用的key，volatile-lru:只限设置exprie的部分，删除最近最少使用的key。
随机淘汰：allkeys-randm、；所有key通用，随机删除一部分key，volatile-randm：只限于设置了exprie的部分，随机删除一分部key，volatile-ttl：只限制于设置exprie的部分，有限删除剩余时间短的key
四种排序：
//快速排序
function quick_sore($arr){
if(!is_array($arr))return false;
$count = count($arr);
if($count == 1) return $arr;
$left = $right = array();
for($i=1;$i<$count;$i++){
if($arr[$i]<$arr[0]){
$left = $arr[$i];
}else{
$right = $arr[$i];
}
}
$left = quick_sort($left);
$right = quick_sort($right);
return array_merge($left,$arr[0],$right);
}
//插入排序
funciotn insert_sort($arr){
$len = count($arr);
for($i=1;$i<$len;$i++){
$tmp = $arr[$i];
for($j=$i-1;$j>=0;$j--){
if($tmp<$arr[$j]){
$arr[$j+1] = $arr[$j];
$arr[$j] = $tmp;
}else{
break;
}
}
}
return $arr;
}
//选择排序
function select_sort($arr){
$len = count($arr);
for($i=0;$i<$len-1;$i++){
$p = $i
for($j=$i+1;$j<$len;$j++){
if($arr[$i]>$arr[$j]){
$p = $j;
}
}
if($p != $i){
$tmp = $arr[$p];
$arr[$p] = $arr[$i];
$arr[$i] = $tmp;
}
}
return $arr;
}
//冒泡排序
function bubble_sort($arr){
$len = count($arr);
for($i=1;$i<$len;$i++){
for($j=0;$j=$len-$i;$j++){
if($arr[j]>$arr[$j+1]){
$tmp = $arr[$j+1];
$arr[$j+1] = $arr[$j];
$arr[$j] = $tmp;
}
}
}
return $arr;
}
//二分法查找
function binsearch($x,$a){
$c=count($a);
$lower=0;
$high=$c-1;
while($lower<=$high){
$middle=intval(($lower+$high)/2);
if($a[$middle]>$x){
$high=$middle-1;
} elseif($a[$middle]<$x){
$lower=$middle+1;
} else{
return $middle;
}
}
return false;
}
后续完善
1.基础算法
2.redis与mecher的差异及各自应用场景
3.swoole拓展机制
4.tp、yii、laravel、ci框架区别及优缺点
5.oop,mvc.mvvm.mvp
6.基础建构设计