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北京京东，看看难度

news 来源：原创 2025/6/27 0:50:57

最近由于三大外卖平台“打仗”，优惠券多到数不过来，一日三餐每个平台各点一单哈哈哈，正好最近组织内部还有朋友在北京的京东面试过，分享一下她的面经（Java岗）：

1. Kafka消息不丢失问题，Kafka本身会去保证消息的不丢失，为什么还需要存一个本地消息表来保证消息的不丢失呢？

Kafka 本身通过副本机制、生产者确认（acks）、消费者手动提交等设计理论上可以实现消息不丢失，但在实际分布式系统中，由于业务逻辑复杂性、中间件与业务操作的原子性难以保障，仍需要引入“本地消息表”等额外机制。以下是具体原因及解决方案的对比分析：

Kafka 消息不丢失的机制及其局限性

  1. 生产者端
    • acks=-1：要求所有 ISR（同步副本）确认写入成功，否则重试。
    • 重试机制：配置 retries 和 retry.backoff.ms 应对网络抖动。
  2. Broker 端
    • 副本冗余：通过 replication.factor≥3 + min.insync.replicas≥2，避免单点故障丢失数据。
    • 持久化：消息先写入 PageCache 再异步刷盘（依赖服务器可靠性）。
  3. 消费者端
    • 手动提交 offset：关闭 enable.auto.commit，业务处理成功后再提交 offset，避免消息未处理就被标记消费。

Kafka 机制的局限性

  1. 生产者与 Broker 的协同问题
    • 若生产者发送成功但 Broker 未返回 ACK（如网络中断），重试可能导致消息重复，但无法避免中间状态丢失。
  2. 业务操作与消息消费的原子性
    • 消费者处理业务逻辑（如更新数据库）与提交 offset 不是原子操作。若业务成功但 offset 未提交，系统重启后消息会重复消费；若业务失败但 offset 已提交，则消息永久丢失。
  3. 极端故障场景
    • Broker 集群同时宕机且未持久化的 PageCache 丢失。
    • ISR 副本全部失效时，unclean.leader.election 配置可能导致数据丢失。

为什么需要本地消息表？解决哪些 Kafka 无法覆盖的问题
本地消息表的核心是将业务操作与消息发送/消费绑定为原子操作，通过业务数据库事务保证一致性：

  1. 生产者端：解决“发送后丢失”问题
    • 场景：消息发送到 Kafka 成功，但业务操作（如订单创建）失败，需回滚消息。
    • 方案：
      • 业务数据与消息记录同库事务写入本地表。
      • 异步线程轮询本地表，将未发送的消息投递到 Kafka。
      • 投递成功后删除本地记录。
  2. 消费者端：解决“消费后丢失”问题
    • 场景：业务逻辑成功执行（如扣款），但提交 offset 前消费者崩溃，导致消息重复消费。
    • 方案：
      • 消费消息时，先查询本地消息表是否已处理（通过消息唯一 ID）。
      • 若未处理，执行业务操作并记录结果到本地表，同事务提交。
      • 成功后提交 offset。
  3. 关键价值：弥补分布式事务缺口
    • 业务与消息状态的强一致：本地消息表通过数据库事务，确保业务操作和消息状态变更的原子性，避免 Kafka 各环节可能出现的状态分裂。
    • 幂等性保障：通过本地表去重，解决生产者重试或消费者重复消费导致的数据错乱。

生产建议：

  • 若使用本地消息表，建议配合异步核对机制（如比对 Kafka 与业务库消息状态），防止极端情况下的表状态异常。
  • 优先通过 idempotent producer（幂等生产者）减少重复发送，而非完全依赖本地表。

总结：Kafka 与本地消息表的关系
Kafka 的可靠性机制解决消息在管道内的传输问题，而本地消息表解决业务操作与消息状态的全局一致性问题。二者是互补而非替代关系：

  • 在需要 100% 业务一致性的场景（如资金变动），本地消息表是必要的最终防线。
  • 在可容忍 At-Least-Once 语义的场景（如日志收集），仅 Kafka 原生机制即可满足。

2. 用守护线程来保证任务执行状态和数据库状态的一致性，这里有个问题，如果 subjob 执行完了在状态翻转之前宕机了，怎么保证他的一致性呢？宕机导致数据丢失的问题？

