網易演算法工程師面試題

① 關於網路工程師的面試題有哪些

網路工程師能夠從事計算機信息系統的設計、建設、運行和維護工作。下面是我為你整理的網路工程師面試題，希望對你有所幫助!

1、用戶名與口令被破解

攻擊原理：用戶名與口令，往往是黑客們最感興趣的東西，如果被通過某種方式看到源代碼，後果是嚴重的。

防範技巧：涉及用戶名與口令的程序最好封裝在伺服器端，盡量少在ASP文件里出現，涉及與資料庫連接的用戶名與口令應給予最小的許可權。出現次數多的用戶名與口令可以寫在一個位置比較隱蔽的包含文件中。如果涉及與資料庫連接，在理想狀態下只給它以執行存儲過程的許可權，千萬不要直接給予該用戶修改、插入、刪除記錄的許可權。

2、驗證被繞過

攻擊原理：現在需要經過驗證的ASP程序大多是在頁面頭部加一個判斷語句，但這還不夠，有可能被黑客繞過驗證直接進入。

防範技巧：需要經過驗證的ASP頁面，可跟蹤上一個頁面的文件名，只有從上一頁面轉進來的會話才能讀取這個頁面。

3、inc文件泄露問題

攻擊原理：當存在ASP的主頁正在製作且沒有進行最後調試完成以前，可以被某些搜索引擎機動追加為搜索對象。如果這時候有人利用搜索引擎對這些網頁進行查找，會得到有關文件的定位，並能在瀏覽器中查看到資料庫地點和結構的細節，並以此揭示完整的源代碼。

防範技巧：程序員應該在網頁發布前對它進行徹底的調試;安全專家則需要加固ASP文件以便外部的用戶不能看到它們。首先對.inc文件內容進行加密，其次也可以使用.asp文件代替.inc文件使用戶無法從瀏覽器直接觀看文件的源代碼。inc文件的文件名不要使用系統默認的或者有特殊含義容易被用戶猜測到的名稱，盡量使用無規則的英文字母。

4、自動備份被下載

攻擊原理：在有些編輯ASP程序的工具中，當創建或者修改一個ASP文件時，編輯器自動創建一個備份文件，比如：UltraEdit就會備份一個.bak文件，如你創建或者修改了some.asp，編輯器會自動生成一個叫 some.asp.bak文件，如果你沒有刪除這個bak文件，攻擊者可以直接下載some.asp.bak文件，這樣some.asp的源程序就會被下載。

防範技巧：上傳程序之前要仔細檢查，刪除不必要的文檔。對以BAK為後綴的文件要特別小心。

5、特殊字元

攻擊原理：輸入框是黑客利用的一個目標，他們可以通過輸入腳本語言等對用戶客戶端造成損壞;如果該輸入框涉及數據查詢，他們會利用特殊查詢語句，得到更多的資料庫數據，甚至表的全部。因此必須對輸入框進行過濾。但如果為了提高效率僅在客戶端進行輸入合法性檢查，仍有可能被繞過。

防範技巧：在處理類似留言板、BBS等輸入框的ASP程序中，最好屏蔽掉HTML、javaScript、VBScript語句，如無特殊要求，可以限定只允許輸入字母與數字，屏蔽掉特殊字元。同時對輸入字元的長度進行限制。而且不但要在客戶端進行輸入合法性檢查，同時要在伺服器端程序中進行類似檢查。

6、資料庫下載漏洞

攻擊原理：在用Access做後台資料庫時，如果有人通過各種方法知道或者猜到了伺服器的Access資料庫的路徑和資料庫名稱，那麼他也能夠下載這個Access資料庫文件，這是非常危險的。

防範技巧：

(1)為你的資料庫文件名稱起個復雜的非常規的名字，並把它放在幾層目錄下。所謂 “非常規”，打個比方說，比如有個資料庫要保存的是有關書籍的信息，可不要給它起個“book.mdb”的名字，而要起個怪怪的名稱，比如d34ksfslf.mdb，並把它放在如./kdslf/i44/studi/的幾層目錄下，這樣黑客要想通過猜的方式得到你的Access資料庫文件就難上加難了。

