前言熟悉我的朋友可能会知道，我一向是不写热点的。为什么不写呢？是因为我不关注热点吗？其实也不是。有些事件我还是很关注的，也确实有不少想法和观点。但我一直奉行一个原则，就是：要做有生命力的内容。对于前端工程师来说,正则表达式也许是javascript语言中最晦涩难懂的,但是也往往是最简洁的.工作中遇到的很多问题,诸如搜索,查找,高亮关键字等都可以

DNS解析过程是重点也是难点，下面我按自己的理解一步步来解释，可能有错误之处，欢迎指正。以下步骤中，将DNS缓存中存在域名对应IP则DNS解析成功，用户计算机将直接访问服务器，若DNS服务器缓存中不存在域名对应IP，则自动进入下一步。1.浏览器缓存 当用户通过浏览器访问某域名时，浏览器首先会在自己的缓存中查找是否有该域名对应的IP地址

背景一：世界需要更多的计算能力信息技术时代的基石是建立在“计算”之上的。以搜索引擎为例，早期的搜索引擎是人工分类索引的，类似黄页，但是随着网站数量的增多，人工索引的工作量变得巨大，而且更新时效低得难以忍受了。后来的一波搜索引擎都采用了由计算机算法自动索引，查找相关文档，并排序展示的方式。这种方式就导致了对计算能力的巨大需求，类似的趋势出现在多种技术领域，

我们都有到图书馆借书的经历，偌大的图书馆，为什么能在短的时间内找到想要找的书？如果这些书是杂乱无章的堆放，或者没有任何标识的放在书架，那么还能这么快的找到吗？这个场景就很接近我们软件开发中使用数据库的场景，图书馆的书就类似我们数据表中的数据，楼层索引牌、书架分类标识、索书号就类似我们查找数据的索引。那我们常用的数据库的索引底层的一个数据结构是什么样的呢？要了

浏览器访问限制配置user\_agent收入的浏览器中，我们通过百度，谷歌很容易就可以查到相关的一些资料，方便了我们对知识的查找，但在某些特定情况下，我们并不希望有人可以通过某写搜索引擎直接访问到我们的网页。举例如果我开放了一个公网的服务，这个网页带宽很小，只能容纳几个人访问，所有在这种条件下我们并不希望更多的人通过百度浏览器，或者谷歌浏览器访

MySQL索引底层数据结构索引是存储引擎快速找到记录的一种数据结构一、有索引与没索引的差距先来看一张图：!(https://static.oschina.net/uploads/img/202010/14150116_INlJ.png)左边是没有索引的情况，右边是作为