在分布式系统中，通过守护线程监控任务状态并同步到数据库时，若任务执行完成但状态更新前发生宕机，需通过以下机制保证一致性。具体解决方案如下：

  1. 核心问题：宕机导致状态丢失的风险

    • 场景复现：SubJob 执行完成 → 守护线程未完成状态更新（如数据库写入）→ 系统宕机 → 重启后状态未翻转，任务被视为“未完成”，可能触发重复执行或数据不一致。
    • 根本原因：任务执行结果与状态更新操作非原子性，二者分离导致中间状态丢失。

  2. 解决方案：原子性保障 + 故障恢复机制

    • 本地事务绑定状态更新
      • 设计要点：将任务执行结果与状态更新置于同一数据库事务中。
      • 优势：
        • 若 updateStatus 失败，事务回滚，任务结果不会被确认。
        • 宕机时事务未提交，数据库自动恢复至初始状态。
      • 局限：需任务执行本身支持事务（如数据库操作）。
    • 预写日志（WAL） + 检查点（Checkpoint）
      • 流程：
        • SubJob 完成时，先持久化结果到预写日志（如 Kafka 或持久化队列）。
        • 守护线程消费日志，更新状态。
        • 周期性设置 Checkpoint，记录日志消费位点。
      • 故障恢复：
        • 宕机重启后，从最近 Checkpoint 恢复日志消费位点，重放未确认的状态更新。
        • 通过日志唯一 ID 实现操作幂等性，避免重复更新。
    • 异步核对 + 补偿机制
      • 设计要点：
        • 守护线程更新状态后，异步记录操作流水（如操作 ID + 时间戳）。
        • 定时扫描任务表与状态表的差异，对“执行成功但状态未更新”的任务触发补偿更新。
      • 关键点：
        • 核对需覆盖极端场景（如守护线程更新状态后宕机）。
        • 补偿操作需幂等（例如通过 UPDATE status SET state='done' WHERE id=task_id AND state!='done'）。

  3. 总结：关键设计原则

    • 原子操作优先：通过事务或预写日志绑定任务执行与状态更新，减少中间态窗口。
    • 幂等性必备：状态更新操作需支持重复执行（如基于唯一任务 ID 的幂等更新）。
    • 最终一致性兜底：通过核对与补偿覆盖极端故障，实现数据闭环。

    生产建议：

    • 若采用预写日志，建议搭配 Kafka 事务消息（idempotent producer）避免消息重复。
    • 核对频率需权衡时效性与系统负载（如每 5 分钟扫描一次）。

3. Dubbo 执行的原理

Dubbo 是一个高性能 Java RPC 框架，其核心执行流程如下：

  1. 服务暴露与注册：
    • 服务提供者启动时，将服务接口、实现类及主机信息注册到注册中心（如 ZooKeeper）。
    • 注册中心通知消费者服务列表变更。
  2. 服务调用流程：
    • 代理层：消费者通过动态代理生成远程接口的代理对象，调用时转为 RPC 请求。
    • 集群容错：根据配置（如 Failover、Failfast）选择可用提供者，支持负载均衡（如随机、轮询）。
    • 网络传输：通过 Netty 或 Mina 进行网络通信，默认使用 Hessian2 序列化协议。
  3. 核心分层设计：
    • Service 层：业务逻辑接口与实现。
    • Config 层：配置管理（如 @Reference 注解注入服务）。
    • Proxy 层：生成服务代理。
    • Registry 层：服务注册与发现。
    • Monitor 层：调用统计与监控。

4. 什么情况下会导致索引失效

MySQL 索引失效的常见场景包括：

  1. 违反最左前缀原则：
    • 复合索引 (a,b,c) 下，查询条件缺失 a 或未按顺序使用索引列（如 WHERE b=1）。
  2. 对索引列运算或函数操作：
    • 例如 WHERE YEAR(create_time)=2023 或 WHERE amount*2>100。
  3. 隐式类型转换：
    • 如字符串字段使用数字查询（WHERE code=100，实际 code 为 VARCHAR）。
  4. 使用 OR 连接非索引列：
    • WHERE a=1 OR b=2，若 b 无索引则全表扫描。
  5. LIKE 以通配符开头：
    • WHERE name LIKE '%abc' 无法利用索引（LIKE 'abc%' 有效）。
  6. 数据分布不均：
    • 优化器判断全表扫描更快（如表中 90% 数据满足条件）。

