标签：总结 事务 索引 spring 查询 面试 数据 主键

1、框架

　　1、spring

　　　　1、定义

　　　　　　spring框架是一个为java应用程序提供一个综合，广泛的基础支持的java平台，帮开发者解决一些基础性问题，使开发者能更专注的进行应用的开发，而且它本身也是按照设计模式精心制造的，可以更方便集合spring框架。

　　　　2、使用spring的好处

　　　　　　1.轻量：spring是轻量的，基本的版本大约2MB

　　　　　　2.控制反转（IOC）：spring通过控制反转实现了松散耦合，对象们给出它们的依赖，而不是创建或查找依赖对象们

　　　　　　3.面向切面的编程（AOP）：spring支持面向切面的编程，并且可以把业务逻辑和系统服务分开

　　　　　　4.容器：spring包含并管理应用中对象的生命周期和配置

　　　　　　5.MVC框架：spring 的 web 框架是个精心设计的框架，是 web 框架的一个很好的替代品

　　　　　　6.事务管理：spring提供了一个持续的事务管理接口，可以扩展到下至本地事务，上至全局事务

　　　　　　7.异常处理：Spring 提 供 方 便 的 API 把 具 体 技 术 相 关 的 异常 （ 比 如 由 JDBC，Hibernate or JDO 抛 出 的 ） 转 化 为一 致 的 unchecked 异 常 

　　　　3、spring事务使用

　　　　　　在你需要事务的方法上加上@Transactional注解，那么这个方法就加上了事务，如果遇到异常，整个方法中的数据修改的逻辑都会被回滚，避免造成数据的不一致性。

　　　　4、Spring事务有哪几种事务传播行为？（propagation）

　　　　　　支持当前事务的情况：

　　　　　　1.REQUIRED:如果当前存在事务，则加入该事务；如果当前没有事务，则创建一个新的事务（spring默认的）

　　　　　　2.SUPPORTS：如果当前存在事务，则加入该事务；如果当前没有事务，则以非事务的方式继续运行

　　　　　　3.MANDATORY：如果当前存在事务，则加入该事务；如果当前没有事务，则抛出异常（mandatory：强制）

　　　　　　不支持当前事务的情况：

　　　　　　4.REQUIRES_NEW：创建一个新的事务，如果当前存在事务，则把当前事务挂起(暂停)

　　　　　　5.NOT_SUPPORTED：以非事务的方式运行，如果当前存在事务，则把当前事务挂起(暂停)

　　　　　　6.NEVER：以非事务的方式运行，如果当前存在事务，则抛出异常

　　　　　　其他情况

　　　　　　7.NESTED：如果当前存在事务，则创建一个事务作为当前事务的嵌套(NESTED)事务来运行；如果当前没有事务，则该取值等价于REQUIRED

　　　　5、spring有哪些隔离级别（isolation）

　　　　　　1.DEFAULT：底层数据库存储的默认隔离级别，其他级别对应于JDBC隔离级别，eg:MySQL默认采用的是REPEATABLE_READ隔离级别，Oracle默认采用的是READ_COMMITTED隔离级别

　　　　　　2.READ_UNCOMMITTED：最低的隔离级别，允许读取尚未提交的数据，可能导致脏读、幻读或不可重复读

　　　　　　3.READ_COMMITTED：允许读取并发事务以及提交的数据，可以阻止脏读，但是幻读或不可重复读仍有可能发生

　　　　　　4.REPEATABLE_READ：对同一字段的多次读取结果都是一致的，除非数据是被事务自己修改的，可以阻止脏读和不可重复读，但幻读仍有可能发生

　　　　　　5.SERIALIZABLE：最高的隔离级别，所有事务依次逐个执行，这样事务之间就完全不可能产生干扰，也就是说，该级别可以防止脏读、不可重复读和幻读。但是这将严重影响程序性能，通常也不会用到

 

 

　　2、springmvc

　　3、springboot

　　4、mybatisPlus

　　5、springcloud

　　　　1、定义

　　　　　　首先要明白微服务，它是一种架构风格，是由一个或者多个服务组成。可以由业务拆分成多个服务，每个服务都是独立部署的，也是可以去耦合的。

　　　　　　spring cloud是关注全局的微服务协调整理治理框架，它把这些拆分的服务整合并管理起来，为各个服务之间提供服务发现，远程调用，断路器，路由，配置管理等集成服务。

