缓存面试准备

╰半夏微凉° 2023-07-07 11:28 84阅读 0赞

# 一、基本说明 #

说到缓存，可能大家首先想到的就是redis了，这也是目前业内使用的最广泛、最普遍的分布式缓存架构了。关于这一块的问题，互联网公司必问，要是你连缓存都不太清楚，那确实比较尴尬。你说你不会消息队列，或者你说你没接触过搜索引擎还情有可原，但是你要是说你不懂redis，基本上就拜拜了~~

# 二、缓存的应用 #

## 1、面试题 ##

在项目中缓存是如何使用的？缓存如果使用不当会造成什么后果？

## 2、面试官心里分析 ##

只要问到缓存，上来第一个问题，肯定能是先问问你项目哪里用了缓存？为啥要用？不用行不行？如果用了以后可能会有什么不良的后果？

这就是看看你对你用缓存这个东西背后，有没有思考，如果你就是傻乎乎的瞎用，没法给面试官一个合理的解答。面试官对你印象肯定不太好，觉得你平时思考太少，就知道干活儿。

## 3、面试题剖析 ##

*  **在项目中缓存是如何使用的？**

这个，你结合你自己项目的业务来，你如果用了那恭喜你，你如果没用那不好意思，你硬加也得加一个场景吧。

*  **为啥在项目里要用缓存呢？**

用缓存，主要是俩用途，高性能和高并发。

**高性能**

假设这么个场景，你有个操作，一个请求过来，吭哧吭哧你各种乱七八糟操作mysql，半天查出来一个结果，耗时600ms。但是这个结果可能接下来几个小时都不会变了，或者变了也可以不用立即反馈给用户。那么此时咋办？

缓存啊，折腾600ms查出来的结果，扔缓存里，一个key对应一个value，下次再有人查，别走mysql折腾600ms了。直接从缓存里，通过一个key查出来一个value，2ms搞定。性能提升300倍。这就是所谓的高性能。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIyMTcyMTMz_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

就是把你一些复杂操作耗时查出来的结果，如果确定后面不咋变了，然后但是马上还有很多读请求，那么直接结果放缓存，后面直接读缓存就好了。

**高并发**

mysql这么重的数据库，压根儿设计不是让你玩儿高并发的，虽然也可以玩儿，但是天然支持不好。mysql单机支撑到2000qps也开始容易报警了。

所以要是你有个系统，高峰期一秒钟过来的请求有1万，那一个mysql单机绝对会死掉。你这个时候就只能上缓存，把很多数据放缓存，别放mysql。缓存功能简单，说白了就是key-value式操作，单机支撑的并发量轻松一秒几万十几万，支撑高并发so easy。单机承载并发量是mysql单机的几十倍。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIyMTcyMTMz_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

*  **结合这俩场景考虑一下，你为啥要用缓存？**

可能你的项目里没啥高并发场景，那就别折腾了，直接用高性能那个场景吧，就思考有没有可以缓存结果的复杂查询场景，后续可以大幅度提升性能，优化用户体验，有，就说这个理由，没有？那你也得编一个出来吧，不然你不是在搞笑么。

*  **用了缓存之后会有啥不良的后果？**

你要是没考虑过这个问题，那你就尴尬了，面试官会觉得你头脑简单，四肢也不发达。你别光是傻用一个东西，多考虑考虑背后的一些事儿。常见的缓存问题有仨（当然其实有很多，我这里就说仨）

1）缓存与数据库双写不一致

2）缓存雪崩

3）缓存穿透

这仨问题是常见面试题，后面会讲，但是人要是问你，你至少自己能说出来，并且给出对应的解决方案。

# 三、redis的线程模型 #

## 1、面试题 ##

redis和memcached有什么区别？redis的线程模型是什么？为什么单线程的redis比多线程的memcached效率要高得多（为什么redis是单线程的但是还可以支撑高并发）？

## 2、面试官心里分析 ##

这个是问redis的时候，最基本的问题吧，redis最基本的一个内部原理和特点，就是redis实际上是个单线程工作模型，你要是这个都不知道，那后面玩儿redis的时候，出了问题岂不是什么都不知道？

