静态函数库与动态函数库区别应用？（你最常上的网站是什么？）
静态函数库与动态函数库区别应用？
1、函数库静态与动态区别：
a、静态函数库：副档名为 .a，是把整个包括入程序里的，程序会比较大，升级麻烦
b、动态函数库：副档名为 .so，链接的，灵活，程序小，主推
2、将动态函数库放入内存里提高速度：
第一，我们必须要在 /etc/ld.so.conf 里面写下‘ 想要读入快取记忆体当中的动态函式库所在的目录’，注意喔， 是目录而不是档案；接下来则是利用 ldconfig 这个执行档将 /etc/ld.so.conf 的资料读入快取当中；同时也将资料记录一份在 /etc/ld.so.cache 这个档案当中呐！
例子：假设我的 MySQL 资料库函式库在 /usr/lib/mysql 当中，如何读进 cache ？
[root@www ~]# vi /etc/ld.so.conf
include ld.so.conf.d/*.conf
/usr/lib/mysql <==这一行新增的啦！
[root@www ~]# ldconfig <==画面上不会显示任何的资讯，不要太紧张！正常的！
[root@www ~]# ldconfig -p <==列出目前有的所有函式库资料内容 (在 /etc/ld.so.cache 内的资料！)
3、某个程序调用了什么动态库，某动态库相关的其他库是什么：
[root@www ~]# ldd [-vdr] [filename]
选项与参数：
-v ：列出所有内容资讯；
-d ：重新将资料有遗失的 link 点秀出来！
-r ：将 ELF 有关的错误内容秀出来！
范例一：找出 /usr/bin/passwd 这个档案的函式库资料
[root@www ~]# ldd /usr/bin/passwd
....(前面省略)....
libaudit.so.0 => /lib/libaudit.so.0 (0x00494000) <==SELinux
libselinux.so.1 => /lib/libselinux.so.1 (0x00101000) <==SELinux
libc.so.6 => /lib/libc.so.6 (0x00b99000)
libpam.so.0 => /lib/libpam.so.0 (0x004ab000) <==PAM 模组
....(底下省略)....
# 我们前言的部分不是一直提到 passwd 有使用到 pam 的模组吗！怎么知道？
# 利用 ldd 察看一下这个档案，看到 libpam.so 了吧？这就是 pam 提供的函式库
范例二：找出 /lib/libc.so.6 这个函式的相关其他函式库！
[root@www ~]# ldd -v /lib/libc.so.6
/lib/ld-linux.so.2 (0x00ab3000)
linux-gate.so.1 => (0x00636000)
Version information: <==使用 -v 选项，增加显示其他版本资讯！
/lib/libc.so.6:
ld-linux.so.2 (GLIBC_PRIVATE) => /lib/ld-linux.so.2
ld-linux.so.2 (GLIBC_2.3) => /lib/ld-linux.so.2
ld-linux.so.2 (GLIBC_2.1) => /lib/ld-linux.so.2
你最常上的网站是什么？
推荐几个高质量的、适合程序员们的网站（论坛）：
1. 博客平台类
1.1 华为云开发者社区
网址：华为云开发者社区为广大云开发者提供了资源工具、学习交流、应用实践、大赛活动等一站式服务的平台，里面也提供了很多上云教程供大家免费学习观看，当然利用华为强大的云上资源可以帮助开发者更好地学习到云计算相关知识，社区汇聚各领域精品博客、课程、活动等内容，覆盖鲲鹏、昇腾、云计算、AI 等热门领域，形成开发者和技术爱好者交流与分享主阵地。当然华为云经常举办包括线上线下在内的各种开发者活动，让开发者在快乐中收获知识，充实自己。1.2 51CTO
