百度一面，頂不住
撈撈面經(jīng)
題目來源：https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/d39aabc0debd4dba810b4b9671d54348
注：養(yǎng)成先看真題，自己模擬回答，再看解析參考（別忘隨手一鍵三連哦~）
1.基礎(chǔ)題
- 有幾種網(wǎng)絡(luò)io模型？
- 異步網(wǎng)絡(luò)模型在什么場(chǎng)景下你了解有應(yīng)用過？（回答了線程相關(guān)的場(chǎng)景）
- 除了用線程完成，還有什么操作可以完成異步操作？
- 同步阻塞和同步非阻塞在Java層面怎么實(shí)現(xiàn)？（說前面網(wǎng)絡(luò)io模型答得挺順暢，具體實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)還需要提升一下）
- 描述一下一次完整的 Http 請(qǐng)求
- 知道的長連接有幾種實(shí)現(xiàn)方式？
- 一個(gè) Http 請(qǐng)求包含哪幾部分內(nèi)容？
2.代碼題
- 設(shè)計(jì)一個(gè) HashSet（完全不會(huì)）
3.場(chǎng)景題
- 1T 的數(shù)據(jù)怎么加載到 200M 的內(nèi)存中，并且找到兩行一樣的數(shù)據(jù)？
- Java 打開 1T 文件，第一部操作做什么？
- 用代碼打開一個(gè)文件和用鼠標(biāo)打開一個(gè)文件有什么區(qū)別？
注意：博主基礎(chǔ)題即不過多介紹，只選經(jīng)典題目分析。
你了解哪些網(wǎng)絡(luò) IO 模型？
常見的網(wǎng)絡(luò)IO模型有以下幾種：
- 阻塞式IO模型（Blocking IO Model）：在這種模型中，當(dāng)一個(gè)線程執(zhí)行一個(gè) IO 操作時(shí)，它會(huì)一直阻塞，直到 IO 操作完成。
- 非阻塞式IO模型（Non-Blocking IO Model）：在這種模型中，當(dāng)一個(gè)線程執(zhí)行一個(gè)IO操作時(shí)，它不會(huì)一直阻塞，而是會(huì)立即返回，告訴調(diào)用者 IO 操作是否完成。
- 多路復(fù)用IO模型（Multiplexed IO Model）：一個(gè)線程可以同時(shí)監(jiān)視多個(gè) IO 操作，當(dāng)有一個(gè) IO 操作完成時(shí)，它會(huì)通知線程進(jìn)行處理。
- 信號(hào)驅(qū)動(dòng)式IO模型（Signal Driven IO Model）：在這種模型中，當(dāng)一個(gè) IO 操作完成時(shí)，操作系統(tǒng)會(huì)向應(yīng)用程序發(fā)送一個(gè)信號(hào)，應(yīng)用程序在接收到信號(hào)后進(jìn)行處理。
- 異步IO模型（Asynchronous IO Model）：應(yīng)用程序發(fā)起一個(gè) IO 操作后，不需要等待操作完成，而是可以繼續(xù)執(zhí)行其他操作，當(dāng) IO 操作完成后，操作系統(tǒng)會(huì)通知應(yīng)用程序進(jìn)行處理。
異步網(wǎng)絡(luò)模型你在什么場(chǎng)景下使用過，具體可以應(yīng)用到哪些地方？
- 高并發(fā)的Web應(yīng)用程序：在Web應(yīng)用程序中，異步網(wǎng)絡(luò)模型可以提高服務(wù)器的并發(fā)處理能力，減少線程的阻塞等待時(shí)間，提高系統(tǒng)的吞吐量。
- 高性能的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器：在網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器中，異步網(wǎng)絡(luò)模型可以提高服務(wù)器的并發(fā)處理能力，減少線程的阻塞等待時(shí)間，提高系統(tǒng)的吞吐量。
- 大規(guī)模的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)：在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)中，異步網(wǎng)絡(luò)模型可以提高數(shù)據(jù)的處理效率，減少數(shù)據(jù)處理的延遲時(shí)間，提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。
- 大規(guī)模的分布式系統(tǒng)：在分布式系統(tǒng)中，異步網(wǎng)絡(luò)模型可以提高系統(tǒng)的并發(fā)處理能力，減少線程的阻塞等待時(shí)間，提高系統(tǒng)的吞吐量。