## 3、面试题剖析 ##

### 1.redis和memcached有啥区别 ###

这个事儿吧，你可以比较出N多个区别来，但是主要也就是下面这几个区别：

*  **Redis支持服务器端的数据操作：**Redis相比Memcached来说，拥有更多的数据结构和并支持更丰富的数据操作，通常在Memcached里，你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再set回去。这大大增加了网络IO的次数和数据体积。在Redis中，这些复杂的操作通常和一般的GET/SET一样高效。所以，如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作，那么Redis会是不错的选择。
 *  **内存使用效率对比：**使用简单的key-value存储的话，Memcached的内存利用率更高，而如果Redis采用hash结构来做key-value存储，由于其组合式的压缩，其内存利用率会高于Memcached。
 *  **性能对比：**由于Redis只使用单核，而Memcached可以使用多核，所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更高。而在100k以上的数据中，Memcached性能要高于Redis，虽然Redis最近也在存储大数据的性能上进行优化，但是比起Memcached，还是稍有逊色。
 *  **集群模式：**memcached没有原生的集群模式，需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据；但是redis目前是原生支持cluster模式的，redis官方就是支持redis cluster集群模式的，比memcached来说要更好。

### 2.redis的线程模型 ###

*  **文件事件处理器**

redis基于reactor模式开发了网络事件处理器，这个处理器叫做文件事件处理器，file event handler。这个文件事件处理器，是单线程的，redis才叫做单线程的模型，采用IO多路复用机制同时监听多个socket，根据socket上的事件来选择对应的事件处理器来处理这个事件。

如果被监听的socket准备好执行accept、read、write、close等操作的时候，跟操作对应的文件事件就会产生，这个时候文件事件处理器就会调用之前关联好的事件处理器来处理这个事件。

文件事件处理器是单线程模式运行的，但是通过IO多路复用机制监听多个socket，可以实现高性能的网络通信模型，又可以跟内部其他单线程的模块进行对接，保证了redis内部的线程模型的简单性。

文件事件处理器的结构包含4个部分：**多个socket**，**IO多路复用程序**，**文件事件分派器**，**事件处理器**（命令请求处理器、命令回复处理器、连接应答处理器，等等）。

多个socket可能并发的产生不同的操作，每个操作对应不同的文件事件，但是IO多路复用程序会监听多个socket，但是会将socket放入一个队列中排队，每次从队列中取出一个socket给事件分派器，事件分派器把socket给对应的事件处理器。

然后一个socket的事件处理完之后，IO多路复用程序才会将队列中的下一个socket给事件分派器。文件事件分派器会根据每个socket当前产生的事件，来选择对应的事件处理器来处理。

*  **文件事件**

当socket变得可读时（比如客户端对redis执行write操作，或者close操作），或者有新的可以应答的sccket出现时（客户端对redis执行connect操作），socket就会产生一个AE\_READABLE事件。

当socket变得可写的时候（客户端对redis执行read操作），socket会产生一个AE\_WRITABLE事件。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIyMTcyMTMz_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

IO多路复用程序可以同时监听AE\_REABLE和AE\_WRITABLE两种事件，要是一个socket同时产生了AE\_READABLE和AE\_WRITABLE两种事件，那么文件事件分派器优先处理AE\_REABLE事件，然后才是AE\_WRITABLE事件。

如果是客户端要连接redis，那么会为socket关联连接应答处理器；如果是客户端要写数据到redis，那么会为socket关联命令请求处理器；如果是客户端要从redis读数据，那么会为socket关联命令回复处理器。

*  **客户端与redis通信的一次流程**

在redis启动初始化的时候，redis会将连接应答处理器跟AE\_READABLE事件关联起来，接着如果一个客户端跟redis发起连接，此时会产生一个AE\_READABLE事件，然后由连接应答处理器来处理跟客户端建立连接，创建客户端对应的socket，同时将这个socket的AE\_READABLE事件跟命令请求处理器关联起来。

当客户端向redis发起请求的时候（不管是读请求还是写请求，都一样），首先就会在socket产生一个AE\_READABLE事件，然后由对应的命令请求处理器来处理。这个命令请求处理器就会从socket中读取请求相关数据，然后进行执行和处理。

接着redis这边准备好了给客户端的响应数据之后，就会将socket的AE\_WRITABLE事件跟命令回复处理器关联起来，当客户端这边准备好读取响应数据时，就会在socket上产生一个AE\_WRITABLE事件，会由对应的命令回复处理器来处理，就是将准备好的响应数据写入socket，供客户端来读取。

