1. Python垃圾回收机制

Python GC主要使用引用计数（reference counting）来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，通过“标记-清除”（mark and sweep）解决容器对象可能产生的循环引用问题，通过“分代回收”（generation collection）以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。

1 引用计数

PyObject是每个对象必有的内容，其中ob_refcnt就是做为引用计数。当一个对象有新的引用时，它的ob_refcnt就会增加，当引用它的对象被删除，它的ob_refcnt就会减少.引用计数为0时，该对象生命就结束了。

优点:

1. 简单
2. 实时性、
   缺点:
3. 维护引用计数消耗资源
4. 循环引用

2 标记-清除机制

基本思路是先按需分配，等到没有空闲内存的时候从寄存器和程序栈上的引用出发，遍历以对象为节点、以引用为边构成的图，把所有可以访问到的对象打上标记，然后清扫一遍内存空间，把所有没标记的对象释放。

3 分代技术

分代回收的整体思想是：将系统中的所有内存块根据其存活时间划分为不同的集合，每个集合就成为一个“代”，垃圾收集频率随着“代”的存活时间的增大而减小，存活时间通常利用经过几次垃圾回收来度量。

Python默认定义了三代对象集合，索引数越大，对象存活时间越长。

举例： 当某些内存块M经过了3次垃圾收集的清洗之后还存活时，我们就将内存块M划到一个集合A中去，而新分配的内存都划分到集合B中去。当垃圾收集开始工作时，大多数情况都只对集合B进行垃圾回收，而对集合A进行垃圾回收要隔相当长一段时间后才进行，这就使得垃圾收集机制需要处理的内存少了，效率自然就提高了。在这个过程中，集合B中的某些内存块由于存活时间长而会被转移到集合A中，当然，集合A中实际上也存在一些垃圾，这些垃圾的回收会因为这种分代的机制而被延迟。

2. Python里的拷贝

引用和copy(),deepcopy()的区别

import copy
a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]  #原始对象

b = a  #赋值，传对象的引用
c = copy.copy(a)  #对象拷贝，浅拷贝
d = copy.deepcopy(a)  #对象拷贝，深拷贝

a.append(5)  #修改对象a
a[4].append('c')  #修改对象a中的['a', 'b']数组对象

print 'a = ', a
print 'b = ', b
print 'c = ', c
print 'd = ', d

输出结果：
a =  [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
b =  [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
c =  [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']]
d =  [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]

3. 面向切面编程AOP和装饰器

装饰器是一个很著名的设计模式，经常被用于有切面需求的场景，较为经典的有插入日志、性能测试、事务处理等。装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，我们就可以抽离出大量函数中与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。

4. Python中重载

函数重载主要是为了解决两个问题。

可变参数类型。
可变参数个数。
另外，一个基本的设计原则是，仅仅当两个函数除了参数类型和参数个数不同以外，其功能是完全相同的，此时才使用函数重载，如果两个函数的功能其实不同，那么不应当使用重载，而应当使用一个名字不同的函数。

好吧，那么对于情况 1 ，函数功能相同，但是参数类型不同，python 如何处理？答案是根本不需要处理，因为 python 可以接受任何类型的参数，如果函数的功能相同，那么不同的参数类型在 python 中很可能是相同的代码，没有必要做成两个不同函数。

那么对于情况 2 ，函数功能相同，但参数个数不同，python 如何处理？大家知道，答案就是缺省参数。对那些缺少的参数设定为缺省参数即可解决问题。因为你假设函数功能相同，那么那些缺少的参数终归是需要用的。

好了，鉴于情况 1 跟 情况 2 都有了解决方案，python 自然就不需要函数重载了。

5. __new__ 和 __init__ 的区别

__new__是一个静态方法,而__init__是一个实例方法.
__new__方法会返回一个创建的实例,而__init__什么都不返回.
只有在__new__返回一个cls的实例时后面的__init__才能被调用.
当创建一个新实例时调用__new__,初始化一个实例时用__init__.

6. 单例模式

​ 单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问，从而方便对实例个数的控制并节约系统资源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个，单例模式是最好的解决方案。

__new__()在__init__()之前被调用，用于生成实例对象。利用这个方法和类的属性的特点可以实现设计模式的单例模式。单例模式是指创建唯一对象，单例模式设计的类只能实例
这个绝对常考啊.绝对要记住1~2个方法,当时面试官是让手写的.

1 使用__new__方法

class Singleton(object):
    def __new__(cls, *args, **kw):
        if not hasattr(cls, '_instance'):
            orig = super(Singleton, cls)
            cls._instance = orig.__new__(cls, *args, **kw)
        return cls._instance

class MyClass(Singleton):
    a = 1

2 共享属性

创建实例时把所有实例的__dict__指向同一个字典,这样它们具有相同的属性和方法.

class Borg(object):
    _state = {}
    def __new__(cls, *args, **kw):
        ob = super(Borg, cls).__new__(cls, *args, **kw)
        ob.__dict__ = cls._state
        return ob

class MyClass2(Borg):
    a = 1

3 装饰器版本

def singleton(cls):
    instances = {}
    def getinstance(*args, **kw):
        if cls not in instances:
            instances[cls] = cls(*args, **kw)
        return instances[cls]
    return getinstance

@singleton
class MyClass:
  ...

