[面试] MySQL数据库和Redis缓存面试核心-------To1

刺骨的言语ヽ痛彻心扉 2023-10-01 18:49 28阅读 0赞

## 关系型数据库是什么? ##

> Mysql 是一个围绕着数据库表结构+行数据+索引+最后生成的crud的操作的集合

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age字段添加索引，就你可以通过索引快速找到所属的值

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## 存储引擎? ##

InnoDB和MISAM

1:InnoDB支持事务,MyISAM不支持(因为它没有向InnoDB的 undo log / redo log做一个事务的回滚 事务的提交 以及事务的控制补偿)

2:InnoDB 支持外键(大多企业为了严谨性使用的外键约束，有的企业则使用的逻辑外键去达成业务需求),而MyISAM不支持

3:InnoDB 聚集索引(查找到索引的位置 相当于查询到数据)，而MyISAM是非聚集索引(查找到索引的位置 只是告诉你 索引在哪儿，还要多经过一跳的路移位找到数据的本身, 非聚集索引的value 存储的是数据的地址)

4:InnoDB 支持表,行(默认)级锁,而MyISAM支持表级锁(MyISAM优势是数据分析和处理 但是这个一般是 spark 和 hoodup去)

所以InnoDB是最佳选择......

## **事务的隔离级别?** ##

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#### 脏读:读到了一个 未提交的事务数据 ####

例如:用户购买商品，还正在处于付钱的状态， 但是就已经把对方钱扣除了，

下图 事务A在发起一个修改的事件,但是还没有提交commit,或者在提交的时候 网络中断了，事务回滚了， 这时候事务B依然读取到了 事务A未提交的 test1数据...

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#### 读已提交如何解决脏读? ####

> 当事务A完全commit 提交以后 事务B才能读到test1 这个信息

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#### 在读已提交下面 不可能做到: (不可重复读) ####

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#### 可重复读(解决不可重复读) ####

> 可重复读, 当事务B 执行事务 **sql1** 读取id=1的数据时候 命中id=1这条数据上**，并且查询发现 name=test，**这时候 **事务B就会记录下一个版本号**,意思就是 读取对应这条记录的版本,我们把它可以**理解为 mysql 当中mvcc多版本控制 快照 版本的概念...**

同一个事务下 是可以重复读的，因为例如事务B执行sql1 以后 会命中记录当前的版本号， 当再次去查询同一条数据的时候， 因为mvcc 这个多版本控制 做了一个版本缓存的记录，以此才能满足 事务B多次查询 是否满足命中版本.

当同一个事务，第一次执行事务查询以后，记录版本号,那么后续查询相同值 都会去命中 同一个数据结果

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#### 幻读? ####

> 同一个事务 在两次读取的过程当中，读取到的数据条数 是有变化的...

下图在事务B 执行第一条sql的时候， 事务Acommit 还没有执行,表里已经添加过id=2的数据了， 这时候查询是二条数据， 当执行delete以后 commit 提交了 ，事务B 第二条sql 就只能查询一条数据

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#### 串行化? ####

> 串行化的隔离级别下，所有的内容,所有的事务，都是串行化的,自然就不存在 脏读，不可重复读和幻读这种并发的情况下才会发现的这样一个问题...

## 快照度和当前读? ##

> **快照读还是当前读 都可以完美的去解决事务隔离级别的一些问题**
> 
> 快照读利用MVCC 读快照,用空间去换时间 读取一个对应老的版本
> 
> 当前读直接采用加锁 串行化的方式 保证对应数据的一个一致性 和完整性....

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> 快照读:通过mvcc這樣一个机制 做了一个多版本控制
> 
> 当前读 :需要一个争夺锁的过程, 这个锁的话 可能是,用主键或者唯一索引 去锁的一个行记录的行锁,又或者是对非唯一索引去加一个行锁+间隙锁这种过程, 没有索引的情况下 就会升级为表锁....

