常问的几个方面
1.MySQL
存储引擎、事务、锁、索引
2.Redis
数据类型、过期策略、淘汰策略、缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、分布式锁
3. Spring
Spring Ioc、Spring AOP、Spring MVC
MYSQL
存储引擎
事务
事务的特性
- 原子性、一致性、隔离性、持久性事务的隔离性
- 并发异常:第一类丢失更新、第二类丢失更新、脏读、不可重复读、幻读
- 隔离级别: Read Uncommitted、Read Committed、Repeatable Read、Serializablespring
事务管理 - 声明式事务·编程式事务
锁
范围
- 表级锁:开销小、加锁快，发生锁冲突的概率高、并发度低，不会出现死锁。
- 行级锁:开销大、加锁慢，发生锁冲突的概率低、并发度高，会出现死锁。
类型(InnoDB)
-
共享锁（s)︰行级，读取一行;
-
排他锁（x)∶行级，更新一行;
-
意向共享锁（IS)︰表级，准备加共享锁;
-
意向排他锁（Ix)︰表级，准备加排他锁;
-
间隙锁(NK)︰行级，使用范围条件时，
对范围内不存在的记录加锁。一是为了防止幻读，二是为了满足恢复和复制的需要。
加锁
- 增加行级锁之前，InnoDB会自动给表加意向锁;
- 执行DML语句时，InnoDB会自动给数据加排他锁;
- 执行DQr语句时
共享锁(s）∶SELECT… FROM… WHERE… LOCK IN SHARE MODE;
排他锁（x)∶SELECT… FROM… WHERE… FOR UPDATE;
间隙锁（NK)︰上述sQ采用范围条件时，InnoDB对不存在的记录自动增加间隙锁。
死锁
场景
事务1: UPDATE T SET… WHERE ID = 1; UPDATE T SET… WHERE ID = 2;
事务2:UPDATE T SET… WHERE ID =.2; UPDATE T SET… WHERE ID = 1;·
解决方案
1.一般InnoDB会自动检测到，并使一个事务回滚，另一个事务继续;
2．设置超时等待参数innodb_lock_wait_timeout;
避免死锁
1．不同的业务并发访问多个表时，应约定以相同的顺序来访问这些表;
2．以批量的方式处理数据时，应事先对数据排序，保证线程按固定的顺序来处理数据;
3．在事务中，如果要更新记录，应直接申请足够级别的锁，即排他锁;
悲观锁（数据库)
乐观锁(自定义)
1．版本号机制
UPDATE… SET…,VERSION=# {version+1} WHERE… ANDVERSION=$ {version}
- CAS算法(compare and swap)
是一种无锁的算法，该算法涉及3个操作数（内存值v、旧值A、新值B)，当v等于A时，采用原子方式用=的值更新v的值。该算法通常采用自旋操作，也叫自旋锁。
它的缺点是:
- ABA问题：某线程将A该为B，再改回A，则CAS会误认为A没被修改过。
- 自旋操作采用循环的方式实现，若加锁时间长，则会给CPU带来巨大的开销。.
- CAS只能保证一个共享变量的原子操作。
索引
B+Tree (InnoDB)
- 数据分块存储，每一块称为一页;
- 所有的值都是按顺序存储的，并且每一个叶子到根的距离相同;
- 非叶节点存储数据的边界，叶子节点存储指向数据行的指针;
- 通过边界缩小数据的范围，从而避免全表扫描，加快了查找的速度。
Redis
过期策略
Redis会把设置了过期时间的key放入一个独立的字典里，在key过期时并不会立刻删除它。
Redis会通过如下两种策略,来删除过期的key:
- 惰性删除
客户端访问某个key时, Redis会检查该key是否过期，若过期则删除。 - 定期扫描
Redis默认每秒执行10次过期扫描（配置hz选项)，扫描策略如下:
1．从过期字典中随机选择20个key;
2．删除这20个key中已过期的key;
3．如果过期的key的比例超过25%，则重复步骤1;
淘汰策略
当Redis占用内存超出最大限制(maxmemory)时，可采用如下策略(maxmemory-policy),让Redis淘汰一些数据，以腾出空间继续提供读写服务:
-
noeviction:对可能导致增大内存的命令返回错误(大多数写命令，DEL除外);
-
volatile-ttl:在设置了过期时间的key中，选择剩余寿命(TTL)最短的key，将其淘汰;.
-
volatile-lru:在设置了过期时间的key中，选择最少使用的key (LRU)，将其淘汰;
-
volatile-random:在设置了过期时间的key中，随机选择一些key，将其淘汰;
-
allkeys-lru:在所有的key中，选择最少使用的key (LRU)，将其淘汰;.