(2)不要把資料庫名寫在程序中。有些人喜歡把DSN寫在程序中，比如：

DBPath = Server.MapPath(“cmddb.mdb”)

conn.Open “driver={Microsoft Access Driver (*.mdb)};dbq=” & DBPath

假如萬一給人拿到了源程序，你的Access資料庫的名字就一覽無余了。因此建議你在ODBC里設置數據源，再在程序中這樣寫：

conn.open“shujiyuan”

(3)使用Access來為資料庫文件編碼及加密。首先在“工具→安全→加密/解密資料庫”中選取資料庫(如：employer.mdb)，然後按確定，接著會出現“資料庫加密後另存為”的窗口，可存為：“employer1.mdb”。

要注意的是，以上的動作並不是對資料庫設置密碼，而只是對資料庫文件加以編碼，目的是為了防止他人使用別的工具來查看資料庫文件的內容。

接下來我們為資料庫加密，首先打開經過編碼了的 employer1.mdb，在打開時，選擇“獨占”方式。然後選取功能表的“工具→安全→設置資料庫密碼”，接著輸入密碼即可。這樣即使他人得到了 employer1.mdb文件，沒有密碼他也是無法看到 employer1.mdb中的內容。

7、防範遠程注入攻擊

這類攻擊在以前應該是比較常見的攻擊方式,比如POST攻擊,攻擊者可以隨便的改變要提交的數據值已達到攻擊目的.又如:COOKIES 的偽造,這一點更值得引起程序編寫者或站長的注意，不要使用COOKIES來做為用戶驗證的方式,否則你和把鑰匙留給賊是同一個道理.

比如:

If trim(Request. cookies (“uname”))=”fqy” and Request.cookies(“upwd”) =”fqy#e3i5.com” then

……..more………

End if

我想各位站長或者是喜好寫程序的朋友千萬別出這類錯誤,真的是不可饒恕.偽造COOKIES 都多少年了，你還用這樣的就不能怪別人跑你的密碼.涉及到用戶密碼或者是用戶登陸時,你最好使用session 它才是最安全的.如果要使用COOKIES就在你的COOKIES上多加一個信息,SessionID,它的隨機值是64位的,要猜解它,不可能.例:

if not (rs.BOF or rs.eof) then

login=”true”

Session(“username”&sessionID) = Username

Session(“password”& sessionID) = Password

‘Response.cookies(“username”)= Username

‘Response.cookies(“Password”)= Password

下面我們來談談如何防範遠程注入攻擊,一般的攻擊都是將單表提交文件拖到本地,將Form ACTION=”chk.asp” 指向你伺服器中處理數據的文件即可.如果你全部的數據過濾都在單表頁上，那麼恭喜你，你將已經被腳本攻擊了.

怎麼才能制止這樣的遠程攻擊?好辦,請看代碼如下: 程序體(9)

‘個人感覺上面的代碼過濾不是很好，有一些外部提交竟然還能堂堂正正的進來,於是再寫一個.

‘這個是過濾效果很好,建議使用.

if instr(request.servervariables(“http_referer”),”http://”&request.servervariables(“host”) )<1 then response.write “處理 URL 時伺服器上出錯。

如果您是在用任何手段攻擊伺服器，那你應該慶幸，你的所有操作已經被伺服器記錄，我們會第一時間通知公安局與國家安全部門來調查你的IP. ”

response.end

end if

程序體(9)

本以為這樣就萬事大吉了，在表格頁上加一些限制,比如maxlength啦,等等..但天公就是那麼不作美,你越怕什麼他越來什麼.你別忘了,攻擊者可以突破sql注入攻擊時輸入框長度的限制.寫一個SOCKET程序改變HTTP_REFERER?我不會。網上發表了這樣一篇文章：

————len.reg—————–

Windows Registry Editor Version 5.00

[HKEY_CURRENT_USERSoftwareMicrosoftInternet ExplorerMenuExt擴展(&E)]

@=”C:Documents and SettingsAdministrator桌面len.htm”

“contexts”=dword:00000004

———–end———————-

———–len.htm——————

———-end———————–

用法:先把len.reg導入注冊表(注意文件路徑)

然後把len.htm拷到注冊表中指定的地方.

