慢SQL優(yōu)化的常用方法

（1）建立物化視圖或盡可能減少多表查詢(xún)。（2）以不相干子查詢(xún)替代相干子查詢(xún)。（3）只檢索需要的列。（4）用帶in的條件子句等價(jià)替換or子句。（5）經(jīng)常提交commit，以盡早釋放鎖。（6）避免嵌套的游標（Cursor）和多重循環(huán)等。（7）在經(jīng)常查詢(xún)的列上創(chuàng )建索引，提高查詢(xún)效率。（8）避免使用模糊查詢(xún)進(jìn)行匹配，如果一定要使用，建議使用最左模糊匹配原則。（9）慢的查詢(xún)的sql，根據性能和存儲容量大小進(jìn)行評估，適當的可以考慮水平分表和垂直分表，以提高sql的查詢(xún)性能。（10）查詢(xún)數據是否存在，適當的可以使用exists替代in。建表1.盡量使用數字型字段，若只含數值信息的字段盡量不要設計為字符型，這會(huì )降低查詢(xún)和連接的性能，并會(huì )增加存儲開(kāi)銷(xiāo)。這是因為引擎在處理查詢(xún)和連 接時(shí)會(huì )逐個(gè)比較字符串中每一個(gè)字符，而對于數字型而言只需要比較一次就夠了。2.盡可能的使用 varchar 代替 char ，因為首先變長(cháng)字段存儲空間小，可以節省存儲空間， 其次對于查詢(xún)來(lái)說(shuō)，在一個(gè)相對較小的字段內搜索效率顯然要高些。臨時(shí)表避免頻繁創(chuàng )建和刪除臨時(shí)表，以減少系統表資源的消耗盡量使用表變量來(lái)代替臨時(shí)表。如果表變量包含大量數據，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。臨時(shí)表并不是不可使用，適當地使用它們可以使某些例程更有效，例如，當需要重復引用大型表或常用表中的某個(gè)數據集時(shí)。但是，對于一次性事件，最好使用導出表。在新建臨時(shí)表時(shí)，如果一次性插入數據量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log，以提高速度；如果數據量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然后insert。如果使用到了臨時(shí)表，在存儲過(guò)程的最后務(wù)必將所有的臨時(shí)表顯式刪除，先 truncate table，然后 drop table，這樣可以避免系統表的較長(cháng)時(shí)間鎖定。游標的問(wèn)題盡量避免使用游標，因為游標的效率較差，如果游標操作的數據超過(guò)1萬(wàn)行，那么就應該考慮改寫(xiě)。游標的一個(gè)常見(jiàn)用途就是保存查詢(xún)結果，以便以后使用。游標的結果集是由SELECT語(yǔ)句產(chǎn)生，如果處理過(guò)程需要重復使用一個(gè)記錄集，那么創(chuàng )建一次游標而重復使用若干次，比重復查詢(xún)數據庫要快的多。使用基于游標的方法或臨時(shí)表方法之前，應先尋找基于集的解決方案來(lái)解決問(wèn)題，基于集的方法通常更有效。與臨時(shí)表一樣，游標并不是不可使用。對小型數據集使用 FAST_FORWARD 游標通常要優(yōu)于其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個(gè)表才能獲得所需的數據時(shí)。在結果集中包括“合計”的例程通常要比使用游標執行的速度快。如果開(kāi)發(fā)時(shí)間允許，基于游標的方法和基于集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。事務(wù)盡量避免大事務(wù)操作，提高系統并發(fā)能力。數據量問(wèn)題13.盡量避免向客戶(hù)端返回大數據量，若數據量過(guò)大，應該考慮相應需求是否合理。具體SQL優(yōu)化 1.避免使用select *select *不走覆蓋索引，會(huì )有大量的回表操作，從而導致查詢(xún)SQL的性能很低。應該使用具體的字段代替*，只返回使用到的字段。     2.用union all代替unionunion可以獲取排除重復后的數據，union all可以獲取所有數據，包含重復的數據，排除重復的過(guò)程需要遍歷，排序和比較，他更耗時(shí)，更消耗CPU資源，所以如果能用union all，盡量不用union，除非是業(yè)務(wù)場(chǎng)景中不允許產(chǎn)生重復數據3.