-
allkeys-random:在所有的key中，随机选择一些key，将其淘汰。
-
LRU算法
维护一个链表，用于顺序存储被访问过的key。在访问数据时，最新访问过的key将被移动到表头，即最近访问的key在表头，最少访问的key在表尾。 -
近似LRU算法(Redis)
给每个ke y维护一个时间戳，淘汰时随机采样5个key，从中淘汰掉最旧的key。如果还是超出内存限制，则继续随机采样淘汰。
优点：比LRu算法节约内存，却可以取得非常近似的效果。
缓存穿透
场景
查询根本不存在的数据，使得请求直达存储层，导致其负载过大，甚至宕机。
解决方案
1．缓存空对象
存储层未命中后，仍然将空值存入缓存层。再次访问该数据时，缓存层会直接返回空值。
2．布隆过滤器
将所有存在的key提前存入布隆过滤器，在访问缓存层之前，先通过过滤器拦截，若请求的是不存在的key，则直接返回空值。
缓存击穿
场景
一份热点数据，它的访问量非常大。在其缓存失效瞬间，大量请求直达存储层，导致服务崩溃。
解决方案
1.加互斥锁
对数据的访问加互斥锁，当一个线程访问该数据时，其他线程只能等待。
这个线程访问过后，缓存中的数据将被重建，届时其他线程就可以直接从缓存取值。
2．永不过期
**不设置过期时间，**所以不会出现上述问题，这是“物理”上的不过期。
为每个value设置逻辑过期时间，当发现该值逻辑过期时，使用单独的线程重建缓存。
缓存雪崩
场景
由于某些原因，缓存层不能提供服务，导致所有的请求直达存储层，造成存储层宕机。（大量的数据请求）
解决方案
1．避免同时过期
设置过期时间时，附加一个随机数，避免大量的key同时过期。
2．构建高可用的Redis缓存
部署多个Redis实例，个别节点宕机，依然可以保持服务的整体可用。
3．构建多级缓存
增加本地缓存，在存储层前面多加一级屏障，降低请求直达存储层的几率。
4．启用限流和降级措施
对存储层增加限流措施，当请求超出限制时，对其提供降级服务。
分布式锁
场景
修改时，经常需要先将数据读取到内存，在内存中修改后再存回去。在分布式应用中，可能多个进程同时执行上述操作，而读取和修改非原子操作，所以会产生冲突。增加分布式锁，可以解决此类问题。
基本原理
- 同步锁：在多个线程都能访问到的地方，做一个标记，标识该数据的访问权限。
- 分布式锁：在多个进程都能访问到的地方，做一个标记，标识该数据的访问权限。
实现方式
1．基于数据库实现分布式锁;
2．基于Redis实现分布式锁;
3．基于zookeeper实现分布式锁;
Redis实现分布式锁的原则
1．安全属性：独享。在任一时刻，只有一个客户端持有锁。
2．活性A：无死锁。即便持有锁的客户端崩溃或者网络被分裂，锁仍然可以被获取。
3．活性B：**容错。**只要大部分Redis节点都活着，客户端就可以获取和释放锁。
单Redis实例实现分布式锁
1．获职锁使用命令:
SET resource_name my _random_value NX PX 30000
resource_name：key
my _random_value：随机值
NX︰仅在key不存在时才执行成功。
PX：设置锁的自动过期时间。
2．通过Lua脚本释放锁:
if redis.call ( "get",KEYS [1]) == ARGV [ 1] then
return redis.call ( "del",KEYS [1])
else return 0 end
可以避免删除别的客户端获取成功的锁:（A加锁->A阻塞->因超时释放锁->B加锁->A恢复->释放锁）
多Redis实例实现分布式锁
Redlock算法，该算法有现成的实现，其Java版本的库为Redisson。
步骤：
1．获取当前Unix时间，以毫秒为单位。（1970年开始）
2．依次尝试从x个实例，使用相同的key和随机值获取锁，并设置响应超时时间。如果服务器没有在规定时间内响应，客户端应该尽快尝试另外一个Redis实例。
3．客户端使用当前时间减去开始获取锁的时间，得到获取锁使用的时间。当且仅当大多数的Redis节点都取到锁，并且使用的时间小于锁失效时间时，锁才算取得成功。
4．如果取到了锁，key的真正有效时间等于有效时间减去获取锁使用的时间。
5．如果获取锁失败，客户端应该在所有的Redis实例上进行解锁。
Spring
Spring IOC
Bean的作用域
AOP
Spring MVC
