基础篇从输入一个url到出现页面的过程是什么1.DNS解析2.TCP连接3.发送HTTP请求4.服务器处理请求，返回一个HTTPmessage5.浏览器解析并渲染页面6.连接端参考：输入url到出现页面的过程是怎样的？epoll和select的区别。epoll和select都是I/O多路复用技术，都可以同时监控多个I。/O事件的状态差异：epoll比select更高效，主要是基于其操作系统支持的I/O事件通知机制，而select是基于轮询机制快速定位PHP慢的地方，利用phptrace跟踪算法问题：问题：实现整数转二进制字符串函数ToBinString，例如输入3输出“11”，输入11输出“1011”。php版本：//php实现二进制转换函数dec2bin($num){if($num==0)return0;$标志=数组（）；while($num!=0){array_push($flag,$num%2);$num=(int)($num/2);}$结果='';while(!empty($flag)){$result.=array_pop($flag);}返回$结果；}echodec2bin($n);Q：实现返回非重复字符最大子串长度的英文字符组成的字符串，并添加测试用例。PHP版：$len?strlen($查找):$len;}返回$len;}}golang版：//找最长的没有重复字符的子串，里面的符文直接把中文转成字节，中英文都可以操作funclengthOf(sstring)int{lastOcc:=make(map[rune]int)srart:=0maxLength:=0fori,ch:=range[]rune(s){iflastI,ok:=lastOcc[ch];ok&&lastI>=srart{srart=lastI+1}ifi-srart+1>maxLength{maxLength=i-srart+1}lastOcc[ch]=i}returnmaxLength}社交个性化推荐小区APP，根据用户和文章的交互偏好和热度，进行个性化推荐，描述系统设计问题：场景：社区文章1000000+，问题300000+，日活80000+，首页内容板块刷新获得高人气个性化偏好内容推荐条件：文章热度相关系数：推荐曝光（+1）、浏览（+2）、页面停留时间>5s（+3）、点赞（+5）、关注（+8）、分享（+12）、评论（+15）（作者与自己文章的互动不算热度）热度值的计算：系数触发次数*系数得分例如，数据一篇文章显示为：2000次推荐曝光，100次浏览，30次停留5s以上，10次点赞，2次关注，1次分享，4次评论，则这篇文章的热度为：20001+1002+303+105+28+112+4*15=2000+200+90+50+16+12+60=2428要求：搜索请求峰值性能：8kRPS（请求/秒），刷新最新推荐文章和问题，请求峰值性能：8KRPS；请为此功能做一个系统设计
