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1、用get上传了一个很大的文件会发生什么

当你用 HTTP GET 请求上传一个很大的文件时，会遇到一系列问题，强烈不建议这样做。

简单来说，你会遇到 URL 长度限制、服务器拒绝、性能低下、数据丢失和语义错误等问题，最终导致上传失败。

下面我们来详细分解会发生什么：

1. URL 长度限制（最主要、最直接的问题）

GET 请求的参数是通过 URL 的查询字符串（Query String）  来传递的。例如：
http://example.com/upload?file=data_here

当你“上传”文件时，你实际上是把整个文件的二进制数据（比如经过 Base64 编码）作为这个参数的值塞进了 URL 里。这会导致 URL 变得极其长。

而浏览器、服务器、中间代理都对 URL 长度有严格限制：

• 浏览器限制：不同的浏览器有不同的限制，通常在 2KB 到 8KB 之间。Chrome、Firefox 等现代浏览器大约在 2MB，但这并不是标准，且超出限制后浏览器自身就可能截断或拒绝请求。
• 服务器限制：Web 服务器（如 Nginx, Apache）对 URL 长度的默认限制通常更小，可能在 4KB 到 8KB 左右。这是最先触发 414 错误的原因。
• 中间设施限制：防火墙、代理服务器、负载均衡器等也可能有自身的 URL 长度限制。

结果：你的长 URL 在到达目标服务器之前，就很可能被浏览器、代理或服务器本身截断或直接拒绝。

2. 服务器返回 4xx 错误状态码

当服务器（如 Nginx）收到一个过长的 URL 时，它不会去处理，而是直接返回一个错误响应：

• HTTP 414 Request-URI Too Large
  这是最常见的情况。服务器明确告诉你，你发来的 URL 太长了，我不接受。
• HTTP 413 Content Too Large
  这个状态码虽然更常用于 POST 请求的请求体过大，但有些服务器配置也可能对 GET 请求返回这个错误。
• HTTP 404 Not Found
  如果 URL 在中间环节被截断，导致请求的路径资源不存在，服务器可能会返回 404。

3. 性能与稳定性问题

即使在某些没有严格限制的环境下，这种方式也极不稳定：

• 内存消耗：服务器需要在处理请求之前，将整个 URL 读入内存。一个巨大的 URL 会消耗服务器大量的内存，容易成为被攻击的弱点（类似 DOS 攻击）。
• 网络效率低下：URL 是明文传输的，不像 POST 的请求体可能被压缩。将二进制数据编码（如 Base64）后，体积还会增加约 33%，进一步加剧了传输负担。
• 数据丢失和损坏：如上所述，URL 在传输过程中很容易被截断，导致文件数据不完整。

4. 设计与语义错误

从 HTTP 协议的设计初衷来看：

• GET 被设计为幂等的、安全的操作，用于获取数据。它不应该用于改变服务器状态（如上传文件、修改数据）。它的参数是用于描述“你想要什么”，而不是“你要发送什么”。
• POST（以及 PUT, PATCH）被设计用于提交数据，从而改变服务器状态。它的请求体（Body）就是用来承载要发送的数据的，没有长度限制（理论上），非常适合传输大文件。

用 GET 来上传文件，是违反了 HTTP 方法的语义的，会给其他开发者或系统带来困惑。

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正确的做法是什么？

上传文件（无论大小）应该使用 POST（或 PUT）请求，并通过请求体来发送数据。

1. 对于普通表单上传

使用 HTML 表单，并设置 enctype="multipart/form-data"。

html

复制下载运行

<form action="/upload" method="post" enctype="multipart/form-data">
  <input type="file" name="myfile">
  <input type="submit" value="Upload">
</form>

2. 对于大文件上传（需要更好的体验）

为了提升大文件上传的体验和可靠性，可以采用以下技术：

• 分块上传：将大文件切割成多个小块，依次上传，全部上传完成后由服务器合并。这可以有效避免网络中断导致的重传，并支持断点续传。
• 进度条：基于分块上传，可以方便地实现上传进度提示。
• 流式上传：不将整个文件读入内存，而是以流的方式边读边传，节省客户端和服务器的内存。