5. MySQL 的 MVCC 机制

MVCC（多版本并发控制）是 InnoDB 实现高并发的核心机制：

  1. 核心组件：
    • 隐藏字段：每行数据包含 DB_TRX_ID（最近事务 ID）和 DB_ROLL_PTR（回滚指针）。
    • Undo Log：存储数据的历史版本，用于回滚和一致性读。
    • Read View：事务开启时生成，记录当前活跃事务 ID 列表，用于判断数据可见性。
  2. 可见性规则：
    • 数据行的 DB_TRX_ID 小于 Read View 中最小事务 ID → 可见（已提交）。
    • DB_TRX_ID 大于 Read View 中最大事务 ID → 不可见（未提交）。
    • DB_TRX_ID 在活跃事务列表中 → 不可见（未提交）；否则可见。
  3. 解决并发问题：
    • 读已提交（RC）：每次查询生成新 Read View，避免脏读。
    • 可重复读（RR）：事务内首次查询生成 Read View 并复用，避免不可重复读。

6. 缓存穿透和缓存雪崩

  1. 缓存穿透：
    • 问题：大量请求查询不存在的数据（如无效 ID），绕过缓存直击数据库。
    • 解决方案：
      • 布隆过滤器（Bloom Filter）拦截非法 Key。
      • 缓存空值（key:null），并设置短过期时间。
  2. 缓存雪崩：
    • 问题：大量缓存同时失效，请求集中访问数据库导致宕机。
    • 解决方案：
      • 过期时间添加随机值（如 30min + rand(10min)）。
      • 热点数据永不过期，后台异步更新。
      • 熔断降级：数据库压力过大时拒绝部分请求。

7. Redis 如何保证高性能？Redis 数据结构

Redis 高性能的核心设计：

  1. 内存操作：数据全内存存储，读写速度比磁盘数据库快 10⁵ 倍。
  2. 高效数据结构优化：
    • SDS（简单动态字符串）：预分配空间减少扩容开销。
    • 跳表（ZSET）：O(logN) 复杂度实现范围查询。
    • 渐进式 Rehash（Hash）：避免一次性迁移大哈希表导致服务阻塞。
  3. 单线程模型（6.0 前核心命令处理）：
    • 避免多线程锁竞争和上下文切换开销。
  4. I/O 多路复用：
    • 基于 epoll/kqueue 监听大量连接，单线程处理网络 I/O。
  5. 协议简单：RESP 协议解析高效，减少 CPU 消耗。

Redis 6.0+ 优化：网络 I/O 多线程化提升吞吐量，但命令执行仍保持单线程以保证原子性。

8. Spring 和 Spring Boot 的区别

维度SpringSpring Boot
配置方式需手动配置 XML/注解，依赖管理复杂。自动配置（@EnableAutoConfiguration），简化依赖（Starter 包）。
内嵌服务器需外部部署（如 Tomcat）。内置 Tomcat/Jetty，无需单独部署。
监控与运维需集成 Spring Actuator 等模块。内置 Actuator，提供健康检查、指标收集等。
开发效率需大量样板代码。约定优于配置，快速构建独立应用。

9. Spring Boot 自动装配的原理

自动装配通过以下流程实现：

  1. 启动注解 @SpringBootApplication：
    • 组合了 @EnableAutoConfiguration，触发自动配置加载。
  2. 加载 spring.factories：
    • 扫描 META-INF/spring.factories 文件，读取 AutoConfiguration 类列表。
  3. 条件化装配：
    • 通过 @ConditionalOnClass、@ConditionalOnProperty 等注解，按需实例化 Bean（如仅当存在 DataSource.class 时配置数据库连接）。
  4. Bean 注册：
    • 符合条件的配置类中，@Bean 方法将对象注册到 IoC 容器。

