最全软件开发面试问题总结（根据cyc大佬目录整理）【下】_cyc的面试问题

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上一篇整理了计算机网络的有关知识，本篇接着整理数据库以及设计模式的相关知识。由于这一块的知识比较零散，所以总结的相对简略。

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一 SQL

1 ★★☆ 手写 SQL 语句，特别是连接查询与分组查询。

参照本博客之前的文章。

2 ★★☆ 连接查询与子查询的比较。

连接查询: 将多张表(>=2)进行记录的连接(按照某个指定的条件进行数据拼接)。

• 连接查询的意义: 在用户查看数据的时候,需要显示的数据来自多张表.
• 连接查询: join, 使用方式: 左表 join 右表；左表: 在join关键字左边的表；右表: 在join关键字右边的表
• 连接查询分类：SQL中将连接查询分成四类: 内连接,外连接,自然连接和交叉连接。

子查询: 查询是在某个查询结果之上进行的.(一条select语句内部包含了另外一条select语句).

子查询分类

子查询有两种分类方式: 按位置分类;和按结果分类

• 按位置分类: 子查询(select语句)在外部查询(select语句)中出现的位置

1. From子查询: 子查询跟在from之后

2. Where子查询: 子查询出现where条件中

3. Exists子查询: 子查询出现在exists里面

• 按结果分类: 根据子查询得到的数据进行分类(理论上讲任何一个查询得到的结果都可以理解为二维表)

1. 标量子查询: 子查询得到的结果是一行一列

2. 列子查询: 子查询得到的结果是一列多行

3. 行子查询: 子查询得到的结果是多列一行(多行多列) （1,2,3出现的位置都是在where之后)

4. 表子查询: 子查询得到的结果是多行多列(出现的位置是在from之后)

链接中有示例。

3 ★★☆ drop、delete、truncate 比较。

drop：drop table 表名

      删除内容和定义，并释放空间。执行drop语句，将使此表的结构一起删除。

truncate (清空表中的数据)：truncate table 表名

      删除内容、释放空间但不删除定义(也就是保留表的数据结构)。与drop不同的是,只是清空表数据而已。

      truncate不能删除行数据，虽然只删除数据，但是比delete彻底，它只删除表数据。

delete：delete from 表名 （where 列名 = 值）

       与truncate类似，delete也只删除内容、释放空间但不删除定义；但是delete即可以对行数据进行删除，也可以对整表数据进行删除。

注意

• delete语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存，以便进行进行回滚操作。
• 执行速度一般来说：drop>truncate>delete
• delete语句是数据库操作语言(dml)，这个操作会放到 rollback segement 中，事务提交之后才生效；如果有相应的 trigger，执行的时候将被触发。truncate、drop 是数据库定义语言(ddl)，操作立即生效，原数据不放到 rollback segment 中，不能回滚，操作不触发trigger。
•  truncate语句执行以后，id标识列还是按顺序排列，保持连续；而delete语句执行后，ID标识列不连续

4 ★★☆ 视图的作用，以及何时能更新视图。

视图（子查询）：是从一个或多个表导出的虚拟的表，其内容由查询定义。具有普通表的结构，但是不实现数据存储。
对视图的修改：

• 单表视图一般用于查询和修改，会改变基本表的数据，
• 多表视图一般用于查询，不会改变基本表的数据。

作用：

• 简化了操作，把经常使用的数据定义为视图。 
• 安全性，用户只能查询和修改能看到的数据。
• 逻辑上的独立性，屏蔽了真实表的结构带来的影响。

关于可更新视图有以下三条规则：

• 若视图是基于多个表使用联接操作而导出的，那么对这个视图执行更新操作时，每次只能影响其中的一个表。
• 若视图导出时包含有分组和聚合操作，则不允许对这个视图执行更新操作。
• 若视图是从一个表经选择、投影而导出的，并在视图中包含了表的主键字或某个候选键，这类视图称为‘行列子集视图’。对这类视图可执行更新操作。

5 ★☆☆ 理解存储过程、触发器等作用。

最简单的意思就是在sql server中定义了一系列操作的的一个过程,只要调用他就可以完成相应的操作.

存储过程定义： 
将常用的或很复杂的工作，预先用SQL语句写好并用一个指定的名称存储起来, 那么以后要叫数据库提供与已定义好的存储过程的功能相同的服务时,只需调用execute,即可自动完成命令。 
存储过程的优点： 

• 存储过程只在创造时进行编译，以后每次执行存储过程都不需再重新编译，而一般SQL语句每执行一次就编译一次,所以使用存储过程可提高数据库执行速度。 
• 当对数据库进行复杂操作时(如对多个表进行Update,Insert,Query,Delete时），可将此复杂操作用存储过程封装起来与数据库提供的事务处理结合一起使用。 
• 存储过程可以重复使用,可减少数据库开发人员的工作量 。
• 安全性高,可设定只有某此用户才具有对指定存储过程的使用权。
• 触发器（trigger）是个特殊的存储过程，它的执行不是由程序调用，也不是手工启动，而是由个事件来触发，比如当对一个表进行操作（ insert，delete， update）时就会激活它执行。触发器经常用于加强数据的完整性约束和业务规则等。 触发器可以从 DBA_TRIGGERS ，USER_TRIGGERS 数据字典中查到。

触发器的优点

　　触发器可通过数据库中的相关表实现级联更改；不过，通过级联引用完整性约束可以更有效地执行这些更改。触发器可以强制比用 CHECK 约束定义的约束更为复杂的约束。与 CHECK 约束不同，触发器可以引用其它表中的列。例如，触发器可以使用另一个表中的 SELECT 比较插入或更新的数据，以及执行其它操作，如修改数据或显示用户定义错误信息。触发器也可以评估数据修改前后的表状态，并根据其差异采取对策。一个表中的多个同类触发器（INSERT、UPDATE 或 DELETE）允许采取多个不同的对策以响应同一个修改语句。

比较触发器与约束

　　约束和触发器在特殊情况下各有优势。触发器的主要好处在于它们可以包含使用 Transact-SQL 代码的复杂处理逻辑。因此，触发器可以支持约束的所有功能；但它在所给出的功能上并不总是最好的方法。实体完整性总应在最低级别上通过索引进行强制，这些索引或是 PRIMARY KEY 和 UNIQUE 约束的一部分，或是在约束之外独立创建的。假设功能可以满足应用程序的功能需求，域完整性应通过 CHECK 约束进行强制，而引用完整性 (RI) 则应通过 FOREIGN KEY 约束进行强制。在约束所支持的功能无法满足应用程序的功能要求时，触发器就极为有用。如果我们对触发器过分的依赖，势必影响数据库的结构，同时增加了维护的复杂程序.