小表驅動(dòng)大表in 和 not in 也要慎用，否則會(huì )導致全表掃描。對于連續的數值，能用 between 就不要用 in，對于子查詢(xún)，可以用exists代替。用小表的數據集驅動(dòng)大表的數據集in關(guān)鍵字，他會(huì )優(yōu)先執行in里面的子查詢(xún)語(yǔ)句，然后在執行in外面的語(yǔ)句，in里面的數據量很少，作為條件查詢(xún)速度更快exists關(guān)鍵字，他會(huì )優(yōu)先執行exists左邊的語(yǔ)句（即主查詢(xún)語(yǔ)句），然后把它作為條件，去跟右邊的語(yǔ)句匹配，如果匹配上，則可以查出數據，如果匹配不上，數據就被過(guò)濾掉了in適用于左邊大表，右邊小表exists適用于左邊小表，右邊大表4.批量操作每次遠程請求數據庫，是會(huì )消耗一定性能的提供一個(gè)批量插入的方法，這樣只需要遠程請求一次數據庫，SQL性能會(huì )提升，數據量越大，提升越多，但是不建議一次批量操作太多數據，如果數據太多，數據庫響應也會(huì )很慢，批量操作需要把握一個(gè)度，建議每批數據盡量控制在500以?xún)?，多批如果數據多?00，則分多批處理。5.多用limit6.in中值太多如果in數據太多，不做任何限制，可能會(huì )導致接口超時(shí)可以在SQL語(yǔ)句中對數據用limit做限制，不過(guò)更多的是在業(yè)務(wù)代碼中加限制如果超出500，可以分批用多線(xiàn)程去查詢(xún)數據，每批只查500條記錄，最后把查詢(xún)到的數據匯總到一起返回7.增量查詢(xún)有時(shí)候，我們需要通過(guò)遠程接口查詢(xún)數據，然后同步到另一個(gè)數據庫，如果直接獲取所有的數據，然后同步過(guò)去，這樣如果數據很多，查詢(xún)性能會(huì )非常差，可以按時(shí)間和id升序，每次只同步一批數據，這一批數據只有100條記錄，每次同步完后，保存這100條數據中最大的id和時(shí)間，給同步下一批數據的時(shí)候用，通過(guò)這種增量查詢(xún)的方式，能夠提升單次查詢(xún)的效率select * from user where id > #{lastId} and create_time >= #{lastCreateTime} limit 100;8.高效的分頁(yè)列表頁(yè)在查詢(xún)數據的時(shí)候，為了避免一次性返回過(guò)多的數據影響接口性能，我們一般會(huì )對查詢(xún)接口做分頁(yè)處理，在數據庫中分頁(yè)一般用的limit關(guān)鍵字如圖select id,name,age from user limit 10,20;如果表中的數據量較少，用limit關(guān)鍵字做分頁(yè)，沒(méi)什么問(wèn)題，但如果表中數據量很多，用他就會(huì )出現性能問(wèn)題，select id,name,age from user limit 1000000,20;優(yōu)化select id,name,age from user where id >1000000 limit 20;利用id上的索引查詢(xún)，要求id是連續的，并且是有序的，還可以使用between優(yōu)化分頁(yè)select id,name,age from user where id between 1000000 and  1000020;between要在唯一索引上分頁(yè)，不然會(huì )出現每頁(yè)大小不一致的問(wèn)題9.用連接查詢(xún)代替子查詢(xún)數據庫中如果需要從兩張以上的表中查詢(xún)出數據的話(huà)，一般有兩種方式，子查詢(xún)和連接查詢(xún)子查詢(xún)，可以通過(guò)in關(guān)鍵字實(shí)現，一個(gè)查詢(xún)語(yǔ)句的條件落在另一個(gè)select語(yǔ)句的查詢(xún)結果中，程序先運行嵌套在最內層的語(yǔ)句，在運行外層的語(yǔ)句，子查詢(xún)的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單，結構化，如果涉及的表數據不多的話(huà)，但缺點(diǎn)是數據庫執行子查詢(xún)時(shí)，需要創(chuàng )建臨時(shí)表，查詢(xún)完畢后，會(huì )刪除這些臨時(shí)表，有一些額外的性能消耗select * from order where user_id in (select id from user where status=1);連接查詢(xún)，性能會(huì )更高select o.