2、数据库

　　1、mysql

　　　　1、定义

　　　　　　MySQL是一种关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性

　　　　2、说说你对SQL优化的理解

　　　　　　1.应当尽量避免 select *, 使用指定具体字段的形式，读取越多数据查询越慢还会增加网络传输的负载

　　　　　　2.当只要一行数据时使用 limit 1，这样数据库引擎会在找到第一条数据停止搜索

　　　　　　3.为经常用来搜索字段建立索引

　　　　　　4.尽量不要让字段出现null值，因为null值在存储的时候不仅需要占用额外的空间，而且在查询的时候还有可能使索引失效

　　　　　　5.查询时避免索引失效

　　　　2、什么情况索引会失效（模型数空运最快）

　　　　　　1.首先索引要在使用索引作为查询条件才会生效

　　　　　　2.模糊查询前置%

　　　　　　3.数据类型不一样

　　　　　　4.对索引列使用函数计算

　　　　　　5.使用is not null

　　　　　　6.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）就停止匹配

　　　　　　7.组合索引：如果全部字段建立索引，使用or不会失效，但是正常业务不可能所有都建立，所有会失效

　　　　3、MyISAM 和 InnoDB的区别

　　　　　　1.InnoDB支持事务，MyISAM不支持，InnoDB对于每一条sql都默认封装成事务，自动提交，这样会影响速度，所以可以多条sql语句组成一个事务一起执行

　　　　　　2.InnoDB支持外键，而MySAM不支持

　　　　　　3.InnoDB支持表锁和行锁，但是myisam只支持表锁

　　　　　　4.innodb在5.6版本之后支持全文索引，myisam一直支持

　　　　　　5.InnoDB最后叶子节点是存放时数据，而MySAM是存放地址，最后在通过地址找到数据

　　　　4、Btree 和 Hash 索引的区别

　　　　　　1.Hash索引只能用等值查询，不能用范围查询，等值查询速度比Btree高；Btree既可以使用等值查询，也可以使用范围查询

　　　　5、四大特性

　　　　　　1.原子性：一个事务，要么全部执行，要么不全不执行

　　　　　　2.一致性：一个事务的更新和提交后数据的一致性（例：A向B转账，不可能A扣了钱，B没收到）

　　　　　　3.隔离性：多个事务之间互相不影响

　　　　　　4.持久性：一个事务的提交是永久性的，就算服务器重启了，也不影响

　　　　6、隔离级别

　　　　　　1.读未提交（Read uncommitted）：读取到还没提交的数据

　　　　　　2.读提交（Read committed）：同一个事务内，多次读取不一样的数据

　　　　　　3.可重复读（Repeatable read）：同一个事务内，不会读到其他事务对已有的数据的修改

　　　　　　4.串行化（Serializable）：完全串行化的读，每次读都需要获得表级共享锁，读写相互都会阻塞

　　　　　　　　1.脏读：一个事务读到另外一个事务还没有提交的数据

　　　　　　　　2.不可重复读：不可重复读是指一个事务先后读取同一条记录，但两次读取的数据不同

　　　　　　　　3.幻读：在一个事务的两次查询中数据笔数不一致（不可重复读和幻读的区别：一个是针对单条记录，侧重于修改，幻读则是针对查询总记录，侧重于新增和删除）

　　　　　　　　

 

 

　　　　7、为什么mysql要使用B+Tree，而不是其他的

　　　　　　1、hash索引格式缺点

　　　　　　　　1.需要把所有数据加载到内存，比较浪费内存（可以看下扰动函数）

　　　　　　　　2.如果所有的查询时等值查询，那hash确实比较快，但是实际开发中的范围查询更多，所有hash就不太合适了

　　　　　　2、二叉树或红黑树

　　　　　　　　1.无论是二叉树还是红黑树都会因为数的深度而造成 io 的读写次数，从而影响读取效率

　　　　　　3、B+树

　　　　　　　　1.多叉树

　　　　　　　　2.节点有序

　　　　　　　　3.每一个节点可以存放多条记录

　　　　　　　　局部性原理：数据和程序都有聚集成群的倾向，分为空间局部性和时间局部行

　　　　　　　　磁盘预读：内存跟磁盘交互的时候要保证每次读取是一个逻辑单位，而这个逻辑单位叫做页，也叫datapage，一般都是4k或者8k，在进行读取的时一般都是4k的整数倍，而 innodb 每次读取默认是16k的数据

