Elasticsearch-2-附面试题
一、ES
1、分片（Shards）
一个索引可以存储超出单个节点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10亿文档数据的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都可能没有这样大的磁盘空间。或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。为了解决这个问题，Elasticsearch提供了将索引划分成多份的能力，每一份就称之为分片。当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。
分片很重要，主要有两方面的原因：
1）允许你水平分割 / 扩展你的内容容量。
2）允许你在分片之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量。
至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合和搜索请求，是完全由Elasticsearch管理的，对于作为用户的你来说，这些都是透明的，无需过分关心。
被混淆的概念是，一个 Lucene 索引 我们在 Elasticsearch 称作 分片 。 一个 Elasticsearch 索引 是分片的集合。 当 Elasticsearch 在索引中搜索的时候， 他发送查询到每一个属于索引的分片(Lucene 索引)，然后合并每个分片的结果到一个全局的结果集。
2、倒排索引
Elasticsearch 使用一种称为倒排索引的结构，它适用于快速的全文搜索。
见其名，知其意，有倒排索引，肯定会对应有正向索引。正向索引（forward index），反向索引（inverted index）更熟悉的名字是倒排索引。
所谓的正向索引，就是搜索引擎会将待搜索的文件都对应一个文件ID，搜索时将这个ID和搜索关键字进行对应，形成K-V对，然后对关键字进行统计计数
但是互联网上收录在搜索引擎中的文档的数目是个天文数字，这样的索引结构根本无法满足实时返回排名结果的要求。所以，搜索引擎会将正向索引重新构建为倒排索引，即把文件ID对应到关键词的映射转换为关键词到文件ID的映射，每个关键词都对应着一系列的文件，这些文件中都出现这个关键词。
一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成，对于其中每个词，有一个包含它的文档列表。例如，假设我们有两个文档，每个文档的 content 域包含如下内容：
l The quick brown fox jumped over the lazy dog
l Quick brown foxes leap over lazy dogs in summer
为了创建倒排索引，我们首先将每个文档的 content 域拆分成单独的 词（我们称它为 词条 或 tokens ），创建一个包含所有不重复词条的排序列表，然后列出每个词条出现在哪个文档。结果如下所示：
现在，如果我们想搜索 quick brown ，我们只需要查找包含每个词条的文档：
两个文档都匹配，但是第一个文档比第二个匹配度更高。如果我们使用仅计算匹配词条数量的简单相似性算法，那么我们可以说，对于我们查询的相关性来讲，第一个文档比第二个文档更佳。
但是，我们目前的倒排索引有一些问题：
l Quick 和 quick 以独立的词条出现，然而用户可能认为它们是相同的词。
l fox 和 foxes 非常相似, 就像 dog 和 dogs ；他们有相同的词根。
l jumped 和 leap, 尽管没有相同的词根，但他们的意思很相近。他们是同义词。
使用前面的索引搜索 +Quick +fox 不会得到任何匹配文档。（记住，+ 前缀表明这个词必须存在。）只有同时出现 Quick 和 fox 的文档才满足这个查询条件，但是第一个文档包含 quick fox ，第二个文档包含 Quick foxes 。
我们的用户可以合理的期望两个文档与查询匹配。我们可以做的更好。
如果我们将词条规范为标准模式，那么我们可以找到与用户搜索的词条不完全一致，但具有足够相关性的文档。例如：
l Quick 可以小写化为 quick 。