* from order oinner join user u on o.user_id=u.idwhere u.status=1;10.join的表不宜過(guò)多join表的數據不應超過(guò)3個(gè)，如果join太多，數據庫在選擇索引的時(shí)候會(huì )非常復雜，很容易選錯索引，并且如果每天命中，nested loop join就是分別從兩個(gè)表讀一行數據進(jìn)行兩兩對比11.join時(shí)要注意我們在使用多張表聯(lián)合查詢(xún)的時(shí)候，一般會(huì )使用join關(guān)鍵字，join使用最多的是是left join和inner joinleft join求兩個(gè)表的交集外加左表剩下的數據inner join求兩個(gè)表交集的數據12.索引        并不是所有索引對查詢(xún)都有效，SQL是根據表中數據來(lái)進(jìn)行查詢(xún)優(yōu)化的，當索引列有大量數據重復時(shí)，SQL查詢(xún)可能不會(huì )去利用索引，如一表中有字段sex，male、female幾乎各一半，那么即使在sex上建了索引也對查詢(xún)效率起不了作用。        索引問(wèn)題 法則：不要在建立的索引的數據列上進(jìn)行下列操作:避免對索引字段進(jìn)行計算操作。避免在索引字段上使用not，<>，!=。避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL。避免在索引列上出現數據類(lèi)型轉換。避免在索引字段上使用函數。避免建立索引的列中使用空值。        索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時(shí)也降低了 insert 及 update 的效率， 因為 insert 或 update 時(shí)有可能會(huì )重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個(gè)表的索引數最好不要超過(guò)6個(gè)，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。        在使用索引字段作為條件時(shí)，如果該索引是復合索引，那么必須使用到該索引中的第一個(gè)字段作為條件時(shí)才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會(huì )被使用，并且應盡可能的讓字段順序與索引順序相一致?？刂扑饕臄盗浚核饕梢燥@著(zhù)提升 查詢(xún)的性能，但索引數量并非越多越好，因為表中新增數據時(shí)，需要同時(shí)為他創(chuàng )建索引，而索引時(shí)需要額外的存儲空間的，而且還會(huì )有一定的性能消耗，單表中的索引數量應該盡量控制在5個(gè)以?xún)?，并且單個(gè)索引中的字段不超過(guò)5個(gè)13.合理的數據類(lèi)型14.提升group by的效率select user_id,user_name from order group by user_id having user_id <=200;優(yōu)化select user_id,user_name from order where user_id <=200 group by user_id;15，索引優(yōu)化檢查SQL語(yǔ)句有沒(méi)有走索引-explain查看數據庫的執行計劃16.對查詢(xún)進(jìn)行優(yōu)化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。where 表之間的連接必須寫(xiě)在其他 Where 條件之前， 那些可以過(guò)濾掉最大數量記錄的條件必須寫(xiě)在 Where 子句的末尾，HAVING 最后。