Go
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mysql
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- 聚簇索引和非聚簇索引的区别
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- 索引的最左前缀原则
- mysql数据的索引优化以及失效
-
- 索引最左前缀 (a,b,c) ,
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- select * 的问题
- 覆盖索引,
- 要在区分度高的字段建立索引
- 建索引要注意大小 索引长度过大 会占用更大的 顺便提到上次的身份证上建立索引的案例
- 避免强制类型的转换
- mysql的隔离级别?处理什么问题的(脏读、幻读、不可重复读)
- mysql的主从复制过程?
- mysql的大表优化方式
- 底层怎么实现,为什么选了B+树
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- 分库分表后怎么查询分页?每张表查 N 条数据由 client 或 proxy merge
- 分库分表后怎么保证主键仍然是递增的?讲了 TDDL 的办法:有一张专门用于分配主键的表,每次用乐观锁的方式尝试去取一批主键过来分配,假如乐观锁失败就重试
- 现在需要支持深分页, 页码直接跳转, 怎么实现?不能做精准深分页,否则压力太大,找产品进行妥协,在50或100页后数据分页是否可以不完全精确,假如可以,那么缓存深页码的起始评论 id
- 瞬时写入量很大可能会打挂存储, 怎么保护?断路器
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- 断路器会造成写入失败, 假如我们不允许写入失败呢?先写进消息队列,削峰填谷异步落库
- mysql 面试(github.com/KeKe-Li/dat…)
- 一条sql执行过长的时间,你如何优化,从哪些方面入手?
- 查看是否涉及多表和子查询,优化Sql结构,如去除冗余字段,是否可拆表等
- 优化索引结构,看是否可以适当添加索引
- 数量大的表,可以考虑进行分离/分表(如交易流水表)
- 数据库主从分离,读写分离
- explain分析sql语句,查看执行计划,优化sql,有个 Extra 有 Using index Using where 表示什么
- 查看mysql执行日志,分析是否有其他方面的问题
redis
- redis的数据类型有哪几种,你们用了哪几种,是怎么用的
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- 写时复制了解吗,在redis哪里用到了?在计算机的哪些场景或者算法里有用到?参考:zhuanlan.zhihu.com/p/339437815
redis的网卡如果被打爆了,怎么办?redis缓存和本地缓存是怎么配合使用的,数据的一致性是如何解决的?参考:mp.weixin.qq.com/s/4W7vmICGx…
问题:如果你的应用程序执行的 Redis 命令有以下特点,那么有可能会导致操作延迟变大:
- 经常使用 O(N) 以上复杂度的命令,例如 SORT、SUNION、ZUNIONSTORE 聚合类命令
- 使用 O(N) 复杂度的命令,但 N 的值非常大
优化:
这里有两点可以优化:
- 业务应用尽量避免写入 bigkey
- 如果你使用的 Redis 是 4.0 以上版本,用 UNLINK 命令替代 DEL,此命令可以把释放 key 内存的操作,放到后台线程中去执行,从而降低对 Redis 的影响
- 如果你使用的 Redis 是 6.0 以上版本,可以开启 lazy-free 机制(lazyfree-lazy-user-del = yes),在执行 DEL 命令时,释放内存也会放到后台线程中执行。
fork 耗时严重
当 Redis 开启了后台 RDB 和 AOF rewrite 后,在执行时,它们都需要主进程创建出一个子进程进行数据的持久化。
主进程创建子进程,会调用操作系统提供的 fork 函数。
而 fork 在执行过程中,主进程需要拷贝自己的内存页表给子进程,如果这个实例很大,那么这个拷贝的过程也会比较耗时。
而且这个 fork 过程会消耗大量的 CPU 资源,在完成 fork 之前,整个 Redis 实例会被阻塞住,无法处理任何客户端请求。
想避免这种情况,你可以采取以下方案进行优化:
- 控制 Redis 实例的内存:尽量在 10G 以下,执行 fork 的耗时与实例大小有关,实例越大,耗时越久
- 合理配置数据持久化策略:在 slave 节点执行 RDB 备份,推荐在低峰期执行,而对于丢失数据不敏感的业务(例如把 Redis 当做纯缓存使用),可以关闭 AOF 和 AOF rewrite
- Redis 实例不要部署在虚拟机上:fork 的耗时也与系统也有关,虚拟机比物理机耗时更久
- 降低主从库全量同步的概率:适当调大 repl-backlog-size 参数,避免主从全量同步
开启AOF
当 Redis 开启 AOF 后,其工作原理如下:
- Redis 执行写命令后,把这个命令写入到 AOF 文件内存中(write 系统调用)
- Redis 根据配置的 AOF 刷盘策略,把 AOF 内存数据刷到磁盘上(fsync 系统调用)
为了保证 AOF 文件数据的安全性,Redis 提供了 3 种刷盘机制:
