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1 什么是事务，事务的几大特性是？

事务是保证数据库的一组操作，要么全部成功，要么全部失败。事务在引擎层实现，但是不是所有的数据库引擎都支持事务，比如MySQL原生数据库的引擎就不支持，而目前在用的innodb引擎是支持事务的。

事务有四个特性：acid，原子性，一致性，隔离性，持久性。

原子性：事务的原子性指的是一个事务中的所有操作是不可分割的，必须是同一个逻辑单元，要么全部执行，要么全部不执行

一致性：事务前后数据的完整性保持一致

隔离性：多个事务在同时触发的时候，彼此互不干扰，当事务出现并发操作的时候要相互隔离

持久性：事务一旦提交，对数据库的产生的效果是永久的，其他事务的执行或者故障都不会对本次事务的操作结果有影响

事务的四个性质是怎么实现的？

原子性：原子性依靠undolog回滚日志实现，每次对数据做修改或者删除插入的操作都会生成一条undolog来记录操作之前的数据状态，使用rollback的语句能够将所有执行成功的SQL语句产生的效果撤销。回滚日志先于数据持久化到硬盘上。回滚就是逆向操作。

一致性：依靠其他三个性质实现，一致性指的是数据的完整性，为了保证数据的有意义状态

隔离性：通过锁机制实现，当事务操作数据的时候加锁，让事务执行前后看到的数据时候一致的，并行执行事务和串行执行事务产生的效果一样。本质有两种，悲观锁和乐观锁

持久性：持久性通过redolog重做日志实现，redolog记录的是对数据库的操作。MySQL先把存放在硬盘上的数据加载到内存中，在内存中做修改再刷回磁盘，redolog使得在事务提交的时候将数据刷回磁盘。

当数据库宕机之后，先通过redolog来恢复数据库，然后根据undolog和binlog的记录决定是要回滚还是提交

2 四种事务的隔离级别是，分别有哪些问题？

事务隔离的越严格，效率就越低。

读未提交，读已提交，可重复读和序列化。

读未提交：在这种隔离级别下，别的事务在提交之前对数据进行修改，所有事务能够读到修改后的数据。读取未提交的数据会导致脏读，脏读指的是如果事务A读到事务B修改后的数据，但是事务B执行的回滚操作，那么事务A读到的数据就是脏数据。读未提交的隔离级别几乎不会用到。

读提交：只有别的事务提交之后，本事务才能看到修改后的数据，提交之前只能看到未修改的数据。这是大多数数据库默认的隔离级别，但是不是MySQL的默认隔离级别。导致不可重复读：在当前事务中只能看见已经提交事务的执行结果，当同一事务在读取期间出现新的commit操作，读到不一样的数据

可重复读：可重复读是MySQL的默认隔离级别。 对于同一个字段事务在执行过程中读到数据，除非自己修改。保证当前事务不会读取到其他事务的update操作，因此会导致幻读。

幻读指的是，由于时间差（同一个事务中相同的两个查询语句会返回不一样的结果）

序列化：串行化，对于同一行记录，读会加读锁，写会加写锁，出现读写冲突的时候，后访问的事务必须等前一个事务执行完成才能继续执行。

通过强制事务排序，使之不可能相互冲突，从而解决幻读问题。简言之，它是在每个读的数据行上加上共享锁。在这个级别，可能导致大量的超时现象和锁竞争。

3 MySQL的锁有哪些，怎样理解MySQL的间隙锁，行锁，表锁

数据库的DDL变更，包括创建表、添加字段、添加索引、修改字段属性等。

数据库锁设计的目标就是处理并发问题，数据库作为一个多用户访问的资源，当出现并发情况的时候，数据库需要合理控制各个资源的访问规则，而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。

基于锁的粒度分类，有表锁、行锁、记录锁、间隙锁、临键锁

还有全局锁，页锁等

全局锁：全局锁就是对整个数据库实例加锁，MySQL提供了一个加全局读锁的方法，命令是 Flush tables with read lock (FWRL)。当你需要让整个库处于只读状态的时候，可以使用这个命令，之后其他线程的以下语句会被阻塞：数据更新语句（数据的增删改）、数据定义语句（包括建表、修改表结构等）和更新类事务的提交语句。

全局锁的应用：对全库做逻辑备份，备份过程中主从库都是处于只读的状态。如果只在主库上备份，那么更新期间不能有操作，业务会停摆，而只在从库上备份，备份期间从库不能执行主库同步过来的binlog，导致主从延迟。