不要在where條件中使用左右兩邊都是%的like模糊查詢(xún)，這樣會(huì )導致數據庫引擎放棄索引進(jìn)行全表掃描。優(yōu)化：盡量在字段后面使用模糊查詢(xún)應盡量避免在 where 子句中使用 or 來(lái)連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，優(yōu)化：可以用in代替or。盡量不要在 where 子句中對字段進(jìn)行表達式操作，這樣也會(huì )造成全表掃描。where條件里盡量不要進(jìn)行null值的判斷，null的判斷也會(huì )造成全表掃描。給字段添加默認值，對默認值進(jìn)行判斷。應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描應盡量避免在where子句中對字段進(jìn)行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。將表達式.函數操作移動(dòng)到等號右側。不要在 where 子句中的“=”左邊進(jìn)行函數、算術(shù)運算或其他表達式運算，否則系統將可能無(wú)法正確使用索引。盡量不要使用where 1=1的條件,有時(shí)候，在開(kāi)發(fā)過(guò)程中，為了方便拼裝查詢(xún)條件，我們會(huì )加上該條件，這樣，會(huì )造成進(jìn)行全表掃描。優(yōu)化：如果用代碼拼裝sql，則由代碼進(jìn)行判斷，沒(méi)where加where，有where加and如果用mybatis，請用mybatis的where語(yǔ)法。其他的優(yōu)化20.Update 語(yǔ)句，如果只更改1、2個(gè)字段，不要Update全部字段，否則頻繁調用會(huì )引起明顯的性能消耗，同時(shí)帶來(lái)大量日志。21.盡量使用Join 語(yǔ)句來(lái)替代子查詢(xún)，因為子查詢(xún)是嵌套查詢(xún)，而嵌套查詢(xún)會(huì )新創(chuàng )建一張臨時(shí)表，而臨時(shí)表的創(chuàng )建與銷(xiāo)毀會(huì )占用一定的系統資源以及花費一定的時(shí)間，同時(shí)對于返回結果集比較大的子查詢(xún)，其對查詢(xún)性能的影響更大。22.對于多張大數據量（這里幾百條就算大了）的表JOIN，要先分頁(yè)再JOIN，否則邏輯讀會(huì )很高，性能很差。23.前提也是在sql基礎優(yōu)化完成后，有多表聯(lián)合查詢(xún)導致查詢(xún)數據很慢，可以在代碼上進(jìn)行分割，如一條語(yǔ)句查多個(gè)表，可以拆分成兩條sql語(yǔ)句或者多條sql語(yǔ)句，然后再代碼上進(jìn)行數據拼裝。24.業(yè)務(wù)層面優(yōu)化是指在sql基礎優(yōu)化上沒(méi)有問(wèn)題之后，然后一次性查詢(xún)的數據量很大，達到上億的數據量，即使是分頁(yè)也會(huì )很慢，所以要在業(yè)務(wù)層面進(jìn)行優(yōu)化，固定條件，緩存count值，避免每次查詢(xún)全表掃描計算count值，每次更新都要對count值進(jìn)行同步修改Count優(yōu)化count(column) ：是表示結果集中有多少個(gè)column字段不為空的記錄。count(*) ：是表示整個(gè)結果集有多少條記錄count(1)：InnoDB 引擎遍歷整張表，但不取值。server 層對于返回的每一行，放一個(gè)數字“1”進(jìn)去，判斷是不可能為空的，按行累加。count(1) 執行得要比 count(主鍵 id) 快。因為從引擎返回 id 會(huì )涉及到解析數據行，以及拷貝字段值的操作。原文鏈接：https://blog.csdn.net/m0_45312259/article/details/130841454

Redis數據一致性

