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mysql与redis面试必问题目

2022-06-07 15:23:56   1  举报

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AI智能生成

面试必问的基础问题，面试前可以提前查看，可以克隆自己继续总结

面试

mysql

模版推荐

作者其他创作

大纲/内容

Mysql

基础知识

锁

表锁

不会出现死锁，发生冲突几率高，并发低

行锁

会出现死锁，冲突低，并发高

行锁必须要有索引才能实现，否则会自动锁全表 两个事务不能锁同一个索引 insert、delete、update在事务中都会自动默认加上排它锁

间隙锁

当使用范围条件时，并且使用的是排它锁，InnoDB会给符合条件的记录的索引添加锁，上一个事务未提交的话，会阻塞直到上一个提交事务

意向锁

意向锁是一种不与行级锁冲突表级锁

意向共享锁（intention shared lock, IS）：事务有意向对表中的某些行加共享锁（S锁）

意向排他锁（intention exclusive lock, IX）：事务有意向对表中的某些行加排他锁（X锁）

上锁

上共享锁（读锁）：lock in share mode

上排它锁（写锁）：for update

三范式

确保每列原子性约束，不可再分

唯一性表只有一个主键

满足第二范式，并且表中的非主键列依赖主键

索引

InnoDB

它是Mysql默认的事务型存储索引，采用了MVCC来支持高并发，并且实现了四个标准的隔离级别，默认是可重复读。 主索引时聚簇索引，在索引保存了数据，从而避免了直接读取磁盘。 支持真正的在线热备份，mysql其他的存储引擎不支持在线热备份。

InnoDB的B+Tree索引分为主索引和辅助索引。主索引的叶子节点data域记录完整的数据记录，这种索引也就是聚簇索引。 辅助索引的data域记录着主键的值，因此使用辅助索引查询时要先找到主键值，然后再到索引中进行查找，这个过程叫做回表。

覆盖索引：其实覆盖索引就是为了解决使用非聚簇索引进行查询提高查询效率，避免了回表查询

MyISAM

设计简单，对于只读数据，或者小表，可以容忍修复操作依然可以使用。不支持事务，不支持行级锁。

B+Three

是B树的一种变形，它是基于B Tree和叶子节点顺序访问指针进行实现的，通常用于数据库和操作系统的文件系统中

索引的优点

索引使用的条件

对于非常小的表，大部分情况下简单的全表扫描比简历索引更高效，还有隐含条件不是索引构成部分，不需要回表，而且查询条件也不是主键。

对于大中的表，索引就非常有效

但是对于特大型表，建立索引和维护索引的代价将会随之增长。这种情况下，需要用到一种技术可以直接区分出需要查询的一组数据，而不是一条记录德地址，例如可以使用分区技术

调优

调优过程

在开发时写的sql会用explain去看一下执行计划

在mysql8.0之前要排除缓存的干扰，因为一些静态表没有进行更新过，数据存在缓存中，会发现查询速度很快，可以添加配置，也可以在sql里加入SQL_NO_CACHE

使用覆盖索引减少回表查询，提高性能

联合索引，不要查出id之后去回表查询库存数

explain分析

关键字

select_type

常用有SIMPLE简单查询，UNION联合查询，SUBQUERY子查询等

table

查询的表

possible_keys

可选索引

key

实际使用的索引

rows

扫描的行数

type

索引查询类型

const

使用主键或者唯一索引进行查询的时候只有一行匹配

ref

使用非唯一索引

range

使用主键、单个字段的辅助索引的最后一个字段进行范围查询

index

扫描的索引树

all

扫描全表

调优方式

会重建表开始考虑，创建的字段数据类型是否合理，遵循选取数据类型越简单越小原则

字段能使用数字类型的时候就不要使用字符串，因为在扫描的时候字符串需要一个个对比，而数字只需要对比一次，性能会好一些

字段长度的限制也是能够满足的前提下尽可能的小。可以减少资源的消耗

索引创建不是越多越好，越多会浪费相应的资源空间。当表很小的时候可以不需要创建索引，全局扫描更快，但是这里不包括说主键。

还有频繁更新的，唯一性差的，where中不用的字段不建议创建索引

在平时开发时候使用到的sql查询语句我会使用explain分析查询语句是否走索引，走的索引类型等问题来进行优化

注意一些回表查询使得效率低下的原因，可以使用覆盖索引、联合索引方式避免

注意一些索引失效的例子，最左前缀匹配原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询（<,>,BETWEEN,LIKE）就停止。

索引列不要作为参数计算，尽量保持列‘干净’