異步網(wǎng)絡(luò)模型可以應(yīng)用于任何需要高并發(fā)、高性能、高實(shí)時(shí)性的場(chǎng)景，以提高系統(tǒng)的性能和可擴(kuò)展性，提高用戶體驗(yàn)。
能結(jié)合具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景舉個(gè)例嗎？
異步網(wǎng)絡(luò)模型在社交和購物等場(chǎng)景下也非常常見。比如：
- 社交應(yīng)用程序：在社交應(yīng)用程序中，異步網(wǎng)絡(luò)模型可以用于處理用戶的聊天消息、動(dòng)態(tài)更新等請(qǐng)求，提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和性能。
- 購物網(wǎng)站：在購物網(wǎng)站中，異步網(wǎng)絡(luò)模型可以用于處理用戶的訂單、支付、物流等請(qǐng)求，提高系統(tǒng)的并發(fā)處理能力和性能。
舉個(gè)具體實(shí)際的例子，常常玩的 王者榮耀。（個(gè)人看法）它需要處理大量的游戲玩家請(qǐng)求，包括登錄、注冊(cè)、查詢游戲數(shù)據(jù)、游戲操作等。如果使用阻塞式IO模型，每個(gè)請(qǐng)求都需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)線程來處理，當(dāng)并發(fā)請(qǐng)求量較大時(shí)，線程的創(chuàng)建和銷毀會(huì)帶來很大的開銷，導(dǎo)致服務(wù)器的性能和吞吐量下降。
而如果使用異步網(wǎng)絡(luò)模型，可以通過 事件驅(qū)動(dòng)的方式處理請(qǐng)求，當(dāng)有玩家請(qǐng)求到達(dá)時(shí)，服務(wù)器不需要?jiǎng)?chuàng)建新的線程，而是通 過異步IO操作來處理請(qǐng)求，當(dāng)IO操作完成后，服務(wù)器會(huì)回調(diào)相應(yīng)的處理函數(shù)進(jìn)行處理，這樣可以大大減少線程的創(chuàng)建和銷毀開銷，提高服務(wù)器的性能和吞吐量。
另外，異步網(wǎng)絡(luò)模型還可以應(yīng)用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，比如金融交易系統(tǒng)、在線廣告系統(tǒng)等，這些系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)處理大量的數(shù)據(jù)請(qǐng)求，如果使用阻塞式IO模型，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理的延遲時(shí)間較長，影響系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。而使用異步網(wǎng)絡(luò)模型，可以通過事件驅(qū)動(dòng)的方式實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)請(qǐng)求，提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和性能。
怎樣可以完成異步操作？
- 回調(diào)函數(shù)：在 Java 中，可以使用回調(diào)函數(shù)的方式來完成異步操作，比如使用 Java 的回調(diào)接口或者 Lambda 表達(dá)式來實(shí)現(xiàn)異步回調(diào)。
- Future對(duì)象：Future 對(duì)象是 Java 中的一種異步編程解決方案，它可以將異步操作封裝成一個(gè) Future 對(duì)象，然后使用 Future.get() 方法來等待異步操作的完成，從而實(shí)現(xiàn)異步操作的同步化編程。
- CompletableFuture對(duì)象：CompletableFuture是Java 8中新增的異步編程解決方案，它可以將異步操作封裝成一個(gè) CompletableFuture 對(duì)象，然后使用 CompletableFuture的方法來處理異步操作的結(jié)果，比如 thenApply()、thenAccept()、thenRun()等方法。
- 異步框架：可以采用一些異步框架可以用于實(shí)現(xiàn)異步操作，比如Netty、Vert.x等框架，它們可以通過事件驅(qū)動(dòng)的方式實(shí)現(xiàn)異步操作，提高系統(tǒng)的性能和可擴(kuò)展性。
在Java中，同步阻塞和同步非阻塞可以通過不同的IO模型來實(shí)現(xiàn)？
在Java中，同步阻塞和同步非阻塞可以通過不同的 IO 模型來實(shí)現(xiàn)。
