缓存穿透描述：
访问一个缓存和数据库都不存在的 key，此时会直接打到数据库上，并且查不到数据，没法写缓存，所以下一次同样会打到数据库上。此时，缓存起不到作用，请求每次都会走到数据库，流量大时数据库可能会被打挂。此时缓存就好像被“穿透”了一样，起不到任何作用。
解决方案：
1、接口校验。在正常业务流程中可能会存在少量访问不存在 key 的情况，但是一般不会出现大量的情况，所以这种场景最大的可能性是遭受了非法攻击。可以在最外层先做一层校验：用户鉴权、数据合法性校验等，例如商品查询中，商品的ID是正整数，则可以直接对非正整数直接过滤等等。
2、缓存空值。当访问缓存和DB都没有查询到值时，可以将空值写进缓存，但是设置较短的过期时间，该时间需要根据产品业务特性来设置。
3、布隆过滤器。使用布隆过滤器存储所有可能访问的 key，不存在的 key 直接被过滤，存在的 key 则再进一步查询缓存和数据库。

缓存击穿描述：
某一个热点 key，在缓存过期的一瞬间，同时有大量的请求打进来，由于此时缓存过期了，所以请求最终都会走到数据库，造成瞬时数据库请求量大、压力骤增，甚至可能打垮数据库。
解决方案：
1、加互斥锁。在并发的多个请求中，只有第一个请求线程能拿到锁并执行数据库查询操作，其他的线程拿不到锁就阻塞等着，等到第一个线程将数据写入缓存后，直接走缓存。
2、热点数据不过期。直接将缓存设置为不过期，然后由定时任务去异步加载数据，更新缓存。
这种方式适用于比较极端的场景，例如流量特别特别大的场景，使用时需要考虑业务能接受数据不一致的时间，还有就是异常情况的处理，不要到时候缓存刷新不上，一直是脏数据，那就凉了。

缓存雪崩描述：
大量的热点 key 设置了相同的过期时间，导在缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时数据库请求量大、压力骤增，引起雪崩，甚至导致数据库被打挂。缓存雪崩其实有点像“升级版的缓存击穿”，缓存击穿是一个热点 key，缓存雪崩是一组热点 key。
解决方案：
1、过期时间打散。既然是大量缓存集中失效，那最容易想到就是让他们不集中生效。可以给缓存的过期时间时加上一个随机值时间，使得每个 key 的过期时间分布开来，不会集中在同一时刻失效。
2、热点数据不过期。该方式和缓存击穿一样，也是要着重考虑刷新的时间间隔和数据异常如何处理的情况。
3、加互斥锁。该方式和缓存击穿一样，按 key 维度加锁，对于同一个 key，只允许一个线程去计算，其他线程原地阻塞等待第一个线程的计算结果，然后直接走缓存即可。

1、冒泡排序：两两相比，每循环一轮就不用再比较最后一个元素了，因为最后一个元素已经是最大或者最小

function BubbleSort($list)
{
    $len = count($list);
    for ($i = 0; $i < $len - 1; $i++) {
        for ($j = 0; $j < $len - $i - 1; $j++) {
            if ($list[$j] > $list[$j + 1]) {
                $tmp = $list[$j];
                $list[$j] = $list[$j + 1];
                $list[$j + 1] = $tmp;
            }    
        }
    }
    return $list;
}

2、选择排序：选定一个作为基本值，剩下的和这个比较，然后调换位置

function SelectionSort($list)
{
    $len = count($list);
    for ($i = 0; $i < $len - 1; $i++) {
        $pos = $i;
        for ($j = $i + 1; $j < $len; $j++) {
            if ($list[$pos] > $list[$j]) {
                $pos = $j;
            }
        }
        if ($pos != $i) {
            $tmp = $list[$pos];
            $list[$pos] = $list[$i];
            $list[$i] = $tmp;
        }
    }
    return $list;
}

3、快速排序：拿出一个标尺值，然后分为左右两个数组，分别对比

function QuickSort($list)
{
    $len = count($list);
    if ($len <= 1) {//递归出口
        return $list;
    }
    $base = $list[0];//选择一个比较值
    $leftList = $rightList = [];
    for ($i = 1; $i < $len; $i++) {
        if ($base > $list[$i]) {
            $leftList[] = $list[$i];
        } else {
            $rightList[] = $list[$i];
        }
    }
    //递归分别再处理左右两边的数组
    $leftList = QuickSort($leftList);
    $rightList = QuickSort($rightList);
    return array_merge($leftList, [$base], $rightList);
}

4、插入排序：假设前面的数都是排好顺序的，要把第n个数插入到有序里

function InsertionSort($list)
{
    $len = count($list);
    for ($i = 1; $i < $len; $i++) {
        $tmp = $list[$i];//获取对比元素
        for ($j = $i - 1; $j > 0; $j--) {
            if ($list[$j] > $tmp) {
                $list[$j + 1] = $list[$j];
                $list[$j] = $tmp;
            } else {
                break;
            }
        }
    }
    return $list;
}