1、一致性一致性是指系統中各節點(diǎn)數據保持一致。分布式系統中，可以理解為多個(gè)節點(diǎn)中的數據是一致的。一致性根據嚴苛程度分類(lèi)：強一致性：寫(xiě)進(jìn)去的數據是什么，讀出來(lái)的數據就是什么，對性能影響最大；弱一致性：數據寫(xiě)入成功后，系統不保證能立刻讀出最新的數據，也不承諾多久之后數據可以達到一致，但保證到某個(gè)時(shí)間級別后，數據能達到一致；最終一致性：最終一致性是弱一致性的一個(gè)特例，最終一致性同樣只保證數據寫(xiě)入成功后，在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)后數據會(huì )達到一致。這個(gè)系統無(wú)法保證強一致性的時(shí)間片段被稱(chēng)為不一致窗口。不一致時(shí)間窗口的時(shí)間長(cháng)短取決于很多因素，比如副本個(gè)數、網(wǎng)絡(luò )延遲、系統負載等。最終一致性是弱一致性中非常受大眾推崇的一種一致性模型，也是目前業(yè)界在大型分布式系統的數據一致性上比較推崇的模型。2、緩存使用場(chǎng)景對于大部分系統而言，高并發(fā)常見(jiàn)于讀數據的場(chǎng)景，對于此場(chǎng)景我們可以使用緩存提升數據查詢(xún)速度。當我們使用Redis作緩存的時(shí)候，常見(jiàn)場(chǎng)景如下所示：緩存存在如果數據在緩存中存在，則直接從緩存返回數據至應用，無(wú)需查詢(xún)數據庫 緩存不存在如果數據在緩存中不存在，則需查詢(xún)數據庫獲取數據并更新緩存。 對于大部分系統而言最終數據都會(huì )存儲在數據庫中，也就是系統需已數據庫中數據為準，那么對于上圖緩存存在的場(chǎng)景下，當數據庫中的數據發(fā)生變化時(shí)，就可能會(huì )出現數據不一致的問(wèn)題。實(shí)際情況下考慮網(wǎng)絡(luò )、操作、異常等種種因素，根本無(wú)法保證可以同時(shí)更新所有副本數據使得數據保持一致。因此，如何在最大程度上保證各副本數據一致的同時(shí)也不影響系統性能，成了各系統需要均衡的問(wèn)題。3、數據同步策略為保證緩存數據與數據庫數據一致，主要考慮如下兩種策略實(shí)現：1、先刪除緩存，再更新數據庫；2、先更新數據庫，再刪除緩存；當然除了這兩種策略之外，還有其他策略如將刪除緩存改為更新緩存，但考慮高頻繁更新及熱冷數據場(chǎng)景下緩存使用效率問(wèn)題，個(gè)人不推薦更新緩存方式，所以此處不做展開(kāi)。3.1 先刪除緩存，在更新數據庫操作流程如圖如上圖，若先刪除緩存，再更新數據庫，則可能存在如下問(wèn)題：若步驟5、6、7順序發(fā)生在步驟3、4之前或步驟3更新失敗，則步驟8中線(xiàn)程B查詢(xún)出的數據為舊數據，導致重新寫(xiě)入緩存的也為舊數據。3.1.1 解決思路失敗重試 + 延時(shí)雙刪如圖中紅色部分所述，線(xiàn)程A在步驟4數據更新成功后，延遲一段時(shí)間，再次刪除緩存，這樣即可解決并發(fā)場(chǎng)景下線(xiàn)程B并發(fā)操作導致緩存與數據庫數據不一致問(wèn)題。延遲時(shí)間視實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景對時(shí)間敏感度而定。 3.2 先更新數據庫，再刪除緩存操作流程如圖如上圖，若先更新數據庫，再刪除緩存，則可能存在如下問(wèn)題：步驟5、6發(fā)生在步驟3之前或步驟3刪除緩存失敗，則線(xiàn)程B通過(guò)步驟5會(huì )拿到緩存數據，但此時(shí)獲取到的緩存數據仍為舊數據。3.2.1 解決思路訂閱binlog數據庫的每一步操作均會(huì )寫(xiě)入binlog日志，可以通過(guò)監聽(tīng)binlog，實(shí)時(shí)感知數據變化情況，根據數據變化情況刪除redis并添加重試機制，直至redis刪除成功。引入消息隊列上圖步驟3中若Redis刪除失敗，則將Redis key放入消息隊列，消費端監聽(tīng)消息隊列并刪除Redis直至刪除成功；4 總結需要注意的是3.1.1 和 3.2.1中描述的解決方案也只能保證最終數據一致性，無(wú)法保證強一致性，如上述各場(chǎng)景中若線(xiàn)程A操作異常，在通過(guò)3.1.1 和 3.2.1的方式解決問(wèn)題之前，其他線(xiàn)程仍有可能獲取到臟數據。原文鏈接：https://blog.csdn.net/sxg0205/article/details/127531279

UI的設計中顏色的知識

