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我有一个服务叫xxx，一开始它运行在x86架构的机器上，所以最开始有个xxx:stable-amd64的镜像，后来它又需要运行在arm64架构的机器上，所以又重新打了个xxx:stable-arm64的镜像。但是对于安装脚本来说，我不希望我在拉取镜像时还有根据服务器架构去区分arm64和amd64两个tag，是否可以用一个tag让docker pull命令根据当前执行的机器的架构自动区分不同的tag呢？就成为了一个多架构镜像，Docker 会自动为用户选择正确的架构镜像。自动根据其系统架构拉取对应的镜像（

在Kubernetes中，Service与端口的关系非常紧密。Service定义中包含了多个与端口相关的字段，包括port、nodePort和targetPort。这些端口在Service的工作流程中扮演着不同的角色。Port定义：Port是Service对外暴露的端口，用于集群内部客户端访问Service。作用：当集群内部的客户端（如另一个Pod）想要访问Service时，它们会通过Service的ClusterIP和Port来发送请求。示例。

栈是一种后进先出（LIFO, Last In First Out）的数据结构，用于存储程序执行过程中的临时变量和函数调用信息。栈内存由操作系统自动分配和释放，通常用于存储局部变量、函数参数和返回地址等。应用场景函数调用：每当一个函数被调用时，系统会在栈上为该函数创建一个新的栈帧，用于存储该函数的局部变量和参数。当函数执行完毕后，栈帧会被弹出，释放内存。表达式求值：在编译或解释执行表达式时，栈常用于保存操作数和运算符，以便按照后进先出的原则进行计算。递归算法。

在Elasticsearch的早期版本中，索引模板通过_template端点进行管理。随着版本的更新，Elasticsearch引入了更灵活和强大的_index_template端点来管理索引模板。_template和_index_template在功能上是相似的，都是用于定义一组索引的配置，但它们在API设计和使用上存在一些差异。_template：这是Elasticsearch早期版本中用于管理索引模板的端点。虽然在新版本中仍然可用，但官方推荐使用_index_template端点来管理索引模板。

在MySQL数据库中，JOIN操作是一种强大的工具，用于将两个或多个表中的数据进行组合，以满足复杂的查询需求。本文将详细介绍MySQL中的四种主要JOIN类型：INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN和FULL OUTER JOIN（虽然MySQL不直接支持FULL OUTER JOIN，但可以通过其他方式实现类似效果），并对它们进行对比分析。MySQL提供了多种类型的JOIN操作，每种JOIN都有其特定的用途和语法。在实际应用中，应根据具体需求选择合适的JOIN类型。

GROUP BY是 SQL 中的一种用于对结果集进行分组的子句，常与聚合函数（如COUNT()SUM()AVG()MAX()和MIN()等）一起使用。GROUP BY的作用是基于一个或多个列对查询结果进行分组，然后可以对每个分组执行聚合操作。以下是GROUP BY。

ES聚合是对索引中的文档数据进行分类、汇总和筛选的过程。通过聚合，用户可以轻松地对海量数据进行分组、排序、统计等操作，从而发现数据中的隐藏规律和洞察。聚合功能不仅限于简单的计数或求和，还支持复杂的计算和分析，如平均值、最大值、最小值、百分位数等。

crt文件，即证书文件，包含了用于验证通信方身份的公钥以及相关的证书信息。这通常是由证书颁发机构（CA, Certificate Authority）签发的数字证书。数字证书包含了与公钥相关的信息，如证书所有者的信息、证书的有效期等。.key文件，即私钥文件，包含了与数字证书相对应的私钥。私钥是一个保密的加密密钥，用于解密由公钥加密的信息。在SSL/TLS通信中，服务器会使用其私钥进行身份验证和密钥交换。

Golang虽然具有内置的垃圾回收机制，但在实际开发中仍然可能遇到内存泄漏问题。开发者需要了解常见的内存泄漏场景，并采取相应的应对策略。同时，利用Golang提供的内存分析工具，可以更有效地检测和解决内存泄漏问题。通过合理的资源管理和垃圾回收机制，可以确保Golang程序的性能和稳定性。

MySQL和Elasticsearch各有优劣，适用于不同的场景。MySQL以其强大的事务处理能力和数据一致性保障，在关系型数据存储和管理领域占据重要地位；而Elasticsearch则以其高效的全文搜索、实时数据分析能力，在大数据处理领域崭露头角。在实际应用中，应根据具体需求和场景选择合适的数据库系统，以实现最佳的性能和效果。