现代的 JavaScript 库（如 axios）和云存储服务（如 AWS S3）的 SDK 都内置了对分块上传的支持。

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总结

方面	使用 GET “上传” 大文件	使用 POST 上传大文件（正确方式）
数据位置	URL 查询字符串	请求体
长度限制	有，非常小（几KB）	无，理论上无限
服务器响应	HTTP 414 等错误	正常处理
性能	极差，URL长且编码膨胀	良好，支持流式/分块
协议语义	错误（GET用于获取）	正确（POST用于提交）
可靠性	极低，易被截断	高，支持断点续传

结论：绝对不要使用 GET 请求来上传文件，尤其是大文件。这注定会失败。请始终使用 POST（或 PUT）方法，并通过请求体来发送文件数据。

2、get最大限制长度是多少

没有 HTTP 协议统一规定的 GET 请求最大长度，实际限制来自浏览器和服务器，常见范围 2KB–8KB。

主要限制来源及常见数值

1. 浏览器限制：不同浏览器对 URL 长度有明确上限，避免处理超长 URL 时出现性能问题。

• IE 浏览器：约 2KB（2048 字符）。
• Chrome、Firefox、Safari：约 8KB（8192 字符），部分场景可略高但不建议依赖。

2. 服务器限制：服务器会主动限制 URL 长度，防止恶意请求或资源占用过高。

• Nginx：默认约 4KB，可通过配置调整。
• Apache：默认约 8KB，支持自定义配置。
• 应用服务器（Tomcat、Node.js）：通常继承或限制在 4KB–8KB 区间。

关键注意点

• 限制针对整个 URL（含协议、域名、参数、文件数据），而非仅文件数据部分。
• 即使服务器调整了上限，仍受浏览器限制，实际应用中需以更严格的一方为准。

3、用post上传了一个很大的文件会发生什么

情景	可能的结果	解决方案
文件大小 > 服务器限制	HTTP 413 错误	调整服务器配置（如 Nginx 的 client_max_body_size）
上传时间 > 超时限制	连接中断/超时错误	调整超时设置；采用分块上传
网络不稳定	上传失败，需要全部重传	采用分块上传实现断点续传
服务器磁盘空间不足	上传失败，I/O 错误	监控磁盘空间，清理临时文件
一切配置得当，文件适中	上传成功	-

核心结论：

虽然 POST 是上传文件的正确方法，但对于“很大的文件”，简单的 HTML 表单直接上传是不可靠的。为了实现稳定、高效的大文件上传，必须采用分块上传与断点续传技术。

当你用 POST 上传一个很大的文件时，情况要复杂得多，但最终结果取决于服务器和客户端的配置。

简单来说，它可能成功，也可能失败。如果失败，你会遇到服务器或客户端的各种限制，导致连接中断、超时或收到明确的错误。

下面我们来详细分解会发生什么：

1. 服务器端限制（最常见的失败点）

服务器为了保护自己，防止资源被耗尽，会对上传行为设置多种限制。

• 请求体大小限制
  这是最直接的限制。服务器会规定一个单个 POST 请求体的最大尺寸。

  • 表现：当你的文件大小超过这个限制时，服务器会直接拒绝处理，并返回 HTTP 413 (Payload Too Large / Request Entity Too Large)  错误。

  • 常见服务器配置：

    • Nginx: client_max_body_size (默认通常是 1MB)
    • Apache: LimitRequestBody
    • PHP: upload_max_filesize 和 post_max_size
    • Node.js (Express) : 使用如 express-fileupload 或 multer 等中间件时有其自己的限制。

• 超时限制
  上传大文件需要很长时间。如果上传时间超过了服务器的超时设置，连接会被服务器主动关闭。

  • 表现：上传进度条卡住，最终浏览器显示连接重置或超时错误。

  • 相关配置：

    • Nginx: client_header_timeout, client_body_timeout
    • PHP: max_execution_time