一、RGB888的顯示即紅色，綠色，藍色都為8位，即通常說(shuō)的24位色?？梢院芎蔑@示各種過(guò)渡顏色。從硬件上，R、G、B三基色的連接線(xiàn)各需要有8根，即24根數據線(xiàn)；軟件上存儲的數據量也需要24位，即3個(gè)字節，如果有透明度的顯示效果則需要在加上1個(gè)字節的透明度數據值。紅色8位，按二進(jìn)制表達為1111-1111， 即從0~255完全可以表現出來(lái)。綠色8位，按二進(jìn)制表達為1111-1111， 即從0~255完全可以表現出來(lái)。藍色8位，按二進(jìn)制表達為1111-1111， 即從0~255完全可以表現出來(lái)。二、RGB565的顯示：即紅色只有高5位，綠色只有高6位，藍色只有高5位。即通常說(shuō)的16位色。在顯示低位顏色的過(guò)渡效果時(shí)，表現不出來(lái)。從硬件上，R、G、B三基色的連接線(xiàn)各需要5、6、5根，即16跟數據線(xiàn)；軟件上存儲的數據量需要16位，即2個(gè)字節，如果有透明度的顯示效果則需要在加上1個(gè)字節的透明度數據值。紅色只有高5位，按二進(jìn)制表達為1111-1000，低三位永遠為0值。即顏色值為0，8，16，24，32，…… 248，即間隔值為8。比如紅色值為1~7，顯示表現出來(lái)的值只能為0；又如紅色值256，顯示變現出來(lái)的值只能為248。綠色只有高6位，按二進(jìn)制表達為1111-1100，低兩位永遠為0值。即顏色值為0，4，8，12，16，20，…… 252，即間隔值為4。比如綠色值為1~3，顯示表現出來(lái)的值只能為0； 又如綠色值256，顯示變現出來(lái)的值只能為252藍色只有高5位，按二進(jìn)制表達為1111-1000，低三位永遠為0值。即顏色值為0，8，16，24，32，248，即間隔值為8。比如藍色值為1~7，顯示表現出來(lái)的值只能為0；又如藍色值256，顯示變現出來(lái)的值只能為248。，選取了坐標值（X—372，Y—134）到（X—397，Y—134）進(jìn)行查看過(guò)渡顏色的變化值，如下：X372  Y134 --  R30 G159 B231   X373  Y134 --  R30 G158 B231   Y134 --  R30 G158 B230X375  Y134 --  R30 G156 B230X376  Y134 --  R30 G157 B230X377  Y134 --  R30 G156B230X378  Y134 --  R30 G155 B230X379  Y134 --  R30 G154 B229X380  Y134 --  R30 G153 B229X381  Y134 --  R30 G153 B228X382  Y134 --  R30 G152 B228X383  Y134 --  R29 G151 B228X384  Y134 --  R29 G150 B228X385  Y134 --  R29 G150 B227X386  Y134 --  R29 G149 B227X387  Y134 --  R29 G148 B227X388  Y134 --  R29 G148 B227X389  Y134 --  R29 G147 B226X390  Y134 --  R29 G146 Y134 --  R29 G146 B226Y134 --  R29 G145 B226X393  Y134 --  R29 G144 B225Y134 --  R29 G143 B225X395  Y134 --  R29 G143 B225X396  Y134 --  R30 G142 B224 X397  Y134 --  R142 G198 B239過(guò)渡色為水平變化，變化值基本是在4以?xún)?，如前面所述這些點(diǎn)之間的過(guò)渡變化RGB565的驅動(dòng)顯示中體現不出來(lái)。所以，UI設計中，避免過(guò)渡色為低位的顏色值變化。三、切圖的原則：3.1、分切圖的規則為選取動(dòng)態(tài)部分、可點(diǎn)擊部分；3.2、避免整套UI的切圖都采用PNG格式應用，因為PNG圖在轉換成位圖加透明度的數據格式時(shí)，占用的存儲量比較大，可能造成位置SPI存儲器容量不足的情況。有透明度顯示效果的UI，可以分切成PNG格式。一般建議主頁(yè)面的圖標或部分頁(yè)面的圖標的設計采用透明圖層的設計效果。大部分的UI設計建議采用不透明，分切圖的輸出采用JPEG格式?？梢源蟠蟮販p少UI素材的數據存儲量。

