AR1

Q: 哪些因素可以引发pipeline stall？

A: Pipeline Stall是指流水线操作因为某些原因被挂起，这是CPU设计中的安全措施，用以避免因为Hazard而带来的计算错误。Hazard指由于某种原因，下一条指令从register中读取后，无法在接下来的CPU周期内执行，如果此时流水线继续装载指令，将导致计算错误。Hazard大体分为三类：Data Hazard（数据读写时发生竞争）、 Structural Hazard（同一设备被两条及以上指令同时使用）和Branch Hazard（指因为需要违背当前流水线顺序，执行分支指令而引发的Hazard）。其中Data Hazard又分为写后读（RAW），读后写（WAR），写后写（WAW）三种。Pipeline Stall和Hazard的解决是系统架构和并行设计中必须加以考虑的问题。

AG1

Q: 请设计一个平均时间复杂度最低的算法，找出一个无序数组中第k大的数。

** A:** 二分即可，不解释。平均复杂度O(N)。

AG2

Q: 写出一个线性时间的算法，以确定字符串T是否是另一个字符串T'的循环旋转（无需判断是左旋转还是右旋转）。例如：abcd和bcda互为循环旋转，56dabl36ddf和bl36ddf56da互为循环旋转，12345和54321不互为循环旋转，12345和45123互为循环旋转。

** A:** 算导原题，S1S1中kmp找S2，S2S2中kmp找S1即可。

OP3

Q: SNMP、BMC、IPMI是机房运维经常用于维护服务器健康的工具，你知道通过SNMP获取IPMI传感器读数时，系统和主板内部发生了什么吗？

** A: ** IPMI中文名叫做智能平台管理接口，定义了嵌入式管理子系统进行通信的特定方法。IPMI 通过基板管理控制器 BMC（位于 IPMI 规格的硬件组件上）进行交流。使用低级硬件智能管理而不使用操作系统进行管理，具有两个主要优点： 首先，此配置允许进行带外服务器管理；其次，操作系统不必负担传输系统状态数据的任务。
也就是说，如果你愿意，完全不需要经过OS层，即可通过BMC进行IPMI管理。但是，现有的管理条件往往不能支持你单独再扯一根IPMI网线出来，所以很多管理员还是习惯通过SNMP（简单网络管理协议，其最流行的实现是Net-SNMP）进行硬件管理。此时，操作系统中必须安装IPMI驱动（通常为FreeIPMI或者OpenIPMI），SNMP子代理（Subagent）负责处理与管理员的交互，SNMP子代理将管理员指令根据MIB文件进行转换，子代理将指令移交给SNMP服务，SNMP服务进行验证和decode后，将指令交给IPMI驱动，识别对应IPMI传感器（无论是物理传感器还是虚拟传感器），然后与IPMI驱动进行交互，IPMI驱动则为硬件层和OS层提供交互，进行获取传感器读数，收集硬件事件（trap），收发RAW指令等功能。

OP4

Q: 现在你只有一台带BMC芯片和板载IPMI服务端的双网卡服务器，共3个网络接口（两个以太网卡，一个IPMI lan），如何测试BMC的IPMI远程管理功能？

** A:** 启动前，请仔细阅读服务器用户手册。首先，通过IPMI驱动先通过OS检查IPMI是否工作正常。若无问题，用一号网口连接外网（这个“外网”指的是相对的外网，只要你能访问到就可以。），或者直接把显示器键盘往服务器上插。IPMI口和二号网口直接相连，此时即相当于把一个独立的BMC设备接到了一台路由器上。用iptables转发做软路由，一号网卡（IP1）做网关，给二号网卡分配一个内网地址（IP2），然后用Iptables将一号网卡某个端口转发到二号网卡的对应端口（即BMC端口，通常80端口有自带的UI网页）。将该路由和转发设置为开机应用。重启机器，进入BIOS，为BMC芯片分配静态IP地址，配置网关，重启成功后即可通过刚刚设置好的转发和路由，通过那个特定端口管理BMC。

PY1

Q: 请简述Python是如何进行内存管理的？（note：包括GC机制、内存分配机制、内存池、引用机制等等，要求有条理，简洁易懂。如果你觉得有必要区分2和3，也请简要说明。）

**A: ** Python是动态语言，所有的类型和值都是在运行时确定的。对象之间传递的是引用，每个对象都会维护一个引用计数器，一旦计数器置为0，则该对象便会被标记为“可以被gc”，而gc过程又受对象分配次数和取消分配次数之差和对象世代（generation）的控制，可以选择每个世代之间的GC频率，GC时，Python会将不同世代的对象内存集中管理。此外，Python的GC还对循环引用的对象进行了处理，一旦引用树根断开，就说明可以回收，确保不会因为引用环的存在而造成某些变量无法GC。
Python的内存模型最底层是操作系统和C语言，再往上是Python Raw Memory Allocaor，再往上是Object Memory，最顶层是Object-Specific Memory。对于大内存，Python使用malloc分配，小内存使用内存池分配，其中内存池根据对象类型的不同，又采用了不同的缓冲池对对象进行缓冲。
以上内容用极其粗暴的方式撸了一遍Python的内存管理特点，其中有很多细节没提。推荐《Python源码剖析》，这书值得看看。