4 import方法

作为python的模块是天然的单例模式

# mysingleton.py
class My_Singleton(object):
    def foo(self):
        pass

my_singleton = My_Singleton()

# to use
from mysingleton import my_singleton

my_singleton.foo()

7 GIL线程全局锁

线程全局锁(Global Interpreter Lock),即Python为了保证线程安全而采取的独立线程运行的限制,说白了就是一个核只能在同一时间运行一个线程.对于io密集型任务，python的多线程起到作用，但对于cpu密集型任务，python的多线程几乎占不到任何优势，还有可能因为争夺资源而变慢。

见Python 最难的问题

解决办法就是多进程和下面的协程(协程也只是单CPU,但是能减小切换代价提升性能).

3 Redis原理

Redis是什么？

1. 是一个完全开源免费的key-value内存数据库
2. 通常被认为是一个数据结构服务器，主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets

Redis数据库

​ 通常局限点来说，Redis也以消息队列的形式存在，作为内嵌的List存在，满足实时的高并发需求。在使用缓存的时候，redis比memcached具有更多的优势，并且支持更多的数据类型，把redis当作一个中间存储系统，用来处理高并发的数据库操作

• 速度快：使用标准C写，所有数据都在内存中完成，读写速度分别达到10万/20万
• 持久化：对数据的更新采用Copy-on-write技术，可以异步地保存到磁盘上，主要有两种策略，一是根据时间，更新次数的快照（save 300 10 ）二是基于语句追加方式(Append-only file，aof)
• 自动操作：对不同数据类型的操作都是自动的，很安全
• 快速的主--从复制，官方提供了一个数据，Slave在21秒即完成了对Amazon网站10G key set的复制。
• Sharding技术： 很容易将数据分布到多个Redis实例中，数据库的扩展是个永恒的话题，在关系型数据库中，主要是以添加硬件、以分区为主要技术形式的纵向扩展解决了很多的应用场景，但随着web2.0、移动互联网、云计算等应用的兴起，这种扩展模式已经不太适合了，所以近年来，像采用主从配置、数据库复制形式的，Sharding这种技术把负载分布到多个特理节点上去的横向扩展方式用处越来越多。

Redis缺点

• 是数据库容量受到物理内存的限制,不能用作海量数据的高性能读写,因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
• Redis较难支持在线扩容，在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。为避免这一问题，运维人员在系统上线时必须确保有足够的空间，这对资源造成了很大的浪费。

4 乐观锁和悲观锁

悲观锁：假定会发生并发冲突，屏蔽一切可能违反数据完整性的操作

乐观锁：假设不会发生并发冲突，只在提交操作时检查是否违反数据完整性。

乐观锁与悲观锁的具体区别: http://www.cnblogs.com/Bob-FD/p/3352216.html

5 MVCC

​ 全称是Multi-Version Concurrent Control，即多版本并发控制，在MVCC协议下，每个读操作会看到一个一致性的snapshot，并且可以实现非阻塞的读。MVCC允许数据具有多个版本，这个版本可以是时间戳或者是全局递增的事务ID，在同一个时间点，不同的事务看到的数据是不同的。

MySQL的innodb引擎是如何实现MVCC的

innodb会为每一行添加两个字段，分别表示该行创建的版本和删除的版本，填入的是事务的版本号，这个版本号随着事务的创建不断递增。在repeated read的隔离级别（事务的隔离级别请看这篇文章）下，具体各种数据库操作的实现：

• select：满足以下两个条件innodb会返回该行数据：
  • 该行的创建版本号小于等于当前版本号，用于保证在select操作之前所有的操作已经执行落地。
  • 该行的删除版本号大于当前版本或者为空。删除版本号大于当前版本意味着有一个并发事务将该行删除了。
• insert：将新插入的行的创建版本号设置为当前系统的版本号。
• delete：将要删除的行的删除版本号设置为当前系统的版本号。
• update：不执行原地update，而是转换成insert + delete。将旧行的删除版本号设置为当前版本号，并将新行insert同时设置创建版本号为当前版本号。

其中，写操作（insert、delete和update）执行时，需要将系统版本号递增。

​ 由于旧数据并不真正的删除，所以必须对这些数据进行清理，innodb会开启一个后台线程执行清理工作，具体的规则是将删除版本号小于当前系统版本的行删除，这个过程叫做purge。

通过MVCC很好的实现了事务的隔离性，可以达到repeated read级别，要实现serializable还必须加锁。

参考：MVCC浅析

6 MyISAM和InnoDB

MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用，但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段，整个表都会被锁起来，而别的进程，就算是读进程都无法操作直到读操作完成。另外，MyISAM 对于 SELECT COUNT(*) 这类的计算是超快无比的。

InnoDB 的趋势会是一个非常复杂的存储引擎，对于一些小的应用，它会比 MyISAM 还慢。他是它支持“行锁” ，于是在写操作比较多的时候，会更优秀。并且，他还支持更多的高级应用，比如：事务。

mysql 数据库引擎: http://www.cnblogs.com/0201zcr/p/5296843.html
MySQL存储引擎－－MyISAM与InnoDB区别: https://segmentfault.com/a/1190000008227211