命令回复处理器写完之后，就会删除这个socket的AE\_WRITABLE事件和命令回复处理器的关联关系。

### 3.为啥redis单线程模型也能效率这么高 ###

*  纯内存操作
 *  核心是基于非阻塞的IO多路复用机制
 *  单线程反而避免了多线程的频繁上下文切换问题（百度）

# 四、redis的数据类型 #

## 1、面试题 ##

redis都有哪些数据类型？分别在哪些场景下使用比较合适？

## 2、面试官心里分析 ##

问这个问题，除非是看你简历，感觉是个新手，对技术没有很深入的研究过，才会问这类问题。其实问这个问题呢，主要就俩原因：

*  第一，看看你到底有没有全面的了解redis有哪些功能，一般怎么来用，啥场景用什么，就怕你别就会最简单的kv操作
 *  第二，看看你在实际项目里都怎么玩儿过redis

要是你回答的不好，没说出几种数据类型，也没说什么场景，你完了，面试官对你印象肯定不好，觉得你平时就是做个简单的set和get。

## 3、面试题剖析 ##

### 1.string ###

这是最基本的类型了，没啥可说的，就是普通的set和get，做简单的kv缓存。

### 2.hash ###

这个是类似map的一种结构，这个一般就是可以将结构化的数据，比如一个对象（前提是这个对象没嵌套其他的对象）给缓存在redis里，然后每次读写缓存的时候，可以就操作hash里的某个字段。

hash类的数据结构，主要是用来存放一些对象，把一些简单的对象给缓存起来，后续操作的时候，你可以直接仅仅修改这个对象中的某个字段的值。

value={
      “id”: 150,
      “name”: “zhangsan”,
      “age”: 21
    }

### 3.list ###

有序列表，这个是可以玩儿出很多花样的。微博，某个大v的粉丝，就可以以list的格式放在redis里去缓存。

key=某大v
    value=[zhangsan, lisi, wangwu]

比如可以通过list存储一些列表型的数据结构，类似粉丝列表了、文章的评论列表了之类的东西。

比如可以通过lrange命令，就是从某个元素开始读取多少个元素，可以基于list实现分页查询，这个很棒的一个功能，基于redis实现简单的高性能分页，可以做类似微博那种下拉不断分页的东西，性能高，就一页一页走。

比如可以搞个简单的消息队列，从list头怼进去，从list尾巴那里弄出来。

### 4.set ###

无序集合，自动去重。

直接基于set将系统里需要去重的数据扔进去，自动就给去重了，如果你需要对一些数据进行快速的全局去重，你当然也可以基于jvm内存里的HashSet进行去重，但是如果你的某个系统部署在多台机器上呢？

得基于redis进行全局的set去重。

可以基于set玩儿交集、并集、差集的操作，比如交集吧，可以把两个人的粉丝列表整一个交集，看看俩人的共同好友是谁？对吧。把两个大v的粉丝都放在两个set中，对两个set做交集。

### 5.sorted set ###

排序的set，去重但是可以排序，写进去的时候给一个分数，自动根据分数排序，这个可以玩儿很多的花样，最大的特点是有个分数可以自定义排序规则。

比如说你要是想根据时间对数据排序，那么可以写入进去的时候用某个时间作为分数，人家自动给你按照时间排序了。

排行榜：将每个用户以及其对应的什么分数写入进去，zadd board score username，接着zrevrange board 0 99，就可以获取排名前100的用户；zrank board username，可以看到用户在排行榜里的排名。

zadd board 85 zhangsan
    zadd board 72 wangwu
    zadd board 96 lisi
    zadd board 62 zhaoliu

比如要获取排名前3的用户

zrevrange board 0 3
    96 lisi
    85 zhangsan
    72 wangwu

再比如说要获取“zhaoliu”的排名

zrank board zhaoliu
    4

# 五、redis的过期策略 #

## 1、面试题 ##

redis的过期策略都有哪些？内存淘汰机制都有哪些？手写一下LRU代码实现？

## 2、面试官心里分析 ##

1）我往redis里写的数据怎么没了？

啥叫缓存？用内存当缓存。内存是无限的吗，内存是很宝贵而且是有限的，磁盘是廉价而且是大量的。可能一台机器就几十个G的内存，但是可以有几个T的硬盘空间。redis主要是基于内存来进行高性能、高并发的读写操作的。

那既然内存是有限的，比如redis就只能用10个G，你要是往里面写了20个G的数据，会咋办？当然会干掉10个G的数据，然后就保留10个G的数据了。那干掉哪些数据？保留哪些数据？当然是干掉不常用的数据，保留常用的数据了。