表级锁：有两种，一种是表锁，另一种是元数据锁mdl

表级锁特点：开销小，加锁快；不会出现死锁；粒度大，容易出现锁冲突；数据库引擎总是一次性获取所有的锁，并且按照同样的顺序获取表锁，避免死锁

元数据锁：防止并发执行ddl、mdl阻塞：用于隔离dml（数据操纵语言，对表数据进行修改）和ddl（数据定义语言，对表结构进行修改）语句，每执行一条dml或者是ddl语句的时候都会申请mdl锁，DML操作需要MDL读锁，DDL操作需要MDL写锁（MDL加锁过程是系统自动控制，无法直接干预，读读共享，读写互斥，写写互斥）

表锁有两种：表的读锁和表的写锁

语句：

表锁是MySQL中最基本的锁策略，不依赖存储引擎，开销小，粒度大，最大的负面问题是锁竞争概率高，并发性差

行锁

Innodb支持行锁，这是代替原生的myisam引擎的重要原因

行锁分为共享锁（s锁）和排他锁（x锁）

共享锁又称为读锁，多个事务对于同一个数据能共享一把锁，都能访问到最新的数据

多个事务的查询可以共享一把锁，单个事务拿到共享锁之后，该事务可以进行修改，但是多个事务拿到共享锁，所有事务都不能修改，会导致死锁

排他锁（写锁），对某一样的数据排他锁只能有一个事务拿到，其余事务不能再获取该数据行的锁，基于该数据行的操作会被阻塞，直到锁释放。

共享/排它锁的使用场景

共享锁：确保某个事务查到最新的数据；这个事务不需要对数据进行修改、删除等操作；也不允许其它事务对数据进行修改、删除等操作；其它事务也能确保查到最新的数据。

排它锁：确保某个事务查到最新的数据；并且只有该事务能对数据进行修改、删除等操作。

4 当前读和快照读是什么意思

一般的select语句，不加锁称之为快照读：select * from test;

通过加s锁或者x锁的查询语句、插入、更新、删除操作，就是当前读：

• select * from test lock in share mode;
• select * from test for update;
• insert into test values(…);
• update test set …;
• delete from test …;

为什么会出现锁等待：

没有索引的情况下，如果where语句不能通过索引进行快速过滤，SQL会对全表扫描，MySQL的server层会对所有的记录进行加X锁，然后调用innodb引擎查询

5 描述SQL语句执行的过程，涉及到wal机制，包括buffer pool三种日志

第一步 建立连接。使用连接器和客户端建立连接之后，通过验证用户名和密码，连接器到权限表查询能够获取的权限，之后进行的所有操作的权限都是依赖刚刚建立的这个权限。同时在建立连接之后，要管理和维护这个连接。

第二步 查询缓存。如果查询到之前执行过同样的语句会直接返回缓存中得到的结果。

大多数时候不建议使用缓存，因为只要一个表更新，这个表上的所有缓存数据就会被清空了。对于那些经常更新的表来说，缓存命中率很低。MYSQL8版本直接将查询缓存的整块功能删掉了。

第三步 词法分析。分析器会做词法分析，分析该条SQL语句中什么字符串代表的含义，然后做语法分析。

第四步 优化器。优化器会对SQL的执行顺序，根据使用的索引进行优化。

第五步 执行器。执行器先对权限进行校验，通过之后打开对应的表进行执行，根据不同表的引擎定义，调用这个引擎提供的接口。

update语句除了会执行上面的五步，还会涉及两个重要的日志模块。

两个重要的日志模块

redo log （重做日志）：redo log 是innodb所特有的，当有一条更新语句时，innoDB引擎会先把记录写到redo log中，然后更新内存，这时候更新就算完成了。innoDB会在合适的时候将这个记录更新到磁盘中去。

特点：redo log 是固定大小的，属于循环写。redo log是物理日志，记录的是“在某个数据页上做了什么修改”。有了redo log ，InnoDB可以保证数据库发生异常重启的时候，之前提交的记录不会丢失，这个能力为crash-safe。

binlog（归档日志）：binlog属于server层的日志，是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比如给“id =1 的一行的某个字段+2”。binlog是追加写入的，binlog写到一定的大小后切换到下一个，不会覆盖之前的。