二 系统原理

1 ★★★ ACID 的作用以及实现原理。

事务（Transaction）是访问和更新数据库的程序执行单元；事务中可能包含一个或多个sql语句，这些语句要么都执行，要么都不执行。作为一个关系型数据库，MySQL支持事务。

逻辑架构和存储引擎

如上图所示，MySQL服务器逻辑架构从上往下可以分为三层：

• 第一层：处理客户端连接、授权认证等。
• 第二层：服务器层，负责查询语句的解析、优化、缓存以及内置函数的实现、存储过程等。
• 第三层：存储引擎，负责MySQL中数据的存储和提取。MySQL中服务器层不管理事务，事务是由存储引擎实现的。MySQL支持事务的存储引擎有InnoDB、NDB Cluster等，其中InnoDB的使用最为广泛；其他存储引擎不支持事务，如MyIsam、Memory等。

如无特殊说明，后文中描述的内容都是基于InnoDB。

典型的MySQL事务是如下操作的：

其中start transaction标识事务开始，commit提交事务，将执行结果写入到数据库。如果sql语句执行出现问题，会调用rollback，回滚所有已经执行成功的sql语句。当然，也可以在事务中直接使用rollback语句进行回滚。MySQL中默认采用的是自动提交（autocommit）模式。

 ACID特性

ACID是衡量事务的四个特性：

• 原子性（Atomicity，或称不可分割性）
• 一致性（Consistency）
• 隔离性（Isolation）
• 持久性（Durability）

按照严格的标准，只有同时满足ACID特性才是事务；但是在各大数据库厂商的实现中，真正满足ACID的事务少之又少。例如MySQL的NDB Cluster事务不满足持久性和隔离性；InnoDB默认事务隔离级别是可重复读，不满足隔离性；Oracle默认的事务隔离级别为READ COMMITTED，不满足隔离性……因此与其说ACID是事务必须满足的条件，不如说它们是衡量事务的四个维度。

A 原子性是指一个事务是一个不可分割的工作单位，其中的操作要么都做，要么都不做；如果事务中一个sql语句执行失败，则已执行的语句也必须回滚，数据库退回到事务前的状态。

MySQL的日志有很多种，如二进制日志、错误日志、查询日志、慢查询日志等，此外InnoDB存储引擎还提供了两种事务日志：redo log(重做日志)和undo log(回滚日志)。其中redo log用于保证事务持久性；undo log则是事务原子性和隔离性实现的基础。

实现原子性的关键，是当事务回滚时能够撤销所有已经成功执行的sql语句。InnoDB实现回滚，靠的是undo log：当事务对数据库进行修改时，InnoDB会生成对应的undo log；如果事务执行失败或调用了rollback，导致事务需要回滚，便可以利用undo log中的信息将数据回滚到修改之前的样子。

B 持久性是指事务一旦提交，它对数据库的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。

InnoDB作为MySQL的存储引擎，数据是存放在磁盘中的，但如果每次读写数据都需要磁盘IO，效率会很低。为此，InnoDB提供了缓存(Buffer Pool)。

Buffer Pool的使用大大提高了读写数据的效率，但是也带了新的问题：如果MySQL宕机，而此时Buffer Pool中修改的数据还没有刷新到磁盘，就会导致数据的丢失，事务的持久性无法保证。

于是，redo log被引入来解决这个问题：当数据修改时，除了修改Buffer Pool中的数据，还会在redo log记录这次操作；当事务提交时，会调用fsync接口对redo log进行刷盘。如果MySQL宕机，重启时可以读取redo log中的数据，对数据库进行恢复。redo log采用的是WAL（Write-ahead logging，预写式日志），所有修改先写入日志，再更新到Buffer Pool，保证了数据不会因MySQL宕机而丢失，从而满足了持久性要求。注意redo log与binlog不同。

C 与原子性、持久性侧重于研究事务本身不同，隔离性研究的是不同事务之间的相互影响。隔离性是指，事务内部的操作与其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。严格的隔离性，对应了事务隔离级别中的Serializable (可串行化)，但实际应用中出于性能方面的考虑很少会使用可串行化。

隔离性追求的是并发情形下事务之间互不干扰。简单起见，我们仅考虑最简单的读操作和写操作(暂时不考虑带锁读等特殊操作)，那么隔离性的探讨，主要可以分为两个方面：

• (一个事务)写操作对(另一个事务)写操作的影响：锁机制保证隔离性
• (一个事务)写操作对(另一个事务)读操作的影响：MVCC保证隔离性

锁机制的基本原理可以概括为：事务在修改数据之前，需要先获得相应的锁；获得锁之后，事务便可以修改数据；该事务操作期间，这部分数据是锁定的，其他事务如果需要修改数据，需要等待当前事务提交或回滚后释放锁。

行锁与表锁

按照粒度，锁可以分为表锁、行锁以及其他位于二者之间的锁。表锁在操作数据时会锁定整张表，并发性能较差；行锁则只锁定需要操作的数据，并发性能好。但是由于加锁本身需要消耗资源(获得锁、检查锁、释放锁等都需要消耗资源)，因此在锁定数据较多情况下使用表锁可以节省大量资源。MySQL中不同的存储引擎支持的锁是不一样的，例如MyIsam只支持表锁，而InnoDB同时支持表锁和行锁，且出于性能考虑，绝大多数情况下使用的都是行锁。除了排它锁(写锁)之外，MySQL中还有共享锁(读锁)的概念。

