你好，我是田哥
1.使用Redis的好处有哪些？
这是个送分题，还没掌握的请抓紧反省。
使用Redis的好处包括：
高性能：Redis是基于内存的键值存储系统，数据存储在内存中，因此具有快速的读写速度。它可以处理每秒数十万次的读写操作。
支持丰富的数据结构：Redis支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等，可以满足不同场景下的数据存储需求。
持久化支持：Redis支持两种持久化方式，即RDB（Redis Database）和AOF（Append Only File）。RDB是将数据库状态保存到硬盘上的快照，AOF是将写操作日志追加到文件中。这两种方式可以保证数据在服务器重启后的持久性。
高可用性：Redis支持主从复制和哨兵模式，可以实现高可用性的数据存储和故障恢复。主从复制可以将数据复制到多个从节点，提高读取性能和容错能力；哨兵模式可以监控主节点的状态，当主节点出现故障时自动切换到从节点。
支持事务：Redis支持事务，可以将多个命令打包执行，保证一系列的操作的原子性。事务可以通过MULTI、EXEC和DISCARD等命令来实现。
发布订阅：Redis支持发布订阅模式，可以实现消息的发布和订阅。发布者将消息发送到指定的频道，订阅者可以订阅感兴趣的频道并接收消息。
缓存加速：Redis常用作缓存系统，可以将热点数据存储在内存中，提高读取速度。由于Redis的高性能和丰富的数据结构，可以满足各种复杂的缓存需求。
简单易用：Redis提供了简单易用的命令行接口和多种语言的客户端库，方便开发人员进行数据操作和集成。
2.缓存穿透的解决方案，布隆过滤器的原理，如果业务不允许误判怎么办，布隆过滤器和缓存空对象的区别，这两种方法的应用场景。
说到解决方案大家都知道，但提到两种方法的应用场景估计很多人就有点懵。
缓存穿透是指一个查询请求，数据库中不存在该数据，缓存中也不存在，导致每次查询都会直接访问数据库，增加数据库负载。
为了解决缓存穿透问题，可以采用以下解决方案：
缓存空对象：当数据库中不存在某个数据时，将空对象存入缓存中，这样下次查询同样的数据时，可以从缓存中获取空对象，避免直接访问数据库。但是需要注意的是，缓存空对象会占用一部分缓存空间，而且可能无法满足业务不允许误判的要求。
布隆过滤器：布隆过滤器是一种数据结构，用于快速判断一个元素是否存在于集合中。它可以通过使用多个哈希函数和位数组来表示一个集合，可以高效地判断一个元素是否存在于集合中，但有一定的误判率。如果业务不允许误判，可以通过调整布隆过滤器的参数来减小误判率，但这样可能会增加空间和时间复杂度。
布隆过滤器和缓存空对象的区别主要在于：
原理：布隆过滤器是通过多个哈希函数和位数组来表示一个集合，用于判断元素是否存在于集合中。而缓存空对象是将空对象存入缓存，用于表示数据库中不存在某个数据。
误判率：布隆过滤器有一定的误判率，即存在一定的概率判断一个元素存在于集合中，但实际上不存在。而缓存空对象不会存在误判的情况。
这两种方法的应用场景如下：
- 网页黑名单过滤：用于判断一个 URL 是否在黑名单中。
- 缓存穿透问题：用于判断某个数据是否存在于缓存中，避免直接查询数据库。
- 数据库查询：用于解决缓存穿透问题，避免每次查询都直接访问数据库。
- 分布式系统：用于解决多个节点之间的数据同步问题，避免重复查询数据库。
需要根据具体的业务场景和需求选择合适的方法来解决缓存穿透问题。
3.B树和B+树的区别
千年不变的八股文，不应该失分。
B树和B+树是两种常用的自平衡搜索树，它们在存储和查询方面有一些明显的区别。
存储结构：B树的每个节点包含键值和指向子节点的指针，而B+树的内部节点只包含键值，而不包含指向子节点的指针。所有的叶子节点通过一个链表连接起来。
叶子节点：在B树中，叶子节点存储了所有的键值和对应的数据，而在B+树中，所有的键值和对应的数据都存储在叶子节点上。非叶子节点只包含键值和指向子节点的指针。
范围查询：由于B+树的叶子节点之间通过链表连接，可以很方便地进行范围查询。而在B树中，需要遍历整棵树才能找到所有满足范围条件的节点。
