springboot前端框架,涨薪7K!
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了springboot前端框架,涨薪7K!相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
开头
提起Spring,大家肯定不陌生,它是每一个Java开发者绕不过去的坎。Spring 框架为基于 java 的企业应用程序提供了一整套解决方案,方便开发人员在框架基础快速进行业务开发。
我最近一直在研究大厂的面试,发现现在的不论大大小小的互联网公司,Spring都是一个绕不开的话题,而且仅仅是 Spring 的面试,从最开始的官网入门到现在源码的深度分析。主要就是四个系列:
数据库
1. mysql 索引使用有哪些注意事项呢?
可以从三个维度回答这个问题:索引哪些情况会失效,索引不适合哪些场景,索引规则
索引哪些情况会失效
- 查询条件包含or,可能导致索引失效
- 如何字段类型是字符串,where时一定用引号括起来,否则索引失效
- like通配符可能导致索引失效。
- 联合索引,查询时的条件列不是联合索引中的第一个列,索引失效。
- 在索引列上使用mysql的内置函数,索引失效。
- 对索引列运算(如,+、-、*、/),索引失效。
- 索引字段上使用(!= 或者 < >,not in)时,可能会导致索引失效。
- 索引字段上使用is null, is not null,可能导致索引失效。
- 左连接查询或者右连接查询查询关联的字段编码格式不一样,可能导致索引失效。
- mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。
索引不适合哪些场景
- 数据量少的不适合加索引
- 更新比较频繁的也不适合加索引
- 区分度低的字段不适合加索引(如性别)
索引的一些潜规则
- 覆盖索引
- 回表
- 索引数据结构(B+树)
- 最左前缀原则
- 索引下推
2. MySQL 遇到过死锁问题吗,你是如何解决的?
我排查死锁的一般步骤是酱紫的:
- 查看死锁日志show engine innodb status;
- 找出死锁Sql
- 分析sql加锁情况
- 模拟死锁案发
- 分析死锁日志
- 分析死锁结果
3. 日常工作中你是怎么优化SQL的?
可以从这几个维度回答这个问题:
- 加索引
- 避免返回不必要的数据
- 适当分批量进行
- 优化sql结构
- 分库分表
- 读写分离
4. 说说分库与分表的设计
分库分表方案,分库分表中间件,分库分表可能遇到的问题
分库分表方案:
- 水平分库:以字段为依据,按照一定策略(hash、range等),将一个库中的数据拆分到多个库中。
- 水平分表:以字段为依据,按照一定策略(hash、range等),将一个表中的数据拆分到多个表中。
- 垂直分库:以表为依据,按照业务归属不同,将不同的表拆分到不同的库中。
- 垂直分表:以字段为依据,按照字段的活跃性,将表中字段拆到不同的表(主表和扩展表)中。
常用的分库分表中间件:
- sharding-jdbc(当当)
- Mycat
- TDDL(淘宝)
- Oceanus(58同城数据库中间件)
- vitess(谷歌开发的数据库中间件)
- Atlas(Qihoo 360)
分库分表可能遇到的问题
- 事务问题:需要用分布式事务啦
- 跨节点Join的问题:解决这一问题可以分两次查询实现
- 跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题:分别在各个节点上得到结果后在应用程序端进行合并。
- 数据迁移,容量规划,扩容等问题
- ID问题:数据库被切分后,不能再依赖数据库自身的主键生成机制啦,最简单可以考虑UUID
- 跨分片的排序分页问题(后台加大pagesize处理?)
5. InnoDB与MyISAM的区别
- InnoDB支持事务,MyISAM不支持事务
- InnoDB支持外键,MyISAM不支持外键
- InnoDB 支持 MVCC(多版本并发控制),MyISAM 不支持
- select count(*) from table时,MyISAM更快,因为它有一个变量保存了整个表的总行数,可以直接读取,InnoDB就需要全表扫描。
- Innodb不支持全文索引,而MyISAM支持全文索引(5.7以后的InnoDB也支持全文索引)
- InnoDB支持表、行级锁,而MyISAM支持表级锁。
- InnoDB表必须有主键,而MyISAM可以没有主键
- Innodb表需要更多的内存和存储,而MyISAM可被压缩,存储空间较小,。
- Innodb按主键大小有序插入,MyISAM记录插入顺序是,按记录插入顺序保存。
- InnoDB 存储引擎提供了具有提交、回滚、崩溃恢复能力的事务安全,与 MyISAM 比 InnoDB 写的效率差一些,并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引
6. 数据库索引的原理,为什么要用 B+树,为什么不用二叉树?