并发情况下，读操作可能存在的三类问题：

（1）脏读：当前事务(A)中可以读到其他事务(B)未提交的数据（脏数据），这种现象是脏读。举例如下（以账户余额表为例）：

（2）不可重复读：在事务A中先后两次读取同一个数据，两次读取的结果不一样，这种现象称为不可重复读。脏读与不可重复读的区别在于：前者读到的是其他事务未提交的数据，后者读到的是其他事务已提交的数据。举例如下：

（3）幻读：在事务A中按照某个条件先后两次查询数据库，两次查询结果的条数不同，这种现象称为幻读。不可重复读与幻读的区别可以通俗的理解为：前者是数据变了，后者是数据的行数变了。举例如下：

SQL标准中定义了四种隔离级别，并规定了每种隔离级别下上述几个问题是否存在。一般来说，隔离级别越低，系统开销越低，可支持的并发越高，但隔离性也越差。隔离级别与读问题的关系如下：

在实际应用中，读未提交在并发时会导致很多问题，而性能相对于其他隔离级别提高却很有限，因此使用较少。可串行化强制事务串行，并发效率很低，只有当对数据一致性要求极高且可以接受没有并发时使用，因此使用也较少。因此在大多数数据库系统中，默认的隔离级别是读已提交(如Oracle)或可重复读（后文简称RR）。InnoDB默认的隔离级别是RR，后文会重点介绍RR。需要注意的是，在SQL标准中，RR是无法避免幻读问题的，但是InnoDB实现的RR避免了幻读问题。

RR解决脏读、不可重复读、幻读等问题，使用的是MVCC：MVCC全称Multi-Version Concurrency Control，即多版本的并发控制协议。下面的例子很好的体现了MVCC的特点：在同一时刻，不同的事务读取到的数据可能是不同的(即多版本)。MVCC最大的优点是读不加锁，因此读写不冲突，并发性能好。InnoDB实现MVCC，多个版本的数据可以共存，主要是依靠数据的隐藏列(也可以称之为标记位)和undo log。其中数据的隐藏列包括了该行数据的版本号、删除时间、指向undo log的指针等等；当读取数据时，MySQL可以通过隐藏列判断是否需要回滚并找到回滚需要的undo log，从而实现MVCC；隐藏列的详细格式不再展开。

概括来说，InnoDB实现的RR，通过锁机制、数据的隐藏列、undo log和类next-key lock，实现了一定程度的隔离性，可以满足大多数场景的需要。不过需要说明的是，RR虽然避免了幻读问题，但是毕竟不是Serializable，不能保证完全的隔离

D 一致性是指事务执行结束后，数据库的完整性约束没有被破坏，事务执行的前后都是合法的数据状态。数据库的完整性约束包括但不限于：实体完整性（如行的主键存在且唯一）、列完整性（如字段的类型、大小、长度要符合要求）、外键约束、用户自定义完整性（如转账前后，两个账户余额的和应该不变）。

可以说，一致性是事务追求的最终目标：前面提到的原子性、持久性和隔离性，都是为了保证数据库状态的一致性。此外，除了数据库层面的保障，一致性的实现也需要应用层面进行保障。

实现一致性的措施包括：

• 保证原子性、持久性和隔离性，如果这些特性无法保证，事务的一致性也无法保证
• 数据库本身提供保障，例如不允许向整形列插入字符串值、字符串长度不能超过列的限制等
• 应用层面进行保障，例如如果转账操作只扣除转账者的余额，而没有增加接收者的余额，无论数据库实现的多么完美，也无法保证状态的一致

下面总结一下ACID特性及其实现原理：

• 原子性：语句要么全执行，要么全不执行，是事务最核心的特性，事务本身就是以原子性来定义的；实现主要基于undo log
• 持久性：保证事务提交后不会因为宕机等原因导致数据丢失；实现主要基于redo log
• 隔离性：保证事务执行尽可能不受其他事务影响；InnoDB默认的隔离级别是RR，RR的实现主要基于锁机制、数据的隐藏列、undo log和类next-key lock机制
• 一致性：事务追求的最终目标，一致性的实现既需要数据库层面的保障，也需要应用层面的保障

2 ★★★ 四大隔离级别，以及不可重复读和幻影读的出现原因。

  见上文

3 ★★☆ 封锁的类型以及粒度，两段锁协议，隐式和显示锁定。

数据库是一个多用户使用的共享资源。当多个用户并发地存取数据时，在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性。

加锁是实现数据库并发控制的一个非常重要的技术。当事务在对某个数据对象进行操作前，先向系统发出请求，对其加锁。加锁后事务就对该数据对象有了一定的控制，在该事务释放锁之前，其他的事务不能对此数据对象进行更新操作。

锁的分类：

共享（S)锁：多个事务可封锁一个共享页；任何事务都不能修改该页； 通常是该页被读取完毕，S锁立即被释放。 

排它（X)锁：仅允许一个事务封锁此页；其他任何事务必须等到X锁被释放才能对该页进行访问；X锁一直到事务结束才能被释放。 

更新（U)锁：更新锁在修改操作的初始化阶段用来锁定可能要被修改的资源，这样可以避免使用共享锁造成的死锁现象。

在sql server2000中锁是具有粒度的，即可以对不同的资源加锁。锁定在较小的粒度的资源（例如行）上可以增加系统的并发量但需要较大的系统开销，从而也会影响系统的性能，因为锁定的粒度较小则操作可能产生的锁的数量会增加；锁定在较大的粒度（例如表）就并发而言是相当昂贵的，因为锁定整个表限制了其它事务对表中任意部分进行访问，但要求的开销较低，因为需要维护的锁较少，所以在这里是一种互相制约的关系。

Sql server2000中锁定的粒度包括 行、页、扩展盘区、表、库等资源。

封锁粒度(Granularity)是指封锁对象的大小。封锁对象可以是逻辑单元，也可以是物理单元。以关系数据库为例，封锁对象可以是属性值、属性值的集合、元组、关系、直至整个数据库；也可以是一些物理单元，例如页(数据页或索引项)、块等。封锁粒度与系统的并发度和并发控制的开销密切相关。封锁的粒度越小，并发度越高，系统开销也越大；封锁的粒度越大，并发度越低，系统开销也越小。