• 内存和临时文件

  1. 服务器接收到上传数据时，会先将其写入一个临时文件（默认位置如 /tmp 目录）。

  2. 当上传完成后，你的应用程序（如 PHP、Python 脚本）才能处理这个临时文件（如将其移动到最终位置）。

  • 问题：如果服务器磁盘空间不足，上传会失败。如果同时上传的大文件过多，可能会占满 /tmp 目录，导致服务异常。

2. 客户端限制（浏览器/前端）

客户端也可能成为瓶颈。

• 浏览器超时：浏览器也有自己的读写超时设置。如果在上传过程中网络连接非常慢或不稳定，浏览器可能会在服务器响应之前就主动断开了连接。
• 前端代码：如果使用 JavaScript 进行上传，一些库可能会有自己的大小或超时限制。
• 用户网络：用户自己的网络不稳定、带宽低，是导致大文件上传失败或极慢的常见原因。

3. 中间设施限制

和 GET 请求一样，网络路径上的设备也可能拦截请求。

• 反向代理/负载均衡器：像 Nginx 作为反向代理时，其 client_max_body_size 必须大于最终应用服务器的限制，否则文件在到达应用服务器之前就被它拦截了。
• 防火墙/WAF：Web 应用防火墙可能会检测到异常大的 POST 请求，并将其视为攻击而阻断。

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正确的做法是什么？（如何可靠地上传大文件）

为了避免上述问题，实现可靠的大文件上传，需要采用专门的技术：

1. 调整服务器配置

这是最基本的一步，但只是解决了“允许上传”的问题，并没有解决“体验好和可靠性”的问题。
你需要根据需求，适当调高前面提到的 client_max_body_size, upload_max_filesize, 超时时间等参数。

2. 分块上传

这是处理大文件最核心、最推荐的技术。

• 原理：将大文件切割成多个大小相等（最后一个除外）的“块”，然后依次上传这些块。

• 优势：

  • 断点续传：如果网络中断，可以从已经上传完成的最后一个块继续上传，而不必重新开始。
  • 提高速度：可以结合多线程并发上传不同的块，显著提升上传速度。
  • 容错性高：即使某个块上传失败，也只需要重传这一个块，而不是整个文件。
  • 绕过限制：每个单独的请求体都很小，轻松绕过服务器对单个请求体的限制。

• 实现：前端使用 JavaScript 的 File API（Blob.prototype.slice）进行文件分块，后端需要提供接口来接收每个块并将其按正确顺序合并。

3. 流式上传

• 原理：不等待整个文件都读入内存，而是像流水一样，一边从客户端读取数据，一边就向服务器发送。服务器也同样一边接收一边写入磁盘。
• 优势：极大节省了客户端和服务器的内存消耗，非常适合极端的大文件场景。
• 实现：对前后端编程能力要求较高。

4. 进度显示

• 原理：利用 XMLHttpRequest 的 onprogress 事件或 Fetch API 的 Response 对象来监听上传的进度。
• 优势：为用户提供视觉反馈，改善用户体验。

现代的云存储服务（如 AWS S3、阿里云 OSS）的 SDK 和前端库（如 tus-js-client, resumable.js）都内置了分块上传和断点续传的功能。

4、post最大长度限制是多少

对于“大文件”上传，单纯地调高上述所有限制是一种笨拙且危险的做法，因为：

1. 安全风险：攻击者可以发送巨大的请求来耗尽服务器内存或带宽（DoS攻击）。
2. 可靠性差：网络中断会导致整个文件重传。

正确的做法是采用专门的技术：

1. 分块上传

   • 原理：将文件切割成多个小块（例如 5MB/块），然后逐个上传。

   • 优势：

     • 绕过大小限制：每个单独的 POST 请求都很小。
     • 断点续传：网络中断后，可以从最后一个成功的块继续上传。
     • 并行上传：可以同时上传多个块以提升速度。