10. @Autowired 是如何把 Bean 注入进去的

@Autowired 注入流程分为四个阶段：

  1. 注入触发阶段：
    • AutowiredAnnotationBeanPostProcessor 扫描被 @Component 标记的类，识别带 @Autowired 的字段/方法。
    • 收集依赖信息并封装为 InjectionMetadata 对象。
  2. 依赖解析阶段：
    • 按类型匹配：查找容器中与目标类型匹配的 Bean（如 UserService）。
    • 按名称兜底：若同类型多个 Bean 存在，尝试匹配字段/参数名称（如 userService）。
    • @Qualifier 指定：强制按名称注入（如 @Qualifier("masterDB")）。
  3. 注入执行阶段：
    • 字段注入：反射直接修改字段值（无需 Setter）。
    • 方法注入：调用 Setter 方法传入依赖对象。
  4. 特殊场景处理：
    • 集合注入：List<Interface> 注入所有实现类；Map<String, Interface> 的 Key 为 Bean 名称。
    • 静态字段限制：无法直接注入静态变量（需通过 @PostConstruct 中转）。

底层原理：依赖解析由 DefaultListableBeanFactory.doResolveDependency() 完成，最终通过 Field.set() 或方法反射注入。

11. ES 与 MySQL 的区别，几个数据节点，几个副本，副本数可以为 0？

一、核心差异

维度ElasticsearchMySQL
数据模型文档型（JSON），倒排索引支持全文搜索。关系型（行列），B+树索引支持事务。
分布式架构原生分片，横向扩展至数千节点。单机为主，分库分表需中间件。
查询场景多字段组合查询高效（如 title:手机 AND price:[1000 TO 2000]）。事务操作（ACID）、关联查询（JOIN）高效。

二、节点与副本配置

  1. 节点数量：
    • ES：至少 3 节点（防脑裂），主分片与副本分片跨节点分布。
    • MySQL：主从架构至少需 2 节点（1 主 + 1 从）。
  2. 副本数规则：
    • ES：
      • 可配置为 0（number_of_replicas: 0），但宕机时数据可能丢失。
      • 生产建议 ≥1（副本=1 容忍单节点故障）。
    • MySQL：副本数不可为 0（单点部署即无副本），高可用方案需 ≥1 从节点。

12. 设计模式，使用过哪些设计模式，详细介绍模板方法

模板方法模式：

  1. 核心思想：
    • 定义算法骨架（抽象类），子类重写特定步骤而不改变结构。
  2. 实现示例：
    public abstract class DataProcessor {// 模板方法（final 防止篡改）public final void process() {connect();      // 固定步骤transform();    // 抽象方法（子类实现）disconnect();   // 固定步骤}private void connect() { /* 数据库连接逻辑 */ }protected abstract void transform(); // 由子类自定义private void disconnect() { /* 断开连接 */ }
}public class CSVProcessor extends DataProcessor {@Overrideprotected void transform() {System.out.println("解析 CSV 数据...");}
}
  3. 应用场景：
    • 框架扩展点：如 Spring 的 JdbcTemplate，用户实现 RowMapper 处理结果集。
    • 业务流程标准化：如订单处理流程（校验 → 计算 → 持久化），子类定制计算逻辑。
  4. 优势：
    • 避免代码重复，确保核心流程稳定。
    • 开放扩展点，提升灵活性。

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编程日记 2025/6/25 5:59:08

Vue + AbortController 请求取消弹窗 hook 封装

背景 实际业务开发场景中&#xff0c;往往存在有些大数据请求的需求&#xff0c;一旦请求发起加载遮罩后用户就无法操作了&#xff0c;直接尬住&#xff0c;所以提供一个支持取消查询的功能还是很有必要的&#xff0c;为了在全业务接口都能使用封装一个hook。 ✋为什么要用 A…...

编程日记 2025/6/25 5:57:39

在小程序中实现上下左右拖动表格

在小程序的开发中&#xff0c;不可避免会出现上下左右拖动表格的类似需求&#xff0c;下面将把这个简单实现一下 其中主要使用到了overflow: scroll;来使得横向和纵向可以滚动&#xff0c;并且使用负边距 父容器截断的方法来同时隐藏横向和纵向滚动条&#xff0c;从而实现该效…...

编程日记 2025/6/25 5:59:38

Spark 以及 spark streaming 核心原理及实践

导语 spark 已经成为广告、报表以及推荐系统等大数据计算场景中首选系统&#xff0c;因效率高&#xff0c;易用以及通用性越来越得到大家的青睐&#xff0c;我自己最近半年在接触spark以及spark streaming之后&#xff0c;对spark技术的使用有一些自己的经验积累以及心得体会&…...