一个系统应同时支持多种封锁粒度供不同的事务选择，这种封锁方法称为多粒度封锁 (Multiple Granularity Locking)。选择封锁粒度时应该综合考虑封锁开销和并发度两个因素，选择适当的封锁粒度以求得最优的效果。通常，需要处理大量元组的事务可以以关系为封锁粒度；需要处理多个关系的大量元组的事务可以以数据库为封锁粒度；而对于一个处理少量元组的用户事务，以元组为封锁粒度比较合适。

对数据对象加锁时，还需要约定一些规则。例如，何时申请X锁或S锁、持锁时间、何时释放等。这些规则称为封锁协议(Locking Protocol)。对封锁方式规定不同的规则，就形成了各种不同的封锁协议。封锁协议分三级，各级封锁协议对并发操作带来的丢失修改、不可重复读取和读“脏”数据等不一致问题，可以在不同程度上予以解决。

• 一级封锁协议是：事务T在修改数据之前必须先对其加X锁，直到事务结束才释放。可有效地防止“丢失更新”，并能够保证事务T的可恢复性。但是，由于一级封锁没有要求对读数据进行加锁，所以不能保证可重复读和不读“脏”数据。
• 二级封锁协议是：事务T对要修改数据必须先加X锁，直到事务结束才释放X锁；对要读取的数据必须先加S锁，读完后即可释放S锁。不但能够防止丢失修改，还可进一步防止读“脏”数据。但是由于二级封锁协议对数据读完后即可释放S锁，所以不能避免“不可重复读”错误。
• 三级封锁协议是事务T在读取数据之前必须先对其加S锁，在要修改数据之前必须先对其加X锁，直到事务结束后才释放所有锁。由于三级封锁协议强调即使事务读完数据A之后也不释放S锁，从而使得别的事务无法更改数据A。三级封锁协议不但防止了丢失修改和不读“脏”数据，而且防止了不可重复读。

两段锁协议规定所有的事务应遵守的规则：

• 在对任何数据进行读、写操作之前，首先要申请并获得对该数据的封锁。
• 在释放一个封锁之后，事务不再申请和获得其它任何封锁。

定理：若所有事务均遵守两段锁协议，则这些事务的所有交叉调度都是可串行化的。充分条件，不是必要条件

MySQL InnoDB采用的是两阶段锁定协议（two-phase locking protocol）。在事务执行过程中，随时都可以执行锁定，锁只有在执行 COMMIT或者ROLLBACK的时候才会释放，并且所有的锁是在同一时刻被释放。前面描述的锁定都是隐式锁定，InnoDB会根据事务隔离级别在需要的时候自动加锁。

另外，InnoDB也支持通过特定的语句进行显示锁定，这些语句不属于SQL规范：

• SELECT ... LOCK IN SHARE MODE
• SELECT ... FOR UPDATE

4 ★★★ 乐观锁与悲观锁。

• 悲观锁
• 总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁（共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程）。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。Java中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。
• 乐观锁
• 总是假设最好的情况，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号机制和CAS算法实现。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库提供的类似于write_condition机制，其实都是提供的乐观锁。在Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式CAS实现的。

两种锁的使用场景
从上面对两种锁的介绍，我们知道两种锁各有优缺点，不可认为一种好于另一种，像乐观锁适用于写比较少的情况下（多读场景），即冲突真的很少发生的时候，这样可以省去了锁的开销，加大了系统的整个吞吐量。但如果是多写的情况，一般会经常产生冲突，这就会导致上层应用会不断的进行retry，这样反倒是降低了性能，所以一般多写的场景下用悲观锁就比较合适。
版本号机制
一般是在数据表中加上一个数据版本号version字段，表示数据被修改的次数，当数据被修改时，version值会加一。当线程A要更新数据值时，在读取数据的同时也会读取version值，在提交更新时，若刚才读取到的version值为当前数据库中的version值相等时才更新，否则重试更新操作，直到更新成功。应该是当前最后更新的version与操作员第一次的版本号是否相等

CAS算法
即compare and swap（比较与交换），是一种有名的无锁算法。无锁编程，即不使用锁的情况下实现多线程之间的变量同步，也就是在没有线程被阻塞的情况下实现变量的同步，所以也叫非阻塞同步（Non-blocking Synchronization）。CAS算法涉及到三个操作数

• 需要读写的内存值 V
• 进行比较的值 A
• 拟写入的新值 B

当且仅当 V 的值等于 A时，CAS通过原子方式用新值B来更新V的值，否则不会执行任何操作（比较和替换是一个原子操作）。一般情况下是一个自旋操作，即不断的重试。
ABA 问题是乐观锁一个常见的问题：如果一个变量V初次读取的时候是A值，并且在准备赋值的时候检查到它仍然是A值，那我们就能说明它的值没有被其他线程修改过了吗？很明显是不能的，因为在这段时间它的值可能被改为其他值，然后又改回A，那CAS操作就会误认为它从来没有被修改过。这个问题被称为CAS操作的 "ABA"问题。

• 循环时间长开销大
• 自旋CAS（也就是不成功就一直循环执行直到成功）如果长时间不成功，会给CPU带来非常大的执行开销。 
• CAS 只对单个共享变量有效，当操作涉及跨多个共享变量时 CAS 无效。

CAS与synchronized的使用情景
简单的来说CAS适用于写比较少的情况下（多读场景，冲突一般较少），synchronized适用于写比较多的情况下（多写场景，冲突一般较多）

对于资源竞争较少（线程冲突较轻）的情况，使用synchronized同步锁进行线程阻塞和唤醒切换以及用户态内核态间的切换操作额外浪费消耗cpu资源；而CAS基于硬件实现，不需要进入内核，不需要切换线程，操作自旋几率较少，因此可以获得更高的性能。
对于资源竞争严重（线程冲突严重）的情况，CAS自旋的概率会比较大，从而浪费更多的CPU资源，效率低于synchronized。
 

5 ★★★ MVCC 原理，当前读以及快照读，Next-Key Locks 解决幻影读。

MVCC是一种多版本并发控制机制。

MVCC是为了解决什么问题?
大多数的MYSQL事务型存储引擎,如,InnoDB，Falcon以及PBXT都不使用一种简单的行锁机制.事实上,他们都和MVCC–多版本并发控制来一起使用.
大家都应该知道,锁机制可以控制并发操作,但是其系统开销较大,而MVCC可以在大多数情况下代替行级锁,使用MVCC,能降低其系统开销.
MVCC是通过保存数据在某个时间点的快照来实现的. 不同存储引擎的MVCC. 不同存储引擎的MVCC实现是不同的,典型的有乐观并发控制和悲观并发控制.