更新语句的内部流程

update t set n = n+2 where id =1

1. 执行器先找引擎找到id=1的那一行，如果这一行的数据页已经在内存中则直接返回给执行器。否则先从磁盘读入内存中，然后在返回。
2. 执行器拿到了引擎返回的数据行，把这个n值+1，得到新的行数据，然后调引擎的接口写入这行新数据。
3. 引擎将这行数据更新到内存中，同时将这个更新操作记录到redo log里，此时rodo log属于prepare状态。然后告知执行器执行完成了，随时可以提交事务了。
4. 执行器生成这个操作的binlog，并把binlog写入磁盘。
5. 执行器调引擎的提交事务接口，引擎把刚刚写入的redo log的状态改为commit状态，更新完成。

两段式提交：redo log的写入分为两部分，是为了保证这两份日志的逻辑一致。

相关配置：redo log 用于保证 crash-safe 能力。innodb_flush_log_at_trx_commit 这个参数设置成 1，表示每次事务的 redo log 都直接持久化到磁盘。sync_binlog 这个参数设置成 1 的时候，表示每次事务的 binlog 都持久化到磁盘。

WAL，全称是Write-Ahead Logging， 预写日志系统。指的是 MySQL 的写操作并不是立刻更新到磁盘上，而是先记录在日志上，然后在合适的时间再更新到磁盘上。这样的好处是错开高峰期。日志主要分为 undo log、redo log、binlog。这三种在之前的博客已经详细说过了，作用分别是 " 完成MVCC从而实现 MySQL 的隔离级别 “、” 降低随机写的性能消耗（转成顺序写），同时防止写操作因为宕机而丢失 “、” 写操作的备份，保证主从一致 "。

什么是缓冲池？

在操作系统中，CPU与磁盘的执行速度不是一个量级的，因此CPU在磁盘中间，有一个高速缓存区，意思是，CPU将需要操作的数据存储在告诉缓存区中，并不直接操作磁盘。而操作系统另起一个线程去定期的将数据更新到磁盘中。

同样，缓冲池也是这个道理，你可以简单把缓冲池理解为缓存。

数据存储在内存中，加速数据访问，加速数据更新，避免每次查询数据都进行磁盘IO，这就是缓冲池的作用

缓冲池缓存什么数据？

缓存表数据和索引数据，将磁盘上最热最近的数据存储到缓冲池上，避免每次查询都到磁盘查询。

缓冲池的缺点

容量小，由innodb_buffer_pool_size决定，默认是128M。可以根据需求设置。

缓冲池污染当某一个SQL语句，要批量扫描大量数据时，可能导致把缓冲池的所有页都替换出去，导致大量热数据被换出，MySQL性能急剧下降，这种情况叫缓冲池污染

6 mvcc了解过吗，简单说它的原理

Mvcc是多版本并发控制，由undolog辅助实现，是innodb实现事务并发与回滚的重要功能，维持一个数据的多个版本，在不添加锁的情况下让读写操作没有冲突，通过添加三个隐式字段、undolog和read view实现

DBTRXID  6字节，最近修改事务id，记录创建这条记录或者最后一次修改该记录的事务id

DBROLLPTR  7字节，回滚指针，指向这条记录的上一个版本,用于配合undolog，指向上一个旧版本

DBROWJD 6字节，数据库默认该行的主键。如果数据表没有主键，那么innodb会自动生成一个6字节的row_id

Read View是事务进行快照读操作的时候生产的读视图，在该事务执行快照读的那一刻，会生成一个数据系统当前的快照，记录并维护系统当前活跃事务的id，事务的id值是递增的。

7 索引是什么，数据结构有哪些

8 什么是聚簇索引，什么是普通索引

聚簇索引是将索引和数据放在一起（叶子节点存储的是行记录），找到索引就找到了数据，普通索引把数据和索引分开存储，索引里放的是和数据关联的主键，还需要根据主键二次查找才能找到数据。

实现：如果一个主键被定义了，那么这个主键就是作为聚集索引

 如果没有主键被定义，那么该表的第一个唯一非空索引被作为聚集索引

 如果没有主键也没有合适的唯一索引，那么innodb内部会生成一个隐藏的主键作为聚集索引ROWID，这个隐藏的主键是一个6个字节的列，改列的值会随着数据的插入自增。

9 什么是回表，什么是索引覆盖

回表指的是，普通索引无法直接定位行记录，因此需要查询两次索引树，第一遍通过普通索引定位到主键id，然后第二遍再通过集聚索引定位到具体行记录，性能相对于只扫描一遍的集聚索引树性能要低一些

索引覆盖指的是，当前所查询的数据正好是索引，是一种避免回表查询的优化策略。具体的做法是将要查询的数据作为索引建立普通索引（可以是单列索引，也可以是一个索引语句定义所有要查询的列，即联合索引），这样的话就可以直接返回索引中的数据，不需要再通过集聚索引去定位行记录，避免了回表的情况发生。