## 索引相关? ##

**在mysql 当中 使用的是B+树去存储索引(B+树为矮胖形)**

**假设根节点为:10**

**<10的会存存左边 相反右边**

下图叶子节点之间还有 对应的兄弟指针对应连接, 方便磁盘范围的查找，以及一个对应的 顺序IO的过程

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#### 聚簇索引/非聚簇索引   只能有一个聚集索引,但是可以有多个非聚集索引; ####

例如:主键索引==聚簇索引, 多个非主键索引/非主键索引==非聚簇索引

主键索引(聚簇索引),为什么查询快呢; 因为数据的本身就是存储在主键索引上面的

非聚簇索引对应的是数据存储的地址，所以在查询的时候是先去找到地址然后一跳再去查询数据本身

非聚簇索引唯一的 称为:唯一索引， 反之为 : 非唯一索引 唯一索引查询速度>非唯一索引

#### 创建索引的注意点: ####

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**当sql 有and 时候 必须符合最左匹配原则,**

**有order by 的条件的时候 最好使用联合索引， 尽可能去避免 file sort**

**如果我们在查询数据 经常需要回表操作的话，那我们尽可能要使用 覆盖索引**

如果order by 后面有字段条件![watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5piv5rGk5ZyG5Lir_size_11_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16][]

这时候就需要做一个 联合索引 查询, **尽可能避免file sort**

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如果这个语句后面跟着 范围limit 查询，就需要在返回列上 修改为 对应索引返回的字段，防止回表查询 这就是status+age的 覆盖索引, 当数据量 大的时候 回表操作 是不可忽视的(回表操作就是,返回的列 存在着 非索引字段，就会造成回表操作)

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#### 日志相关? ####

> 事务日志过程
> 
> WAF机制
> 
> 刷盘时机 (
> 
> 1:每次commit 就去刷盘(安全 )
> 
> 2:每次将数据写到内存,每秒做一次刷盘 (对应的应用程序进程内存缓冲，进程挂掉，那么久没有了)
> 
> 3:每次将数据写到磁盘缓冲内,每秒去刷盘(mysql 宕机,操作系统还活着 就没事,任然可以被刷到磁盘空间内)
> 
> )

当mysql 收到事务的请求时候，它会有开启事务这个过程,会向redo undo里面记录开启事务的行为

undo log 对应insert 操作是就 删除, redo log是这个insert 本身

对于update redo log 就是对应的一个新值 ,undo log 就是update 对于数据 把它变为一个旧的值

delete 对于redo log 就是delete 本身, undo log 就是insert 操作

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所有的操作是 先记录一个日志 然后再去对数据进行改变,当commit 以后 我们就会把 磁盘内的数据刷新到 内存当中,

WAF机制: mysql 有自己的机制去把 所有磁盘 更改的脏页内容 去刷到数据库当中，当数据库发生异常重启 中断的时候，我们只需要在mysql 重启的时候 去查看redo undo日志当中 是rollback 还是 commit ,这样就可以去做事务的回滚 或者 提交的操作了....这就是mysql 高效的原因..

undo 和 redo 也不是每次都能写入磁盘内, 写到磁盘内 会有一个性能的优化.每次写入磁盘 都是顺序写入，这样性能最高，

也不是每次commit 以后就把 redo undo日志刷进去, mysql提供了几次刷盘的选择:

> 1:每次commit 就去刷盘(安全 )
> 
> 2:每次将数据写到内存,每秒做一次刷盘 (对应的应用程序进程内存缓冲，进程挂掉，那么久没有了)
> 
> 3:每次将数据写到磁盘缓冲内,每秒去刷盘(mysql 宕机,操作系统还活着 就没事,任然可以被刷到磁盘空间内)
> 
> close / flush

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，

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## MySQL 主从分布式? ##

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这样就保证slave 和 master 节点是一致的...

