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分布式事务***2PC,3PC,一致性哈希,Raft
Raft算法是分布式系统开发首选的共识算法，Raft 算法是通过一切以领导者为准的方式，实现一系列值的共识和各节点日志的一致。分三种角色：
跟随者（Follower）：
普通群众，默默接收和来自领导者的消息，当领导者心跳信息超时的时候，就主动站出来，推荐自己当候选人。候选人（Candidate）：
候选人将向其他节点请求投票 RPC 消息，通知其他节点来投票，如果赢得了大多数投票选票，就晋升当领导者。领导者（Leader）：
霸道总裁，一切以我为准。处理写请求、管理日志复制和不断地发送心跳信息，通知其他节点“我是领导者，我还活着，你们不要”发起新的选举，不用找新领导来替代我。
2PC和3PC都存在性能问题
2PC 有数据不一致问题、同步阻塞、单点故障。
分为准备阶段和提交阶段（confirm 或 cancle）。
3PC 把准备阶段分为两段 canCommit、preCommit、DoCommit。
主要用的是TCC这种，try-confirm-canle ： https://www.cnblogs.com/jiangym/p/17455823.html
redis
数据一致性- CAP：一致性、可用性、分区容错性
- redis满足的是AP
- 一致性在redis中是最终一致性
- AOF 每条都存
- RDB 定期存
- 定时删除
- 惰性删除 访问时才删除
- 默认同时开启这两个策略
- noeviction：不会淘汰任何键值对，而是直接返回错误信息。
- allkeys-lru：从所有 key 中选择最近最少使用的那个 key 并删除。
- volatile-lru：从设置了过期时间的 key 中选择最近最少使用的那个 key 并删除。
- allkeys-random：从所有 key 中随机选择一个 key 并删除。
- volatile-ttl：从设置了过期时间的 key 中选择剩余时间最短的 key 并删除。
- volatile-lfu：淘汰的对象是带有过期时间的键值对中，访问频率最低的那个。
- allkeys-lfu：淘汰的对象则是所有键值对中，访问频率最低的那个。
淘汰算法
- FIFO 先进先出
- LRU 使用过的和新插入的放到链表头，满了删除链表最后的。
- LFU 最近最不常用 有一个引用计数，删除数小的。
数据库
建mysql会考虑什么 写sql会考虑什么什么情况会索引失效
- not in
- not exists
- 联合索引
- 不符合最左匹配
- 要么不同时升序，要么不同时降序
- order by语句中没有加where或limit关键字，该sql语句将不会走索引
- countryi，age 联合索引中 country > "C" and age = 18; age用不到索引；
但是country like "C%" and age = 18; age却用到了索引；country like "%C%" and age = 18; 都不走索引- 如果索引字段上使用 like '%xxx',这种不会用到索引，后面的索引也不会用到，如果格式为 like 'xxx%',这种可以用到索引，而且不影响后面的索引使用。
怎么进行sql调优
- 通过explain看执行计划 主要看type，key，extra字段
- type：表示查询时所使用的索引类型，包括ALL、index、range、ref、eq_ref、const等。
- system>const>eq_ref>ref>range> index>all
- possible_keys：表示可能被查询优化器选择使用的索引。
- key：表示查询优化器选择使用的索引。
- Extra：表示其他额外的信息，包括Using index、Using filesort、Using temporary等。
- type：表示查询时所使用的索引类型，包括ALL、index、range、ref、eq_ref、const等。
数据库的悲观锁和乐观锁
悲观锁：
关闭自动提交后 select * from update
乐观锁：
cas 通过版本号比较
数据库事务
读写锁的实现
一条语句的执行过程 具体有哪些
- 使用连接器，客户端与mysql建立连接。
- querycache，是否命中了缓存
- show global variables like '%query_cache%';
- https://www.cnblogs.com/chang09/p/16576004.html
- 解析器进行语法分析和语义分析，生成解析树。
- 语法是否有问题
- 优化执行器看看索引是否可以优化
- 选择合适的索引
- 数据的读取方式
- 执行器执行sql
JUC、并发
reentrantlock 原理 synchronized什么情况下会锁升级。
innodb和myisam
B树
线程池 线程死了 还有线程了吗？ 线程池中new一个线程，线程存在还是不存在。线程池的参数。newCachedPool最大能开启多少线程数。 volitle的原理 cutdownlunch 原理 四个同步工具。 原理和使用。 其他线程怎么和主线程同步
Lang包
java juc lang 包
java容器
4.用过哪些线程安全的类，除了hashtable和concurrenthashmap（原理没说明白），还有java.lang包下的了解过吗
9.hashmap 1.7和1.8的区别，多线程时存在的问题。hashMap底层。1.8的红黑树 原理 好处 。线程安全。 初始容量。 数组大小超过堆剩余大小 还会分配内存吗？
JVM
GC CMS、G1 新生代和老年代分别用什么算法
类加载器有哪些 双亲委派是由父类加载还是子类加载消息队列
原理 + 面经算法
各种排序算法 讲一下 两个数组的交集 反转链表 二叉树的BFS的小问题http
TCP和滑动窗口 bio nio aio 彻底弄懂spring
bean加载流程 代理模式详细设计模式 和应用场景
springCloud组件
tomcat
热部署原理线上问题排查
oomNginx
11.跨域除了nginx还能用什么
标签：删除,索引,age,面试,算法,线程,key,准备 From： https://www.cnblogs.com/jiangym/p/17554577.html