内存地址、基地址、取址符

内存地址

  • 字节:字节是内存的容量单位,英文称为 byte,一个字节有8位,即 1byte = 8bits
  • 地址:系统为了便于区分每一个字节而对它们逐一进行的编号,称为内存地址,简称地址。

基地址

  • 单字节数据:对于单字节数据而言,其地址就是其字节编号。
  • 多字节数据:对于多字节数据而言,期地址是其所有字节中编号最小的那个,称为基地址。

取址符

  • 每个变量都是一块内存,都可以通过取址符 & 获取其地址
  • 例如:
int a = 100;
printf("整型变量 a 的地址是: %p\n", &a);

char c = 'x';
printf("字符变量 c 的地址是: %p\n", &c);

double f = 3.14;
printf("浮点变量 f 的地址是: %p\n", &f);

### 关于基架相关的常见面试问题 以下是关于基架(Framework)相关的一些常见面试问题及其解答: #### 1. **什么是框架?它有哪些优点和缺点?** 框架是一种提供通用功能的软件结构,开发者可以基于此构建特定的应用程序。其主要优点包括提高开发效率、减少重复代码以及增强代码可维护性[^1]。然而,框架也可能带来一些缺点,比如学习曲线陡峭、灵活性受限以及可能增加应用程序的整体大小。 #### 2. **Spark 中的任务数量是如何决定的?** 在 Spark 中,默认情况下任务的数量由分区数决定。对于 Spark SQL 程序,默认的 shuffle 分区数为 `spark.sql.shuffle.partitions=50`,而对于非 Spark SQL 程序,默认并行度为 `spark.default.parallelism=10`。这些参数可以在配置文件 `spark-defaults.conf` 或通过编程方式动态调整。 ```python # 动态设置 Spark 默认并行度 conf = {"spark.default.parallelism": "20"} sc = SparkContext(conf=conf) ``` #### 3. **如何优化 Join 操作?** Join 操作的性能优化可以从以下几个方面入手: - 减少参与 Join 的数据量,例如通过过滤条件提前筛选数据。 - 使用广播变量对较小的数据集进行广播,从而避免 Shuffle 操作。 - 调整 `spark.sql.shuffle.partitions` 参数以适应具体场景的需求,合理控制分区数量以平衡计算负载和通信开销。 #### 4. **Session 在分布式环境下的挑战及解决方案是什么?** Session 数据存储在服务器端,在高并发场景下会消耗大量内存资源,并且在分布式系统中存在同步和一致性问题。为了应对这些问题,通常采用以下方法: - 将 Session 数据迁移到外部存储(如 Redis),实现无状态化服务架构。 - 利用 Cookie 或 Token 替代传统的 Session ID 机制,降低服务器负担。 - 实现粘滞会话(Sticky Sessions),确保同一用户的请求始终路由到相同的服务器实例[^2]。 #### 5. **指针与句柄的主要区别是什么?** 指针是一个直接指向内存地址的变量,而句柄则是间接引用某种资源的对象标识。两者之间的关系可以通过以下两种方式进行转换: - 使用解引用操作 `*` 将指针转化为实际对象。 - 应用运算 `&` 获引用类型的物理地[^3]。 #### 6. **快速中断模式适用于哪些场景?** 快速中断模式用于响应实时性强的时间敏感型事件,特别是在高速数据采集或硬件交互过程中显得尤为重要。相比常规中断处理流程,它可以显著缩短延迟时间,提升系统反应速度[^4]。 --- ###
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