东莞网站推广方式,在谷歌上做国际网站,东莞营销商城网站建设,湖南公司网站建设Python基础、函数、模块、面向对象、网络和并发编程、数据库和缓存、 前端、django、Flask、tornado、api、git、爬虫、算法和数据结构、Linux、设计题、客观题、其他
第十六章 设计题
1. 设计一个办公室摄像头的web后台管理系统
假设功能如下:
1. 可以 开启关闭重启每个摄…Python基础、函数、模块、面向对象、网络和并发编程、数据库和缓存、 前端、django、Flask、tornado、api、git、爬虫、算法和数据结构、Linux、设计题、客观题、其他
第十六章 设计题
1. 设计一个办公室摄像头的web后台管理系统
假设功能如下:
1. 可以 开启关闭重启每个摄像头
2. 可以调整摄像头的方向
3. 可以设置摄像头每天的工作时间
4. 后台可以查看每个摄像头的历史录像, 并且可以删除, 设置保存最大保存时间
5. 后台可以随时查看实时监控要求:
1. 设计系统架构, 考虑全系统无单点, 画出设计图, 标出所需选用的所有技术和所有组件及关系
2. 设计系统数据结构, 设计一套基于mysql的数据库表
3. API设计, 写出符合以上功能的所有用户API及主要的内部工程逻辑
4. 设计用户和权限系统, 考虑只有两种角色即可, 一种是普通用户只有功能5, 也就是只能看实时录像, 另一个是管理员可以拥有1-5的全部功能权限设计一个办公室摄像头的 web 后台管理系统需要考虑以下方面系统架构、数据结构、API 设计以及用户和权限系统。以下是一个简单的设计示例### 1. 系统架构设计
系统采用微服务架构拥有以下服务
- **用户服务**处理用户注册、登录等功能管理用户和权限。
- **摄像头服务**负责摄像头的管理、状态控制、方向调整、工作时间设置等。
- **录像服务**管理摄像头的历史录像提供查询和删除功能。
- **实时监控服务**提供实时监控功能支持管理员和普通用户。
- **配置服务**管理系统的全局配置如保存最大时间等。### 2. 数据结构设计
#### 2.1 用户表
CREATE TABLE users (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,username VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE,password_hash VARCHAR(255) NOT NULL,role ENUM(user, admin) DEFAULT user
);#### 2.2 摄像头表CREATE TABLE cameras (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(100) NOT NULL,status ENUM(on, off) DEFAULT off,direction INT DEFAULT 0,work_start TIME,work_end TIME
);#### 2.3 录像表
CREATE TABLE recordings (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,camera_id INT,start_time DATETIME,end_time DATETIME,FOREIGN KEY (camera_id) REFERENCES cameras(id) ON DELETE CASCADE
);### 3. API 设计
#### 3.1 用户 API
- 注册用户POST /api/users/register
- 用户登录POST /api/users/login#### 3.2 摄像头 API
- 获取摄像头列表GET /api/cameras
- 控制摄像头状态PUT /api/cameras/:id/status
- 调整摄像头方向PUT /api/cameras/:id/direction
- 设置工作时间PUT /api/cameras/:id/work-time#### 3.3 录像 API
- 获取历史录像列表GET /api/recordings/:cameraId
- 删除录像DELETE /api/recordings/:id
- 设置最大保存时间PUT /api/configurations#### 3.4 实时监控 API
- 实时监控GET /api/live/:cameraId### 4. 用户和权限系统
系统有两种角色
- 普通用户 (role: user)只能查看实时监控。
- 管理员 (role: admin)具有所有功能权限。### 5. 技术选型
- **后端框架** 使用 Django 或 Flask 框架以 Python 为主要开发语言。
- **数据库** MySQL 用于数据持久化。
- **前端框架** 使用 React 或 Vue.js 进行前端开发。