- 同步阻塞 IO 模型：在Java中，同步阻塞 IO 模型是最常見的 IO 模型，它使用 InputStream 和 OutputStream 等阻塞式 IO 類來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的讀寫操作。在同步阻塞 IO 模型中，當(dāng)一個(gè)線程調(diào)用阻塞式 IO 類的 read() 或 write() 方法時(shí)，該線程會(huì)被阻塞，直到IO操作完成或者出現(xiàn)異常。
- 同步非阻塞 IO 模型：在Java中，同步非阻塞 IO 模型可以通過使用Java NIO（New IO）來實(shí)現(xiàn)。Java NIO 提供了一種基于通道和緩沖區(qū)的IO模型，可以實(shí)現(xiàn)非阻塞式的IO操作。在同步非阻塞 IO 模型中，當(dāng)一個(gè)線程調(diào)用 Java NIO 的通道的 read() 或 write() 方法時(shí)，該線程不會(huì)被阻塞，而是立即返回，然后可以通過輪詢的方式來檢查 IO 操作的狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)非阻塞式的 IO 操作。
能結(jié)合具體場(chǎng)景講解嗎？
當(dāng)涉及到高并發(fā)、高性能、高可靠性的場(chǎng)景時(shí)，選擇合適的 IO 模型非常重要。下面結(jié)合具體場(chǎng)景來講解：
- Web服務(wù)器：對(duì)于 Web 服務(wù)器來說，同步阻塞 IO 模型是最常用的IO模型，因?yàn)樗梢蕴峁┓€(wěn)定的性能和可靠性。在Java中，可以使用Servlet API來實(shí)現(xiàn)同步阻塞 IO 模型。如果需要更高的性能和可擴(kuò)展性，可以考慮使用異步 IO 模型，比如 Java NIO 或者 Netty 等框架。
- 游戲服務(wù)器：對(duì)于游戲服務(wù)器來說，需要處理大量的并發(fā)連接和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互，因此同步非阻塞 IO 模型是比較適合的選擇。在Java中，可以使用 Java NIO 或者 Netty 等框架來實(shí)現(xiàn)同步非阻塞IO模型。
- 數(shù)據(jù)庫訪問：對(duì)于數(shù)據(jù)庫訪問來說，同步阻塞IO模型是最常用的IO模型，因?yàn)樗梢蕴峁┓€(wěn)定的性能和可靠性。在 Java中，可以使用JDBC API 來實(shí)現(xiàn)同步阻塞 IO 模型。如果需要更高的性能和可擴(kuò)展性，可以考慮使用異步 IO 模型，比如使用異步數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng)程序，比如HikariCP等。
除了同步阻塞和同步非阻塞 IO 模型之外，還有一些其他的 IO 模型，比如異步IO模型、多路復(fù)用IO模型等。在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)該根據(jù)具體的場(chǎng)景和需求來選擇合適的 IO 模型。
描述一下一次完整的 Http 請(qǐng)求？
一次完整的HTTP請(qǐng)求通常包括以下步驟：(如果是從瀏覽器發(fā)起地址請(qǐng)求，還需要地址各種解析哦～)
- 建立 TCP 連接：客戶端通過 TCP 協(xié)議與服務(wù)器建立連接，進(jìn)行 “三次握手”。客戶端發(fā)送 SYN 包，服務(wù)器回應(yīng) SYN+ACK 包，客戶端再回應(yīng) ACK 包，完成連接建立。
- 發(fā)送 HTTP 請(qǐng)求：客戶端向服務(wù)器發(fā)送 HTTP 請(qǐng)求，請(qǐng)求中包含請(qǐng)求行、請(qǐng)求頭和請(qǐng)求體。請(qǐng)求行包括請(qǐng)求方法、請(qǐng)求URL和HTTP協(xié)議版本；請(qǐng)求頭包括一些附加信息，比如請(qǐng)求頭部字段、Cookie 等；請(qǐng)求體包含請(qǐng)求的數(shù)據(jù)，比如POST請(qǐng)求中的表單數(shù)據(jù)。
- 服務(wù)器處理請(qǐng)求：服務(wù)器接收到客戶端發(fā)送的 HTTP 請(qǐng)求后，會(huì)根據(jù)請(qǐng)求的內(nèi)容進(jìn)行處理，比如查詢數(shù)據(jù)庫、讀取文件等。
- 服務(wù)器返回 HTTP 響應(yīng)：服務(wù)器處理完請(qǐng)求后，會(huì)向客戶端返回 HTTP 響應(yīng)，響應(yīng)中包含響應(yīng)行、響應(yīng)頭和響應(yīng)體。響應(yīng)行包括 HTTP 協(xié)議版本、狀態(tài)碼和狀態(tài)描述；響應(yīng)頭包括一些附加信息，比如響應(yīng)頭部字段、Cookie 等；響應(yīng)體包含響應(yīng)的數(shù)據(jù)，比如 HTML 頁面、JSON 數(shù)據(jù)等。
