mysql与redis面试必问题目
2022-06-07 15:23:56 1 举报AI智能生成
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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
作者其他创作
大纲/内容
不会出现死锁，发生冲突几率高，并发低
表锁
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
行锁
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
间隙锁
意向锁是一种不与行级锁冲突表级锁
意向锁
锁
上共享锁（读锁）：lock in share mode
上排它锁（写锁）：for update
上锁
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
三范式
基础知识
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
InnoDB
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。
MyISAM
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
B+Three
索引的优点
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
索引使用的条件
索引
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
调优过程
常用有SIMPLE简单查询，UNION联合查询，SUBQUERY子查询等
select_type
查询的表
table
可选索引
possible_keys
实际使用的索引
key
扫描的行数
rows
使用主键或者唯一索引进行查询的时候只有一行匹配
const
使用非唯一索引
ref
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
range
扫描的索引树
index
扫描全表
all
索引查询类型
type
关键字
explain分析
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
索引列不要作为参数计算，尽量保持列‘干净’
调优方式
调优
事务要么全部成功要么全部失败
原子性
所有事务对一个数据的读取结果都是一样的
一致性
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
隔离性
所做的修改将会永远保存到数据库中
持久性
ACID
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
实现保证
事务
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
一个事务还没提交，它做的变更其他事务能看到
未提交读（READ UNCOMMITTED）
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
一个事务提交后，它做的变更其他事务才能看到
提交读（READ COMMITTED）
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
保证同一事务中多次读取数据结果一致
可重复读（REPEATABLE READ）
事务都是按顺序执行，事务之间不回产生影响
需要加锁实现，强制事务串行执行
可串行化（SERIALIZABLE）
隔离级别
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。
理解
MVCC
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
启动事务
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），
如何解决幻读
问题
MVCC和事务隔离
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
原因
将频繁使用到的字段放一张表，频繁低的放在另外一张表
垂直分表
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，
水平拆分
分表方案
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
分库方案
按业务分库
按表分库
分库分表
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
原理
主从库
Mysql
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
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。
内存操作数据为什么比磁盘快？？
为啥使用redis？
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）
redis有那些数据结构？
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
如果大量key设置同一时间过期需要注意什么？
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
redis的事务知道么？
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。
概念
优缺点
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。
实现方式
RDB
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
和AOF两种持久化方式
如何持久化
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；
为什么Redis这么快
其实就是可以让单线程高效的去处理多个连接请求
I/O多路复用？
先进先出算法
最近使用最少
最常时间未使用
淘汰策略
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
定期删除
过期策略
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。
缓存雪崩
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。
缓存穿透
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
缓存击穿
常见问题
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。
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。
使用
布隆过滤器
秒杀系统
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。
为什么需要分布式锁？JVM不是提供了很多解决并发问题的工具么？
为什么选择了redis做分布式锁？
分布式锁
主从复制
哨兵模式
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
Redis-Cluster集群
集群
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
String
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
Hash
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
List
是无序集合，会自动去重那种
Set
是排序的Set，去重并排序
Sorted Set
常用操作
Redis
数据库
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