- appendfsync always:主线程每次执行写操作后立即刷盘,此方案会占用比较大的磁盘 IO 资源,但数据安全性最高
- appendfsync no:主线程每次写操作只写内存就返回,内存数据什么时候刷到磁盘,交由操作系统决定,此方案对性能影响最小,但数据安全性也最低,Redis 宕机时丢失的数据取决于操作系统刷盘时机
- appendfsync everysec:主线程每次写操作只写内存就返回,然后由后台线程每隔 1 秒执行一次刷盘操作(触发fsync系统调用),此方案对性能影响相对较小,但当 Redis 宕机时会丢失 1 秒的数据
但即便可以使用方案 2,我也不建议你在实例中存入 bigkey。
这是因为 bigkey 在很多场景下,依旧会产生性能问题。例如,bigkey 在分片集群模式下,对于数据的迁移也会有性能影响,以及我后面即将讲到的数据过期、数据淘汰、透明大页,都会受到 bigkey 的影响。
Redis 的过期数据采用被动过期 + 主动过期两种策略:
- 被动过期:只有当访问某个 key 时,才判断这个 key 是否已过期,如果已过期,则从实例中删除
- 主动过期:Redis 内部维护了一个定时任务,默认每隔 100 毫秒(1秒10次)就会从全局的过期哈希表中随机取出 20 个 key,然后删除其中过期的 key,如果过期 key 的比例超过了 25%,则继续重复此过程,直到过期 key 的比例下降到 25% 以下,或者这次任务的执行耗时超过了 25 毫秒,才会退出循环
执行 O(N) 命令时,关注 N 的大小**
规避使用复杂度过高的命令,就可以高枕无忧了么?
答案是否定的。
当你在执行 O(N) 命令时,同样需要注意 N 的大小。
如果一次性查询过多的数据,也会在网络传输过程中耗时过长,操作延迟变大。
所以,对于容器类型(List/Hash/Set/ZSet),在元素数量未知的情况下,一定不要无脑执行 LRANGE key 0 -1 / HGETALL / SMEMBERS / ZRANGE key 0 -1。
在查询数据时,你要遵循以下原则:
- 先查询数据元素的数量(LLEN/HLEN/SCARD/ZCARD)
- 元素数量较少,可一次性查询全量数据
- 元素数量非常多,分批查询数据(LRANGE/HASCAN/SSCAN/ZSCAN)
关注 DEL 时间复杂度
你没看错,在删除一个 key 时,如果姿势不对,也有可能影响到 Redis 性能。
删除一个 key,我们通常使用的是 DEL 命令,回想一下,你觉得 DEL 的时间复杂度是多少?
O(1) ?其实不一定。
当你删除的是一个 String 类型 key 时,时间复杂度确实是 O(1)。
但当你要删除的 key 是 List/Hash/Set/ZSet 类型,它的复杂度其实为 O(N),N 代表元素个数。
也就是说,删除一个 key,其元素数量越多,执行 DEL 也就越慢!
原因在于,删除大量元素时,需要依次回收每个元素的内存,元素越多,花费的时间也就越久!
而且,这个过程默认是在主线程中执行的,这势必会阻塞主线程,产生性能问题。
那删除这种元素比较多的 key,如何处理呢?
我给你的建议是,分批删除:
- List类型:执行多次 LPOP/RPOP,直到所有元素都删除完成
- Hash/Set/ZSet类型:先执行 HSCAN/SSCAN/SCAN 查询元素,再执行 HDEL/SREM/ZREM 依次删除每个元素
- 缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透
- 日常缓存和数据一致性处理
- 缓存和数据库一致性问题(mp.weixin.qq.com/s/4W7vmICGx…)
网络
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系统设计(开放性)
- 分布式id生成器
- 分布式锁延时任务系统分布式搜索引擎负载均衡器分布式配置管理分布式爬虫
- 服务限流系统
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需求挖掘: 是否需要精确,其他想法没有想法。
技术方案:redis计数。 热key问题怎么解决?本地cache,异步刷新。 方案需要多次引导。
追问,容灾怎么考虑: 服务做集群。 redis 做高可用。
追问,降级手段: 网关层限流, 防攻击
追问,如何支持用户一段时间不活动就算离开?
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微服务:
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微服务的服务治理你们是怎么做的,都包括哪些模块
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项目:
介绍一下你们的项目
你们项目的服务对象是谁,解决了他们的什么问题
你们的并发量多大,高并发是如何解决的
画一下你们项目的架构图
你们项目里的难点,优点,有什么可以改进的地方
你是怎么控制项目进度的
反问环节:
我如果加入你的团队,有这几个问题想问一下
- 团队对我的定位如何?
- 我的方向可以随着业务调整,但业务大方向是怎样的?
- 你对部门的未来发展预期是怎样的呢?
- 在未来的进程里,我起到怎样的角色?
- 你对我个人的期待是怎样的?
这5个问题,全部问出去 ,回答上来3个答案你觉得满意的就可以考虑,如果5个全是模棱两可的说的,不论薪资多高都不要去,因为这leader没想明白自己未来部门的发展,这种leader跟不了,如果5个问题都回答的你觉得很满意,至少很清晰