面试题：Python银行出纳员服务器角色的安全与优化

交易数据加密传输（使用SSL/TLS）

理论依据：
- SSL（安全套接层）及其继任者TLS（传输层安全）是为网络通信提供安全及数据完整性的一种安全协议。它们通过在客户端和服务器之间建立加密通道，防止数据在传输过程中被窃取、篡改或监听。在银行系统中，交易数据的保密性和完整性至关重要，因此使用SSL/TLS加密传输能有效保障数据安全。
关键代码片段（以Python的socket模块结合ssl模块为例）：

import socket
import ssl

context = ssl.SSLContext(ssl.PROTOCOL_TLSv1_2)
context.load_cert_chain(certfile="server.crt", keyfile="server.key")

sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.bind(('localhost', 8443))
sock.listen(5)

while True:
    client_sock, addr = sock.accept()
    ssl_sock = context.wrap_socket(client_sock, server_side=True)
    try:
        data = ssl_sock.recv(1024)
        # 处理接收到的数据
        ssl_sock.sendall(b"Data received successfully")
    finally:
        ssl_sock.close()

在上述代码中：

ssl.SSLContext用于创建一个SSL/TLS上下文，这里指定使用TLSv1.2协议。
context.load_cert_chain加载服务器的证书和私钥，这是建立加密连接所必需的。
socket.socket创建一个普通的TCP套接字，然后使用context.wrap_socket将其包装为SSL/TLS套接字，从而实现数据的加密传输。

服务器性能调优以应对高并发场景

缓存机制
- 理论依据：缓存可以减少对后端数据库等慢速存储的访问次数。在银行出纳员服务器中，一些经常查询但不经常变化的数据（如银行利率、常见交易类型的说明等）可以缓存在内存中。当有新的请求到来时，首先检查缓存中是否有相应的数据，如果有则直接返回，避免了数据库查询的开销，从而提高服务器的响应速度和并发处理能力。
- 关键代码片段（以functools.lru_cache为例，用于缓存函数结果）：

import functools


@functools.lru_cache(maxsize=128)
def get_common_transaction_info(transaction_type):
    # 假设这里是从数据库查询常见交易类型说明的代码
    return "Info about " + transaction_type

在上述代码中，@functools.lru_cache装饰器会缓存get_common_transaction_info函数的结果，maxsize参数指定了缓存的最大数量。如果后续调用该函数时，参数相同，就会直接从缓存中返回结果，而不会再次执行函数内部的数据库查询操作。 2. 数据库优化

理论依据：
- 索引优化：在银行交易数据库中，创建合适的索引可以加速查询。例如，对于交易表，根据交易ID、客户ID等经常用于查询的字段创建索引，能够大大提高查询效率。因为索引可以使数据库快速定位到所需数据的物理位置，而不需要全表扫描。
- 连接池：在高并发场景下，频繁创建和销毁数据库连接会消耗大量资源。使用连接池可以预先创建一定数量的数据库连接，并将这些连接保存在池中。当服务器需要与数据库交互时，直接从连接池中获取连接，使用完毕后再归还到连接池，避免了重复创建和销毁连接的开销，提高了数据库操作的性能。
关键代码片段（以psycopg2库结合连接池为例）：

import psycopg2
from psycopg2 import pool

# 创建连接池
postgreSQL_pool = pool.SimpleConnectionPool(
    1,  # 最小连接数
    20,  # 最大连接数
    user="your_user",
    password="your_password",
    host="127.0.0.1",
    port="5432",
    database="your_database"
)

# 从连接池获取连接
connection = postgreSQL_pool.getconn()
try:
    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute("SELECT * FROM transactions WHERE transaction_id = %s", (12345,))
    result = cursor.fetchone()
    connection.commit()
finally:
    # 归还连接到连接池
    postgreSQL_pool.putconn(connection)

在上述代码中，psycopg2.pool.SimpleConnectionPool创建了一个连接池，最小连接数为1，最大连接数为20。getconn方法从连接池中获取连接，使用完毕后通过putconn方法将连接归还到连接池。同时，对于数据库查询，使用占位符方式防止SQL注入。对于索引创建，可以使用SQL语句，如CREATE INDEX idx_transaction_id ON transactions (transaction_id);在数据库中创建索引。

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面试题：Python银行出纳员服务器角色的安全与优化

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面试题答案

交易数据加密传输（使用SSL/TLS）

服务器性能调优以应对高并发场景