MVCC和事务隔离

事务

ACID

原子性

事务要么全部成功要么全部失败

一致性

所有事务对一个数据的读取结果都是一样的

隔离性

一个事务所作的修改最终提交以前，对其他事务是不可见的

持久性

所做的修改将会永远保存到数据库中

实现保证

mysql的存储引擎InnoDB通过重做日志保证了持久性与一致性，回滚日志保证了原子性，各种锁保证了隔离性

隔离级别

未提交读（READ UNCOMMITTED）

一个事务还没提交，它做的变更其他事务能看到

最低的隔离级别，能够读取到未提交的数据，会出现脏读、幻读、不可重复读

提交读（READ COMMITTED）

一个事务提交后，它做的变更其他事务才能看到

允许读取并发情况下的提交数据，能够阻止脏读，但还是会出现幻读、不可重复读

可重复读（REPEATABLE READ）

保证同一事务中多次读取数据结果一致

重复读取一个数据结果一致，能够解决脏读，不可重复读问题，如果数据被本身事务所修改，还是会出现幻读

可串行化（SERIALIZABLE）

需要加锁实现，强制事务串行执行

事务都是按顺序执行，事务之间不回产生影响

MVCC

理解

所谓MVCC说的是多版本并发控制，指的是再使用读已提交、可重复读着两种隔离级别在执行select操作访问记录得版本链得过程，这样可以使不同事务得读-写、写-读操作并发执行，从而提升系统性能。

InnoDB的MVCC,是通过在每行记录后面保存系统版本号(可以理解为事务的ID)，每开始一个新的事务，系统版本号就会自动递增，事务开始时刻的系统版本号会作为事务的ID。这样可以确保事务读取的行，要么是在事务开始前已经存在的，要么是事务自身插入或者修改过的，防止幻读的产生

问题

启动事务

显示启动事务语句：begin或 start transaction，配套的提交语句是commit，回滚是rollback

如何解决幻读

隔离级别设置可串行化，但是性能下降很多

使用MVCC解决快照幻读问题（普通的查询都是快照读，其他都是当前读），

分库分表

分表方案

原因

分表应用场景是单表数据量增长速度过快，影响了业务接口的相应时间。如果表平均长度太大，就是字段太多，需要进行垂直分表，如果是表的记录太多了，就水平分表

垂直分表

将频繁使用到的字段放一张表，频繁低的放在另外一张表

水平拆分

前提，单表不建议超过500w数据量

看场景可以进行不同的区分，如订单表，我们可以使用用户id，或者月分来分，

分库方案

原因

mysql的高可用架构大多都是一主多从，所有写入操作都发生在Master上，随着业务的增长，数据量的增加，很多接口相应时间很长，而且通过升级MySQL实例配置也无法解决问题，着时候就需要分库，通常两种做法：按业务拆库和按表分库

按业务分库

按表分库

主从库

原理

主库db的更新事件（update、insert、delete）被写到binlog

主库创建一个binlog dump thread线程，把binlog的内容发送到从库

从库创建一个I/O线程，从主库读取的内容写入到 relay log

从库还会创建一个sql线程，从relay log里面读取内容写到slave的db

Redis

基础知识

为啥使用redis？

传统的关系型数据库mysql已经不能适用与所有的场景了，比如秒杀的库存扣减，app首页访问流量高峰等等，很容易将数据库打崩，所有引入了缓存中间件，目前市面常用的有redis和memcached。

与Memcached相比， redis采用单线程模式处理请求，原因一个是因为采用了非阻塞的异步事件处理机制，另外一个是缓存数据都是内存操作io时间不会太长，单线程避免了线程上下文切换的代价。 redis支持持久化，也可以当作NoSql数据库使用。 redis还提供了多种数据格式来使用。 redis提供了主从同步机制，以及Cluster集群部署能力，能够提供高可用服务

内存操作数据为什么比磁盘快？？

因为磁盘是有机械机构，磁头要运动到相应的位置，转片还在转动，然后读取磁信号

内存没有机械机构，它就是电，瞬间到达。电的到达速度要比磁头的运动快得多，比盘算转动也快得多。所以，有机械结构的磁头的读取速度是不能和无机械结构电的速度相比的。

内存，一般分为RAM、ROM和高速缓存三大类。

硬盘，一般分为机械硬盘和固态硬盘。固态硬盘使用的是闪存，比机械硬盘的磁盘要快得多，但也不能和真正的RAM去比速度。

redis有那些数据结构？

String、Hash、List、Set、SortedSet，高级玩家还有HyperLogLog、Geo、Pub/sub 如果还想加分，说还玩过REdis MOdule，如BloomFilter（布隆过滤器）

如果大量key设置同一时间过期需要注意什么？

如果key过期时间过于集中，到货期时间点，Redis可能会出现短暂的卡顿现象，严重出现缓存雪崩。我们可以在时间上加一个随机值，使得过期时间分散一些

redis的事务知道么？

不是严格的事务，只能保证串行执行命令，并且能保证全部执行，但是命令失败不会回滚，会继续执行下去

如何持久化

RDB

概念

默认持久化方案;是以快照的形式保存数据的结果;存储格式简单;