所以说，这是缓存的一个最基本的概念，数据是会过期的，要么是你自己设置个过期时间，要么是redis自己给干掉。

2）我的数据明明都过期了，怎么还占用着内存啊？

还有一种就是如果你设置好了一个过期时间，你知道redis是怎么给你弄成过期的吗？什么时候删除掉？为啥好多数据明明应该过期了，结果发现redis内存占用还是很高？那是因为你不知道redis是怎么删除那些过期key的。

redis 内存一共是10g，你现在往里面写了5g的数据，结果这些数据明明你都设置了过期时间，要求这些数据1小时之后都会过期，结果1小时之后，你回来一看，redis机器，怎么内存占用还是50%呢？5g数据过期了，我从redis里查，是查不到了，结果过期的数据还占用着redis的内存。

如果你连这个问题都不知道，上来就懵了，回答不出来，那线上你写代码的时候，想当然的认为写进redis的数据就一定会存在，后面导致系统各种漏洞和bug，谁来负责？

## 3、面试题剖析 ##

### 1.设置过期时间 ###

我们set key的时候，都可以给一个expire time，就是过期时间，指定这个key比如说只能存活1个小时？10分钟？这个很有用，我们自己可以指定缓存到期就失效。

如果假设你设置一个一批key只能存活1个小时，那么接下来1小时后，redis是怎么对这批key进行删除的？答案是：**定期删除**\+**惰性删除**

所谓定期删除，指的是redis默认是每隔100ms就随机抽取一些设置了过期时间的key，检查其是否过期，如果过期就删除。假设redis里放了10万个key，都设置了过期时间，你每隔几百毫秒，就检查10万个key，那redis基本上就死了，cpu负载会很高的，消耗在你的检查过期key上了。注意，这里可不是每隔100ms就遍历所有的设置过期时间的key，那样就是一场性能上的灾难。实际上redis是每隔100ms随机抽取一些key来检查和删除的。

但是问题是，定期删除可能会导致很多过期key到了时间并没有被删除掉，那咋整呢？所以就是惰性删除了。这就是说，在你获取某个key的时候，redis会检查一下 ，这个key如果设置了过期时间那么是否过期了？如果过期了此时就会删除，不会给你返回任何东西。

并不是key到时间就被删除掉，而是你查询这个key的时候，redis再懒惰的检查一下

通过上述两种手段结合起来，保证过期的key一定会被干掉。

很简单，就是说，你的过期key，靠定期删除没有被删除掉，还停留在内存里，占用着你的内存呢，除非你的系统去查一下那个key，才会被redis给删除掉。

但是实际上这还是有问题的，如果定期删除漏掉了很多过期key，然后你也没及时去查，也就没走惰性删除，此时会怎么样？如果大量过期key堆积在内存里，导致redis内存块耗尽了，咋整？答案是：**走内存淘汰机制**。

### 2.内存淘汰 ###

如果redis的内存占用过多的时候，此时会进行内存淘汰，有如下一些策略，redis 10个key，现在已经满了，redis需要删除掉5个key

1个key，最近1分钟被查询了100次
    1个key，最近10分钟被查询了50次
    1个key，最近1个小时倍查询了1次

*  noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错，这个一般没人用吧，实在是太恶心了
 *  allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key（这个是最常用的）
 *  allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key，这个一般没人用吧，为啥要随机，肯定是把最近最少使用的key给干掉啊
 *  volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key（这个一般不太合适）
 *  volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key
 *  volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除

# 六、redis的高可用 #

## 1、面试题 ##

如何保证Redis的高并发和高可用？redis的主从复制原理能介绍一下么？redis的哨兵原理能介绍一下么？

## 2、面试官心里分析 ##

其实问这个问题，主要是考考你，redis单机能承载多高并发？如果单机扛不住如何扩容抗更多的并发？redis会不会挂？既然redis会挂那怎么保证redis是高可用的？

其实针对的都是项目中你肯定要考虑的一些问题，如果你没考虑过，那确实你对生产系统中的问题思考太少。

## 3、面试题剖析 ##

就是如果你用redis缓存技术的话，肯定要考虑如何用redis来加多台机器，保证redis是高并发的，还有就是如何让Redis保证自己不是挂掉以后就直接死掉了，redis高可用。

