mysql用 fifo 记录日志_2016-08-29 上午 京东酒店机票部-3轮面试

今天上午去京东面试,经过了三轮面试最终还是被(HR)告知 回家等消息吧.

先说一下 各个 面试官都问了啥吧:

记性不好 我就不一一罗列了,就直接整理一下所有的问题吧.

1.先来个 排序算法 热热身

分析:

2.聊一下 并发库相关,

2.1 说一下 线程安全地队列

分析:ConcurrentLinkedQueue、ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue

2.2 说一下 线程安全的数据结构 自己知道的

分析:按照 不同的数据结构分类说

数据结构

线程安全的实现类

map

ConcurrentHashMap

ConcurrentSkipListMap

set

ConcurrentSkipListSet

CopyOnWriteArraySet

list

CopyOnWriteArrayList

queue

ConcurrentLinkedQueue

ArrayBlockingQueue

LinkedBlockingQueue

LinkedTransferQueue

PriorityBlockingQueue

SynchronousQueue

deue

ConcurrentLinkedDeque

LinkedBlockingDeque

2.3 说一下 AtomicInteger 的 实现(具体说一下 自增是怎么实现的线程安全的)

分析:

public final int getAndIncrement() {

return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1);

}

2.4 还问了一下SynchronousQueue，这个我没回答好

分析:

3.map的实现

分析:

3.1hashmap的新节点是添加到什么地方(链头还是链尾)

分析:这个题巨坑啊，还要分版本1.8之前都是添加到链表的头部，1.8之后是添加到尾部

JDK7U79的版本table[bucketIndex] =newEntry<>(hash, key, value, e);

JDK8U60的版本p.next = newNode(hash, key, value,null);

4.2个FIFO队列实现栈的效果,简单来说就是abc逆序打印

分析:2个FIFO队列分别是F1，F2

先把abc依次放到F1，再把ab依次取出并放回到F1，那么F1的顺序现在是bac，

将c放到F2，再将a取出放回F1，那么F1现在的顺序是ab，

再将ab依次从F1中取出放到F2，这时从F2取出的顺序就是 c，b，a

5.sqlserver和mysql的区别

分析:

6.mysql中myisam和InnoDB在索引上的区别

分析:

MyISAM

InnoDB

使用前缀压缩技术是的索引更小

按照原数据格式进行存储

通过数据的物理位置引用被索引的行

通过主键引用被索引的行

myisam记录的直接是文件的offset

InnoDB寻址要映射到块，再到行

自适应哈希索引，是系统对热点索引

自动创建的内部行为，

用户无法控制或者配置

6.1MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB的优劣(自己引申出来的题)

MyISAM

InnoDB

存储结构

每张表被存放在三个文件：frm-表格定义

MYD(MYData)-数据文件

MYI(MYIndex)-索引文件

所有的表都保存在同一个数据文件中(也可能是多个文件，或者是独立的表空间文件)，InnoDB表的大小只受限于操作系统文件的大小，一般为2GB

存储空间

MyISAM可被压缩，存储空间较小

InnoDB的表需要更多的内存和存储，它会在主内存中建立其专用的缓冲池用于高速缓冲数据和索引

可移植性、备份及恢复

由于MyISAM的数据是以文件的形式存储，所以在跨平台的数据转移中会很方便。在备份和恢复时可单独针对某个表进行操作

免费的方案可以是拷贝数据文件、备份 binlog，或者用 mysqldump，在数据量达到几十G的时候就相对痛苦了

事务安全

不支持 每次查询具有原子性

支持 具有事务(commit)、回滚(rollback)和崩溃修复能力(crash recovery capabilities)的事务安全(transaction-safe (ACID compliant))型表

AUTO_INCREMENT

MyISAM表可以和其他字段一起建立联合索引

InnoDB中必须包含只有该字段的索引

SELECT

MyISAM更优

INSERT

InnoDB更优

UPDATE

InnoDB更优

DELETE

InnoDB更优 它不会重新建立表，而是一行一行的删除

COUNT without WHERE

MyISAM更优。因为MyISAM保存了表的具体行数

InnoDB没有保存表的具体行数，需要逐行扫描统计，就很慢了

COUNT with WHERE

一样

一样，InnoDB也会锁表

锁

只支持表锁

支持表锁、行锁 行锁大幅度提高了多用户并发操作的新能。但是InnoDB的行锁，只是在WHERE的主键是有效的，非主键的WHERE都会锁全表的

外键

不支持

支持

FULLTEXT全文索引

支持

不支持 可以通过使用Sphinx从InnoDB中获得全文索引，会慢一点

7.treemap实现原理,如何实现的有序

分析:以二叉树实现treemap，内部组合compare来实现比较和排序，

8.mysql优化

分析:从几个方面来谈

数据库引擎

InnoDB支持事务

数据库字段选择

索引优化

查询性能优化

分表分库

mysql服务器优化

操作系统和硬件优化

主从设置

9.一个十亿行记录的文本,如何从中查询是否含有某个字符串

分析:从网上搜到 有人说用

lucene

compass(我没见过这个东西)

用搜索引擎进行搜索 。如：elasticsearch， solar。

10.查询某个压缩包中压缩的文本文件中是否含有某个字符串

分析:

11.如何通过linux命令将一个文件传输到另外一台服务

分析:scp

12.问到了mq,不过我确实是没做过也没看过,所以就没往下问

13.判断链表有环

分析:

方案1:

遍历链表中每一个 节点,然后放到一个 hashmap(我面试当时说的是数组)中,然后key重复了就说明有环.

方案2:

参考下面代码,利用temp2 步子大,跑得快,可以 套temp1的圈,总会有碰到 的时候(这个时候不一定就是 交叉的那个环点).

public static boolean hasLoop(Node n) {

// 定义两个指针tmp1,tmp2

Node tmp1 = n;

Node tmp2 = n.next;

while (tmp2 != null) {

tmp1 = tmp1.next; // 每次迭代时，指针1走一步，指针2走两步

tmp2 = tmp2.next.next;

if (tmp2 == null)

return false;// 不存在环时，退出

int d1 = tmp1.val;

int d2 = tmp2.val;

if (d1 == d2)

return true;// 当两个指针重逢时，说明存在环，否则不存在。

}

return true; // 如果tmp2为null，说明元素只有一个，也可以说明是存在环

}

14.写一段sql,实现类似于if else的功能,比如判断是否含有某条记录,有则更新,无则追加.

分析:这个需要用到存储过程:

15.代码审查,代码走查等，工具

16.单元测试，Junit，mock

17.异常和错误的继承关系，并说几种运行时异常

分析:

18.dubbo服务提供者中的异常设置，消费者捕获后如何处理

分析:

18.1根据不同情况抛出不同的异常信息，包含自定义异常

18.2比如根据不同的自定义异常来判断是否需要回滚或者重试等