编程日记 2025/6/25 5:59:08

数据融合平台是什么？如何搭建数据融合平台？

目录 一、数据融合是什么 1. 定义 2. 作用 二、数据融合平台的功能是什么 1. 数据抽取 2. 数据清洗 3. 数据转换 4. 数据关联 5. 数据存储 三、如何让搭建数据融合平台 1. 需求分析 2. 选择合适的技术和工具 3. 设计平台架构 4. 开发和部署平台 5. 数据迁移和融…...

编程日记 2025/6/25 5:59:10

Linux之线程同步与互斥

目录 一、线程互斥 1.1、进程线程间的互斥相关背景概念 1.2、互斥量mutex 1.2.1、互斥量的接⼝ 1.3、互斥量实现原理探究 1.4、互斥量的封装 二、线程同步 2.1、条件变量 2.2、同步概念与竞态条件 2.3、条件变量函数 2.4、⽣产者消费者模型 2.4.1、为何要使⽤⽣产者…...

编程日记 2025/6/25 5:58:41

uniapp开发小程序，导出文件打开并保存，实现过程downloadFile下载，openDocument打开

uniapp开发小程序&#xff0c;导出文件打开并保存 实现思路 1、调用请求获取到后端接口返回的下载文件的url路径 &#xff08;注意必须是https的路径&#xff0c;域名需要配置在微信小程序后台的合法域名里面&#xff09; 2、使用 uni.downloadFile 方法 &#xff08;下载文件…...

编程日记 2025/6/25 5:58:41

腾讯云COS“私有桶”下，App如何安全获得音频调用流程

流程图 #mermaid-svg-Phy4VCltBRZ90UH8 {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-Phy4VCltBRZ90UH8 .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-Phy4VCltBRZ90UH8 .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#me…...

编程日记 2025/6/25 5:58:38

简单的 ​Flask​ 后端应用

from flask import Flask, request, jsonify, session import os app Flask(__name__) app.secret_key os.urandom(24) users { 123: admin, admin: admin } # 登录接口 app.route(/login, methods[POST]) def login(): data request.get_json() username data.get(usern…...

编程日记 2025/6/25 5:58:38

Android 中 解析 XML 字符串的几种方式

在 Android 开发中&#xff0c;解析 XML 文件有多种方式&#xff0c;每种方式都有其特点和适用场景。常见的 XML 解析方式有 DOM 解析、SAX 解析 和 XmlPullParser 解析。 1、DOM 解析 DOM&#xff08;Document Object Model&#xff09;解析是一种基于树结构的解析方式&#…...

编程日记 2025/6/25 5:58:39

git commit

‌git commit 是版本控制的核心操作之一&#xff0c;用于将暂存区的修改记录为新的版本提交‌。以下是关键步骤和最佳实践&#xff1a; ‌基础操作‌ ‌提交单个文件‌&#xff1a; bash Copy Code git commit -m “提交信息” ‌提交多个文件‌&#xff1a; bash Copy Code …...

编程日记 2025/6/26 10:33:52

【新手向】GitHub Desktop 的使用说明（含 GitHub Desktop 和 Git 的功能对比）

GitHub Desktop 是 GitHub 公司推出的一款桌面应用程序&#xff0c;旨在帮助开发人员更轻松地使用 GitHub&#xff0c;以下是其简单的使用说明&#xff1a; 安装与登录 下载 GitHub Desktop |GitHub 桌面 访问GitHub Desktop 官方网站&#xff0c;根据自己的操作系统下载对应的…...

编程日记 2025/6/25 5:59:38

Tomcat项目本地部署（Servlet为例）

在Windows上部署 在idea中打开项目 首先我们需要准备一个Servlet项目&#xff0c;我之前的Servlet项目是用eclipse写的&#xff0c;这种情况下如果用idea直接打开的话会出现左侧目录无法显示的情况&#xff0c;这个时候我们就需要用别的方法打开 打开项目管理 如下图&#…...

编程日记 2025/6/25 5:58:39

Linux——linux的基本命令

目录 一、linux的目录结构 二、绝对路径和相对路径 三、文件类型&#xff08;linux下所有东西都可看作文件&#xff09; 四、文件的权限 五、文件权限的修改&#xff08;chmod&#xff09; 六、linux常用的命令 七、文件查看命令 八、文件编辑命令 九、文件压缩与解压…...