打開網頁,游標放在要改變長度的輸入框上點右鍵,看多了一個叫擴展的選項了吧

單擊搞定! 後記:同樣的也就可以對付那些限制輸入內容的腳本了.

怎麼辦?我們的限制被饒過了，所有的努力都白費了?不，舉起你de鍵盤，說不。讓我們繼續回到腳本字元的過濾吧，他們所進行的注入無非就是進行腳本攻擊。我們把所有的精力全都用到ACTION以後的頁面吧，在chk.asp頁中，我們將非法的字元全部過濾掉，結果如何?我們只在前面虛晃一槍，叫他們去改注冊表吧，當他們改完才會發現，他們所做的都是那麼的徒勞。

8、ASP木馬

已經講到這里了，再提醒各位論壇站長一句，小心你們的文件上傳：為什麼論壇程序被攻破後主機也隨之被攻擊者占據。原因就在……對!ASP木馬!一個絕對可惡的東西。病毒么?非也.把個文件隨便放到你論壇的程序中，您老找去吧。不吐血才怪哦。如何才能防止ASP木馬被上傳到伺服器呢?方法很簡單，如果你的論壇支持文件上傳，請設定好你要上傳的文件格式，我不贊成使用可更改的文件格式，直接從程序上鎖定，只有圖象文件格式，和壓縮文件就完全可以，多給自己留點方便也就多給攻擊者留點方便。怎麼判斷格式，我這里收集了一個，也改出了一個，大家可以看一下：

程序體(10)

‘判斷文件類型是否合格

Private Function CheckFileExt (fileEXT)

dim Forumupload

Forumupload=”gif,jpg,bmp,jpeg”

Forumupload=split(Forumupload,”,”)

for i=0 to ubound(Forumupload)

if lcase(fileEXT)=lcase(trim(Forumupload(i))) then

CheckFileExt=true

exit Function

else

CheckFileExt=false

end if

next

End Function

‘驗證文件內容的合法性

set MyFile = server.CreateObject (“Scripting.FileSystemObject”)

set MyText = MyFile.OpenTextFile (sFile, 1) ‘ 讀取文本文件

sTextAll = lcase(MyText.ReadAll): MyText.close

‘判斷用戶文件中的危險操作

sStr =”8 .getfolder .createfolder .deletefolder .createdirectory

.deletedirectory”

sStr = sStr & “ .saveas wscript.shell script.encode”

sNoString = split(sStr,” ”)

for i = 1 to sNoString(0)

if instr(sTextAll, sNoString(i)) <> 0 then

sFile = Upl.Path & sFileSave: fs.DeleteFile sFile

Response.write “

”& sFileSave &”文件中含有與操作目錄等有關的命令”&_

“

”& mid(sNoString(i),2) &”，為了安全原因，不能上傳。”&_”

”

Response.end

end if

next

程序體(10)

② 剛出爐的網易Linux運維面試題(附帶答案)