快照读

  读取的是记录数据的可见版本（可能是过期的数据），不用加锁

当前读

  读取的是记录数据的最新版本，并且当前读返回的记录都会加上锁，保证其他事务不会再并发的修改这条记录

InnoDB通过Nextkey lock解决了当前读时的幻读问题
Innodb行锁分为:

• Record Lock:    在索引上对单行记录加锁.
• Gap Lock:    锁定一个范围的记录,但不包括记录本身.锁加在未使用的空闲空间上,可能是两个索引记录之间，也可能是第一个索引记录之前或最后一个索引之后的空间.
• Next-Key Lock:    行锁与间隙锁组合起来用就叫做Next-Key Lock。锁定一个范围，并且锁定记录本身。对于行的查询，都是采用该方法，主要目的是解决幻读的问题。

6 ★★☆ 范式理论。

构造数据库必须遵循一定的规则。在关系数据库中，这种规则就是范式。

范式是符合某一种级别的关系模式的集合。关系数据库中的关系必须满足一定的要求，即满足不同的范式。目前关系数据库有六种范式:第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、第四范式(4NF)、第五范式(5NF)和第六范式(6NF)。满足最低要求的范式是第一范式(1NF)。在第一范式的基础上进一步满足更多要求的称为第二范式(2NF)，其余范式以次类推。一般说来，数据库只需满足第三范式(3NF)就行了。

所谓第一范式(1NF)是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。

第二范式(2NF)是在第一范式(1NF)的基础上建立起来的，即满足第二范式(2NF)必须先满足第一范式(1NF)。第二范式(2NF)要求数据库表中的每个实例或行必须可以被唯一地区分。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的唯一标识。

满足第三范式(3NF)必须先满足第二范式(2NF)。简而言之，第三范式(3NF)要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息。

7 ★★★ SQL 与 NoSQL 的比较

• SQL (Structured Query Language) 数据库，指关系型数据库。主要代表：SQL Server，Oracle，MySQL(开源)，PostgreSQL(开源)。
• NoSQL（Not Only SQL）泛指非关系型数据库。主要代表：MongoDB，Redis，CouchDB。

存储方式--SQL数据存在特定结构的表中；而NoSQL则更加灵活和可扩展，存储方式可以省是JSON文档、哈希表或者其他方式。

表/数据集合的数据的关系--在SQL中，必须定义好表和字段结构后才能添加数据，例如定义表的主键(primary key)，索引(index),触发器(trigger),存储过程(stored procedure)等。表结构可以在被定义之后更新，但是如果有比较大的结构变更的话就会变得比较复杂。在NoSQL中，数据可以在任何时候任何地方添加，不需要先定义表。NoSQL也可以在数据集中建立索引。从这点来看，NoSQL可能更加适合初始化数据还不明确或者未定的项目中。

外部数据存储--SQL中如何需要增加外部关联数据的话，规范化做法是在原表中增加一个外键，关联外部数据表。例如需要在借阅表中增加审核人信息，先建立一个审核人表：

再在原来的借阅人表中增加审核人外键：

这样如果我们需要更新审核人个人信息的时候只需要更新审核人表而不需要对借阅人表做更新。而在NoSQL中除了这种规范化的外部数据表做法以外，我们还能用如下的非规范化方式把外部数据直接放到原数据集中，以提高查询效率。缺点也比较明显，更新审核人数据的时候将会比较麻烦。

SQL中的JOIN查询-SQL中可以使用JOIN表链接方式将多个关系数据表中的数据用一条简单的查询语句查询出来。NoSQL暂未提供类似JOIN的查询方式对多个数据集中的数据做查询。所以大部分NoSQL使用非规范化的数据存储方式存储数据。

数据耦合性--SQL中不允许删除已经被使用的外部数据，例如审核人表中的"熊三"已经被分配给了借阅人熊大，那么在审核人表中将不允许删除熊三这条数据，以保证数据完整性。而NoSQL中则没有这种强耦合的概念，可以随时删除任何数据。

事务--SQL中如果多张表数据需要同批次被更新，即如果其中一张表更新失败的话其他表也不能更新成功。这种场景可以通过事务来控制，可以在所有命令完成后再统一提交事务。而NoSQL中没有事务这个概念，每一个数据集的操作都是原子级的。

增删改查语法

查询性能--在相同水平的系统设计的前提下，因为NoSQL中省略了JOIN查询的消耗，故理论上性能上是优于SQL的。

目前许多大型互联网项目都会选用MySQL（或任何关系型数据库） + NoSQL的组合方案。

总之：

关系型数据库适合存储结构化数据，如用户的帐号、地址：

• 这些数据通常需要做结构化查询（嗯，好像是废话），比如join，这时候，关系型数据库就要胜出一筹
• 这些数据的规模、增长的速度通常是可以预期的
• 事务性、一致性

NoSQL适合存储非结构化数据，如文章、评论：

• 这些数据通常用于模糊处理，如全文搜索、机器学习
• 这些数据是海量的，而且增长的速度是难以预期的，
• 根据数据的特点，NoSQL数据库通常具有无限（至少接近）伸缩性
• 按key获取数据效率很高，但是对join或其他结构化查询的支持就比较差

基于它们的适用范围不同，目前主流架构才会采用组合方案，一个也不能少。目前为止，还没有出现一个能够通吃各种场景的数据库，而且根据CAP理论，这样的数据库是不存在的。 