- **实时监控** 使用 WebSocket 或 WebRTC 实现实时监控功能。
- **身份验证** 使用 JWTJSON Web Tokens进行用户身份验证。这是一个简化的设计实际项目中可能需要更多的细节和优化。
在设计之前最好了解业务需求、系统规模和团队的技术栈偏好。2. 编写一个脚本, 5分钟检查一次日志, 发现有暴力ssh破解现象的, 提取此类ip地址, 并去重, 并按降序排序。 要求:1. 同一个ip暴力破解超过10次, 自动屏蔽IP地址2. 指定办公室ip地址(192.168.100.100)为可信任ip地址, 不受屏蔽规则限制, 以下为日志格式日志样板如下:May 4 03;43:07 tz-monitor sshd[14003]: Failed password for root from 124.232.135.84 port 25251 ssh2May 4 03:43:07 tz-monitor sshd[14082]: Invalid user postgres from 124.232.135.84以下是一个简单的 Python 脚本用于检查暴力 SSH 破解现象提取并排序相关的 IP 地址
import re
from collections import Counterdef extract_ip_from_log(log):pattern r\b(?:\d{1,3}\.){3}\d{1,3}\bmatches re.findall(pattern, log)return matchesdef check_bruteforce(logs):ip_counter Counter()for log in logs:ips extract_ip_from_log(log)for ip in ips:ip_counter[ip] 1return ip_counterdef block_ips(ip_counter, threshold10, trusted_ip192.168.100.100):blocked_ips []for ip, count in ip_counter.items():if count threshold and ip ! trusted_ip:blocked_ips.append(ip)return blocked_ipsdef main():# 模拟日志logs [May 4 03:43:07 tz-monitor sshd[14003]: Failed password for root from 124.232.135.84 port 25251 ssh2,May 4 03:43:07 tz-monitor sshd[14082]: Invalid user postgres from 124.232.135.84,# 添加更多日志...]ip_counter check_bruteforce(logs)blocked_ips block_ips(ip_counter)# 排序并输出sorted_blocked_ips sorted(blocked_ips, keylambda x: ip_counter[x], reverseTrue)print(Blocked IPs (sorted):, sorted_blocked_ips)if __name__ __main__:main()请注意此脚本是一个简化版本实际应用可能需要更复杂的逻辑和安全性考虑。
在实际环境中可能需要将日志来源改为真实的日志文件并考虑日志轮转等情况。
此外阻止 IP 的方法会依赖于系统和网络设置。在生产环境中使用此脚本之前请确保了解相关法规和安全最佳实践。3. 一个文本文件,大约有一万行, 每行一个词, 要求统计出其中最频繁的前10个词, 请给出设计思路。
解决这个问题的常见思路如下1. **读取文件** 首先你需要读取文本文件中的内容。在 Python 中你可以使用 open 函数来打开文件然后使用 readlines 方法读取所有行。with open(your_file.txt, r) as file:lines file.readlines()2. **处理每个词** 遍历每一行将其分割成词。你可以使用字符串的 split 方法。words []for line in lines:words.extend(line.split())3. **统计词频** 使用字典来统计每个词的出现次数。word_count {}for word in words:word_count[word] word_count.get(word, 0) 14. **找出前 10 个** 将字典按值降序排序并取前 10 项。sorted_word_count sorted(word_count.items(), keylambda x: x[1], reverseTrue)top_10 sorted_word_count[:10]5. **输出结果** 打印或以其他形式输出结果。for word, count in top_10:print(f{word}: {count})整合在一起