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2.1 github
网址：这是程序员们最重要的网站，GitHub是一个软件源代码托管服务平台，其托管版本数量非常之多，其中不乏知名开源项目jQuery、python等。除了允许个人和组织创建和访问保管中的代码以外，它也提供了一些方便社会化共同软件开发的功能，即一般人口中的社群功能，包括允许用户追踪其他用户、组织、软件库的动态，对软件代码的改动和bug提出评论等。2.2 码云代码托管平台
网址：码云属于的一个代码托管平台，由 。简单说，相当于GitHub的精简版,且其官方语言为中文。其中也有很多源代码供大家下载。3. 知识学习类
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网址：第一个网站肯定不必多说，就是我们经常逛的小破站，也就是所谓的B站。这个网站原本的定位是一个二次元动漫类的网站，可是走着走着，越走越偏，B站自己也万万没想到自己会变成一个学习类的网站。对于我们程序员而言，这里有海量的编程类的学习资料。不管是什么类型的编程语言，编程技术，你几乎都可以在这里找到对应的视频教程。而且最重要的是，视频播放的时候，不会有任何烦人的广告，几乎不会受到任何打扰。3.2 菜鸟教程
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5.1 LeetCode（力扣）
网站：-cn.com无需多说的一个网站，面试必备，上面有大量的面试题，比如最常见的算法面试题，是学习算法必刷的一个站点。5.2 菜鸟工具
网址：菜鸟教程提供了编程的基础技术教程, 介绍了HTML、CSS、Javascript、Python,Java,Ruby,C,PHP , MySQL等各种编程语言的基础知识。 同时本站中也提供了大量的在线编程平台，可以帮助开发者进行简单的代码在线运行。5.3 牛客网
网址：牛客网是一个集笔面试系统、题库、课程教育、社流、招聘内推于一体的招聘类网站。牛客网题库中包含几万道题目，内容覆盖笔试题解析、面试技巧和机器学习等。6. 总结
程序员的工作和日常生活非常的枯燥，其实每天程序员做的最多的不是写代码，也不是修bug，更不是改程序，而是搜索各种学习网站！程序员几乎每天70%都是在网上查资料。所以优秀的网站可以帮助我们提高工作学习效率，当然也不要忘记在最朴实无华的书籍中获取知识~本文分享自华为云社区《收藏好，程序员必逛的那些网站》，作者：乌龟哥哥 。
如何设计每秒十万查询的高并发架构？
第一回顾一下，整个架构右侧部分演进到的那个程度，其实已经非常的不错了，因为百亿流量，每秒十万级并发写入的场景，使用MQ限流削峰、分布式KV集群给抗住了。
接着使用了计算与存储分离的架构，各个Slave计算节点会负责提取数据到内存中，基于自研的SQL内存计算引擎完成计算。同时采用了数据动静分离的架构，静态数据全部缓存，动态数据自动提取，保证了尽可能把网络请求开销降低到最低。
另外，通过自研的分布式系统架构，包括数据分片和计算任务分布式执行、弹性资源调度、分布式高容错机制、主备自动切换机制，都能保证整套系统的任意按需扩容，高性能、高可用的的运行。
下一步，咱们得来研究研究架构里左侧的部分了。
二、日益膨胀的离线计算结果
其实大家会注意到，在左侧还有一个MySQL，那个MySQL就是用来承载实时计算结果和离线计算结果放在里面汇总的。
终端的商家用户就可以随意的查询MySQL里的数据分析结果，支撑自己的决策，他可以看当天的数据分析报告，也可以看历史上任何一段时期内的数据分析报告。