1、Linux系統中，用戶文件描述符0表示 （）。

2、Linux系統中某個可執行文件屬於root並且有suid許可權，當一個普通用戶lutixia運行這個程序時，產生的進程的有效用戶和實際用戶分別是？（）

3、以下哪些命令可以列印文件（access.log）中包含chrome的行到標准輸出（）

4、運行在多核處理器上的Linux環境中,若臨界區非常短,且不允許線程上下文切換的情況下,使用下列哪種機制滿足上述需求並且性能最好?（）

5、具有很多C語言的功能，又稱過濾器的是？（）

6、在OSI模型中，HTTP協議工作在第()層，交換機工作在第()層。

7、如何獲取上一條命令執行的返回碼？（）

8、下列關於網路編程的描述中,錯誤的是?（）

9、當前目錄下有a和b兩個文件，執行命令「ls>c」，請問文件c裡面的內容是什麼？（）

10、下面那些命令可以用來查看Linux主機的默認路由（）

11、下面的內存管理模式中，會產生外零頭的是（）

12、vsftpd服務流量控制的參數（）

13、進程之間通信都有哪些方式？（）

14、在Linux上，對於多進程，子進程繼承了父進程的下列哪些？（）

15、關於Linux系統的負載情況,以下表述正確的是（）。

歡迎 點贊 ， 收藏 ，你的喜歡就是我原創的動力，運維面試，筆試題系列將會持續更新，希望對你找工作有幫助！

③ 計算機視覺演算法工程師常見面試題1

參考： https://www.hu.com/column/c_1170719557072326656

反卷積也稱為轉置卷積，如果用矩陣乘法實現卷積操作，將卷積核平鋪為矩陣，則轉置卷積在正向計算時左乘這個矩陣的轉置WT，在反向傳播是左乘W，與卷積操作剛好相反，需要注意的是，反卷積不是卷積的逆運算。
[知乎問題+caffe實現]

實現上采樣；近似重構輸入圖像，卷積層可視化。

只要激活函數選擇得當，神經元的數量足夠，至少有一個隱含層的神經網路可以 逼近閉區間上任意一個連續函數到任意指定的精度。

判別模型，直接輸出類別標簽，或者輸出類後驗概率p(y|x)
[ https://www.hu.com/question/268906476]
[ https://zhuanlan.hu.com/p/40024110]
[ https://zhuanlan.hu.com/p/159189617]

BN是在 batch這個維度上進行歸一化，GN是計算channel方向每個group的均值方差.

檢測結果與 Ground Truth 的交集比上它們的並集，即為檢測的准確率 IoU

內存/顯存佔用；模型收斂速度等

Hessian矩陣是n*n， 在高維情況下這個矩陣非常大，計算和存儲都是問題。

mini-batch太小會導致收斂變慢，太大容易陷入sharp minima，泛化性不好。

可以把dropout看成是 一種ensemble方法，每次做完dropout相當於從原網路中找到一個更瘦的網路。

pooling操作雖然能增大感受野，但是會丟失一些信息。空洞卷積在卷積核中插入權重為0的值，因此每次卷積中會skip掉一些像素點；

空洞卷積增大了卷積輸出每個點的感受野，並且不像pooling會丟失信息，在圖像需要全局信息或者需要較長sequence依賴的語音序列問題上有著較廣泛的應用。

表達式為：

使用BN的原因是網路訓練中每一層不斷改變的參數會導致後續每一層輸入的分布發生變化，而學習的過程又要使每一層去適應輸入的分布，因此不得不降低網路的學習率，並且要小心得初始化（internal covariant shift）
如果僅通過歸一化方法使得數據具有零均值和單位方差，則會降低層的表達能力（如使用Sigmoid函數時，只使用線性區域）
BN的具體過程（注意第三個公式中分母要加上epsilon）

最好的解釋是通過1 * 1卷積核能實現多個channel間的解耦合，解耦cross-channel correlation和spatial correlation。
【但是因為解耦不徹底，因此後續有了mobile net的組卷積方式和shuffle net組卷積方式】

由於 1×1 並不會改變 height 和 width，改變通道的第一個最直觀的結果，就是可以將原本的數據量進行增加或者減少。改變的只是 height × width × channels 中的 channels 這一個維度的大小而已。

1*1卷積核，可以在保持feature map尺度不變的（即不損失解析度）的前提下大幅增加非線性特性（利用後接的非線性激活函數），把網路做的很deep。

備註：一個filter對應卷積後得到一個feature map，不同的filter(不同的weight和bias)，卷積以後得到不同的feature map，提取不同的特徵，得到對應的specialized neuron。