with open(your_file.txt, r) as file:lines file.readlines()words []
for line in lines:words.extend(line.split())word_count {}
for word in words:word_count[word] word_count.get(word, 0) 1sorted_word_count sorted(word_count.items(), keylambda x: x[1], reverseTrue)
top_10 sorted_word_count[:10]for word, count in top_10:print(f{word}: {count})请注意这只是一个基本的示例。在实际应用中你可能需要更多的处理例如去除标点符号、处理大小写等。4. 请为公司设计一个并发处理key-value引擎, 要求每条请求的数据小于16k, 数据总量为1T,QPS为50。 要求:1. 请给出该系统需要配备多少资源, 服务其数量, 服务器内存大小及硬盘空间等2. 要求系统平滑可扩展3. 尽可能的降低系统复杂度
设计一个并发处理的 key-value 引擎需要考虑多个方面包括硬件配置、架构设计、存储引擎选择等。以下是一个简化的设计思路
### 1. 服务器配置
#### 1.1 数据总量和单条请求大小
- 数据总量1T单条请求数据小于16k
- 每秒查询请求数 (QPS)50#### 1.2 配置推荐
- 服务器数量根据负载均衡和高可用性的需要至少 3 台服务器。
- 服务器配置至少 16 GB RAM4 核心 CPU。具体配置可以根据并发量和负载情况调整。
- 存储使用 SSD 硬盘至少 1TB 存储空间。### 2. 系统架构
#### 2.1 主从架构
采用主从架构来提高系统的并发处理能力。主节点负责写入从节点负责读取通过负载均衡器分发请求。#### 2.2 数据分片
将数据分片存储每个节点只负责部分数据的读写降低单节点的压力。可以采用一致性哈希算法等。#### 2.3 缓存层
引入缓存层减轻数据库的压力。可以使用内存数据库如 Redis 或 Memcached。### 3. 存储引擎
#### 3.1 数据库选择
选择高性能的 key-value 存储引擎如 Redis、RocksDB、LevelDB 等。#### 3.2 数据备份和持久化
定期对数据进行备份确保数据的可靠性。可以使用数据库的快照功能。### 4. 网络和负载均衡
#### 4.1 网络配置
确保服务器之间的网络通信畅通采用高速网络设备。#### 4.2 负载均衡
使用负载均衡器进行流量的分发确保每台服务器的负载相对均衡。### 5. 平滑扩展和监控
#### 5.1 扩展性
设计系统时考虑水平扩展使得系统在需求增加时能够方便地添加更多的节点。#### 5.2 监控系统
引入监控系统监测服务器性能、负载、存储使用情况等及时发现问题。### 6. 降低系统复杂度
- 选择简单而稳定的存储引擎和组件。
- 使用成熟的技术和框架避免自己开发复杂的组件。
- 采用容器化技术如 Docker简化部署和维护。以上是一个整体的设计思路具体的实现还需要根据业务需求和实际情况来调整。5. 请设计秒杀系统, 大并发下如何不会超卖
设计一个秒杀系统需要考虑高并发下的一系列问题其中防止超卖是一个非常重要的挑战。以下是一些设计思路以确保在大并发情况下不会发生超卖
### 1. 限流和熔断
1. **限流机制** 使用限流措施如令牌桶算法或漏桶算法以确保每秒只允许一定数量的请求通过。
2. **熔断机制** 当系统负载达到一定程度时触发熔断机制暂停或拒绝新的秒杀请求。### 2. 预减库存
1. **提前扣减库存** 在用户点击秒杀按钮时先将库存从数据库中扣减而不是等到订单支付完成再扣减。
2. **事务操作** 使用数据库事务确保扣减库存和创建订单是一个原子操作防止因为异常情况导致库存减少而订单未创建。### 3. 数据库优化
1. **使用缓存** 将库存信息缓存在缓存中减少数据库的读取压力。
2. **数据库索引** 在库存表中使用合适的索引提高库存查询的速度。### 4. 防止重复购买
1. **用户唯一标识** 使用用户的唯一标识如用户ID来防止一个用户重复购买。
2. **订单去重** 在创建订单前检查是否存在相同的订单避免用户重复提交订单。### 5. 分布式锁
1. **分布式锁** 使用分布式锁来确保在分布式环境下库存扣减的原子性。
2. **乐观锁** 使用乐观锁机制通过版本号等方式确保并发更新操作的正确性。### 6. 隐藏真实库存
1. **展示库存** 不要将真实库存数量直接显示给用户可以使用模糊或随机的方式呈现库存数量。
2. **异步处理** 将扣减库存等操作放入消息队列中异步处理提高系统的吞吐量。### 7. 限购