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由于上述 master 和 slave 写读 操作是异步的， 例如master 事务提交以后, 还没有同步到slave上面，这时候slave 读取的数据 就不是最新的数据，

#### 如何解决主从不一致问题: ####

1:通过应用层，业务层去避免，(例如 页面出现中转倒数 秒数，让用户等待主从同步的一个过程,当然也并不是 完全靠谱的....因为各种原因 延迟影响, 还可以加入监控手段，例如binlog 是有序号的，例如master 和 slave 在同一时间段 序号相差很大 例如相差10 可以就是 相差了 10个事务)

2:直接读主库，(手动去修改 读操作的服务路由,把读操作 迁移到 主库上，当然 主库 读更多 ，主从就没有意义了)

3:使用半同步机制(semi sync)跟业务无关,主要去 保证最终一致性,(用于主从切换场景，当主库出现问题宕机以后,所以必须保证 有一台slave 跟主库必须一致)![watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5piv5rGk5ZyG5Lir_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 11][]

> 例如业务允许 有脏读的话, 就可以把读 放在slave上面,
> 
> 不允许有脏读的话,手动去修改 读操作的服务路由,把读操作 迁移到 主库上master当中

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如果主从压力特别大 负载太高怎么办?

## 分库分表? ##

待更新

## Redis数据结构? ##

#### Stirng,hash,list.set,zset 结构图 ####

string , hash

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list

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set 无序不重复

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zset![watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5piv5rGk5ZyG5Lir_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 14][]

#### zset 跳表操作: ####

####  ####

跳表的本质作用是 用空间换时间的设计思想, 做跨区域维度的一个二级索引,然后针对这个二级索引,可以非常快速的找到某一个断区间,更加细化的去找 下一个跳表,或者说更加细化的去遍历元素的本身, 所以zset 可以让我们快速的去查找自己想要的一个内容

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> hash 是基于hash槽 做一个内部key value对, 这样的数据结构
> 
> list是 链表式的数据机构
> 
> set是无序不重复的集合 ,在添加数据的时候，如果集合内有相同值 返回0, 未有值 返回1
> 
> zset是一个有顺序的链表，可以帮助我们更加快速的去查询数据，可以有跳表的操作,可以自定义score 去做 排行榜这样的功能

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## Redis缓存? ##

数据持久化

rdb / aof

redis rdb文件负责记录key value的值

数据持久化方案一般需要结合: 全量数据备份(rdb)+增量数据备份(aof)组合的一个文件,

对于aof来说一般为了性能考虑 会产生以下二种情况:

> 1:秒刷新磁盘策略,写入redis内部,每隔一秒做aof文件持久化，
> 
> 2:量刷新磁盘策略:900次更新操作做持久化

当aof到达一定阈值的时候,aof就会和之前的rdb文件合并 重新生成更大的rdb文件,这样就可以保证aof量一直在 较小的级别....

## Redis集群方式? ##

> 单机,主从,哨兵,集群proxy,集群cluster

####  ####

#### redis单机结构图 : ####

#### 因为单机不好突破性能,例如CPU,资源池都不好去扩展. ####

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#### 下图为redis 主从结构图 ####

#### 主从复制的协议 ####

master 和 slave 通过 rdb文件来 同步数据的情况.rdb的包会被同步到slave上面,slave会进行一次事务回放,然后slave 和 master 就是一模一样的

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哨兵结构图:

sentinal主要是去监控 master 和slave的存活状态的

redis client 启动会主动去sentinal读取master 和 slave 数据

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通过sentinal 才知道 set 是在master上面 get在slave上

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#### 当主机出现宕机 中断， sentinal会主动 主从切换， ####

切换以后 sentinal 也会主动通知client 修改对应 get set 主从位置

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在主从这里, 可以一主一从,一主多从,

redis client 可以有 多主多从(一个master 对应 一个 slave 也对应一个哨兵)

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#### 集群proxy代理 ####

proxy+注冊中心+多主多从

zk负责 监控 多服务的节点，数据master /slave 状态的感知

proxy 通过zk 获取

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#### redis缓存/淘汰机制 ####

redis单线程模型

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####  ####

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