　　　　8、使用索引的出现的情况

　　　　　　1.回表 ：通过查询的id，再去查找整行数据（例：select * ）

　　　　　　2.索引覆盖：直接通过 id 查找数据（例：select id）

　　　　　　3.最左原则：聚合索引必须从最左开始

　　　　　　4.索引下推（mysql5.6后）：查找一个有聚合索引的 （name，age），原本是直接从磁盘拿出所有的有 name 的，然后在内存中筛选有 age的，索引下推则是在磁盘中直接 拿到 name， 然后在根据 name 筛选出 age，因为数据是聚集存放的，而且整体的io次数减小，还能提升性能

　　　　9、mysql的索引一般有几层？

　　　　　　一般的情况下，3到4层就足以千万级别的表查询了

　　　　10、创建索引的字段是长了好还是短了好？

　　　　　　短了好，因为在层数不变的情况下，可以存储更多的数据量

　　　　11、我们在创建表的时候是用代理主键还是自然主键好？

　　　　　　尽量使用代理主键，自然主键的维护成本比较高

　　　　12、主键设置好之后，要不要自增？

　　　　　　在满足业务的情况下，可以使用自增，不自增会增加索引的维护成本

　　　　13、在分布式应用场景中，自增id还适用吗？

　　　　　　雪花算法，snowflack，自定义自增id生成器

　　　　14、聚簇索引和非聚簇索引

　　　　　　1.聚簇索引：数据跟索引是否是聚集储存的（innodb的主键索引就是聚簇索引，必须要包含一个主键列的：key，如果创建表的时候设置了主键，那么key就是主键，如果没有设置，那么key就是唯一键，如果唯一键也没有，那么就是key就是6字节的rowid）

　　　　　　2.非聚簇索引：myisam都是非聚簇索引，innodb的二级索引（普通索引，辅助索引）

　　　　15、建立索引的必要条件

　　　　　　1.对查询频次较高, 且数据量比较大的表, 建立索引

　　　　　　2.唯一性强的

　　　　　　3.需要作为其他表外键的字段

　　　　　　4.排序字段上, 因为排序效率低, 添加索引能提高查询效率

　　　　　　5.where条件后面可以考虑建立组合索引

 

9、CRC32(循环冗余校验规则)

 

 

　　2、redis

　　　　1、定义

　　　　　　redis是一个key-value类型的内存数据库，数据是在内存中操作的，定期通过异步操作吧数据库数据flush到硬盘上保存

　　　　2、常用数据类型

　　　　　　1.String（常用的字符串）

　　　　　　2.Hash（适合存储对象）

　　　　　　3.List（可以用来做消息队列）

　　　　　　4.Set（因为它是无序集合。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据。应用场景：列表功能的自动排重（共同好友），也可用来求交集、并集、差集等）

　　　　　　5.Sorted Set（有序集合的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。应用场景：排行榜）

　　　　3、线程是否安全

　　　　　　1.从内部来讲：因为是串行的，所以安全

　　　　　　2.从外部来讲：可能无法保障，要自己在程序里做处理（可以使用Lua去实现）

　　　　4、常见问题

　　　　　　1、缓存雪崩

　　　　　　　　1、定义

　　　　　　　　由于大量热点key同时失效，导致所有的请求直接打到数据库上

　　　　　　　　2、解决方案

　　　　　　　　1.随机初始化失效时间（这样就不会造成全部同时失效）

　　　　　　　　2.不设置失效时间（不太友好）

　　　　　　　　3.如果是redis集群，可以把热点key分散在各个节点上

　　　　　　　　4.设置定时任务，快过期的时候更新一下

　　　　　　2、缓存穿透

　　　　　　　　1、定义

　　　　　　　　通过不存在的key去请求，然后redis上没有，就会打到数据库上

　　　　　　　　2、解决方案

　　　　　　　　1.不管是否是null值，都缓存到redis上

　　　　　　　　2.做筛选过滤，对于不存在的直接return

　　　　　　　　3.把那个故意请求的ip拉黑

　　　　　　　　4.布隆过滤器

　　　　　　3、缓存击穿

　　　　　　　　1、定义

　　　　　　　　缓存热点key忽然失效

　　　　　　　　2、解决方案

　　　　　　　　1.设置缓存不失效

　　　　　　　　2.分布式锁（单体可以使用互斥锁：让只有一个请求抢到锁，去数据库请求数据，其他等待，等后面这个拿到数据缓存到redis上，后面直接到redis去数据）

　　　　　　　　

3、消息队列

4、设计模式

5、java基础

　　1、集合

　　2、多线程

　　3、反射

6、JVM

7、项目

 

 

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