三  MySQL

1 ★★★ B+ Tree 原理，与其它查找树的比较。

B+树索引是B+树在数据库中的一种实现，是最常见也是数据库中使用最为频繁的一种索引。B+树中的B代表平衡（balance），而不是二叉（binary），因为B+树是从最早的平衡二叉树演化而来的。在讲B+树之前必须先了解二叉查找树、平衡二叉树和平衡多路查找树（B-Tree），B+树即由这些树逐步优化而来。

二叉查找树

二叉树具有以下性质：左子树的键值小于根的键值，右子树的键值大于根的键值。 
如下图所示就是一棵二叉查找树， 

平衡二叉树（AVL Tree）

平衡二叉树（AVL树）在符合二叉查找树的条件下，还满足任何节点的两个子树的高度最大差为1。下面的两张图片，左边是AVL树，它的任何节点的两个子树的高度差<=1；右边的不是AVL树，其根节点的左子树高度为3，而右子树高度为1； 

平衡多路查找树（B-Tree）

B-Tree是为磁盘等外存储设备设计的一种平衡查找树。因此在讲B-Tree之前先了解下磁盘的相关知识。

系统从磁盘读取数据到内存时是以磁盘块（block）为基本单位的，位于同一个磁盘块中的数据会被一次性读取出来，而不是需要什么取什么。

InnoDB存储引擎中有页（Page）的概念，页是其磁盘管理的最小单位。B-Tree结构的数据可以让系统高效的找到数据所在的磁盘块。

B-Tree中的每个节点根据实际情况可以包含大量的关键字信息和分支，如下图所示为一个3阶的B-Tree： 

B+Tree

B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化，使其更适合实现外存储索引结构，InnoDB存储引擎就是用B+Tree实现其索引结构。

B+Tree相对于B-Tree有几点不同：

• 非叶子节点只存储键值信息。
• 所有叶子节点之间都有一个链指针。
• 数据记录都存放在叶子节点中。

将上一节中的B-Tree优化，由于B+Tree的非叶子节点只存储键值信息，假设每个磁盘块能存储4个键值及指针信息，则变成B+Tree后其结构如下图所示： 

数据库中的B+Tree索引可以分为聚集索引（clustered index）和辅助索引（seco·ndary index）。上面的B+Tree示例图在数据库中的实现即为聚集索引，聚集索引的B+Tree中的叶子节点存放的是整张表的行记录数据。辅助索引与聚集索引的区别在于辅助索引的叶子节点并不包含行记录的全部数据，而是存储相应行数据的聚集索引键，即主键。当通过辅助索引来查询数据时，InnoDB存储引擎会遍历辅助索引找到主键，然后再通过主键在聚集索引中找到完整的行记录数据。 

2 ★★★ MySQL 索引以及优化。

索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。

索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种，聚簇索引是按照数据存放的物理位置为顺序的，而非聚簇索引就不一样了；聚簇索引能提高多行检索的速度，而非聚簇索引对于单行的检索很快。

普通索引

这是最基本的索引，它没有任何限制.MyIASM中默认的BTREE类型的索引，也是我们大多数情况下用到的索引。

唯一索引

与普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值（注意和主键不同）。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一，创建方法和普通索引类似。

全文索引（FULLTEXT）

MySQL从3.23.23版开始支持全文索引和全文检索，FULLTEXT索引仅可用于 MyISAM 表；他们可以从CHAR、VARCHAR或TEXT列中作为CREATE TABLE语句的一部分被创建，或是随后使用ALTER TABLE 或CREATE INDEX被添加。对于较大的数据集，将你的资料输入一个没有FULLTEXT索引的表中，然后创建索引，其速度比把资料输入现有FULLTEXT索引的速度更为快。不过切记对于大容量的数据表，生成全文索引是一个非常消耗时间非常消耗硬盘空间的做法。

单列索引、多列索引

多个单列索引与单个多列索引的查询效果不同，因为执行查询时，MySQL只能使用一个索引，会从多个索引中选择一个限制最为严格的索引。

组合索引（最左前缀）

平时用的SQL查询语句一般都有比较多的限制条件，所以为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。

虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会膨胀很快。索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引，或优化查询语句。

何时使用聚集索引或非聚集索引？

索引不会包含有NULL值的列

只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。

使用短索引

对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果在前10个或20个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。

 索引列排序

MySQL查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。

like语句操作

一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。

不要在列上进行运算

例如：select * from users where YEAR(adddate)<2007，将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成：select * from users where adddate<’2007-01-01′。关于这一点可以围观：一个单引号引发的MYSQL性能损失。

最后总结一下，MySQL只对一下操作符才使用索引：<,<=,=,>,>=,between,in,以及某些时候的like(不以通配符%或_开头的情形)。而理论上每张表里面最多可创建16个索引，不过除非是数据量真的很多，否则过多的使用索引也不是那么好玩的。

3 ★★★ 查询优化。

略

4 ★★★ InnoDB 与 MyISAM 比较。

• MyISAM：默认表类型，它是基于传统的ISAM类型，ISAM是Indexed Sequential Access Method (有索引的顺序访问方法) 的缩写，它是存储记录和文件的标准方法。不是事务安全的，而且不支持外键，如果执行大量的select，insert MyISAM比较适合。
• InnoDB：支持事务安全的引擎，支持外键、行锁、事务是他的最大特点。如果有大量的update和insert，建议使用InnoDB，特别是针对多个并发和QPS较高的情况。