l foxes 可以 词干提取 --变为词根的格式-- 为 fox 。类似的， dogs 可以为提取为 dog 。
l jumped 和 leap 是同义词，可以索引为相同的单词 jump 。
现在索引看上去像这样：
这还远远不够。我们搜索 +Quick +fox 仍然 会失败，因为在我们的索引中，已经没有 Quick 了。但是，如果我们对搜索的字符串使用与 content 域相同的标准化规则，会变成查询 +quick +fox，这样两个文档都会匹配！分词和标准化的过程称为分析
这非常重要。你只能搜索在索引中出现的词条，所以索引文本和查询字符串必须标准化为相同的格式。
二、ELK日志
Elastic Stack如果你没有听过，那么ELK- 定听过。
ELK是三款软件的简称，分别是Elasticsearch、Logstash. Kibana 组成，随着Elastic的发展需要融入越来越的技术，比如Beats, 如果再用每个技术的首字母大写拼接，名称会越来越长，所以技术团队决定换一个名称Elastic stack ，ELK 是之前的称呼ElasticStack是新的称呼。
1.ELK工作原理
Logstash收集AppServer产生的Log，并存放到ElasticSearch集群中，而Kibana则从ES集群中查询数据生成图表，再返回给Browser。
简单来说，进行日志处理分析，一般需要经过以下几个步骤：
1、将日志进行集中化管理（beats）
2、将日志格式化（logstash）
3、对格式化后的数据进行索引和存储（elasticsearch）
4、前端数据的展示（kibana）
2.什么是Beats
在ELK技术栈中，Logstash 负责收集、解析日志,但是对内存。cpy、 i0等资源消耗比较高，尤其是在需要大量 处理日志的情况下，将Logstash的部分职责外包的想法也应运而生。
Beats是轻量级(资源高效，无依赖性，小型)和开放源代码日志发送程序的集合（GO语言）,相比Logstash. Beats 所占系统的CPU和内存几乎可以忽略不计。
目前Beats 家族有7个主要成员:
2.1、Filebeat介绍 Filebeat是用于"转发"和”集中日志数据’的轻量型数据采集器”。Filebeat 监视您指定的日志文件路径，收集日 志事件并将数据转发到Elasticserach或Logstash、Redis 等。
2.2、Filebeat工作流程 Filebeat主要包含两个组件:输入和收割机，这些组件协同工作将文件尾部最新事件数据发送到指定的输出 ●输入(input) :负责管理收割机从哪个路径查找所有可读取的资源 ●收割机(Harvester) :负责逐行读取单个文件的内容,然后将内容发送到输出。
下载地址:https://www.elastic.co/cn/
配置filebeat的yml文件
新建一个 itcast.yml 把配置文件放入
启动 filebeat -e -c itcast.yml
filebeat.inputs:
- type: logenabled: truepaths:- /itcast/beats/logs/*log
# 指定分片的数量
setup.template.settings:index.number_of_shards: 3
# elasticsearch集群的节点信息
#output.elasticsearch:
# hosts: ["127.0.0.1:9201","127.0.0.1:9202","127.0.0.1:9203"]
output.logstash:hosts: ["127.0.0.1:5044"]
3.LogStash主机分类
理主机（agent host）：作为事件的传递者（shipper），将各种日志数据发送至中心主机；只需运行Logstash 代理（agent）程序；
中心主机（central host）：可运行包括中间转发器（Broker）、索引器（Indexer）、搜索和存储器（Search andStorage）、Web界面端（Web Interface）在内的各个组件，以实现对日志数据的接收、处理和存储
下载logstash：
配置logstash的conf文件
在logstash的bin目录下新建logstash.conf把配置文件放入
启动 logstash -f logstash.conf
三、Elasticsearch面试题
1、为什么要使用Elasticsearch?