B树的构建规则：
（1）排序方式：所有节点关键字是按递增次序排列，并遵循左小右大原则；

（2）子节点数：非叶节点（根节点和枝节点）的子节点数 >1、且子节点数量<=M 、且M>=2，空树除外（注：M阶代表一个树节点最多有多少个查找路径，M=M路,当M=2则是2叉树,M=3则是3叉）；

（3）关键字数：枝节点的关键字数量大于等于ceil(m/2)-1个且小于等于M-1个（注：ceil()是个朝正无穷方向取整的函数 如ceil(1.1)结果为2);

（4）所有叶子节点均在同一层、叶子节点除了包含了关键字 和 关键字记录的指针外，也有指向其子节点的指针只不过其指针地址都为null对应下图最后一层节点的空格子;

B+树构建规则
（1）B+树的非叶子节点不保存具体的数据，而只保存关键字的索引，而所有的数据最终都会保存到叶子节点。因为所有数据必须要到叶子节点才能获取到，所以每次数据查询的次数都一样，这样一来B+树的查询速度也就会比较稳定，而B树的查找过程中，不同的关键字查找的次数很有可能都是不同的（有的数据可能在根节点，有的数据可能在最下层的叶节点），所以在数据库的应用层面，B+树就显得更合适。

（2）B+树叶子节点的关键字从小到大有序排列，左边结尾数据都会保存右边节点开始数据的指针。因为叶子节点都是有序排列的，所以B+树对于数据的排序有着更好的支持。

（3）非叶子节点的子节点数=关键字数（来源百度百科）（根据各种资料 这里有两种算法的实现方式，另一种为非叶节点的关键字数=子节点数-1（来源维基百科)，虽然他们数据排列结构不一样，但其原理还是一样的Mysql 的B+树是用第一种方式实现）;

1、B+树查询速度更稳定：B+所有关键字数据地址都存在叶子节点上，所以每次查找的次数都相同所以查询速度要比B树更稳定。

2、B+树天然具备排序功能：B+树所有的叶子节点数据构成了一个有序链表，在查询大小区间的数据时候更方便，数据紧密性很高，缓存的命中率也会比B树高。

3、B+树全节点遍历更快：B+树遍历整棵树只需要遍历所有的叶子节点即可，而不需要像B树一样需要对每一层进行遍历，这有利于数据库做全表扫描。

B树相对于B+树的优点是，如果经常访问的数据离根节点很近，而B树的非叶子节点本身存有关键字和数据，所以在查询这种数据检索的时候会要比B+树快。

一、消息摘要算法
消息摘要算法是密码学算法中非常重要的一个分支，它通过对所有数据提取指纹信息以实现数据签名、数据完整性校验等功能，由于其不可逆性，有时候会被用做敏感信息的加密。消息摘要算法也被称为哈希（Hash）算法或散列算法。

任何消息经过散列函数处理后，都会获得唯一的散列值，这一过程称为 “消息摘要”，其散列值称为 “数字指纹”，其算法自然就是 “消息摘要算法”了。换句话说，如果其数字指纹一致，就说明其消息是一致的。

消息摘要算法的主要特征是加密过程不需要密钥，并且经过加密的数据无法被解密，目前可以解密逆向的只有 CRC32 算法，只有输入相同的明文数据经过相同的消息摘要算法才能得到相同的密文。消息摘要算法不存在密钥的管理与分发问题，适合于分布式网络上使用。消息摘要算法主要应用在 “数字签名” 领域，作为对明文的摘要算法。著名的摘要算法有 RSA 公司的 MD5 算法和 SHA-1 算法及其大量的变体。

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抽象类：是基于类来说，其本身就是类，只是一种特殊的类，不能直接实例，可以在类里定义方法，属性。类似于模版，规范后让子类实现详细功能。

接口：主要基于方法的规范，有点像抽象类里的抽象方法，只是其相对于抽象方法来说，更加独立。可让某个类通过组合多个方法来形成新的类。

抽象类与接口的相同点：

1、都是用于声明某一种事物，规范名称、参数，形成模块，未有详细的实现细节。

2、都是通过类来实现相关的细节工作

3、语法上，抽象类的抽象方法与接口一样，不能有方法体，即｛｝符号

4、都可以用继承，接口可以继承接口形成新的接口，抽象类可以继承抽象类从而形成新的抽象类

抽象类与接口的不同点：

1、抽象类可以有属性、普通方法、抽象方法，但接口不能有属性、普通方法、可以有常量

2、抽象类内未必有抽象方法，但接口内一定会有“抽象”方法

3、语法上有不同

4、抽象类用abstract关键字在类前声明，且有class声明为类，接口是用interface来声明，但不能用class来声明，因为接口不是类。

5、抽象类的抽象方法一定要用abstract来声明，而接口则不需要

6、抽象类是用extends关键字让子类继承父类后，在子类实现详细的抽象方法。而接口则是用implements让普通类在类里实现接口的详细方法，且接口可以一次性实现多个方法，用逗号分开各个接口就可