7.2晚上投的，发邮件约到了7.3晚上 总时长1小时10分钟左右

1. 自我介绍

2. 拷打项目30min

3. 缓存三兄弟

4. Redis除了缓存，还能做什么

5. Redis的数据结构，什么时候用哈希，什么时候用字符串

6. 线程池的执行流程

7. MySQL索引的数据结构

8. 聚簇索引和非聚簇索引

9. 索引选择使用哪些字段

10. 使用联合索引要注意什么

11. 表级锁

12. hashMap的底层数据结构

算法：lc-3.无重复字符的最长子串

反问：几轮面试，多久出结果，还需要学习什么

整体体验很好，感谢美团！

作者：ljk250531 链接：7.3美团—Java日常实习面经_牛客网 来源：牛客网

算法题：

包没写出来的 第一眼没什么想法

题解 使用滑动窗口 从第一行遍历到最后一行 然后用了hashset去加和删除 以及判断是否包含

其他解 还是滑动窗口 但是就相当于用遍历数组的方式代替了hashset 就是遍历右侧节点 如果左边界 和当前的值重复的话 那么左边的所有都删除了

Redis 缓存三兄弟

缓存击穿 ： 热点key  多个数据同时访问导致崩溃

缓存穿透 ： 大量访问缓存里边不存在的数据

缓存雪崩 ：多个热点key同时失效

Redis 除了缓存还能

主从集群 分片集群 内存回收 哨兵，，，，，，

Redis的数据结构，什么时候用哈希，什么时候用字符串

Redis的五大数据类型：String、Hash、List、Set和ZSet

String适用于简单字符缓存、分布式锁等

Hash适合存储对象；

List可用于实现栈、队列；

Set处理无序不重复元素集合；

ZSet常用于排行榜场景。(这个不是很懂)
原文链接：https://blog.csdn.net/q2qwert/article/details/131837969

线程池的执行流程

MySQL索引的数据结构

• B+Tree索引：

  • 特点：B+树是一种多路平衡查找树，其所有叶子节点在同一层，且叶子节点通过指针相连，构成了一个有序的链表。在B+树中，所有非叶子节点仅起到索引作用，包含子树所有节点的最大值，而叶子节点则包含了所有的关键字（值）。
  • 优势：由于B+树的非叶子节点只存储索引信息，因此可以容纳更多的节点元素，使得树的高度相对较低，从而减少了查找过程中磁盘I/O的存取次数。此外，叶子节点通过链表相连，便于区间查找和遍历。
  • 应用：MySQL的InnoDB存储引擎默认采用B+树作为索引的数据结构。

• Hash索引：

  • 特点：哈希索引采用哈希算法，将键值换算成新的哈希值，并映射到对应的槽位上。哈希索引的查询效率通常很高，因为在没有产生哈希冲突的情况下，通常只需要一次检索就可以找到目标数据。
  • 限制：哈希索引只能用于对等比较（如=、in），不支持范围查询（如between、>、<等）。此外，哈希索引也无法利用索引完成排序操作，因为哈希索引是无序排列的。
  • 应用：在MySQL中，Memory存储引擎支持哈希索引。InnoDB存储引擎虽然本身不直接支持哈希索引，但具有自适应哈希功能，可以在特定条件下将B+树索引转化为哈希索引

聚簇索引和非聚簇索引

聚簇索引是物理索引，它将索引与数据放在一起。

非聚簇索引的数据存储与索引是分开的。非聚簇索引的叶子节点指向了对应的数据行，而不是直接存储数据。（就是二级索引）

索引选择使用哪些字段

 

使用联合索引要注意什么

 表级锁

 

hashMap的底层数据结构

感觉之前见过这句话