系统中的数据，随着业务的发展，时间的推移，将会非常多，而业务中往往采用模糊查询进行数据的搜索，而模糊查询会导致查询引擎放弃索引，导致系统查询数据时都是全表扫描，在百万级别的数据库中，查询效率是非常低下的，而我们使用ES做一个全文索引，将经常查询的系统功能的某些字段，比如说电商系统的商品表中商品名，描述、价格还有id这些字段我们放入ES索引库里，可以提高查询速度。
2、Elasticsearch的master选举流程？
Elasticsearch的选主是ZenDiscovery模块负责的，主要包含Ping（节点之间通过这个RPC来发现彼此）和Unicast（单播模块包含一个主机列表以控制哪些节点需要ping通）这两部分
对所有可以成为master的节点（node.master: true）根据nodeId字典排序，每次选举每个节点都把自己所知道节点排一次序，然后选出第一个（第0位）节点，暂且认为它是master节点。
如果对某个节点的投票数达到一定的值（可以成为master节点数n/2+1）并且该节点自己也选举自己，那这个节点就是master。否则重新选举一直到满足上述条件。
master节点的职责主要包括集群、节点和索引的管理，不负责文档级别的管理；data节点可以关闭http功能。
3 、Elasticsearch集群脑裂问题？
“脑裂”问题可能的成因:
Ø 网络问题：集群间的网络延迟导致一些节点访问不到master，认为master挂掉了从而选举出新的master，并对master上的分片和副本标红，分配新的主分片
Ø 节点负载：主节点的角色既为master又为data，访问量较大时可能会导致ES停止响应造成大面积延迟，此时其他节点得不到主节点的响应认为主节点挂掉了，会重新选取主节点。
Ø 内存回收：data节点上的ES进程占用的内存较大，引发JVM的大规模内存回收，造成ES进程失去响应。
脑裂问题解决方案：
Ø **减少误判：**discovery.zen.ping_timeout节点状态的响应时间，默认为3s，可以适当调大，如果master在该响应时间的范围内没有做出响应应答，判断该节点已经挂掉了。调大参数（如6s，discovery.zen.ping_timeout:6），可适当减少误判。
Ø 选举触发: discovery.zen.minimum_master_nodes:1
该参数是用于控制选举行为发生的最小集群主节点数量。当备选主节点的个数大于等于该参数的值， 且备选主节点中有该参数个节点认为主节点挂了，进行选举。官方建议为（n/2）+1，n为主节点个数 （即有资格成为主节点的节点个数）
Ø 角色分离：即master节点与data节点分离，限制角色
主节点配置为：node.master: true node.data: false
从节点配置为：node.master: false node.data: true
4、 Elasticsearch索引文档的流程？
Ø 协调节点默认使用文档ID参与计算（也支持通过routing），以便为路由提供合适的分片：
shard = hash(document_id) % (num_of_primary_shards)
Ø 当分片所在的节点接收到来自协调节点的请求后，会将请求写入到Memory Buffer，然后定时（默认是每隔1秒）写入到Filesystem Cache，这个从Memory Buffer到Filesystem Cache的过程就叫做refresh；
Ø 当然在某些情况下，存在Momery Buffer和Filesystem Cache的数据可能会丢失，ES是通过translog的机制来保证数据的可靠性的。其实现机制是接收到请求后，同时也会写入到translog中，当Filesystem cache中的数据写入到磁盘中时，才会清除掉，这个过程叫做flush；
Ø 在flush过程中，内存中的缓冲将被清除，内容被写入一个新段，段的fsync将创建一个新的提交点，并将内容刷新到磁盘，旧的translog将被删除并开始一个新的translog。
Ø flush触发的时机是定时触发（默认30分钟）或者translog变得太大（默认为512M）时；
5 、Elasticsearch更新和删除文档的流程？
Ø 删除和更新也都是写操作，但是Elasticsearch中的文档是不可变的，因此不能被删除或者改动以展示其变更；
Ø 磁盘上的每个段都有一个相应的.del文件。当删除请求发送后，文档并没有真的被删除，而是在.del文件中被标记为删除。该文档依然能匹配查询，但是会在结果中被过滤掉。当段合并时，在.del文件中被标记为删除的文档将不会被写入新段。
Ø 在新的文档被创建时，Elasticsearch会为该文档指定一个版本号，当执行更新时，旧版本的文档在.del文件中被标记为删除，新版本的文档被索引到一个新段。旧版本的文档依然能匹配查询，但是会在结果中被过滤掉。
6、 Elasticsearch搜索的流程？