索引：B+树的非叶子节点只包含键值，而不包含数据，这使得B+树的索引更加紧凑。相比之下，B树的非叶子节点需要存储键值和指向子节点的指针，占用更多的空间。
查询性能：由于B+树的内部节点只包含键值，而叶子节点之间通过链表连接，B+树在查询时需要更少的磁盘I/O操作。相比之下，B树的查询性能可能会稍差一些。
总体来说，B+树在范围查询和索引方面的性能更好，适用于大部分的数据库索引和文件系统索引。而B树适用于内存中的数据结构或者需要频繁进行插入和删除操作的场景。
4.索引失效有哪些情况
烂大街的八股文，不会就说不过去了。
MySQL索引失效的场景有以下几种：
索引列未被包含在查询条件中：如果查询条件中没有使用到索引列，那么索引将不会起到作用，查询会变得非常慢。
索引列上使用了函数或表达式：在查询条件中使用函数或表达式，会导致索引无法使用。例如，使用了函数或表达式对索引列进行了计算或转换，那么索引将无法起到作用。
索引列进行了隐式类型转换：如果查询条件中的索引列类型与索引列的数据类型不一致，MySQL会进行隐式类型转换。这种情况下，索引将无法使用，查询效率会降低。
索引列上存在NULL值：如果索引列上存在NULL值，那么索引将无法起到作用。因为MySQL使用B-Tree索引，而NULL值无法参与B-Tree的排序。
索引列上的数据分布不均匀：如果索引列上的数据分布不均匀，例如某个值的数量非常多，而其他值的数量很少，那么索引将无法起到作用。这种情况下，查询优化器会选择全表扫描而不是使用索引。
数据量过大：如果表中的数据量非常大，超过了索引的叶子节点的存储容量，那么索引将失效。这种情况下，查询优化器可能会选择使用全表扫描。
索引被禁用或损坏：如果索引被禁用或损坏，那么索引将无法起到作用。可以通过检查索引状态或重建索引来解决这个问题。
5.聚簇索引和非聚簇索引
烂大街八股文
聚簇索引和非聚簇索引是数据库中常用的两种索引类型，它们的主要区别如下：
数据存储方式：聚簇索引是根据索引的键值对将数据行物理上存储在一起，而非聚簇索引则是将索引的键值对和数据行分开存储。
数据访问效率：聚簇索引在查询时可以直接访问到数据行，因此在查询范围较小的情况下，聚簇索引通常比非聚簇索引具有更高的查询效率。而非聚簇索引在查询时需要先访问索引，然后再通过索引的键值对找到对应的数据行，因此在查询范围较大的情况下，非聚簇索引可能比聚簇索引更高效。
数据插入和更新效率：由于聚簇索引将数据行存储在一起，因此在插入和更新数据时，需要对整个数据行进行重新组织和移动，可能会导致较大的开销。而非聚簇索引只需要对索引进行插入和更新，不需要对数据行进行操作，因此在插入和更新数据时通常比聚簇索引更高效。
索引的数量：一个表只能有一个聚簇索引，因为数据行只能按照一种方式进行物理存储。而非聚簇索引可以有多个，可以根据不同的查询需求创建不同的非聚簇索引。
综上所述，聚簇索引适用于频繁查询、范围查询较小的情况，而非聚簇索引适用于范围查询较大、插入和更新频繁的情况。在实际应用中，可以根据具体的业务需求和数据库性能要求选择合适的索引类型。
6.一条SQL发送到MySQL服务器后，是如何执行的
烂大街的八股文，最好是结合自己的语言来表达。
当一条SQL语句发送到MySQL服务器后，服务器会先解析SQL语句，然后进行优化和执行。
解析：MySQL服务器会对SQL语句进行词法分析和语法分析，检查语句是否符合MySQL的语法规范，并生成一个解析树。
优化：MySQL服务器会对解析树进行优化，主要包括查询优化和执行计划生成。查询优化器会根据表的统计信息、索引等因素，选择最优的查询方式。执行计划生成器会根据优化后的查询方式，生成执行计划，即确定如何访问数据和执行查询操作。
执行：MySQL服务器会按照生成的执行计划，执行SQL语句。具体的执行过程包括以下几个步骤：a. 打开表：根据执行计划，MySQL服务器会打开需要访问的表，并获取对应的锁定。b. 检索数据：MySQL服务器会根据查询条件，从表中检索符合条件的数据。c. 过滤数据：如果查询语句中包含WHERE条件，MySQL服务器会对检索到的数据进行过滤，只返回满足条件的数据。d. 排序和分组：如果查询语句中包含ORDER BY和GROUP BY等操作，MySQL服务器会对数据进行排序和分组。e. 返回结果：MySQL服务器会将最终的结果返回给客户端。