2. 流式上传

   • 原理：一边读取文件，一边就发送数据，不等待整个文件加载到内存。
   • 优势：内存消耗极低，适合上传极端大小的文件。

现代的云存储服务（如 AWS S3、阿里云 OSS）的 SDK 都直接支持分块上传。

总结

• POST 请求体没有全局最大长度限制。
• 实际有效长度由 Web 服务器、后端语言、应用程序和网络设施的配置共同决定。
• 最常见的错误是 HTTP 413，需要通过调整 Web 服务器（如 Nginx 的 client_max_body_size）和应用配置来解决。
• 对于上传大文件（如超过 100MB），不要简单调高限制，而应实现分块上传与断点续传机制。

5、输入的密码是怎么加密和存储的

心结论：密码不会明文存储，而是通过 “哈希算法 + 盐值” 处理后，存储不可逆的哈希值，无法直接还原成原密码。

核心加密与存储流程

1. 密码预处理：用户输入密码后，系统会先做基础处理（如去除首尾空格），确保输入一致性。

2. 生成随机盐值：系统为每个用户生成唯一的随机字符串（盐值，通常 16-32 位），避免彩虹表破解。

3. 哈希计算：将 “密码 + 盐值” 组合后，通过哈希算法（如 bcrypt、Argon2、SHA-256）计算出固定长度的哈希值。

   • 哈希算法是单向的，无法通过哈希值反推原密码。
   • 部分算法（如 bcrypt）会自带 “工作因子”，可调整计算复杂度，抵御暴力破解。

4. 存储内容：仅存储 “盐值 + 哈希值”（通常拼接成一个字符串，用分隔符区分），不存储任何明文或可逆的加密形式。

关键安全设计

• 盐值唯一：每个用户的盐值不同，即使两个用户密码相同，最终的哈希值也完全不一样。
• 算法不可逆：不存在 “解密” 过程，验证密码时，需用相同盐值和算法重新计算哈希值，与存储值对比。
• 拒绝弱算法：早期的 MD5、SHA-1 已被淘汰，容易被碰撞攻击，现在主流用 bcrypt、Argon2（更抗破解）。

6、常见密码哈希算法对比表

常见密码哈希算法对比表

算法名称	安全性等级	核心特点	适用场景	实现难度
Argon2	极高（推荐）	2015 年密码哈希竞赛冠军，抗 GPU/ASIC 破解，支持内存、时间、并行度多维度调优	新系统开发、高安全需求场景（如金融、政务）	中等
bcrypt	高（主流）	基于 Blowfish 加密，自带盐值，支持工作因子（默认 10-12，值越高计算越慢）	Web 应用、APP、普通系统存储	低
PBKDF2	中高	基于哈希链（如 SHA-256），通过迭代次数提升复杂度，需手动管理盐值	兼容性要求高的场景（如旧系统升级）	低 - 中等
SHA-256（带盐）	中	哈希值固定 256 位，需配合独立盐值和高迭代次数（≥10 万次）才能提升安全性	临时存储、低安全需求场景	低
SHA-1/MD5（带盐）	极低（不推荐）	哈希碰撞风险高，计算速度快，易被暴力破解和彩虹表攻击	无任何推荐场景，仅历史系统遗留	极低

关键补充说明

• 安全性优先级：Argon2 > bcrypt > PBKDF2 > SHA-256（带盐）> SHA-1/MD5。
• 实现难度主要体现在配置优化（如 Argon2 的内存参数调整），多数编程语言都有成熟库支持（如 Python 的argon2-cffi、bcrypt库）。
• 实际使用中，除了选对算法，还需保证盐值足够随机（≥16 位）、迭代次数 / 工作因子适配当前硬件（避免过慢影响用户体验，或过快被破解）。

6、加密算法有哪些

1. 对称加密

核心思想：加密和解密使用同一把密钥。
问题：如何安全地将密钥分享给对方（即“密钥分发”问题）。

常见算法：

• DES
• 简介：早期的标准，密钥长度较短。
• 现状：已不安全，已被破解和淘汰。
• 3DES
• 简介：对 DES 进行三重加密以增强安全性。
• 现状：正在被淘汰，性能较低，逐渐被 AES 取代。
• AES
• 简介：当前最流行、最安全的对称加密标准。密钥长度可以是 128、192 或 256 位。
• 特点：速度快、安全性高、硬件支持良好。
• 用途：广泛应用于文件加密、Wi-Fi（WPA2/WPA3）、数据库加密、SSL/TLS 等。是目前事实上的标准。
• ChaCha20
• 简介：由 Google 设计的一种流密码，作为 AES 的替代品。
• 特点：在移动设备等没有专用硬件的环境中，性能通常优于 AES。
• 用途：与 Poly1305 认证算法结合，广泛用于 TLS 协议中。