Ø 搜索被执行成一个两阶段过程，我们称之为 Query Then Fetch；
Ø 在初始查询阶段时，查询会广播到索引中每一个分片拷贝（主分片或者副本分片）。 每个分片在本地执行搜索并构建一个匹配文档的大小为 from + size 的优先队列。PS：在搜索的时候是会查询Filesystem Cache的，但是有部分数据还在Memory Buffer，所以搜索是近实时的。
Ø 每个分片返回各自优先队列中 所有文档的 ID 和排序值 给协调节点，它合并这些值到自己的优先队列中来产生一个全局排序后的结果列表。
Ø 接下来就是取回阶段，协调节点辨别出哪些文档需要被取回并向相关的分片提交多个 GET 请求。每个分片加载并丰富文档，如果有需要的话，接着返回文档给协调节点。一旦所有的文档都被取回了，协调节点返回结果给客户端。
Ø Query Then Fetch的搜索类型在文档相关性打分的时候参考的是本分片的数据，这样在文档数量较少的时候可能不够准确，DFS Query Then Fetch增加了一个预查询的处理，询问Term和Document frequency，这个评分更准确，但是性能会变差。
7、 Elasticsearch 在部署时，对 Linux 的设置有哪些优化方法？
Ø 64 GB 内存的机器是非常理想的， 但是32 GB 和16 GB 机器也是很常见的。少于8 GB 会适得其反。
Ø 如果你要在更快的 CPUs 和更多的核心之间选择，选择更多的核心更好。多个内核提供的额外并发远胜过稍微快一点点的时钟频率。
Ø 如果你负担得起 SSD，它将远远超出任何旋转介质。 基于 SSD 的节点，查询和索引性能都有提升。如果你负担得起，SSD 是一个好的选择。
Ø 即使数据中心们近在咫尺，也要避免集群跨越多个数据中心。绝对要避免集群跨越大的地理距离。
Ø 请确保运行你应用程序的 JVM 和服务器的 JVM 是完全一样的。 在 Elasticsearch 的几个地方，使用 Java 的本地序列化。
Ø 通过设置gateway.recover_after_nodes、gateway.expected_nodes、gateway.recover_after_time可以在集群重启的时候避免过多的分片交换，这可能会让数据恢复从数个小时缩短为几秒钟。
Ø Elasticsearch 默认被配置为使用单播发现，以防止节点无意中加入集群。只有在同一台机器上运行的节点才会自动组成集群。最好使用单播代替组播。
Ø 不要随意修改垃圾回收器（CMS）和各个线程池的大小。
Ø 把你的内存的（少于）一半给 Lucene（但不要超过 32 GB！），通过ES_HEAP_SIZE 环境变量设置。
Ø 内存交换到磁盘对服务器性能来说是致命的。如果内存交换到磁盘上，一个 100 微秒的操作可能变成 10 毫秒。 再想想那么多 10 微秒的操作时延累加起来。 不难看出 swapping 对于性能是多么可怕。
Ø Lucene 使用了大量的文件。同时，Elasticsearch 在节点和 HTTP 客户端之间进行通信也使用了大量的套接字。 所有这一切都需要足够的文件描述符。你应该增加你的文件描述符，设置一个很大的值，如 64,000。
补充：索引阶段性能提升方法
Ø 使用批量请求并调整其大小：每次批量数据 5–15 MB 大是个不错的起始点。
Ø 存储：使用 SSD
Ø 段和合并：Elasticsearch 默认值是 20 MB/s，对机械磁盘应该是个不错的设置。如果你用的是 SSD，可以考虑提高到 100–200 MB/s。如果你在做批量导入，完全不在意搜索，你可以彻底关掉合并限流。另外还可以增加 index.translog.flush_threshold_size 设置，从默认的 512 MB 到更大一些的值，比如 1 GB，这可以在一次清空触发的时候在事务日志里积累出更大的段。
Ø 如果你的搜索结果不需要近实时的准确度，考虑把每个索引的index.refresh_interval 改到30s。
Ø 如果你在做大批量导入，考虑通过设置index.number_of_replicas: 0 关闭副本。
8、 GC方面，在使用Elasticsearch时要注意什么？
Ø 倒排词典的索引需要常驻内存，无法GC，需要监控data node上segment memory增长趋势。
Ø 各类缓存，field cache, filter cache, indexing cache, bulk queue等等，要设置合理的大小，并且要应该根据最坏的情况来看heap是否够用，也就是各类缓存全部占满的时候，还有heap空间可以分配给其他任务吗？避免采用clear cache等“自欺欺人”的方式来释放内存。
Ø 避免返回大量结果集的搜索与聚合。确实需要大量拉取数据的场景，可以采用scan & scroll api来实现。
Ø cluster stats驻留内存并无法水平扩展，超大规模集群可以考虑分拆成多个集群通过tribe node连接。
