Jason Zhao's List: 基础知识

• 进程在执行过程中拥有独立的内存单元，而多个线程共享内存，从而极大地提高了程序的运行效率
• 但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制
• 线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源
• 进程有独立的地址空间，一个进程崩溃后，在保护模式下不会对其它进程产生影响
• 线程有自己的堆栈和局部变量，但线程之间没有单独的地址空间，一个线程死掉就等于整个进程死掉，所以多进程的程序要比多线程的程序健壮，但在进程切换时，耗费资源较大，效率要差一些
• 同一个进程中的所有线程都可以访问该进程所包含的地址空间，当然也包含存储在该空间中的所有资源
• 在同一时刻不允许一个线程访问多个资源
• 为资源访问权的获取定义一个关系顺序
• 为所有访问资源的请求系统地定义一个最大等待时间（超时时间），并妥善处理请求失败的情况

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• 302重定向是暂时的重定向，搜索引擎会抓取新的内容而保留旧的网址。因为服务器返回302代码，搜索引擎认为新的网址只是暂时的。
• 301重定向是永久的重定向，搜索引擎在抓取新内容的同时也将旧的网址替换为重定向之后的网址。

• 1xx（临时响应）
• 100   （继续） 请求者应当继续提出请求
• 2xx （成功）
• 200   （成功）  服务器已成功处理了请求
• 3xx （重定向）
• 301   （永久移动）  请求的网页已永久移动到新位置
• 302   （临时移动）  服务器目前从不同位置的网页响应请求，但请求者应继续使用原有位置来进行以后的请求。
• 4xx（请求错误）
• 401   （未授权） 请求要求身份验证
• 404   （未找到） 服务器找不到请求的网页
• 415   （不支持的媒体类型）
• 5xx（服务器错误）
• 500   （服务器内部错误）  服务器遇到错误，无法完成请求
• 502   （错误网关） 服务器作为网关或代理，从上游服务器收到无效响应

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• GET，POST，PUT，DELETE就对应着对这个资源的查 ，改 ，增 ，删

  • PUT用于幂等操作，一般用于修改，也可以用于创建
    POST用于创建，不是幂等的
• 安全的意味着该操作用于获取信息而非修改信息。换句话说，GET请求一般不应产生副作用。就是说，它仅仅是获取资源信息，就像数据库查询一样，不会修改，增加数据，不会影响资源的状态。
• 幂等的意味着对同一URL的多个请求应该返回同样的结果
• 新闻站点的头版不断更新。虽然第二次请求会返回不同的一批新闻，该操作仍然被认为是安全的和幂等的
• POST表示可能修改变服务器上的资源的请求
• GET提交，请求的数据会附在URL之后（就是把数据放置在HTTP协议头中），以?分割URL和传输数据，多个参数用&连接；例如：login.action?name=hyddd&password=idontknow&verify=%E4%BD%A0 %E5%A5%BD。如果数据是英文字母/数字，原样发送，如果是空格，转换为+，如果是中文/其他字符，则直接把字符串用BASE64加密，得出如： %E4%BD%A0%E5%A5%BD，其中％XX中的XX为该符号以16进制表示的ASCII
• HTTP协议没有对传输的数据大小进行限制，HTTP协议规范也没有对URL长度进行限制
• 特定浏览器和服务器对URL长度有限制
• 各个WEB服务器会规定对post提交数据大小进行限制，Apache、IIS6都有各自的配置
• Cross-site request forgery

  • http://docs.spring.io/spring-security/site/docs/3.2.0.CI-SNAPSHOT/reference/html/csrf.html
• 304 (NOT MODIFIED): 该资源在上次请求之后没有任何修改。这通常用于浏览器的缓存机制。
• 401 (UNAUTHORIZED): 客户端无权访问该资源。这通常会使得浏览器要求用户输入用户名和密码，以登录到服务器。
• 403 (FORBIDDEN): 客户端未能获得授权。这通常是在401之后输入了不正确的用户名或密码。

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• B树的各种操作能使B树保持较低的高度，从而达到有效避免磁盘过于频繁的查找存取操作，从而有效提高查找效率
• 外存数据结构
• 查找时间(seek time)
• 等待时间(latency time)
• 传输时间(transmission time)
• 磁盘读取数据是以盘块(block)为基本单位的。位于同一盘块中的所有数据都能被一次性全部读取出来。而磁盘IO代价主要花费在查找时间Ts上。因此我们应该尽量将相关信息存放在同一盘块，同一磁道中
• B-tree就是指的B树
• 平衡多路查找树
• B 树又叫平衡多路查找树
• 若根结点不是叶子结点，则至少有2个孩子
• 关键是把什么当做叶子结点，因为如红黑树中，每一个NULL指针即当做叶子结点，只是没画出来而已
• B树中的每个结点根据实际情况可以包含大量的关键字信息和分支(当然是不能超过磁盘块的大小，根据磁盘驱动(disk drives)的不同，一般块的大小在1k~4k左右)；这样树的深度降低了，这就意味着查找一个元素只要很少结点从外存磁盘中读入内存，很快访问到要查找的数据
• B⁺-tree的磁盘读写代价更低
• B⁺-tree的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针。因此其内部结点相对B 树更小
• B⁺-tree的查询效率更加稳定
• 数据库索引采用B+树的主要原因是 B树在提高了磁盘IO性能的同时并没有解决元素遍历的效率低下的问题。正是为了解决这个问题，B+树应运而生。B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历。而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树不支持这样的操作（或者说效率太低）
• *树中非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针；B*树定义了非叶子结点关键字个数至少为(2/3)*M，即块的最低使用率为2/3（代替B+树的1/2）
• B+树还有一个最大的好处，方便扫库，B树必须用中序遍历的方法按序扫库，而B+树直接从叶子结点挨个扫一遍就完了，B+树支持range-query非常方便，而B树不支持。这是数据库选用B+树的最主要原因

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