在执行SQL语句的过程中，MySQL服务器还会进行事务管理、并发控制、日志记录等操作，以保证数据的一致性、隔离性和持久性。
7.数据库事务的隔离级别和对应可能出现的问题
也是烂大街八股文，只是换种问法而已。
MySQL数据库的事务隔离级别有四个，分别是读未提交（Read Uncommitted）、读已提交（Read Committed）、可重复读（Repeatable Read）和串行化（Serializable）。
- 读未提交（
Read Uncommitted）：最低的隔离级别，事务可以读取其他事务未提交的数据。可能出现的问题包括：
- 脏读（Dirty Read）：一个事务读取到了另一个事务未提交的数据，如果未提交的事务回滚，则读到的数据就是错误的。
- 不可重复读（
Non-repeatable Read）：一个事务内多次读取同一数据时，由于其他事务的修改，每次读取到的值可能不同。
- 读已提交（
Read Committed）：事务只能读取已经提交的数据。可能出现的问题包括：
- 不可重复读：一个事务内多次读取同一数据时，由于其他事务的修改，每次读取到的值可能不同。
- 幻读（Phantom Read）：一个事务内多次查询同一范围的数据时，由于其他事务的插入或删除操作，每次查询到的数据行数可能不同。
- 可重复读（
Repeatable Read）：保证在同一事务中多次读取同一数据时，得到的结果是一致的。可能出现的问题包括：
- 幻读：一个事务内多次查询同一范围的数据时，由于其他事务的插入或删除操作，每次查询到的数据行数可能不同。
- 串行化（
Serializable）：最高的隔离级别，保证事务之间的完全隔离。可能出现的问题包括：
- 并发性能下降：由于事务之间完全隔离，可能导致并发性能下降。
在选择隔离级别时，需要根据实际需求和并发访问情况进行权衡。
较低的隔离级别可以提高并发性能，但可能会引入脏读、不可重复读和幻读等问题；
较高的隔离级别可以避免脏读和不可重复读等问题，但可能会引起幻读和并发性能下降。
8.MySQL间隙锁，如何加锁
这个相对来说 很多八股文中没有，但是我的八股文中有。
MySQL中的间隙锁（Gap Lock）是一种在事务中对范围进行加锁的机制，用于处理并发事务中的幻读问题。
当一个事务使用范围条件（例如where语句）查询数据时，MySQL会对查询范围内的记录进行加锁，同时还会对不存在的记录的间隙（Gap）进行加锁。这样可以防止其他事务在范围内插入新的记录，从而避免了幻读的发生。
具体的加锁过程如下：
- 当事务A执行一个范围查询时，MySQL会为查询结果中的每一条记录都加上行锁，并且为查询范围的左右两边的间隙加上间隙锁。
- 当事务B尝试在范围内插入一条新的记录时，由于间隙锁的存在，事务B会被阻塞，直到事务A完成。
需要注意的是，间隙锁只会对范围查询的结果集进行加锁，并不会对整个表或索引进行加锁。这样可以减少锁的竞争，提高并发性能。但同时也会增加锁的冲突，可能导致更多的阻塞。
MySQL中的间隙锁在InnoDB存储引擎中实现，而且默认情况下是开启的。可以通过设置事务隔离级别为“可重复读”（REPEATABLE READ）来使用间隙锁。但需要注意的是，间隙锁可能会引起一些性能问题，因此在一些特定的场景下，可能需要考虑关闭间隙锁。
9.说说bin log、redo log 和undo log 日志
烂大街的八股文，非常容易。
binlog（二进制日志）是MySQL中的日志文件，用于记录对数据库的修改操作。它以二进制的形式记录，包含了对数据库表结构和数据的增删改操作。binlog的作用是用于数据的备份、恢复和复制。
redo log（重做日志）是InnoDB存储引擎中的日志文件，用于记录事务对数据库的修改操作。它以循环写的方式记录，记录的是物理操作，即对数据库中页的修改。redo log的作用是用于保证事务的持久性，当系统崩溃时，可以通过redo log来恢复数据库的一致性。