Ø 想知道heap够不够，必须结合实际应用场景，并对集群的heap使用情况做持续的监控。
9、 Elasticsearch对于大数据量（上亿量级）的聚合如何实现？
Elasticsearch 提供的首个近似聚合是cardinality 度量。它提供一个字段的基数，即该字段的distinct或者unique值的数目。它是基于HLL算法的。HLL 会先对我们的输入作哈希运算，然后根据哈希运算的结果中的 bits 做概率估算从而得到基数。其特点是：可配置的精度，用来控制内存的使用（更精确 ＝ 更多内存）；小的数据集精度是非常高的；我们可以通过配置参数，来设置去重需要的固定内存使用量。无论数千还是数十亿的唯一值，内存使用量只与你配置的精确度相关
10、在并发情况下，Elasticsearch如果保证读写一致？
Ø 可以通过版本号使用乐观并发控制，以确保新版本不会被旧版本覆盖，由应用层来处理具体的冲突；
Ø 另外对于写操作，一致性级别支持quorum/one/all，默认为quorum，即只有当大多数分片可用时才允许写操作。但即使大多数可用，也可能存在因为网络等原因导致写入副本失败，这样该副本被认为故障，分片将会在一个不同的节点上重建。
Ø 对于读操作，可以设置replication为sync(默认)，这使得操作在主分片和副本分片都完成后才会返回；如果设置replication为async时，也可以通过设置搜索请求参数_preference为primary来查询主分片，确保文档是最新版本。
11、 如何监控 Elasticsearch 集群状态？
elasticsearch-head插件
通过 Kibana 监控 Elasticsearch。你可以实时查看你的集群健康状态和性能，也可以分析过去的集群、索引和节点指标
12、 是否了解字典树？
Ø 常用字典数据结构如下所示:
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-TiI3rCOI-1624846930140)(file:///C:\Users\22831\AppData\Local\Temp\ksohtml13248\wps221.jpg)]
字典树又称单词查找树，Trie树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。
Ø Trie的核心思想是空间换时间，利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的。它有3个基本性质:
n 根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符。
n 从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串。
n 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。
对于中文的字典树，每个节点的子节点用一个哈希表存储，这样就不用浪费太大的空间，而且查询速度上可以保留哈希的复杂度O(1)。
13、 Elasticsearch中的集群、节点、索引、文档、类型是什么？
Ø 集群是一个或多个节点（服务器）的集合，它们共同保存您的整个数据，并提供跨所有节点的联合索引和搜索功能。群集由唯一名称标识，默认情况下为“elasticsearch”。此名称很重要，因为如果节点设置为按名称加入群集，则该节点只能是群集的一部分。
Ø 节点是属于集群一部分的单个服务器。它存储数据并参与群集索引和搜索功能。
Ø 索引就像关系数据库中的“数据库”。它有一个定义多种类型的映射。索引是逻辑名称空间，映射到一个或多个主分片，并且可以有零个或多个副本分片。 MySQL =>数据库 Elasticsearch =>索引
Ø 文档类似于关系数据库中的一行。不同之处在于索引中的每个文档可以具有不同的结构（字段），但是对于通用字段应该具有相同的数据类型。 MySQL => Databases => Tables => Columns / Rows Elasticsearch => Indices => Types =>具有属性的文档
Ø 类型是索引的逻辑类别/分区，其语义完全取决于用户。
14、 Elasticsearch中的倒排索引是什么？
倒排索引是搜索引擎的核心。搜索引擎的主要目标是在查找发生搜索条件的文档时提供快速搜索。ES中的倒排索引其实就是lucene的倒排索引，区别于传统的正向索引，倒排索引会再存储数据时将关键词和数据进行关联，保存到倒排表中，然后查询时，将查询内容进行分词后在倒排表中进行查询，最后匹配数据即可。
Elasticsearch-2-附面试题相关推荐
- ElasticSearch搜索引擎常见面试题总结
一.ElasticSearch基础: 1.什么是Elasticsearch: Elasticsearch 是基于 Lucene 的 Restful 的分布式实时全文搜索引擎,每个字段都被索引并可被搜索 ...