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2. 非对称加密

核心思想：使用一对密钥：公钥 和 私钥。

• 公钥：可以公开给任何人，用于加密数据或验证签名。
• 私钥：必须严格保密，用于解密数据或创建签名。

常见算法：

• RSA
• 简介：最著名、应用最广泛的非对称加密算法，其安全性基于大数分解的难度。
• 用途：常用于 SSL/TLS 证书、安全地交换对称密钥、数字签名。
• ECC
• 简介：基于椭圆曲线数学，比 RSA 更高效。
• 特点：达到相同安全强度所需的密钥长度比 RSA 短得多（例如 256 位 ECC ≈ 3072 位 RSA）。
• 用途：现代密码学的新标准，广泛应用于 SSL/TLS 证书、加密货币（比特币、以太坊）、移动设备。
• DH
• 简介：一种密钥交换协议，而不是用于直接加密数据的算法。
• 用途：允许双方在一个不安全的信道上，共同建立一个共享的对称密钥。这个密钥随后用于对称加密。
• DSA
• 简介：数字签名算法，主要用于签名，而非加密。
• 用途：由政府标准推广，常用于软件签名、文档签名。

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3. 哈希函数

核心思想：将任意长度的输入（消息）通过散列算法，变换成固定长度的、唯一的（理想情况下）输出（哈希值）。这个过程是单向的、不可逆的。

常见算法：

• MD5
• 简介：产生 128 位哈希值。
• 现状：已严重破环，可以人为制造出具有相同哈希值的不同数据（碰撞），绝对禁止用于安全目的。
• SHA-1
• 简介：产生 160 位哈希值。
• 现状：已被破解，各大厂商均已弃用。
• SHA-2 家族
• 简介：包括 SHA-256、SHA-384、SHA-512 等，数字表示其输出的哈希值长度。
• 现状：当前最广泛使用的哈希算法，安全性高。
• SHA-3
• 简介：与 SHA-2 采用完全不同的设计结构，作为 SHA-2 的备份和补充。
• 现状：逐渐开始被采用，非常安全。

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总结与对比

类别	核心特征	密钥数量	主要用途	代表算法
对称加密	速度快，安全性高	一个共享密钥	批量数据加密、隐私保护	AES, ChaCha20
非对称加密	速度慢，解决密钥分发问题	公钥和私钥对	密钥交换、数字签名、身份验证	RSA, ECC, DH
哈希函数	单向、不可逆、定长输出	无密钥	密码存储、数据完整性校验	SHA-256, SHA-3

实际应用场景：安全网站访问

当你在浏览器访问 https://www.example.com 时，这些算法会协同工作：

1. 身份验证：浏览器使用 RSA 或 ECC 验证网站服务器的 SSL 证书的真实性。
2. 密钥交换：浏览器和服务器使用 DH 算法安全地协商出一个临时的对称密钥。
3. 数据加密：随后，双方的所有通信数据都使用高效的 AES 算法和刚才协商的对称密钥进行加密。
4. 数据完整性：使用 SHA-256 等哈希函数来确保传输的数据在途中没有被篡改。

7、session存在哪里

存储位置	性能	可扩展性	可靠性	适用场景
服务器内存	极快	差	低（服务器重启则丢失）	开发、测试、单机小应用
分布式缓存 (如 Redis)	非常快	优秀	高	中大型生产环境、集群部署
数据库 (如 MySQL)	较慢	良好	高	访问量不大、已有数据库依赖的应用