10 索引失效的场景有哪些

11 谈谈你对锁机制的理解

12 java里面有哪些锁

13 乐观锁，悲观锁，可重入锁，公平锁，非公平锁代表什么意思，能举几个例子吗

14 怎么理解syncronized, reentrantlock。讲一下各自的原理

15 关于分布式框架和分布式组件

分布式：

注册中心（Eureka Consul）：让本服务模块能够被其他服务看见并调用，方便动态扩容

负载均衡(Ribbon)：将用户访问请求，通 过某种算法，分发到集群中的节点

熔断措施(Hystrix)：先降级再防止雪崩 防止一个服务挂了全体雪崩（断路器拒绝调用，直接返回失败）

限流措施：防止你的服务被错误地疯狂调用

消息总线（bus）：使用轻量级的消息代理来构建一个共有的消息主题，这个主题生产的消息会被所有的实例监听和消费 rabbitmq kafka

调用重试机制：网络之间的调用不可靠

分布式链路追踪服务（springcloud Sleuth）：调用链路长，网络开销大，出错难以定位，需要分布式链路追踪服务定位问题 logstash：集中跟踪消息 Zipkin:时间消耗监控 消息中间件：异步搜集

Elk：方便日志的查看和分析问题

配置中心（config）：每个服务进行配置

降级策略：特殊时候，比如大促，让出硬件资源

声明式服务调用（feign）：Spring Cloud的声明式调用，可以做到使用 HTTP请求远程服务时就像调用本地方法一样的体验，开发者完全感知不到这是远程方法，更不知这是一个Http请求，无需关注与远程交互的细节，更无需关注分布式环境开发

网关（zuul gateway）：对外暴露统一接口 zuul是Netflix孵化的一个致力于网关解决方案的开源组件

容器：docker kubernetes

分布式可以认为是通过网络连接多个组件而形成的系统。

广义上说前后分离的应用就能算分布式，前端的 js 代码在浏览器跑着，后端的代码在服务器跑着，两种不同的组件合力对外提供服务构成分布式。

而我们常提到的分布式是狭义上的，指代不同的组件通过协作构成的系统。

而集群常指的同一个组件多实例而构成逻辑上的整体。

这两个概念不冲突，分布式系统里面可以包含集群，像我们的商品服务就可以是集群部署。

16 dubbo和springcloud框架：

Dubbo：是分布式服务框架rpc（Remote Procedure Call Protocol）的一种，两台服务器A、B，分别部署不同的应用a,b。当A服务器想要调用B服务器上应用b提供的函数或方法的时候，由于不在一个内存空间，不能直接调用，需要通过网络来表达调用的语义传达调用的数据。

说白了，就是你在你的机器上写了一个程序，我这边是无法直接调用的，这个时候就出现了一个远程服务调用的概念。

为什么使用Dubbo

因为是阿里开源项目，国内很多互联网公司都在用，已经经过很多线上考验。内部使用了Netty、Zookeeper，保证了高性能高可用性。

使用Dubbo可以将核心业务抽取出来，作为独立的服务，逐渐形成稳定的服务中心，可用于提高业务复用灵活扩展，使前端应用能更快速的响应多变的市场需求。

分布式架构可以承受更大规模的并发流量。

Dubbo 和 Spring Cloud区别

1、通信方式不同：Dubbo 使用的是 RPC 通信，而Spring Cloud 使用的是HTTP RESTFul方式。

2、组成不一样：

dubbo的服务注册中心为Zookeeper，服务监控中心为dubbo-monitor，无消息总线、服务跟踪、批量任务等组件；

Spring Cloud的服务注册中心为spring-cloud netflix enruka，服务监控中心为spring-boot admin，有消息总线、数据流、服务跟踪、批量任务等组件；

17 用户点击URL之后请求是怎么样传递到我们编写的service层方法的

web容器如tomcat接收到请求后会把请求列、请求头、请求体封装成HttpServletRequest传给servlet实例

Request能够通过不同的get方法获取请求头请求行请求体：

具体项目代码： request.getParameterMap()

18 分布式事务

分布式事务顾名思义就是要在分布式系统中实现事务，它其实是由多个本地事务组合而成。对于分布式事务而言几乎满足不了 ACID，其实对于单机事务而言大部分情况下也没有满足 ACID，不然怎么会有四种隔离级别呢？所以更别说分布在不同数据库或者不同应用上的分布式事务了。

常见的分布式事务包括 2PC、3PC、TCC、本地消息表、消息事务、最大努力通知