HTTPS工作原理

HTTPS是什么HTTPS全稱(chēng)為Hypertext Transfer Protocol over Secure Socket Layer，及以安全為目標的HTTP通道，簡(jiǎn)單說(shuō)就是HTTP的安全版本。HTTPS其實(shí)是由兩部分組成的：HTTP+TLS/SSL，即HTTP下加入TLS/SSL層，HTTPS的安全基礎就是TLS/SSL。服務(wù)端和客戶(hù)端的信息傳輸都會(huì )通過(guò)TLS/SSL進(jìn)行加密，所以傳輸的數據都是加密之后的數據。TLS的前身就是SSL協(xié)議，因此沒(méi)有特別說(shuō)明TLS/SSL說(shuō)的都是同一個(gè)東西。HTTP在安全方面的缺陷HTTP本身是明文傳輸的，沒(méi)有經(jīng)過(guò)任何安全處理。例如用戶(hù)在百度搜索了一個(gè)關(guān)鍵字，比如"蘋(píng)果手機"，中間者完全能夠查到到這個(gè)信息，并且有可能打電話(huà)過(guò)來(lái)騷擾用戶(hù)。也有一些用戶(hù)投訴使用百度時(shí)，發(fā)現首頁(yè)或者結果頁(yè)浮了一個(gè)很長(cháng)很大的廣告，這也肯定是中間者往頁(yè)面插的廣告內容。如果劫持技術(shù)比較低劣的話(huà)，用戶(hù)甚至無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)百度。這里提到的一些中間者主要指一些網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)，使用戶(hù)數據在瀏覽器和百度服務(wù)器之間傳輸必須要經(jīng)過(guò)的節點(diǎn)，比如WIFI熱點(diǎn)、路由器、防火墻、反向代理、緩存服務(wù)器等。在HTTP協(xié)議下，中間者可以隨意嗅探用戶(hù)搜索內容，竊取隱私甚至篡改網(wǎng)頁(yè)。不過(guò)HTTPS是這些劫持行為的克星，能夠完全有效地防御?？傮w來(lái)說(shuō)，HTTPS協(xié)議提供了三個(gè)強大的功能來(lái)對抗上述的劫持行為：1、內容加密。瀏覽器到百度服務(wù)器的內容都是以加密形式傳輸的，中間者無(wú)法直接查看原始內容2、身份認證。保證用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)的是百度服務(wù)，即使被DNS劫持到了第三方站點(diǎn)，也會(huì )提醒用戶(hù)沒(méi)有訪(fǎng)問(wèn)百度服務(wù)3、數據完整。防止內容被第三方冒充或篡改。

運營(yíng)職責及工作內容梳理

運營(yíng)主要職責梳理運營(yíng)是一個(gè)多維度、跨領(lǐng)域的職責，涉及到企業(yè)多個(gè)層面的管理和執行。以下是運營(yíng)的主要職責及其包含的關(guān)鍵內容:一、制定運營(yíng)策略1.根據企業(yè)整體戰略和市場(chǎng)環(huán)境，制定運營(yíng)計劃與目標。2.分析行業(yè)趨勢、競爭對手，以及用戶(hù)需求和行為，調整運營(yíng)策略。3.設定關(guān)鍵績(jì)效指標(KPI)，并監控運營(yíng)效果，持續優(yōu)化運營(yíng)策略。二、用戶(hù)增長(cháng)與維護1.通過(guò)各種渠道吸引新用戶(hù)，提高用戶(hù)數量和活躍度。2.建立用戶(hù)畫(huà)像，精準推送個(gè)性化內容，提升用戶(hù)體驗。3.定期與用戶(hù)互動(dòng)，收集用戶(hù)反饋，維護用戶(hù)關(guān)系，提高用戶(hù)忠誠度。三、內容管理與策劃1.負責平臺內容的規劃、更新和維護，確保內容質(zhì)量和時(shí)效性。2.策劃并推出有吸引力的內容，提高用戶(hù)粘性和轉化率。3.與內容創(chuàng )作者合作，優(yōu)化內容創(chuàng )作流程，提高內容產(chǎn)出效率。四、數據分析與優(yōu)化1.收集、整理和分析運營(yíng)數據，為決策提供支持。2.通過(guò)數據分析發(fā)現潛在問(wèn)題，提出優(yōu)化建議。3.跟蹤數據指標變化，評估運營(yíng)效果，及時(shí)調整策略。五、活動(dòng)策劃與執行1.