分布式锁是我们在分布式场景中经常用到的一种技术，在后端面试中也是出镜率很高，那么我们设计分布式锁的时候应该从那几方面去考虑呢。

MySQL主从复制是一种数据库复制技术，用于将一个数据库服务器（主服务器，Master）上的数据更改同步到一个或多个其他数据库服务器（从服务器，Slave）上。这种技术主要用于数据备份、负载均衡、高可用性和读写分离等场景。

但如果我们是一个平台，平台不只一个应用，一个用户可能也不只有一个应用的权限的话，上面的方式就行不通了。例如平台上有app1，app2，app3，然后有用户user1，user2，然后user1有app1和app2的权限，user2有app2和app3的权限，这个时候按照用用户id作为key的方式就不可行了。举个例子，假如我们有个应用，应用内注册了多个用户，每个用户的账户有效期不一样，那么我们使用Redis来存储这个数据的话就可以以如下的方式存储：key为用户id，value为该用户的有效期。

进程（Process）进程是计算机中运行的一个程序的实例。它是操作系统分配资源和调度的基本单位，每个进程都有自己的内存空间、文件描述符和其他资源。进程具有独立性，一个进程的崩溃不会影响其他进程的运行。线程（Thread）线程是进程中的一个执行单元，是CPU调度的基本单位。一个进程可以包含多个线程，它们共享进程的资源，如内存和文件描述符。线程之间可以并发执行，但同一时刻只有一个线程在执行。线程的切换开销比进程小，因此更适合高并发场景。

主从复制模式是Redis最基础的集群模式，通过将一个Redis节点（主节点）的数据复制到一个或多个其他Redis节点（从节点）来实现数据的冗余和备份。主节点负责处理客户端的写操作，从节点则实时同步主节点的数据，并处理读操作。这种模式实现了读写分离，提高了系统的性能和数据可靠性。哨兵模式是在主从复制基础上加入了哨兵节点，实现了自动故障转移。哨兵节点是一种特殊的Redis节点，它会监控主节点和从节点的运行状态。

共享内存是线程间通信最直接、高效的方式。由于所有线程共享同一个进程的地址空间，因此可以直接通过读写共享变量来交换数据。

进程间通信（Inter-Process Communication，简称IPC）是操作系统中不同进程之间交换数据和信息的重要机制。在现代计算机系统中，进程间通信是构建复杂应用程序和多进程系统的基础。本文将详细介绍几种常见的进程间通信方法，包括管道、共享内存、消息队列、信号、套接字等。

gRPC是一种高性能、开源的远程过程调用（RPC）框架，由Google开发并广泛使用。其出色的性能得益于多种设计特性和技术优化。本文将主要探讨为何使用Protobuf和HTTP2能提升速度。

CAP原理为分布式系统的设计者提供了一种思维框架，帮助他们在设计系统时做出合适的选择。在实际应用中，设计者需要根据系统的需求和目标，在一致性、可用性和分区容错性之间做出权衡。没有绝对的“最好”方案，只有最适合当前场景和需求的方案。通过深入理解CAP原理，设计者可以更好地设计和优化分布式系统，提高系统的性能和可靠性。

HTTPS是HTTP的安全版本，通过在HTTP协议的基础上增加了SSL/TLS（Secure Sockets Layer/Transport Layer Security）协议层，实现了数据的加密传输和服务器身份验证。当用户访问一个HTTPS网站时，浏览器首先与服务器建立TCP连接，然后通过SSL/TLS协议进行加密通信，确保数据的机密性、完整性和真实性。HTTPS就是先用非对称加密生成一个对称加密的秘钥，再用这个只有发送方和接收方知道的秘钥来做对称加密。

，也比较清楚原子性中事务如果不成功会回滚，那么是否所有的语句都可以回滚呢？答案是否定的。那么有哪些SQL语句是不可以回滚的呢，知道这些可能能让你在面试中展现出比一般的面试者更深入的对于MySQL的理解。在MySQL中，有些操作是无法回滚的，这通常与事务的处理机制、存储引擎以及SQL语句的类型有关。