关于redis高可用这一块的内容太多了，想让redis高可用，持久化你要做吧，主从复制你要做吧，哨兵你要知道吧，还有redis cluster。。。这些内容都非常重要，要掌握相关细节，而且比较多，可以参考redis系列的文章详细看看。

[《redis系列——企业级持久化方案》][redis]

[《redis系列——主从复制》][redis 1]

[《redis系列——生产环境Redis集群详解》][redis_Redis]

# 七、缓存雪崩和穿透 #

## 1、面试题 ##

了解什么是redis的雪崩和穿透？redis崩溃之后会怎么样？系统该如何应对这种情况？如何处理redis的穿透？

## 2、面试官心里分析 ##

其实这是问到缓存必问的，因为缓存雪崩和穿透，那是缓存最大的两个问题，要么不出现，一旦出现就是致命性的问题。所以面试官一定会问你。

## 3、面试题剖析 ##

要解决问题，我们总要先知道什么是缓存雪崩吧，来吧，看看下面这张图

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIyMTcyMTMz_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

既然知道雪崩的现象了，再来解决就好办了，关于解决缓存雪崩事件，可以大概分为事前、事中和事后三个解决方案：

*  **事前：**redis高可用，主从+哨兵，redis cluster，避免全盘崩溃
 *  **事中：**本地ehcache缓存 + hystrix限流&降级，避免MySQL被打死
 *  **事后：**redis持久化，快速恢复缓存数据

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIyMTcyMTMz_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

第二个问题，缓存穿透，缓存穿透其实就是，缓存中没有数据，MySQL中也没有数据。这样的话，就会导致每次请求都直接穿透所有层的缓存，然后大量的高并发请求打到MySQL上去了，执行各种SQL语句，但是查询出来的数据每次都是空。这种情况，如果不好好处理的话，可能会导致高并发访问大量的进入MySQL上，打死MySQL。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIyMTcyMTMz_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

我们的缓存穿透的解决方案，其实非常的简单，就是说每次如果从数据库查询到的数据是空，就说明这个数据根本就不存在。那么如果这个数据不存在的话，我们不要不往redis中写入数据，我们给写入一个空的数据，或者默认数据。

# 八、生产环境的redis集群的部署架构 #

## 1、面试题 ##

生产环境中的redis是怎么部署的？

## 2、面试官心里分析 ##

看看你了解不了解你们公司的redis生产集群的部署架构，如果你不了解，那么确实你就很失职了，你的redis是主从架构？集群架构？用了哪种集群方案？有没有做高可用保证？有没有开启持久化机制确保可以进行数据恢复？线上redis给几个G的内存？设置了哪些参数？压测后你们redis集群承载多少QPS？

## 3、面试题剖析 ##

redis cluster，10台机器，5台机器部署了redis主实例，另外5台机器部署了redis的从实例，每个主实例挂了一个从实例，5个节点对外提供读写服务，每个节点的读写高峰qps可能可以达到每秒5万，5台机器最多是25万读写请求/s。

机器是什么配置？32G内存+8核CPU+1T磁盘，但是分配给redis进程的是10g内存，一般线上生产环境，redis的内存尽量不要超过10g，超过10g可能会有问题。

5台机器对外提供读写，一共有50g内存。因为每个主实例都挂了一个从实例，所以是高可用的，任何一个主实例宕机，都会自动故障迁移，redis从实例会自动变成主实例继续提供读写服务。

你往内存里写的是什么数据？每条数据的大小是多少？商品数据，每条数据是10kb。100条数据是1mb，10万条数据是1g。常驻内存的是200万条商品数据，占用内存是20g，仅仅不到总内存的50%。目前高峰期每秒就是3500左右的请求量。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIyMTcyMTMz_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200223112559601.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIyMTcyMTMz,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIyMTcyMTMz_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200223112648367.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIyMTcyMTMz,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIyMTcyMTMz_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200223112858791.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIyMTcyMTMz,size_16,color_FFFFFF,t_70
[redis]: https://blog.csdn.net/qq_22172133/article/details/101702975
[redis 1]: https://blog.csdn.net/qq_22172133/article/details/102523354
[redis_Redis]: https://blog.csdn.net/qq_22172133/article/details/102687502
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIyMTcyMTMz_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200223113403494.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIyMTcyMTMz,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIyMTcyMTMz_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200223113530538.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIyMTcyMTMz,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIyMTcyMTMz_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200223113606272.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIyMTcyMTMz,size_16,color_FFFFFF,t_70