例子：使用1x1卷積核，實現降維和升維的操作其實就是channel間信息的線性組合變化，3x3，64channels的卷積核後面添加一個1x1，28channels的卷積核，就變成了3x3，28channels的卷積核，原來的64個channels就可以理解為跨通道線性組合變成了28channels，這就是通道間的信息交互

注意：只是在channel維度上做線性組合，W和H上是共享權值的sliding window

並不能說明這個模型無效導致模型不收斂的原因可能有

A. 在實際場景下，應盡量使用ADAM，避免使用SGD
B. 同樣的初始學習率情況下，ADAM的收斂速度總是快於SGD方法
C. 相同超參數數量情況下，比起自適應的學習率調整方式，SGD加手動調節通常會取得更好效果
D. 同樣的初始學習率情況下，ADAM比SGD容易過擬合

A.保證每一層的感受野不變，網路深度加深，使得網路的精度更高
B.使得每一層的感受野增大，學習小特徵的能力變大
C.有效提取高層語義信息，且對高層語義進行加工，有效提高網路准確度
D.利用該結構有效減輕網路的權重

A.計算簡單
B.非線性
C.具有飽和區
D.幾乎處處可微
【relu函數在0處是不可微的。】

A.Adam的收斂速度比RMSprop慢
B.相比於SGD或RMSprop等優化器，Adam的收斂效果是最好的
C.對於輕量級神經網路，使用Adam比使用RMSprop更合適
D.相比於Adam或RMSprop等優化器，SGD的收斂效果是最好的
【SGD通常訓練時間更長，容易陷入鞍點，但是在好的初始化和學習率調度方案的情況下，結果更可靠。如果在意更快的收斂，並且需要訓練較深較復雜的網路時，推薦使用學習率自適應的優化方法。】

A.使用ReLU做為激活函數，可有效地防止梯度爆炸
B.使用Sigmoid做為激活函數，較容易出現梯度消失
C.使用Batch Normalization層，可有效的防止梯度爆炸
D.使用參數weight decay，在一程度上可防止模型過擬合

對結果存疑。認為二者皆可防止。

A.SGD
B.FTRL
C.RMSProp
D.L-BFGS

L-BFGS（Limited-memory BFGS，內存受限擬牛頓法）方法：
所有的數據都會參與訓練，演算法融入方差歸一化和均值歸一化。大數據集訓練DNN，容易參數量過大 (牛頓法的進化版本，尋找更好的優化方向，減少迭代輪數）從LBFGS演算法的流程來看，其整個的核心的就是如何快速計算一個Hesse的近似：重點一是近似，所以有了LBFGS演算法中使用前m個近似下降方向進行迭代的計算過程；重點二是快速，這個體現在不用保存Hesse矩陣上，只需要使用一個保存後的一階導數序列就可以完成，因此不需要大量的存儲，從而節省了計算資源；重點三，是在推導中使用秩二校正構造了一個正定矩陣，即便這個矩陣不是最優的下降方向，但至少可以保證函數下降。
FTRL(Follow-the-regularized-Leader)是一種適用於處理超大規模數據的,含大量稀疏特徵的在線學習的常見優化演算法，方便實用，而且效果很好，常用於更新在線的CTR預估模型；FTRL在處理帶非光滑正則項（如L1正則）的凸優化問題上表現非常出色，不僅可以通過L1正則控制模型的稀疏度，而且收斂速度快；

A.LSTM在一定程度上解決了傳統RNN梯度消失或梯度爆炸的問題
B.CNN相比於全連接的優勢之一是模型復雜度低，緩解過擬合
C.只要參數設置合理，深度學習的效果至少應優於隨機演算法
D.隨機梯度下降法可以緩解網路訓練過程中陷入鞍點的問題