编程日记 2025/6/25 5:58:10

wireshark过滤显示rtmp协议

wireshark中抓包显示的数据报文中&#xff0c;明明可以看到有 rtmp 协议的报文&#xff0c;但是过滤的时候却显示一条都没有 查看选项中的配置&#xff0c;已经没有 RTMP 这个协议了&#xff0c;已经被 RTMPT 替换了&#xff0c;过滤框中输入 rtmpt 过滤即可...

编程日记 2025/6/25 6:03:09

Fiddler抓包工具使用技巧：如何结合Charles和Wireshark提升开发调试效率

在开发过程中&#xff0c;网络调试工具是每个程序员的必备利器&#xff0c;特别是当涉及到Web应用和移动应用的调试时&#xff0c;抓包工具的作用尤为突出。无论是处理复杂的API调用、分析性能瓶颈&#xff0c;还是排查网络通信问题&#xff0c;抓包工具都能够帮助开发者精准地…...

编程日记 2025/6/25 6:04:08

LVS负载均衡群集

这里写目录标题 案例:部署Tomcat案例分析案例概述案例前置知识点Tomcat 简介应用场景 案例环境 案例实施实施准备关闭 firewalld 防火墙在安装Tomcat之前必须先安装JDK 查看JDK是否安装安装配置 TomcatTomcat 的安装和配置步骤如下:解压后生成 apache-tomcat-9.0.8文件夹&#…...

编程日记 2025/6/26 9:35:29

【unitrix】 3.5 类型级别的比较系统(cmp.rs)

一、源码 这段代码定义了一个类型级别的比较系统&#xff0c;主要用于在编译时比较类型并得出比较结果。它使用了 Rust 的类型系统和标记特征(trait)来实现这一功能。 use crate::sealed::Sealed; use crate::number::{Z0, P1, N1}; use core::cmp::Ordering;// 比较结果类型…...

编程日记 2025/6/25 6:04:38

防御式编程：防止 XSS 攻击

对用户输入进行编码和过滤是防止 XSS 攻击的关键。以下是改进后的代码示例&#xff1a; from flask import Flask, request, escape from markupsafe import Markup app Flask(__name__) app.route(/comment, methods[POST]) def comment(): user_comment escape(re…...

编程日记 2025/6/25 6:04:10

【Java项目设计】基于Springboot+Vue的OA办公自动化系统

介绍&#xff1a; 基于Springboot为后端&#xff0c;vue为前端的企业综合性OA办公自动化平台&#xff0c;涵盖九大核心模块&#xff0c;全方位解决企业日常办公需求&#xff0c;提升工作效率和管理水平。系统采用模块化设计&#xff0c;功能全面且易于扩展&#xff0c;从基础登…...

编程日记 2025/6/25 6:04:39

WebServer实现:muduo库的主丛Reactor架构

前言 作为服务器&#xff0c;核心自然是高效的处理来自client的多个连接啦&#xff0c;那问题在于&#xff0c;如何高效的处理client的连接呢&#xff1f;这里就介绍两种架构:单Reactor架构和主丛Reactor架构。 单Reactor架构 单Reactor架构的核心为&#xff0c;由一个主线程监…...

编程日记 2025/6/25 6:04:38

每天一个前端小知识 Day 7 - 现代前端工程化与构建工具体系

现代前端工程化与构建工具体系 1. 为什么要工程化&#xff1f;&#xff08;面试高频问题&#xff09; 问题痛点&#xff1a; 模块太多、无法组织&#xff1b;代码冗长、性能差&#xff1b;浏览器兼容性差&#xff1b;团队协作混乱&#xff0c;缺少规范与自动化。 工程化目标…...

编程日记 2025/6/25 6:06:38

nginx的下载与安装 mac

1. 下载 方法一&#xff1a;本地下载 链接&#xff1a;https://nginx.org/en/download.html&#xff08;可直接搜官网&#xff09; 下载到本地后&#xff0c;上传到linux的某个文件夹中 方法二&#xff1a;直接linux上下载&#xff08;推荐&#xff09; wget -c http://ngi…...

编程日记 2025/6/25 6:13:38