但是那个MySQL在早期可能还好一些，因为其实存放在这个MySQL里的数据量相对要小一些，毕竟是计算后的一些结果罢了。但是到了中后期，这个MySQL可是也岌岌可危了。
给大家举一个例子，离线计算链路里，如果每天增量数据是1000万，那么每天计算完以后的结果大概只有50万，每天50万新增数据放入MySQL，其实还是可以接受的。
但是如果每天增量数据是10亿，那么每天计算完以后的结果大致会是千万级，你可以算他是计算结果有5000万条数据吧，每天5000万增量数据写入左侧的MySQL中，你觉得是啥感觉？
可以给大家说说系统当时的情况，基本上就是，单台MySQL服务器的磁盘存储空间很快就要接近满掉，而且单表数据量都是几亿、甚至十亿的级别。
这种量级的单表数据量，你觉得用户查询数据分析报告的时候，体验能好么？基本当时一次查询都是几秒钟的级别。很慢。
更有甚者，出现过用户一次查询要十秒的级别，甚至几十秒，上分钟的级别。很崩溃，用户体验很差，远远达不到付费产品的级别。
所以解决了右侧的存储和计算的问题之后，左侧的查询的问题也迫在眉睫。新一轮的重构，势在必行！
三、分库分表 + 读写分离
第一就是老一套，分库分表 + 读写分离，这个基本是基于MySQL的架构中，必经之路了，毕竟实施起来难度不是特别的高，而且速度较快，效果比较显著。
整个的思路和之前第一篇文章（《大型系统架构演进之如何支撑百亿级数据的存储与计算》）讲的基本一致。
说白了，就是分库后，每台主库可以承载部分写入压力，单库的写并发会降低；第二就是单个主库的磁盘空间可以降低负载的数据量，不至于很快就满了；
而分表之后，单个数据表的数据量可以降低到百万级别，这个是支撑海量数据以及保证高性能的最佳实践，基本两三百万的单表数据量级还是合理的。
然后读写分离之后，就可以将单库的读写负载压力分离到主库和从库多台机器上去，主库就承载写负载，从库就承载读负载，这样避免单库所在机器的读写负载过高，导致CPU负载、IO负载、网络负载过高，最后搞得数据库机器宕机。
第一这么重构一下数据库层面的架构之后，效果就好的多了。因为单表数据量降低了，那么用户查询的性能得到很大的提升，基本可以达到1秒以内的效果。
四、每秒10万查询的高并发挑战
上面那套初步的分库分表+读写分离的架构确实支撑了一段时间，但是慢慢的那套架构又暴露出来了弊端出来了，因为商家用户都是开了数据分析页面之后，页面上有js脚本会每隔几秒钟就发送一次请求到后端来加载最新的数据分析结果。
此时就有一个问题了，渐渐的查询MySQL的压力越来越大，基本上可预见的范围是朝着每秒10级别去走。
但是我们分析了一下，其实99%的查询，都是页面JS脚本自动发出刷新当日数据的查询。只有1%的查询是针对昨天以前的历史数据，用户手动指定查询范围后来查询的。
但是现在的这个架构之下，我们是把当日实时数据计算结果（代表了热数据）和历史离线计算结果（代表了冷数据）都放在一起的，所以大家可以想象一下，热数据和冷数据放在一起，然后对热数据的高并发查询占到了99%，那这样的架构还合理吗？
当然不合理，我们需要再次重构系统架构。
五、 数据的冷热分离架构
针对上述提到的问题，很明显要做的一个架构重构就是冷热数据分离。也就是说，将今日实时计算出来的热数据放在一个MySQL集群里，将离线计算出来的冷数据放在另外一个MySQL集群里。
然后开发一个数据查询平台，封装底层的多个MySQL集群，根据查询条件动态路由到热数据存储或者是冷数据存储。
通过这个步骤的重构，我们就可以有效的将热数据存储中单表的数据量降低到更少更少，有的单表数据量可能就几十万，因为将离线计算的大量数据结果从表里剥离出去了，放到另外一个集群里去。此时大家可想而知，效果当然是更好了。
因为热数据的单表数据量减少了很多，当时的一个最明显的效果，就是用户99%的查询都是针对热数据存储发起的，性能从原来的1秒左右降低到了200毫秒以内，用户体验提升，大家感觉更好了。