實際上，現在有很多針對小目標的措施和改良，如下：

最常見的是Upsample來Rezie網路輸入圖像的大小；

用dilated/astrous等這類特殊的卷積來提高檢測器對解析度的敏感度；（空洞卷積是針對圖像語義分割問題中下采樣會降低圖像解析度、丟失信息而提出的一種卷積思路。利用添加空洞擴大感受野，讓原本3 x3的卷積核，在相同參數量和計算量下擁有5x5（dilated rate =2）或者更大的感受野，從而無需下采樣。在保持參數個數不變的情況下增大了卷積核的感受野）

有比較直接的在淺層和深層的Feature Map上直接各自獨立做預測的，這個就是我們常說的尺度問題。

用FPN這種把淺層特徵和深層特徵融合的，或者最後在預測的時候，用淺層特徵和深層特徵一起預測；

SNIP（Scale Normalization for Image Pyramids）主要思路：

在訓練和反向傳播更新參數時，只考慮那些在指定的尺度范圍內的目標，由此提出了一種特別的多尺度訓練方法。

④ 2021面試網路工程師的題目

面試 的目的是確定面試者如何處理他們所選擇的研究領域的問題，以及他們如何批判性地思考問題。下面我給大家帶來2021面試網路工程師的題目參考，希望能幫助到大家!

Java多線程 面試題 目

1、什麼是線程?

線程是 操作系統 能夠進行運算調度的最小單位，它被包含在進程之中，是進程中的實際運作單位。程序員可以通過它進行多處理器編程，你可以使用多線程對運算密集型任務提速。比如，如果一個線程完成一個任務要100毫秒，那麼用十個線程完成改任務只需10毫秒。

2、線程和進程有什麼區別?

線程是進程的子集，一個進程可以有很多線程，每條線程並行執行不同的任務。不同的進程使用不同的內存空間，而所有的線程共享一片相同的內存空間。每個線程都擁有單獨的棧內存用來存儲本地數據。

3、如何在Java中實現線程?

兩種方式：java.lang.Thread 類的實例就是一個線程但是它需要調用java.lang.Runnable介面來執行，由於線程類本身就是調用的Runnable介面所以你可以繼承java.lang.Thread 類或者直接調用Runnable介面來重寫run() 方法 實現線程。

4、Java 關鍵字volatile 與 synchronized 作用與區別?

Volatile：

它所修飾的變數不保留拷貝，直接訪問主內存中的。

在Java內存模型中，有main memory，每個線程也有自己的memory (例如寄存器)。為了性能，一個線程會在自己的memory中保持要訪問的變數的副本。這樣就會出現同一個變數在某個瞬間，在一個線程的memory中的值可能與另外一個線程memory中的值，或者main memory中的值不一致的情況。 一個變數聲明為volatile，就意味著這個變數是隨時會被其他線程修改的，因此不能將它cache在線程memory中。

synchronized：

當它用來修飾一個方法或者一個代碼塊的時候，能夠保證在同一時刻最多隻有一個線程執行該段代碼。

一、當兩個並發線程訪問同一個對象object中的這個synchronized(this)同步代碼塊時，一個時間內只能有一個線程得到執行。另一個線程必須等待當前線程執行完這個代碼塊以後才能執行該代碼塊。

二、然而，當一個線程訪問object的一個synchronized(this)同步代碼塊時，另一個線程仍然可以訪問該object中的非synchronized(this)同步代碼塊。

三、尤其關鍵的是，當一個線程訪問object的一個synchronized(this)同步代碼塊時，其他線程對object中所有 其它 synchronized(this)同步代碼塊的訪問將被阻塞。

四、當一個線程訪問object的一個synchronized(this)同步代碼塊時，它就獲得了這個object的對象鎖。結果，其它線程對該object對象所有同步代碼部分的訪問都被暫時阻塞。

五、以上規則對其它對象鎖同樣適用。

5、有哪些不同的線程生命周期?

當我們在Java程序中新建一個線程時，它的狀態是New。當我們調用線程的start()方法時，狀態被改變為Runnable。線程調度器會為Runnable線程池中的線程分配CPU時間並且講它們的狀態改變為Running。其他的線程狀態還有Waiting，Blocked 和Dead。

6、你對線程優先順序的理解是什麼?