- 關(guān)閉TCP連接：客戶端接收到服務(wù)器返回的HTTP響應(yīng)后，會(huì)關(guān)閉TCP連接，進(jìn)行 “四次揮手”。客戶端發(fā)送 FIN 包，服務(wù)器回應(yīng) ACK 包，然后服務(wù)器發(fā)送 FIN 包，客戶端回應(yīng)ACK 包，完成連接關(guān)閉。
總之，一次完整的 HTTP 請(qǐng)求包括建立 TCP 連接、發(fā)送 HTTP 請(qǐng)求、服務(wù)器處理請(qǐng)求、服務(wù)器返回 HTTP 響應(yīng)和關(guān)閉 TCP 連接等步驟。在實(shí)際應(yīng)用中，還需要考慮 HTTP 緩存、Cookie、會(huì)話管理等問題。
長連接有哪些實(shí)現(xiàn)方式？
- 長連接是指客戶端和服務(wù)器之間保持連接狀態(tài)，可以在一定時(shí)間內(nèi)進(jìn)行多次請(qǐng)求和響應(yīng)，而不必每次請(qǐng)求都重新建立連接。
- 長連接可以減少連接建立和斷開的開銷，提高網(wǎng)絡(luò)傳輸效率，常用于實(shí)時(shí)通信、推送服務(wù)等場(chǎng)景。
常見的長連接實(shí)現(xiàn)方式包括：
- HTTP長連接：HTTP/1.1 協(xié)議支持長連接，客戶端和服務(wù)器之間可以保持連接狀態(tài)，可以在一定時(shí)間內(nèi)進(jìn)行多次請(qǐng)求和響應(yīng)。在 HTTP 長連接中，客戶端發(fā)送請(qǐng)求后，服務(wù)器會(huì)保持連接狀態(tài)，直到客戶端發(fā)送關(guān)閉連接的請(qǐng)求或者超時(shí)時(shí)間到達(dá)。
- WebSocket：WebSocket 是一種基于 HTTP 協(xié)議的長連接技術(shù)，它可以在客戶端和服務(wù)器之間建立雙向通信的連接，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)通信和推送服務(wù)。WebSocket 協(xié)議通過 HTTP協(xié)議的升級(jí)實(shí)現(xiàn)，客戶端和服務(wù)器之間可以發(fā)送和接收數(shù)據(jù)幀，而不必重新建立連接。
- TCP長連接：TCP 協(xié)議支持長連接，客戶端和服務(wù)器之間可以保持連接狀態(tài)，可以在一定時(shí)間內(nèi)進(jìn)行多次請(qǐng)求和響應(yīng)。在TCP長連接中，客戶端和服務(wù)器之間建立連接后，可以保持連接狀態(tài)，直到客戶端或服務(wù)器發(fā)送關(guān)閉連接的請(qǐng)求或者網(wǎng)絡(luò)異常斷開連接。
長連接可以提高網(wǎng)絡(luò)傳輸效率，常用于實(shí)時(shí)通信、推送服務(wù)等場(chǎng)景
設(shè)計(jì)一個(gè)Hashset？
我隨便設(shè)計(jì)的一個(gè)簡(jiǎn)單的 Hashset（僅供參考）：
- 定義一個(gè)哈希表數(shù)組，數(shù)組的長度為質(zhì)數(shù)，每個(gè)元素是一個(gè)鏈表，用于存儲(chǔ)哈希沖突的元素。
- 定義一個(gè)哈希函數(shù)，將元素映射到哈希表數(shù)組中的一個(gè)位置。可以使用取模運(yùn)算或者位運(yùn)算等方式實(shí)現(xiàn)哈希函數(shù)。
- 實(shí)現(xiàn)添加元素的方法。首先根據(jù)哈希函數(shù)計(jì)算元素的哈希值，然后將元素添加到對(duì)應(yīng)位置的鏈表中。如果鏈表中已經(jīng)存在相同的元素，則不添加。
- 實(shí)現(xiàn)刪除元素的方法。首先根據(jù)哈希函數(shù)計(jì)算元素的哈希值，然后在對(duì)應(yīng)位置的鏈表中查找元素，如果找到則刪除。
- 實(shí)現(xiàn)查找元素的方法。首先根據(jù)哈希函數(shù)計(jì)算元素的哈希值，然后在對(duì)應(yīng)位置的鏈表中查找元素，如果找到則返回元素，否則返回null。
- 實(shí)現(xiàn)獲取元素個(gè)數(shù)的方法。遍歷哈希表數(shù)組，統(tǒng)計(jì)所有鏈表中元素的個(gè)數(shù)。
- 實(shí)現(xiàn)清空哈希表的方法。遍歷哈希表數(shù)組，將所有鏈表清空。
下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的Java代碼實(shí)現(xiàn)：