六、自研Elasticsearch+HBase+纯内存的查询引擎
架构演进到这里，看起来好像还不错，但是其实问题还是很多。因为到了这个阶段，系统遇到了另外一个较为严重的问题：冷数据存储，如果完全用MySQL来承载是很不靠谱的。冷数据的数据量是日增长不断增加，而且增速很快，每天都新增几千万。
因此你的MySQL服务器将会面临不断的需要扩容的问题，而且如果为了支撑这1%的冷数据查询请求，不断的扩容增加高配置的MySQL服务器，大家觉得靠谱么？
肯定是不合适的！
要知道，大量分库分表后，MySQL大量的库和表维护起来是相当麻烦的，修改个字段？加个索引？这都是一场麻烦事儿。
此外，因为对冷数据的查询，一般都是针对大量数据的查询，比如用户会选择过去几个月，甚至一年的数据进行分析查询，此时如果纯用MySQL还是挺灾难性的。
因为当时明显发现，针对海量数据场景下，一下子查询分析几个月或者几年的数据，性能是极差的，还是很容易搞成几秒甚至几十秒才出结果。
因此针对这个冷数据的存储和查询的问题，我们最终选择了自研一套基于NoSQL来存储，然后基于NoSQL+内存的SQL计算引擎。
具体来说，我们会将冷数据全部采用ES+HBase来进行存储，ES中主要存放要对冷数据进行筛选的各种条件索引，比如日期以及各种维度的数据，然后HBase中会存放全量的数据字段。
因为ES和HBase的原生SQL支持都不太好，因此我们直接自研了另外一套SQL引擎，专门支持这种特定的场景，就是基本没有多表关联，就是对单个数据集进行查询和分析，然后支持NoSQL存储+内存计算。
这里有一个先决条件，就是如果要做到对冷数据全部是单表类的数据集查询，必须要在冷数据进入NoSQL存储的时候，全部基于ES和HBase的特性做到多表入库关联，进数据存储就全部做成大宽表的状态，将数据关联全部上推到入库时完成，而不是在查询时进行。
对冷数据的查询，我们自研的SQL引擎第一会根据各种where条件先走ES的分布式高性能索引查询，ES可以针对海量数据高性能的检索出来需要的那部分数据，这个过程用ES做是最合适的。
接着就是将检索出来的数据对应的完整的各个数据字段，从HBase里提取出来，拼接成完成的数据。
然后就是将这份数据集放在内存里，进行复杂的函数计算、分组聚合以及排序等操作。
上述操作，全部基于自研的针对这个场景的查询引擎完成，底层基于Elasticsearch、HBase、纯内存来实现。
七、实时数据存储引入缓存集群
好了，到此为止，冷数据的海量数据存储、高性能查询的问题，就解决了。接着回过头来看看当日实时数据的查询，其实实时数据的每日计算结果不会太多，而且写入并发不会特别特别的高，每秒上万也就差不多了。
因此这个背景下，就是用MySQL分库分表来支撑数据的写入、存储和查询，都没问题。
但是有一个小问题，就是说每个商家的实时数据其实不是频繁的变更的，在一段时间内，可能压根儿没变化，因此不需要高并发请求，每秒10万级别的全部落地到数据库层面吧？要全都落地到数据库层面，那可能要给每个主库挂载很多从库来支撑高并发读。
因此这里我们引入了一个缓存集群，实时数据每次更新后写入的时候，都是写数据库集群同时还写缓存集群的，是双写的。
然后查询的时候是优先从缓存集群来走，此时基本上90%以上的高并发查询都走缓存集群了，然后只有10%的查询会落地到数据库集群。
八、阶段性总结
好了，到此为止，这个架构基本左边也都重构完毕：
热数据基于缓存集群+数据库集群来承载高并发的每秒十万级别的查询冷数据基于ES+HBase+内存计算的自研查询引擎来支撑海量数据存储以及高性能查询。经实践，整个效果非常的好。用户对热数据的查询基本多是几十毫秒的响应速度，对冷数据的查询基本都是200毫秒以内的响应速度。
九、下一阶段的展望
其实架构演进到这里已经很不容易了，因为看似这么一张图，里面涉及到无数的细节和技术方案的落地，需要一个团队耗费至少1年的时间才能做到这个程度。
