1、redis中RDB和AOF的使用情况分别是什么？
如果是保存不重要的数据可以使用RDB方式（比如缓存数据），如果是保存很重要的数据就要使用AOF，但是两种方式也可以同时使用。
RDB触发机制：
第一种： save(同步) 1 客户端输入save命令----》redis服务端----》同步创建RDB二进制文件 2 会造成redis的阻塞（数据量非常大的时候） 3 文件策略：如果老的RDB存在，会替换老的 4 复杂度 o(n)
第二种： bgsave(异步，Backgroud saving started) 1 客户端输入save命令----》redis服务端----》异步创建RDB二进制文件（fork函数生成一个子进程（fork会阻塞reids），执行createRDB，执行成功，返回给reids消息） 2 此时访问redis，会正常响应客户端 3 文件策略：跟save相同，如果老的RDB存在，会替换老的 4 复杂度 o(n)
第三种：(常用方式)（******） 自动（通过配置文件） 配置 seconds changes save 900 1 save 300 10 save 60 10000 如果60s中改变了1w条数据，自动生成rdb 如果300s中改变了10条数据，自动生成rdb 如果900s中改变了1条数据，自动生成rdb
以上三条符合任意一条，就自动生成rdb，内部使用bgsave。
RDB触发机制一般使用第三种方式，但是这种方式也会有缺点。如果修改的条数没有在设置范围内那么就不会触发，就会引发很多数据没有持久化的情况。所以我们一般采用下面方式：AOF。
AOF
问题：耗时，耗性能。不可控，可能会丢失数据。
实现策略：
日志不是直接写到硬盘上，而是先放在缓冲区，缓冲区根据一些策略，写到硬盘上 #第一种： always：redis--》写命令刷新的缓冲区---》每条命令fsync到硬盘---》AOF文件 #第二种： everysec（默认值）：redis——》写命令刷新的缓冲区---》每秒把缓冲区fsync到硬盘--》AOF文件 #第三种： no:redis——》写命令刷新的缓冲区---》操作系统决定，缓冲区fsync到硬盘--》AOF文件
RDB和AOF的选择
rdb最佳策略
rdb关掉，主从操作时； 集中管理：按天，按小时备份数据；
主从配置，从节点打开。
aof最佳策略
开：缓存和存储，大部分情况都打开， aof重写集中管理 everysec：通过每秒刷新的策略
最佳策略
小分片：每个redis的最大内存为4g； 缓存或存储：根据特性，使用不通策略； 时时监控硬盘，内存，负载网络等； 有足够内存。
2、斐波那契数列的实现。
实现一：基于递归形式实现
public static int getFib(int n){ if(n < 0){ return -1; }else if(n == 0){ return 0; }else if(n == 1 || n ==2){ return 1; }else{ return getFib(n - 1) + getFib(n - 2); } }
递归是最简单的实现方式，但递归有很多的问题，在n的值非常大时，会占用很多的内存空间，既然该数列定义F（n）=F(n-1)+F(n-2)（n≥2，n∈N*），那么我们可以从头到尾进行计算，先计算前面的值，然后逐步算出第n个值。
方式二：基于变量形式实现
public static int getFib2(int n){ if(n < 0){ return -1; }else if(n == 0){ return 0; }else if (n == 1 || n == 2){ return 1; }else{ int c = 0, a = 1, b = 1; for(int i = 3; i <= n; i++){ c = a + b; a = b; b = c; } return c; } }
从上面的实现中我们定义了3个变量a、b、c其中c=a+b，然后逐步进行计算从而得到下标为n的值。 既然我们可以定义变量进行存储，那么同样我们还可以定义一个数组，该数组的每一个元素即一个斐波那契数列的值，这样我们不仅能得到第n个值，还能获取整个斐波那契数列。
方式三：基于数组的实现
public static int getFib3(int n){ if(n < 0){ return -1; }else if(n == 0){ return 0; }else if (n == 1 || n == 2){ return 1; }else{ int[] fibAry = new int[n + 1]; fibAry[0] = 0; fibAry[1] = fibAry[2] = 1; for(int i = 3; i <= n; i++){ fibAry[i] = fibAry[i - 1] + fibAry[i - 2]; } return fibAry[n]; } }
3、数据库插入大批量数据的优化方案。
3.1、数据有序插入；
由于数据库插入时，需要维护索引数据，无序的记录会增大维护索引的成本。我们可以参照InnoDB使用的B+tree索引，如果每次插入记录都在索引的最后面，索引的定位效率很高，并且对索引调整较小；如果插入的记录在索引中间，需要B+tree进行分裂合并等处理，会消耗比较多计算资源，并且插入记录的索引定位效率会下降，数据量较大时会有频繁的磁盘操作。
3.2、在事务中进行插入处理；
使用事务可以提高数据的插入效率，这是因为进行一个INSERT操作时，MySQL内部会建立一个事务，在事务内才进行真正插入处理操作。通过使用事务可以减少创建事务的消耗，所有插入都在执行后才进行提交操作。
结论：
合并数据+事务的方法在较小数据量时，性能提高是很明显的，数据量较大时（1千万以上），性能会急剧下降，这是由于此时数据量超过了innodb_buffer的容量，每次定位索引涉及较多的磁盘读写操作，性能下降较快。而使用合并数据+事务+有序数据的方式在数据量达到千万级以上表现依旧是良好，在数据量较大时，有序数据索引定位较为方便，不需要频繁对磁盘进行读写操作，所以可以维持较高的性能。
注意事项：
SQL语句是有长度限制，在进行数据合并在同一SQL中务必不能超过SQL长度限制，通过max_allowed_packet配置可以修改，默认是1M，测试时修改为8M。
事务需要控制大小，事务太大可能会影响执行的效率。MySQL有innodb_log_buffer_size配置项，超过这个值会把innodb的数据刷到磁盘中，这时，效率会有所下降。所以比较好的做法是，在数据达到这个这个值前进行事务提交。
3.3、存储过程；
3.4、加缓存，使用redis等对数据进行预加载；
3.5、临时表；
3.6、队列；
3.7、分库分表（更大的数据量）等。
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