每一個線程都是有優先順序的，一般來說，高優先順序的線程在運行時會具有優先權，但這依賴於線程調度的實現，這個實現是和操作系統相關的(OS dependent)。

我們可以定義線程的優先順序，但是這並不能保證高優先順序的線程會在低優先順序的線程前執行。線程優先順序是一個int變數(從1-10)，1代表最低優先順序，10代表最高優先順序。

7、什麼是死鎖(Deadlock)?如何分析和避免死鎖?

死鎖是指兩個以上的線程永遠阻塞的情況，這種情況產生至少需要兩個以上的線程和兩個以上的資源。

分析死鎖，我們需要查看Java應用程序的線程轉儲。我們需要找出那些狀態為BLOCKED的線程和他們等待的資源。每個資源都有一個唯一的id，用這個id我們可以找出哪些線程已經擁有了它的對象鎖。

避免嵌套鎖，只在需要的地方使用鎖和避免無限期等待是避免死鎖的通常辦法。

8、什麼是線程安全?Vector是一個線程安全類嗎?

如果你的代碼所在的進程中有多個線程在同時運行，而這些線程可能會同時運行這段代碼。如果每次運行結果和單線程運行的結果是一樣的，而且其他的變數的值也和預期的是一樣的，就是線程安全的。

一個線程安全的計數器類的同一個實例對象在被多個線程使用的情況下也不會出現計算失誤。很顯然你可以將集合類分成兩組，線程安全和非線程安全的。Vector 是用同步方法來實現線程安全的， 而和它相似的ArrayList不是線程安全的。

9、Java中如何停止一個線程?

Java提供了很豐富的API但沒有為停止線程提供API。JDK 1.0本來有一些像stop()， suspend()和resume()的控制方法但是由於潛在的死鎖威脅因此在後續的JDK版本中他們被棄用了，之後Java API的設計者就沒有提供一個兼容且線程安全的方法來停止一個線程。

當run()或者 call()方法執行完的時候線程會自動結束，如果要手動結束一個線程，你可以用volatile 布爾變數來退出run()方法的循環或者是取消任務來中斷線程。

10、什麼是ThreadLocal?

ThreadLocal用於創建線程的本地變數，我們知道一個對象的所有線程會共享它的全局變數，所以這些變數不是線程安全的，我們可以使用同步技術。但是當我們不想使用同步的時候，我們可以選擇ThreadLocal變數。

每個線程都會擁有他們自己的Thread變數，它們可以使用get()set()方法去獲取他們的默認值或者在線程內部改變他們的值。ThreadLocal實例通常是希望它們同線程狀態關聯起來是private static屬性。

Kubernetes面試題匯總

1、什麼是Kubernetes?

Kubernetes是一個開源容器管理工具，負責容器部署，容器擴縮容以及負載平衡。作為Google的創意之作，它提供了出色的社區，並與所有雲提供商合作。因此，我們可以說Kubernetes不是一個容器化平台，而是一個多容器管理解決方案。

2、Kubernetes與Docker有什麼關系?

眾所周知，Docker提供容器的生命周期管理，Docker鏡像構建運行時容器。但是，由於這些單獨的容器必須通信，因此使用Kubernetes。因此，我們說Docker構建容器，這些容器通過Kubernetes相互通信。因此，可以使用Kubernetes手動關聯和編排在多個主機上運行的容器。

3、什麼是Container Orchestration?

考慮一個應用程序有5-6個微服務的場景。現在，這些微服務被放在單獨的容器中，但如果沒有容器編排就無法進行通信。因此，由於編排意味著所有樂器在音樂中和諧共處，所以類似的容器編排意味著各個容器中的所有服務協同工作以滿足單個伺服器的需求。

4、Kubernetes如何簡化容器化部署?