Session 的数据主要存储在服务器端，而客户端只保存一个用于匹配 Session 的“钥匙”。

下面我们来详细分解 Session 的存储机制和不同方案。

核心机制：Session ID 是关键

无论 Session 数据本身存在哪里，其工作流程都依赖于一个 Session ID：

1. 客户端首次请求：服务器为该用户创建一个唯一的 Session ID，并创建一个存储空间来保存 Session 数据（如用户ID、购物车信息等）。
2. 返回 Session ID：服务器在 HTTP 响应中通过 Set-Cookie 头将这个 Session ID 发送给客户端（通常 Cookie 名为 sessionid, PHPSESSID, JSESSIONID 等）。
3. 客户端后续请求：客户端（浏览器）会自动在后续请求的 Cookie 头中带上这个 Session ID。
4. 服务器识别：服务器收到请求后，解析出 Session ID，然后用这个 ID 去查找对应的 Session 数据。

整个过程的核心是 Session ID 在客户端和服务器端之间的传递，而 Session 数据本身始终在服务器端处理。

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Session 数据的存储位置（服务器端）

Session 数据本身可以存储在以下几个地方，各有优劣：

1. 服务器内存/进程内（默认、最常见）

• 如何存储：数据直接存储在 Web 服务器应用程序（如 Tomcat, Node.js, PHP-FPM 进程）的内存中。

• 优点：

  • 速度极快：直接内存读写，没有网络开销。

• 缺点：

  • 无法扩展：在集群部署时，如果用户下一次请求被负载均衡到另一台服务器，那台服务器上没有之前的 Session 数据，用户就会“掉线”。
  • 数据易丢失：服务器重启或进程崩溃，所有 Session 数据都会丢失。

• 适用场景：单机部署的小型应用、开发测试环境。

2. 分布式缓存/存储（生产环境推荐）

这是解决扩展性问题的主流方案。

• 如何存储：将 Session 数据存储在一个独立的、集中式的存储服务中，所有 Web 服务器实例都连接到这里读写 Session。

• 常用技术：

  • Redis：最流行的选择。基于内存，速度极快，支持数据持久化。
  • Memcached：经典的内存键值缓存，同样高效。

• 优点：

  • 可扩展性好：实现了多台 Web 服务器间的 Session 共享，适合集群和云环境。
  • 性能高：Redis 等内存数据库速度很快。
  • 可靠性高：即使某台 Web 服务器宕机，Session 数据也不会丢失。

• 缺点：

  • 引入了外部依赖，架构变得更复杂。

• 适用场景：几乎所有需要水平扩展的中大型生产环境。

3. 数据库（传统、可靠但较慢）

• 如何存储：将 Session 数据序列化后存入关系型数据库（如 MySQL, PostgreSQL）或 NoSQL 数据库（如 MongoDB）的一张表中。

• 优点：

  • 持久化可靠：数据不易丢失。
  • 易于管理：可以利用现有的数据库管理工具。

• 缺点：

  • 性能瓶颈：频繁的数据库读写（每个需要 Session 的请求都会操作数据库）会对数据库造成压力，速度比内存存储慢。
  • 需要清理：Session 有过期时间，需要定时任务来清理过期数据，否则表会无限增大。

• 适用场景：当应用已经严重依赖数据库，且访问量不是特别巨大的情况。现在通常更推荐使用 Redis 而非数据库。

一个特殊变种：客户端 Session

还有一种不那么主流但可行的方案，即将 Session 数据全部存储在客户端。

• 如何实现：不再在服务器存储数据，而是将所有的 Session 数据经过加密和签名后，直接存储在客户端的 Cookie 中（称为 Cookie-based Session）。

• 优点：

  • 服务器无状态：极大地简化了服务器架构，非常容易扩展。

• 缺点：

  • 安全性风险：虽然数据被签名防止篡改，但仍可能被客户端解密和查看。绝对不能存储敏感信息。
  • 容量限制：每个 Cookie 通常有 4KB 的大小限制。
  • 网络开销：每次请求都会携带全部 Session 数据，增加了带宽消耗。

结论：

对于绝大多数应用，最佳实践是使用 Redis 等分布式缓存来存储 Session。它完美地平衡了性能、可靠性和可扩展性。而 Session ID 则通过 Cookie 安全地在客户端和服务器之间传递。