策劃線(xiàn)上線(xiàn)下活動(dòng)，提升品牌知名度和用戶(hù)參與度。2.協(xié)調各方資源，確?；顒?dòng)順利進(jìn)行。3.對活動(dòng)效果進(jìn)行評估和總結，為后續活動(dòng)提供經(jīng)驗。六、合作伙伴關(guān)系維護1.拓展并維護合作伙伴關(guān)系，為企業(yè)爭取更多資源和支持。2.與合作伙伴共同開(kāi)展活動(dòng)或項目，實(shí)現互利共贏(yíng)。3.關(guān)注合作伙伴動(dòng)態(tài)，及時(shí)調整合作策略。七、監測市場(chǎng)動(dòng)態(tài)1.關(guān)注行業(yè)動(dòng)態(tài)、政策法規變化，及時(shí)調整運營(yíng)策略。2.收集競爭對手信息，分析其運營(yíng)策略和優(yōu)勢劣勢。3.預測市場(chǎng)趨勢，為企業(yè)決策提供參考依據。八、團隊協(xié)調與管理1.組建并管理運營(yíng)團隊，明確各成員職責和分工。2.定期組織團隊培訓和分享會(huì )，提升團隊能力。3.協(xié)調團隊內部溝通與合作，確保各項任務(wù)順利完成。3.預測市場(chǎng)趨勢，為企業(yè)決策提供參考依據。八、團隊協(xié)調與管理1.組建并管理運營(yíng)團隊，明確各成員職責和分工。2.定期組織團隊培訓和分享會(huì )，提升團隊能力。3.協(xié)調團隊內部溝通與合作，確保各項任務(wù)順利完成。綜上所述，運營(yíng)的主要職責涵蓋了企業(yè)運營(yíng)的各個(gè)方面，需要運營(yíng)人員具備全面的知識和技能，同時(shí)還需要具備敏銳的市場(chǎng)洞察力和卓越的團隊協(xié)調能力。通過(guò)不斷優(yōu)化和創(chuàng )新，運營(yíng)工作可以為企業(yè)創(chuàng )造更大的價(jià)值。

開(kāi)發(fā)時(shí)常用的推薦算法

推薦系統在幫助用戶(hù)發(fā)現可能感興趣的產(chǎn)品、服務(wù)或信息方面發(fā)揮著(zhù)重要作用。下面是一些常用的推薦算法：1. 協(xié)同過(guò)濾用戶(hù)基于協(xié)同過(guò)濾（User-Based Collaborative Filtering）基于用戶(hù)之間的相似性為用戶(hù)推薦物品。算法會(huì )找出與目標用戶(hù)興趣相似的其他用戶(hù)，然后推薦那些用戶(hù)喜歡的物品。物品基于協(xié)同過(guò)濾（Item-Based Collaborative Filtering）基于物品之間的相似性為用戶(hù)推薦物品。算法會(huì )為用戶(hù)推薦與他們之前喜歡的物品相似的物品。2. 基于內容的推薦（Content-Based Filtering）根據用戶(hù)之前喜歡的內容的特征和屬性，推薦具有相似特征的新內容。這種方法依賴(lài)于物品的元數據，如電影的導演、演員列表或文章的關(guān)鍵詞。3. 矩陣分解（Matrix Factorization）如奇異值分解（SVD）和交替最小二乘法（ALS），通過(guò)分解用戶(hù)-物品交互矩陣，找到潛在的因子來(lái)預測用戶(hù)對未評分物品的偏好。4. 深度學(xué)習方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行特征學(xué)習和推薦，如使用自編碼器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（CNNs）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（RNNs）和最近的注意力機制和Transformer模型。深度學(xué)習方法可以從復雜的數據中學(xué)習到深層的特征表示，提高推薦的準確性和個(gè)性化水平。5. 混合推薦系統（Hybrid Recommender Systems）結合了以上一個(gè)或多個(gè)推薦技術(shù)的方法，比如將內容推薦和協(xié)同過(guò)濾結合起來(lái)，以利用各自的優(yōu)勢并克服單一方法的限制?；旌戏椒梢蕴岣咄扑]系統的準確性和覆蓋面。這些算法可以根據具體的應用場(chǎng)景和需求單獨使用，也可以結合使用來(lái)構建更復雜的推薦系統。選擇合適的推薦算法取決于可用的數據類(lèi)型、系統的目標以及用戶(hù)的期望等因素。