1. **限购策略** 对用户设置购买数量的限制避免一个用户购买大量商品。
2. **IP 限制** 对相同 IP 地址的请求进行限制。### 8. 反刷策略
1. **验证码** 引入验证码机制确保用户是真实的而不是机器人。
2. **行为分析** 分析用户的行为模式检测异常操作。### 9. 流量削峰
1. **预热** 提前进行系统预热逐渐增加并发量。
2. **CDN 分发** 使用 CDN 分发静态资源减轻服务器负担。### 10. 优雅降级
1. **降级策略** 在系统压力巨大时采用优雅降级策略关闭部分功能确保核心功能正常运行。
2. **静态化处理** 将一些动态生成的页面静态化减少服务器计算压力。这些设计思路不是独立的通常会结合使用具体的实现需要根据业务需求和系统架构来选择和调整。
在设计秒杀系统时全方位的考虑是非常重要的。6. 如果有一个订单系统,包含订单信息,商品信息, 价格信息,并且要记录那些状态, 在设计系统时, 你会提供那些建议
设计订单系统时需要考虑多方面的因素包括订单信息、商品信息、价格信息和状态记录。以下是一些建议### 1. 数据库设计
1. **订单表设计** 创建订单表包含订单号、用户ID、下单时间、支付时间、订单状态等字段。
2. **商品表设计** 商品信息独立成表包含商品ID、商品名称、价格、库存等字段。
3. **订单商品关联表** 为了支持一个订单中包含多个商品设计订单商品关联表记录订单与商品的关系。
4. **价格表设计** 考虑商品价格可能变动可设计价格表记录价格变更历史。### 2. 状态管理
1. **订单状态** 定义订单的不同状态如待支付、已支付、已发货、已完成、已取消等。
2. **状态流转** 设计状态流转图明确订单从创建到完成的整个状态变更流程。
3. **状态记录** 在订单表中增加状态字段记录订单当前状态。### 3. 价格管理
1. **价格变动记录** 记录价格变动的历史包括价格变动时间、操作人等。
2. **价格快照** 在订单表中存储商品价格的快照保留订单创建时的价格信息。### 4. 数据一致性
1. **事务操作** 对于订单的创建、支付、发货等关键操作使用数据库事务确保数据的一致性。
2. **乐观锁** 使用乐观锁机制防止并发更新时的数据不一致。### 5. 性能优化
1. **缓存** 使用缓存存储订单信息减轻数据库负担。
2. **索引优化** 在数据库表中使用合适的索引提高查询效率。### 6. 安全性
1. **敏感信息加密** 对于用户隐私信息如支付信息采用加密存储。
2. **权限控制** 设计合理的权限控制机制确保只有授权用户能够进行敏感操作。### 7. 异常处理
1. **异常状态处理** 考虑订单状态异常的情况设计异常状态的处理机制。
2. **系统监控** 设置监控系统实时监测订单创建、支付、发货等关键操作发现问题及时处理。### 8. 扩展性
1. **模块化设计** 模块化设计系统方便后续扩展和维护。
2. **微服务架构** 如果业务复杂可以考虑使用微服务架构将订单、商品、价格等功能拆分成独立的服务。### 9. 日志记录
1. **操作日志** 记录关键操作的日志包括订单创建、支付、状态变更等。
2. **异常日志** 记录系统异常方便定位和解决问题。### 10. 用户体验
1. **状态提醒** 及时向用户提供订单状态变更的通知增强用户体验。
2. **查询优化** 提供用户查询订单的功能并优化查询性能。以上建议是综合考虑了数据库设计、业务逻辑、性能、安全性等多个方面。
具体设计时需要根据业务需求和系统规模进行调整和扩展。7. 现在要开发一款游戏, 根据游戏的分数做出这款游戏的用户排名, 用户信息可以通过第三方接口获取, 用户的好友信息可以通过第三方获取. 游戏排名分为世界排名和好友排名…(参考例子跳一跳) 请简要设计数据库模型。
在设计数据库模型时我们需要考虑用户信息、分数、好友关系以及排名等方面。以下是一个简要的数据库模型设计### 用户表 (User)
- user_id: 用户唯一标识
- username: 用户名
- avatar_url: 头像 URL
- 其他用户信息字段### 分数表 (Score)
- score_id: 分数唯一标识
- user_id: 外键关联用户表
- score: 游戏分数
- timestamp: 分数记录时间### 好友关系表 (Friendship)
- friendship_id: 好友关系唯一标识
- user_id: 外键关联用户表
- friend_id: 外键关联用户表
- status: 好友关系状态例如好友、未接受、已拒绝等
- timestamp: 关系建立时间### 世界排名表 (WorldRanking)
- world_ranking_id: 世界排名唯一标识
- user_id: 外键关联用户表
- score: 用户在世界排名中的分数
- rank: 用户在世界排名中的排名