5点主要不同；

• InnoDB支持事务，而MyISAM不支持事务
• InnoDB支持Innodb支持事务和行级锁，是innodb的最大特色。而MyISAM只支持表级锁;Innodb的行锁模式有以下几种：共享锁，排他锁，意向共享锁(表锁)，意向排他锁(表锁)，间隙锁。注意：当语句没有使用索引，innodb不能确定操作的行，这个时候就使用的意向锁，也就是表锁
• InnoDB支持MVCC, 而MyISAM不支持
• InnoDB支持外键，而MyISAM不支持
• InnoDB不支持全文索引，而MyISAM支持。

innodb引擎的4大特性

插入缓冲（insert buffer),二次写(double write),自适应哈希索引(ahi),预读(read ahead)

selectcount(*)哪个更快，为什么

myisam更快，因为myisam内部维护了一个计数器，可以直接调取。

5 ★★☆ 水平切分与垂直切分。

垂直切分

垂直拆分：原来一个表的信息，拆分到两个或者多个表中，通过主键来进行关联。（垂直拆分列，列数据拆分到不同表中）
垂直切分的优点

• 数据库的拆分简单明了，拆分规则明确；
• 应用程序模块清晰明确，整合容易；
• 数据维护方便易行，容易定位；

缺点

• 部分表关联无法在数据库级别完成，需要在程序中完成；
• 单表大数据量仍然存在性能瓶颈；
• 事务处理相对更为复杂；
• 切分达到一定程度之后，扩展性会遇到限制；

水平切分

水平切分：把一个表的数据按照某种规则划分到不同表或数据库里。（水平拆分行，行数据拆分到不同表中）

优点

• 解决单表大数据量性能遇到瓶颈的问题；
• 应用程序端整体架构改动相对较少；
• 事务处理相对简单；
• 只要切分规则能够定义好，基本上较难遇到扩展性限制

缺点

• 切分规则相对更为复杂，很难抽象出一个能够满足整个数据库的切分规则；
• 后期数据的维护难度有所增加，人为手工定位数据更困难；
• 应用系统各模块耦合度较高，可能会对后面数据的迁移拆分造成一定的困难。

6 ★★☆ 主从复制原理、作用、实现。

集群和主从最本质的区别，其实也就是data-sharing和nothing-sharing的区别。集群是共享存储的。主从复制中没有任何共享。每台机器都是独立且完整的系统。

主从复制，是用来建立一个和主数据库完全一样的数据库环境，称为从数据库；主数据库一般是准实时的业务数据库。

主从复制的作用（好处，或者说为什么要做主从）重点!

• 做数据的热备，作为后备数据库，主数据库服务器故障后，可切换到从数据库继续工作，避免数据丢失。
• 架构的扩展。业务量越来越大，I/O访问频率过高，单机无法满足，此时做多库的存储，降低磁盘I/O访问的频率，提高单个机器的I/O性能。
• 读写分离，使数据库能支撑更大的并发。在报表中尤其重要。由于部分报表sql语句非常的慢，导致锁表，影响前台服务。如果前台使用master，报表使用slave，那么报表sql将不会造成前台锁，保证了前台速度。

主从复制的原理（重中之重，面试必问）：

• 数据库有个bin-log二进制文件，记录了所有sql语句。
• 我们的目标就是把主数据库的bin-log文件的sql语句复制过来。
• 让其在从数据的relay-log重做日志文件中再执行一次这些sql语句即可。
• 下面的主从配置就是围绕这个原理配置

具体需要三个线程来操作：

• binlog输出线程:每当有从库连接到主库的时候，主库都会创建一个线程然后发送binlog内容到从库。在从库里，当复制开始的时候，从库就会创建两个线程进行处理：
• 从库I/O线程:当START SLAVE语句在从库开始执行之后，从库创建一个I/O线程，该线程连接到主库并请求主库发送binlog里面的更新记录到从库上。从库I/O线程读取主库的binlog输出线程发送的更新并拷贝这些更新到本地文件，其中包括relay log文件。
• 从库的SQL线程:从库创建一个SQL线程，这个线程读取从库I/O线程写到relay log的更新事件并执行。

可以知道，对于每一个主从复制的连接，都有三个线程。拥有多个从库的主库为每一个连接到主库的从库创建一个binlog输出线程，每一个从库都有它自己的I/O线程和SQL线程。

主从复制如图：

面试题干货分析（如果问到数据库主从问题，必问以下问题）：

• 主从的好处是？
• 主从的原理是？
• 从数据库的读的延迟问题了解吗？如何解决？
• 做主从后主服务器挂了怎么办？

7 ★☆☆ redo、undo、binlog 日志的作用。

• binlog是MySQL Server层记录的日志，
• redo log是InnoDB存储引擎层的日志。

两者都是记录了某些操作的日志(不是所有) 自然有些重复（但两者记录的格式不同）。

• binlog属于逻辑日志，是逻辑操作。
• innodb redo属于物理日志，是物理变更。

逻辑日志有个缺点是难以并行，而物理日志可以比较好的并行操作。

binlog日志用于记录所有更新且提交了数据或者已经潜在更新提交了数据（例如，没有匹配任何行的一个DELETE）的所有语句。语句以“事件”的形式保存，它描述数据更改。

binlog作用

• 恢复使能够最大可能地更新数据库，因为二进制日志包含备份后进行的所有更新。
• 在主复制服务器上记录所有将发送给从服务器的语句。 

Undo Log
Undo Log是为了实现事务的原子性，在MySQL数据库InnoDB存储引擎中，还用UndoLog来实现多版本并发控制(简称：MVCC)。
Undo Log的原理很简单，为了满足事务的原子性，在操作任何数据之前，首先将数据备份到一个地方（这个存储数据备份的地方称为UndoLo）。
然后进行数据的修改。如果出现了错误或者用户执行了ROLLBACK语句，系统可以利用UndoLog中的备份将数据恢复到事务开始之前的状态。
除了可以保证事务的原子性，Undo Log也可以用来辅助完成事务的持久化。
因此，实现原子性和持久化的事务的简化过程

缺陷：主要的缺陷在于在fg步骤之间发生宕机，无法恢复事务，因此加入redo保证commit的事务不会丢失

Redo log
记录的是新数据的备份。在事务提交前，只要将Redo Log持久化即可，不需要将数据持久化。当系统崩溃时，虽然数据没有持久化，
但是RedoLog已经持久化。系统可以根据RedoLog的内容，将所有数据恢复到最新的状态。

四 Redis

• ★★☆ 字典和跳跃表原理分析。
• ★★★ 使用场景。
• ★★★ 与 Memchached 的比较。
• ★☆☆ 数据淘汰机制。
• ★★☆ RDB 和 AOF 持久化机制。
• ★★☆ 事件驱动模型。
• ★☆☆ 主从复制原理。
• ★★★ 集群与分布式。
• ★★☆ 事务原理。
• ★★★ 线程安全问题。