- 关于Java类加载双亲委派机制的思考（附面试题）
转载自 关于Java类加载双亲委派机制的思考(附面试题) 预定义类加载器和双亲委派机制 JVM预定义的三种类型类加载器: 启动(Bootstrap)类加载器:是用本地代码实现的类装入器,它负责将 &l ...
- 2018年1月iOS招人心得（附面试题）- 答案整理
2018年1月iOS招人心得(附面试题)- 答案整理 基础不牢,地动山摇. 面试问的大多都是开发所必备的基础知识,通过面试题整理自己的技术栈是一个非常不错的途径. 这套面试题可作为开发同仁的一份复习提 ...
- 2022年字节跳动JAVA面试，JVM调优和调优，附面试题答案
面试必问:JVM原理和调优(附面试题) 一.详解JVM内存模型 二.JVM中一次完整的GC流程是怎样的 三.GC垃圾回收的算法有哪些 四.简单说说你了解的类加载器 五.双亲委派机制是什么,有什么好处, ...
- 全国中学生计算机大赛+试题,全国青少年信息学奥林匹克竞赛（NOI2018）正式开幕（附day1试题）...
原标题:全国青少年信息学奥林匹克竞赛(NOI2018)正式开幕(附day1试题) 关注我哟 (本文部分内容参考自雅礼洋湖实验中学微信号) 二月冬令营完美收官,七月战火再次点燃!临水而建.沉稳大气的雅礼 ...
- 字节跳动内部资料泄露？音视频开发教程(附面试题+视频教程),全文共301页，包含50个知识点
前言 男怕入错行,女怕嫁错郎,程序员技术贬值快,只有紧紧跟上行业人才需求的风口才能不断让自己保值增值.唯有不断学习更新迭代自身技能的程序员才能一直在这个行业站稳脚跟. 为什么音视频如此重要? 伴随着短 ...
- 面试软件设计人员的方法，附面试题。我的面试注重实效
前段时间招聘.因为我一直在我的部门推行一些有效却被绝大多数中国公司忽视的开发理念,比如平级人事结构.测试驱动开发.制度化绩效.设计先行.迭×××发等等,所以招软件设计师非常困难.最终问题还算解决了吧. ...
- 面经 | 我是如何拿到阿里offer的？附面试题+视频
作者 | rhwayfunn 来源 | http://dwz.win/2JK 本文来自 rhwayfunn 本人自述: 拿到阿里实习offer,经历了5次面试,其中4轮技术面,1轮HR面试.在这里分享 ...
- 【ElasticSearch】es 面试题 视频 笔记
1.概述 视频地址:活动作品花了一周时间整理了一套ElasticSearch面试题,你花点耐心看完,对你面试帮助不止一点半点! 未看完,下次看
- 【114期】ElasticSearch 搜索引擎常见面试题总结
点击上方"Java精选",选择"设为星标" 别问别人为什么,多问自己凭什么! 下方留言必回,有问必答! 每天 08:00 更新文章,每天进步一点点... 一.E ...
最新文章
- 深入浅出的webpack构建工具---DllPlugin DllReferencePlugin提高构建速度(七)
- 残差平方和ssr的计算公式为_如何为你的回归问题选择最合适的机器学习方法？...
- SIM800C SIM卡唯一标识符ICCID
- 信息系统项目管理师-沟通管理知识点
- gRPC的通信方式-客户端流式、服务端流式、双向流式在Java的调用示例
- GDCM：获取SubSequence数据的测试程序
- 你了解VLSM多少（1）
- docker registry 镜像同步
- debian10树莓派4安装mysql_树莓派4上如何安装 Raspbian Buster
- Office 365新管理中心目录同步配置
- 《高翔视觉slam十四讲》学习笔记 第七讲 视觉里程计
- 【二分答案】【Heap-Dijkstra】bzoj2709 [Violet 1]迷宫花园
- FFmpeg下载秒级 支持各个平台各个版本
- 小米手机计算机连接设置方法,小米手机怎么连接电脑并上网？小米手机USB共享上网方法详细图解...
- B、KB、MB、GB、T单位换算
- Linux 经典书籍推荐
- 用FFmpeg保存JPEG图片
- 儿子于靖洋180天的照片
- 制作一个电影分享网站的微信公众号
- 2023年全国最新会计专业技术资格精选真题及答案18