- timestamp: 排名更新时间### 好友排名表 (FriendRanking)
- friend_ranking_id: 好友排名唯一标识
- user_id: 外键关联用户表
- friend_id: 外键关联用户表
- score: 用户在好友排名中的分数
- rank: 用户在好友排名中的排名
- timestamp: 排名更新时间这个模型基本覆盖了用户信息、分数、好友关系以及世界排名和好友排名的需求。
在实际使用中你可能需要根据具体业务需求进行进一步的调整和扩展。
此外要确保对用户敏感信息的存储使用加密等方式保护用户隐私。8. 写代码
有一个3G大小的文件, 文件每行一个string, 内容为酒店的id和一个图片的名字, 使用\t分割示例,ht_1023134\thiadwqerscnsdjkfhwe.jpg表示的是一个酒店包含的一张图片, 统计含有图片数量为[20,无穷大]的酒店的id, 含有图片数量范围[10,20]的酒店id, 含有图片数量为[5,10]的酒店的id,图片数量为[0,5]的酒店的id, 并将结果输出到文件中文件格式:0-5\tid1\tid25-10\tid1\tid210-20\tid1\tid220-无穷大\tid1\tid2
from collections import defaultdictdef process_file(file_path):# 初始化统计字典counts defaultdict(int)# 读取文件并统计图片数量with open(file_path, r) as file:for line in file:_, hotel_id, _ line.strip().split(\t)counts[hotel_id] 1# 将统计结果分类categories {0-5: [], 5-10: [], 10-20: [], 20: []}for hotel_id, count in counts.items():if count 20:categories[20].append(hotel_id)elif count 10:categories[10-20].append(hotel_id)elif count 5:categories[5-10].append(hotel_id)else:categories[0-5].append(hotel_id)# 将结果写入文件with open(output.txt, w) as output_file:for category, ids in categories.items():output_file.write(f{category}\t{\t.join(ids)}\n)# 调用函数并传入文件路径
process_file(your_file_path.txt)请将your_file_path.txt替换为你实际的文件路径。这个脚本会读取文件
统计每个酒店包含的图片数量然后根据数量分成不同的类别并将结果写入到output.txt文件中。9. 现在小明一家过一座桥, 过桥时是黑夜, 所以必须有灯. 现在小明过桥要1秒, 小明的弟弟要三秒, 小明的爸爸要6秒, 小明的妈妈要8秒, 小明的爷爷要12秒, 而过桥的时间依过桥最慢者而定, 而且等在点然后36秒就会熄灭, 问小明一家如何过桥。
过桥的关键在于如何安排每个成员的过桥时间以及何时带灯过桥。
由于灯只能在36秒内照明最慢的成员需要在36秒内过桥否则灯会熄灭。首先我们可以考虑最快的两个人小明和小明的弟弟他们一起过桥。
然后小明回来带着灯过桥这样最快的两个人就过桥了。接下来小明的爸爸和小明的妈妈过桥小明的弟弟拿灯回来。
小明和小明的弟弟一起过桥小明的妈妈回来。接着小明的爷爷过桥小明的爸爸拿灯回来。这样每次都是最快的两个人过桥最慢的两个人带着灯回来。
重复这个步骤直到所有人都过桥。这个过程可以用一个函数来表示
下面是一个简单的Python代码
def cross_bridge(times):times.sort() # 按过桥时间升序排列result []while times:# 最快的两个人过桥if len(times) 1:result.append((times[0], times[1]))times times[2:]else:result.append((times[0],))times times[1:]# 最快的人拿灯回来if len(times) 1:result.append((times[0],))times times[1:]else:result.append((times[0],))times times[1:]return resulttimes [1, 3, 6, 8, 12]
steps cross_bridge(times)
print(steps)这段代码中times是每个成员过桥的时间列表cross_bridge函数返回每步的操作。
在这个例子中返回的steps是一个包含每步操作的列表每个元素都是一个元组表示过桥的人员。