先略过

五  面向对象思想

1 ★★★ 面向对象三大特性

透切理解面向对象三大基本特性是理解面向对象五大基本原则的基础.
三大特性是：封装,继承,多态  

• 所谓封装，也就是把客观事物封装成抽象的类，并且类可以把自己的数据和方法只让可信的类或者对象操作，对不可信的进行信息隐藏。封装是面向对象的特征之一，是对象和类概念的主要特性。 简单的说，一个类就是一个封装了数据以及操作这些数据的代码的逻辑实体。在一个对象内部，某些代码或某些数据可以是私有的，不能被外界访问。通过这种方式，对象对内部数据提供了不同级别的保护，以防止程序中无关的部分意外的改变或错误的使用了对象的私有部分。
• 所谓继承是指可以让某个类型的对象获得另一个类型的对象的属性的方法。它支持按级分类的概念。继承是指这样一种能力：它可以使用现有类的所有功能，并在无需重新编写原来的类的情况下对这些功能进行扩展。 通过继承创建的新类称为“子类”或“派生类”，被继承的类称为“基类”、“父类”或“超类”。继承的过程，就是从一般到特殊的过程。要实现继承，可以通过“继承”（Inheritance）和“组合”（Composition）来实现。继承概念的实现方式有二类：实现继承与接口继承。实现继承是指直接使用基类的属性和方法而无需额外编码的能力；接口继承是指仅使用属性和方法的名称、但是子类必须提供实现的能力；
• 所谓多态就是指一个类实例的相同方法在不同情形有不同表现形式。多态机制使具有不同内部结构的对象可以共享相同的外部接口。这意味着，虽然针对不同对象的具体操作不同，但通过一个公共的类，它们（那些操作）可以通过相同的方式予以调用。

五大基本原则 

• 单一职责原则SRP(Single Responsibility Principle)：是指一个类的功能要单一，不能包罗万象。如同一个人一样，分配的工作不能太多，否则一天到晚虽然忙忙碌碌的，但效率却高不起来。
• 开放封闭原则OCP(Open－Close Principle) ：一个模块在扩展性方面应该是开放的而在更改性方面应该是封闭的。比如：一个网络模块，原来只服务端功能，而现在要加入客户端功能，那么应当在不用修改服务端功能代码的前提下，就能够增加客户端功能的实现代码，这要求在设计之初，就应当将服务端和客户端分开，公共部分抽象出来。
• 替换原则(the Liskov Substitution Principle LSP) ：子类应当可以替换父类并出现在父类能够出现的任何地方。比如：公司搞年度晚会，所有员工可以参加抽奖，那么不管是老员工还是新员工，也不管是总部员工还是外派员工，都应当可以参加抽奖，否则这公司就不和谐了。
• 依赖原则(the Dependency Inversion Principle DIP) ：具体依赖抽象，上层依赖下层。假设B是较A低的模块，但B需要使用到A的功能，这个时候，B不应当直接使用A中的具体类： 而应当由B定义一抽象接口，并由A来实现这个抽象接口，B只使用这个抽象接口：这样就达到了依赖倒置的目的，B也解除了对A的依赖，反过来是A依赖于B定义的抽象接口。通过上层模块难以避免依赖下层模块，假如B也直接依赖A的实现，那么就可能造成循环依赖。一个常见的问题就是编译A模块时需要直接包含到B模块的cpp文件，而编译B时同样要直接包含到A的cpp文件。
• 接口分离原则(the Interface Segregation Principle ISP) ：模块间要通过抽象接口隔离开，而不是通过具体的类强耦合起来

2 ★☆☆ 设计原则

1. 单一职责原则（Single Responsibility Principle）

每一个类应该专注于做一件事情。

2. 里氏替换原则（Liskov Substitution Principle）

超类存在的地方，子类是可以替换的。

3. 依赖倒置原则（Dependence Inversion Principle）

实现尽量依赖抽象，不依赖具体实现。

4. 接口隔离原则（Interface Segregation Principle）

应当为客户端提供尽可能小的单独的接口，而不是提供大的总的接口。

5. 迪米特法则（Law Of Demeter）

又叫最少知识原则，一个软件实体应当尽可能少的与其他实体发生相互作用。

6. 开闭原则（Open Close Principle）

面向扩展开放，面向修改关闭。

7. 组合/聚合复用原则（Composite/Aggregate Reuse Principle CARP）

尽量使用合成/聚合达到复用，尽量少用继承。原则： 一个类中有另一个类的对象。

二 设计模式

1 ★★☆ 设计模式的作用。

设计模式（Design pattern）代表了最佳的实践，通常被有经验的面向对象的软件开发人员所采用。设计模式是软件开发人员在软件开发过程中面临的一般问题的解决方案。这些解决方案是众多软件开发人员经过相当长的一段时间的试验和错误总结出来的。

设计模式是一套被反复使用的、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。使用设计模式是为了重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性。 

2 ★★★  手写单例模式，特别是双重检验锁以及静态内部类。

链接有详细教程

3 ★★★ 手写工厂模式。

链接有详细教程

4 ★★★ 理解 MVC，结合 SpringMVC 回答。

MVC 模式代表 Model-View-Controller（模型-视图-控制器） 模式。这种模式用于应用程序的分层开发。

• Model（模型） - 模型代表一个存取数据的对象或 JAVA POJO。它也可以带有逻辑，在数据变化时更新控制器。
• View（视图） - 视图代表模型包含的数据的可视化。
• Controller（控制器） - 控制器作用于模型和视图上。它控制数据流向模型对象，并在数据变化时更新视图。它使视图与模型分离开。

5 ★★★ 理解代理模式，结合 Spring 中的 AOP 回答。

链接有详细教程

6 ★★★ 分析 JDK 中常用的设计模式，例如装饰者模式、适配器模式、迭代器模式等。

链接有详细教程

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cyc大佬的面试题现总结到这儿,接下来几天要整理跟完善项目知识啦，秋招加油！