RDB把整个redis数据保存在单一文件中，比较适合用来做灾备，但是缺点是快照保存完成之前如果宕机这段时间的数据会丢失，另外保存快照时可能会导致服务段时间不可用。

优缺点

数据恢复快;不安全,容易丢失数据;

实现方式

save命令 ---- 会阻塞当前进程，影响项目运行。

bgsave命令 -----新开一个线程去执行数据保存任务。不影响项目运行。

配置文件 ------自动触发bgsave方式去保存数据。

和AOF两种持久化方式

概念

日志追加形式;保存的是数据的操作过程;依靠重新执行AOF文件中的命令来实现数据恢复;

AOF对日志文件的写入操作使用的追加模式，有灵活的同步策略，支持每秒同步，每次修改同步和不同步，缺点时相同规模的数量级，AOF要大于RDB，效率低于RDB

优缺点

数据安全性较高,不易丢失数据; 效率低,数据量大,恢复数据慢;

实现方式

备份方式: 配置文件开启AOF方案,并指定保存策略;

为什么Redis这么快

Redis采用的是单进程单线程模型的KV数据库，QPS可以达到10万

完全基于内存，大部分请求时纯粹的内存才做非常开快。 数据结构简单，是专门进行设计的数据结构。 蚕蛹单线程，避免的不必要的上下文切换和竞争关系。 使用多路I/O复用模型，非阻塞IO；

I/O多路复用？

其实就是可以让单线程高效的去处理多个连接请求

IO多路复用其实就是一种同步IO模型，它实现了一个线程可以监视多个文件句柄；一旦某个文件句柄就绪，就能够通知应用程序进行相应的读写操作；而没有文件句柄就绪时,就会阻塞应用程序，交出cpu。

淘汰策略

先进先出算法

最近使用最少

最常时间未使用

过期策略

定期删除

将设置了过期时间的key放入一个独立的字典里，默认没100ms进行一次过期扫描

常见问题

缓存雪崩

大量key设置同一过期时间，这个时间点大量请求过来，可能就会把redis打崩。

解决办法就是失效时间加一个随机值，让过期时间分散一些。 如果redis是集群部署可以将热点数据均匀放在不同的redis库中，避免全部失效。 也可以设置热点数据永不过期，当有更新就跟新缓存就好了。

缓存穿透

是指缓存和数据库都没有这个数据，而用户不断发起请求，有可能是攻击者，这样请求会直接打到数据大，压力过大可能就会将数据库打崩

我会在接口层增加校验，比如用户鉴权校验，参数校验，不合法的参数直接return。 在缓存和数据库都取不到的值，我们可以将对应的key的value写为null，设置一个30秒的失效时间。 或者在Nginx有配置，对单个ip每秒访问次数做一个限制

布隆过滤器也可以很好的防止穿透发生。它的原理就是利用高效的数据结构和算法快速判断这个key是否在数据库中存在，不存在直接return。

缓存击穿

击穿是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，当这个key失效瞬间，持续的大并发就击破了缓存，直接请求了数据库。

设置永不失效，或者加上互斥锁就能搞定

布隆过滤器

理解

布隆过滤器时一种数据结构，是由一串很长的二进制向量组成。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否存在一个集合中，它的有优点是空间效率与查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误判率和删除困难。

它的原理是：当一个元素被加入集合时，通过k个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的k个点，把它们置为1.检索时这些点都1说明它可能存在集合中，如果有一个0则不存在。

使用

Redis实现布隆过滤器的底层就是通过bitmap这个数据结构。可以直接使用Redisson。它是java程序中操作Redis的库。

秒杀系统

分布式锁

为什么需要分布式锁？JVM不是提供了很多解决并发问题的工具么？

现在基本上都是集群方式，此时Synchronuzed就不起作用了，此关键字的作用域是一个进程，但是多进程的时候还是出现问题。所有为解决集群时候数据一致性的问题，我们会考虑使用分布式锁来解决问题。

为什么选择了redis做分布式锁？

集群

主从复制

哨兵模式

Redis-Cluster集群

redis在3.0上加入了cluster模式，实现了redis的分布式存储，也就是每台redis节点上存储着不同的内容

常用操作

String

是Redis最常用的类型，内部实现通过SDS来存储，SDS类似java中的ArrayList，使用就是set和get

可以做缓存功能、计数器、共享用户session

Hash

类似于Map一种结构，这个一般就可以将结构化的数据，把一个对象保存在redis里

List

是有序列表，可以存储一些列表型的结构，如粉丝列表、文章的评论列表这类东西。

当消息队列

Set

是无序集合，会自动去重那种

Sorted Set

是排序的Set，去重并排序

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