public class MyHashSet<T> {
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;
private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
private Node<T>[] table;
private int size;
private int threshold;
private float loadFactor;
public MyHashSet() {
this(DEFAULT_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public MyHashSet(int initialCapacity, float loadFactor) {
table = new Node[initialCapacity];
this.loadFactor = loadFactor;
threshold = (int) (initialCapacity * loadFactor);
}
public boolean add(T value) {
int hash = hash(value);
int index = indexFor(hash, table.length);
Node<T> node = table[index];
while (node != null) {
if (node.value.equals(value)) {
return false;
}
node = node.next;
}
Node<T> newNode = new Node<>(value, table[index]);
table[index] = newNode;
size++;
if (size > threshold) {
resize(table.length * 2);
}
return true;
}
public boolean remove(T value) {
int hash = hash(value);
int index = indexFor(hash, table.length);
Node<T> node = table[index];
Node<T> prev = null;
while (node != null) {
if (node.value.equals(value)) {
if (prev == null) {
table[index] = node.next;
} else {
prev.next = node.next;
}
size--;
return true;
}
prev = node;
node = node.next;
}
return false;
}
public boolean contains(T value) {
int hash = hash(value);
int index = indexFor(hash, table.length);
Node<T> node = table[index];
while (node != null) {
if (node.value.equals(value)) {
return true;
}
node = node.next;
}
return false;
}
public int size() {
return size;
}
public void clear() {
Arrays.fill(table, null);
size = 0;
}
private int hash(T value) {
return value.hashCode();
}
private int indexFor(int hash, int length) {
return hash & (length - 1);
}
private void resize(int newCapacity) {
Node<T>[] newTable = new Node[newCapacity];
for (Node<T> node : table) {
while (node != null) {
Node<T> next = node.next;
int index = indexFor(hash(node.value), newCapacity);
node.next = newTable[index];
newTable[index] = node;
node = next;
}
}
table = newTable;
threshold = (int) (newCapacity * loadFactor);
}
private static class Node<T> {
T value;
Node<T> next;
public Node(T value, Node<T> next) {
this.value = value;
this.next = next;