在Go语言中，defer关键字用于延迟函数的执行，即在包含defer语句的函数返回之前执行。这一特性使得defer在资源释放、文件关闭、解锁资源等场景中非常有用。本文将深入探讨defer的实现原理，并总结一些常见的面试问题。defer是Go语言中一个非常有用的特性，它使得资源释放和异常处理变得更加简洁和可靠。通过深入理解defer的实现原理和一些常见的面试问题，我们可以更好地掌握这一特性，并在实际开发中灵活运用。

select、poll和epoll是三种常见的IO多路复用方法，它们各有优缺点。select和poll适用于中小规模的并发场景，但在处理大规模并发连接时效率较低。epoll则专为大规模并发场景设计，通过高效的数据结构和事件驱动机制提供了显著的性能优势。然而，epoll的平台依赖性也限制了其在非Linux系统上的使用。在实际应用中，应根据具体需求选择合适的IO多路复用方法，并不是epoll就一定比select和poll好，虽然epoll却是应该是目前应用最广的IO多路复用方法。

想不出来的时候，不要马上去看答案，多想一想，即使你知道自己想出来的方法是比较笨的方法，也先把它实现出来。否则你想，到面试的时候你真遇到不会的问题了，你能像平时练习的时候一样去看看别人的解法吗，不可能的嘛。笔者曾经以为凭自己在工作中的积累就能通关算法面试，但当我真正第一次在后端面试中遇到了手撕代码之后，我才知道之前我还是太年轻了，因为遇到的问题完全和工作中遇到的不一样，当然，那次面试也就没有什么好的结果。首先，我觉得很重要的一点，也是可能很多小伙伴都会忽略的一点，就是给每一次刷题训练上强度，

字符串是我们平时接触频率最高的一个基础类型，但就是这么一个平平无奇的基本类型，在Redis里面也是经历了各种各样的优化，来优化它对内存的占用，了解这部分内容，与其说是“学习Redis”，不如说是“向Redis学习”，学习Redis从各个可能的角度，来优化内存使用的方法和不放过任何一个可能的内存优化项的态度。embstr将RedisObject对象头结构和SDS对象连续存在一起，使用malloc方法一次分配，而raw存储形式不一样，它需要两次malloc方法，两个对象头在内存地址上一般是不连续的。

要了解这个问题，我们要先了解另外一个问题，那就是什么是MSLMSL是报文最大生存时间（Maximum Segment Lifetime）的缩写，指任何报文在网络上存在的最长时间。超过这个时间，报文将被丢弃。这个参数在TCP协议中尤为重要，用于确保数据传输的可靠性和网络资源的有效利用。确保ACK报文到达：在TCP四次挥手过程中，主动关闭方发送完最后一个ACK报文后进入TIME_WAIT状态。如果这个ACK报文丢失，被动关闭方会超时重传FIN报文。

Channel是Go语言中的一种特殊类型，它像一个队列一样，遵循先进先出（FIFO）的原则，确保数据的顺序性。每个Channel都有一个指定的类型，只能传递相同类型的数据。Channel是并发安全的，允许多个goroutine同时读写，而不会引发数据竞争。Channel的主要作用是实现goroutine之间的通信和同步。通过Channel，一个goroutine可以发送数据到另一个goroutine，从而实现数据的交换和共享。

一般来说我们常见的缓存策略有三种，他们各自的优劣势和实现逻辑分别如下。

Redis会将每个设置了过期时间的key放入一个独立的字典中，以后会定时遍历这个字典来删除到期的key。除了定时遍历之外，它还会使用惰性策略来删除过期的key。所谓惰性策略就是在客户端访问这个key的时候，Redis对key的过期时间进行检查，如果过期了就立即删除。如果说定时删除是集中处理，那么惰性删除就是零散处理。

Redis的持久机制有两种，第一种是快照，第二种是AOF日志。快照是一次全量备份，AOF日志是连续的增量备份。快照是内存数据的二进制序列化形式，在存储上非常紧凑，而AOF日志记录的是内存数据修改的指令记录文本。AOF日志在长期的运行过程中会变得无比庞大，数据库重启时需要加载AOF日志进行指令重放，这个时间就会无比漫长，所以需要定期进行AOF重写，给AOF日志进行瘦身。

原子性是指一个事务是一个不可分割的工作单位，其中的操作要么都做，要么都不做；如果事务中一个sql语句执行失败，则已执行的语句也必须回滚，数据库退回到事务前的状态。持久性是指事物一旦提交，它对数据库的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。

最近项目中在用Redis的set做数据对账功能，在实际使用过程中发现速度很慢，比对完成需要数十分钟（最多10万条数据），于是花了点时间去看怎么优化Redis的性能，经过尝试之后发现比较有效的优化方式有以下几种。尽量不要使用时间复杂度为O(n)的命令比如smembers，sinter，sdiff使用pipeline使用pipeline，客户端通过一条tcp connection传送多条命令，服务端通过一条tcp connection接收到多条命令后，拆分成多条后像处理单条命令一样处理，以减少R