但是接下来，我们要面对的，就是高可用的问题，因为付费级的产品，我们必须要保证超高的可用性，99.99%的可用性，甚至是99.999%的可用性。
但是越是复杂的系统，越容易出现问题，对应的高可用架构就越是复杂无比
全国计算机二级考试难吗？
第一我们先明确，所谓的全国计算机二级考试，都包括哪些科目和内容？
我们从教育考试网获得如下信息：
其中二级考试包括C++，Python等语言程序设计类，以及office、MySQL等数据库程序设计类。
先确定自己的考试类型，不同科目的难易程度是不一样的，针对性也是不一样的。并且需要更正一个观点：计算机二级并不是只有office！！！
关于难易度我们把难易程度分为1-5五个阶段，数字越高，表示越难，我们挑重点说一些，各位自行斟酌。
C语言、C++C语言是一门通用计算机编程语言，应用广泛。C语言的设计目标是提供一种能以简易的、处理低级存储器、产生少量的机器码以及不需要任何运行环境支持便能运行的编程语言。C++是C语言的继承，它既可以进行C语言的过程化程序设计，又可以进行以抽象数据类型为特点的基于对象的程序设计，还可以进行以继承和多态为特点的面向对象的程序设计。
难度：5
报考推荐：3
OfficeMicrosoft Office是微软公司开发的一套办公软件套装。常用组件有 Word、Excel、Powerpoint等。也是二级中报考人数最多的一科，二级office属于电脑操作类科目，你只要能熟练操作技能，不需要理解太多的程序逻辑和编程知识，你只需要按部就班的熟练操作达到题目要求即可得分，虽然Excel有点麻烦，尤其是函数公式，但是常考的也就10个左右，只需要熟练应用就好，10多个函数而已。word和ppt记住操作熟练操作就行了。知识兔，学课程！可以说office是一门最推荐的二级科目，文理工医考生都适合报考。
难度指数：3
报考推荐：5
Java/WEBJava是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维。
WEB是一种编程语言，WEB编程语言，分为WEB静态语言和WEB动态语言，WEB静态语言就是通常所见到的超文本标记语言
难度指数：3
报考推荐：4
适合专业：理工类、软件类
ACCESSAccess是由微软发布的关系数据库管理系统。它结合了 MicrosoftJet Database Engine 和 图形用户界面两项特点，是 Microsoft Office 的系统程序之一。ACCESS和office因其难度适中实用性强在近年的计算机二级考试中广受欢迎，据统计计算机二级 考试中大概有80%的人报考ACCESS和office。
难度指数：3
报考推荐：5
关于证书的重要性任何人的学习动机，无外乎自我提升和求职市场需求这两种类型
1.自我提升型
自己有明确的规划，职业规划，所以需要学习这种技能知识，提升自己的能力和人才市场竞争力。有进步的想法和驱动力。
2.求职市场需求
很多关于以上技能的相关岗位招聘，是一定要求具备这种资质的，常见于国企、体制内，比如某些公务员岗位是硬性规定必须要计算机二级office考试证书。
那么证书重要吗，从某种意义来说其实不重要，很多人认为一种观点：只要能力到位，是金子就会发光，一张纸是证明不了什么的，能做事才是最重要的。在很多私企，确实能力是第一位的，能力=胜任力。
话虽没错，但是从另外一个意义来讲，证书是一种能力的证明，这个是一个很硬的东西，你如何证明你有这个胜任力？你说很多话，做很多简历，不如这张纸好使，这张纸是你能力的权威证明。
就好比好多公司招聘，只要985和211，即使你才高八斗、学富五车，你的大专学历HR只需要看一眼就会把你筛下去，这才是残酷世界的。
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