undo log（撤销日志）也是InnoDB存储引擎中的日志文件，用于记录事务对数据库的修改操作。它以逻辑的方式记录，记录的是事务的回滚操作，即对数据库中数据的还原。undo log的作用是用于实现事务的隔离性，当事务需要回滚时，可以通过undo log来还原事务之前的状态。
区别：
- 内容不同：
binlog记录了对数据库的所有修改操作，包括表结构和数据；redo log记录了对数据库中页的物理修改操作；undo log记录了事务的逻辑回滚操作。 - 记录方式不同：
binlog以二进制的形式记录；redo log以循环写的方式记录；undo log以逻辑的方式记录。 - 使用场景不同：
binlog用于数据的备份、恢复和复制；redo log用于保证事务的持久性；undo log用于实现事务的隔离性。 - 持久性要求不同：binlog和redo log在事务提交后需要持久化到磁盘，以保证数据的持久性；
undo log只需要在事务回滚时使用，不需要持久化到磁盘。
10.mvcc是什么
这个问题属于八股文，但是很多人没有理解，所以背出来很拗口。况且面试官稍微深问就露馅。MVCC（Multi-Version Concurrency Control）是一种数据库并发控制机制，用于解决并发事务之间的冲突问题。在MVCC中，每个事务在开始时会获取一个事务开始的时间戳，该时间戳可以用来判断事务的可见性。
MVCC通过在数据库中保存多个版本的数据来实现并发控制。当一个事务开始时，它只能看到在该事务开始之前已经提交的数据版本。当事务进行读取操作时，数据库根据事务的时间戳选择合适的数据版本返回给事务。如果一个事务修改了某个数据，它会在数据库中创建一个新的数据版本，并且将该版本的时间戳设置为事务的时间戳。这样，其他事务仍然可以读取到之前的版本，不会互相干扰。
MVCC的优点是可以提高数据库的并发性能，因为事务之间的读和写操作可以并行执行，而不需要加锁。同时，MVCC也提供了更好的隔离性，不会出现脏读、不可重复读和幻读等并发问题。
11.如何排查慢查询，如何分析慢SQL
这个也是烂大街的题目
可以通过以下方式排查慢查询和分析慢SQL：
启用慢查询日志：在MySQL配置文件中，将slow_query_log参数设置为ON，并指定slow_query_log_file参数为日志文件的路径。重启MySQL服务后，MySQL将记录执行时间超过long_query_time参数所设定的时间的查询语句到指定的日志文件中。
查看慢查询日志：通过查看慢查询日志文件，可以找到执行时间较长的查询语句。可以使用mysqldumpslow工具来解析和分析慢查询日志，例如：
mysqldumpslow /path/to/slow_query.log
使用EXPLAIN命令：通过使用EXPLAIN命令，可以查看MySQL执行查询语句的执行计划。执行计划可以提供查询语句执行中使用的索引、表连接方式等信息，帮助定位慢查询的原因。例如：
EXPLAIN SELECT * FROM table_name WHERE condition;
使用索引优化：根据EXPLAIN命令的结果，可以评估查询语句是否使用了合适的索引。如果没有使用索引或者使用了不合适的索引，可以通过创建、修改、删除索引来优化查询性能。
使用性能分析工具：MySQL提供了一些性能分析工具，如mysqlslap、mysqldumpslow、pt-query-digest等，可以帮助分析慢查询和优化查询性能。
优化查询语句：如果通过以上方法无法解决慢查询问题，可以考虑优化查询语句本身。可能的优化方式包括重写查询语句、使用子查询、减少查询结果集等。
总之，通过启用慢查询日志、查看慢查询日志、使用EXPLAIN命令、使用索引优化、使用性能分析工具和优化查询语句等方法，可以排查慢查询和分析慢SQL，并优化查询性能。
总结
本次面试中，其实大部分都是八股文，主要好好准备，基本上轻松拿下。可惜这位朋友并没有准备好，导致失去这个机会。