由於典型應用程序將具有跨多個主機運行的容器集群，因此所有這些容器都需要相互通信。因此，要做到這一點，你需要一些能夠負載平衡，擴展和監控容器的東西。由於Kubernetes與雲無關並且可以在任何公共/私有提供商上運行，因此必須是您簡化容器化部署的選擇。

5、您對Kubernetes的集群了解多少?

Kubernetes背後的基礎是我們可以實施所需的狀態管理，我的意思是我們可以提供特定配置的集群服務，並且集群服務將在基礎架構中運行並運行該配置。

因此，正如您所看到的，部署文件將具有提供給集群服務所需的所有配置。現在，部署文件將被提供給API，然後由集群服務決定如何在環境中安排這些pod，並確保正確運行的pod數量。

因此，位於服務前面的API，工作節點和節點運行的Kubelet進程，共同構成了Kubernetes集群。

6、Kubernetes Architecture的不同組件有哪些?

Kubernetes Architecture主要有兩個組件 - 主節點和工作節點。如下圖所示，master和worker節點中包含許多內置組件。主節點具有kube-controller-manager，kube-apiserver，kube-scheler等。而工作節點具有在每個節點上運行的kubelet和kube-proxy。

7、您能否介紹一下Kubernetes中主節點的工作情況?

Kubernetes master控制容器存在的節點和節點內部。現在，這些單獨的容器包含在容器內部和每個容器內部，您可以根據配置和要求擁有不同數量的容器。

因此，如果必須部署pod，則可以使用用戶界面或命令行界面部署它們。然後，在節點上調度這些pod，並根據資源需求，將pod分配給這些節點。kube-apiserver確保在Kubernetes節點和主組件之間建立通信。

8、kube-apiserver和kube-scheler的作用是什麼?

kube -apiserver遵循橫向擴展架構，是主節點控制面板的前端。這將公開Kubernetes主節點組件的所有API，並負責在Kubernetes節點和Kubernetes主組件之間建立通信。

kube-scheler負責工作節點上工作負載的分配和管理。因此，它根據資源需求選擇最合適的節點來運行未調度的pod，並跟蹤資源利用率。它確保不在已滿的節點上調度工作負載。

9、你對Kubernetes的負載均衡器有什麼了解?

負載均衡器是暴露服務的最常見和標准方式之一。根據工作環境使用兩種類型的負載均衡器，即內部負載均衡器或外部負載均衡器。內部負載均衡器自動平衡負載並使用所需配置分配容器，而外部負載均衡器將流量從外部負載引導至後端容器。

10、Replica Set 和 Replication Controller之間有什麼區別?

Replica Set 和 Replication Controller幾乎完全相同。它們都確保在任何給定時間運行指定數量的pod副本。不同之處在於復制pod使用的選擇器。Replica Set使用基於集合的選擇器，而Replication Controller使用基於許可權的選擇器。

Equity-Based選擇器：這種類型的選擇器允許按標簽鍵和值進行過濾。因此，在外行術語中，基於Equity的選擇器將僅查找與標簽具有完全相同 短語 的pod。

示例：假設您的標簽鍵表示app = nginx，那麼，使用此選擇器，您只能查找標簽應用程序等於nginx的那些pod。

Selector-Based選擇器：此類型的選擇器允許根據一組值過濾鍵。因此，換句話說，基於Selector的選擇器將查找已在集合中提及其標簽的pod。

示例：假設您的標簽鍵在(nginx，NPS，Apache)中顯示應用程序。然後，使用此選擇器，如果您的應用程序等於任何nginx，NPS或Apache，則選擇器將其視為真實結果。

滲透攻擊的測試步驟

1.如果原始值為2，我們使用(1+1)或(3-1)，程序作出相同回應，表明易受攻擊

2.如果單引號被過濾掉，我們可以用ASCII命令，使它返回字元的數字化代碼，如51-ASCII(1)

3.在URL編碼中，&和=用於鏈接名稱/值對，建立查詢字元串應當分別使用%26和%3d進行編碼

4.如查詢字元串不允許使用空格，使用+或%20編碼

5.分號被用於分割cookie自讀，使用%3d編碼

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