}
}
}1T 的數(shù)據(jù)怎么加載到 200M 的內(nèi)存中，并找到兩行一樣的數(shù)據(jù)？
將 1T 的數(shù)據(jù)加載到 200M 的內(nèi)存中是不可能的，因?yàn)?T 的數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了 200M 的內(nèi)存大小。因此，需要采用一些特殊的算法和技術(shù)來解決這個(gè)問題。
一種解決方案是使用 外部排序算法，將1T的數(shù)據(jù)分成多個(gè)小文件，每個(gè)小文件可以加載到內(nèi)存中進(jìn)行排序。然后，使用歸并排序的思想將這些小文件合并成一個(gè)大文件，并在合并的過程中找到兩行一樣的數(shù)據(jù)。
具體步驟如下（參考）：
- 將 1T 的數(shù)據(jù)分成多個(gè)小文件，每個(gè)小文件的大小為 200M
- 對(duì)每個(gè)小文件進(jìn)行排序，可以使用快速排序等算法。
- 將排序后的小文件合并成一個(gè)大文件，可以使用歸并排序的思想。
- 在合并的過程中，記錄前一個(gè)文件的最后一行和當(dāng)前文件的第一行，比較這兩行是否相同，如果相同則找到了兩行一樣的數(shù)據(jù)。
- 最后，將找到的兩行一樣的數(shù)據(jù)輸出即可。
而在實(shí)際操作中，還需要考慮磁盤讀寫速度、文件的讀寫方式等因素，以提高算法的效率和準(zhǔn)確性。
Java打開 1T 的文件，第一步做什么？
在 Java 中打開 1T 的文件，第一步應(yīng)該是確定文件的讀取方式和讀取范圍。
- 確定文件的讀取方式：根據(jù)文件的類型和大小，選擇適當(dāng)?shù)奈募x取方式。如果文件是文本文件，可以使用 BufferedReader 逐行讀取；如果文件是二進(jìn)制文件，可以使用DataInputStream 或者 FileChannel 進(jìn)行讀取。
- 確定文件的讀取范圍：由于1T的文件非常大，無法一次性讀取到內(nèi)存中，因此需要確定讀取的范圍。可以將文件分成多個(gè)塊，每次讀取一個(gè)塊的數(shù)據(jù)，處理完后再讀取下一個(gè)塊的數(shù)據(jù)。可以根據(jù)文件的大小和內(nèi)存的大小來確定塊的大小。
用代碼打開一個(gè)文件和用鼠標(biāo)打開用什么區(qū)別嗎？
其底層區(qū)別主要在于操作系統(tǒng)和文件系統(tǒng)的交互方式。
用鼠標(biāo)打開文件是通過操作系統(tǒng)提供的圖形用戶界面(GUI)來實(shí)現(xiàn)的，用戶點(diǎn)擊圖標(biāo)，但實(shí)際操作系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶的操作來調(diào)用相應(yīng)的API，從而實(shí)現(xiàn)文件的打開、讀取、寫入等操作。而這些 API 實(shí)際通常是操作系統(tǒng)提供的底層文件系統(tǒng)接口，例如 Windows 的 Win32 API、Linux 的 POSIX API 等。
而用代碼打開文件則是 **通過編程語言提供的文件操作API **來實(shí)現(xiàn)的，這些API通常是對(duì)操作系統(tǒng)底層文件系統(tǒng)接口的封裝和抽象。通常可以使用 File、FileInputStream、FileOutputStream 等類來實(shí)現(xiàn)文件的打開、讀取、寫入等操作，這些類會(huì)調(diào)用底層的操作系統(tǒng)文件系統(tǒng)接口來實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的功能。
因此，從底層的角度來看，用代碼打開文件和用鼠標(biāo)打開文件的區(qū)別在于調(diào)用的API不同，但底層的文件系統(tǒng)接口是相同的。
一次 Http 請(qǐng)求包含哪幾部分內(nèi)容？
- 請(qǐng)求行（Request Line）：包含請(qǐng)求方法、請(qǐng)求的URL和HTTP協(xié)議版本。常見的請(qǐng)求方法有 GET、POST、PUT、DELETE 等。
- 請(qǐng)求頭部（Request Headers）：包含請(qǐng)求的各種頭部信息，例如 User-Agent、Content-Type、Cookie 等。頭部信息提供了關(guān)于請(qǐng)求的附加信息，用于服務(wù)器處理請(qǐng)求。
- 請(qǐng)求體（Request Body）：對(duì)于 GET 請(qǐng)求，請(qǐng)求體通常為空。對(duì)于 POST 請(qǐng)求等需要傳遞數(shù)據(jù)的請(qǐng)求，請(qǐng)求體包含了要發(fā)送給服務(wù)器的數(shù)據(jù)。