可以从几个维度去看这个问题,查询是否够快,效率是否稳定,存储数据多少,以及查找磁盘次数,为什么不是二叉树,为什么不是平衡二叉树,为什么不是B树,而偏偏是B+树呢?
为什么不是一般二叉树?
如果二叉树特殊化为一个链表,相当于全表扫描。平衡二叉树相比于二叉查找树来说,查找效率更稳定,总体的查找速度也更快。
为什么不是平衡二叉树呢?
我们知道,在内存比在磁盘的数据,查询效率快得多。如果树这种数据结构作为索引,那我们每查找一次数据就需要从磁盘中读取一个节点,也就是我们说的一个磁盘块,但是平衡二叉树可是每个节点只存储一个键值和数据的,如果是B树,可以存储更多的节点数据,树的高度也会降低,因此读取磁盘的次数就降下来啦,查询效率就快啦。
那为什么不是B树而是B+树呢?
1)B+树非叶子节点上是不存储数据的,仅存储键值,而B树节点中不仅存储键值,也会存储数据。innodb中页的默认大小是16KB,如果不存储数据,那么就会存储更多的键值,相应的树的阶数(节点的子节点树)就会更大,树就会更矮更胖,如此一来我们查找数据进行磁盘的IO次数有会再次减少,数据查询的效率也会更快。
2)B+树索引的所有数据均存储在叶子节点,而且数据是按照顺序排列的,链表连着的。那么B+树使得范围查找,排序查找,分组查找以及去重查找变得异常简单。
7. 聚集索引与非聚集索引的区别
- 一个表中只能拥有一个聚集索引,而非聚集索引一个表可以存在多个。
- 聚集索引,索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序;非聚集索引,索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同。
- 索引是通过二叉树的数据结构来描述的,我们可以这么理解聚簇索引:索引的叶节点就是数据节点。而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点,只不过有一个指针指向对应的数据块。
- 聚集索引:物理存储按照索引排序;非聚集索引:物理存储不按照索引排序;
何时使用聚集索引或非聚集索引?
8. limit 1000000 加载很慢的话,你是怎么解决的呢?
方案一:如果id是连续的,可以这样,返回上次查询的最大记录(偏移量),再往下limit
select id,name from employee where id>1000000 limit 10.
方案二:在业务允许的情况下限制页数:
建议跟业务讨论,有没有必要查这么后的分页啦。因为绝大多数用户都不会往后翻太多页。
方案三:order by + 索引(id为索引)
select id,name from employee order by id limit 1000000,10
方案四:利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。(先快速定位需要获取的id段,然后再关联)
SELECT a.* FROM employee a, (select id from employee where 条件 LIMIT 1000000,10 ) b where a.id=b.id
9. 如何选择合适的分布式主键方案呢?
- 数据库自增长序列或字段。
- UUID。
- Redis生成ID
- Twitter的snowflake算法
- 利用zookeeper生成唯一ID
- MongoDB的ObjectId
10. 事务的隔离级别有哪些?MySQL的默认隔离级别是什么?
- 读未提交(Read Uncommitted)
- 读已提交(Read Committed)
- 可重复读(Repeatable Read)
- 串行化(Serializable)
Mysql默认的事务隔离级别是可重复读(Repeatable Read)
11. 什么是幻读,脏读,不可重复读呢?
- 事务A、B交替执行,事务A被事务B干扰到了,因为事务A读取到事务B未提交的数据,这就是脏读
- 在一个事务范围内,两个相同的查询,读取同一条记录,却返回了不同的数据,这就是不可重复读。
- 事务A查询一个范围的结果集,另一个并发事务B往这个范围中插入/删除了数据,并静悄悄地提交,然后事务A再次查询相同的范围,两次读取得到的结果集不一样了,这就是幻读。
12. 在高并发情况下,如何做到安全的修改同一行数据?
要安全的修改同一行数据,就要保证一个线程在修改时其它线程无法更新这行记录。一般有悲观锁和乐观锁两种方案~
使用悲观锁
悲观锁思想就是,当前线程要进来修改数据时,别的线程都得拒之门外~ 比如,可以使用select…for update ~
select * from User where name=‘jay’ for update
以上这条sql语句会锁定了User表中所有符合检索条件(name=‘jay’)的记录。本次事务提交之前,别的线程都无法修改这些记录。
使用乐观锁
乐观锁思想就是,有线程过来,先放过去修改,如果看到别的线程没修改过,就可以修改成功,如果别的线程修改过,就修改失败或者重试。实现方式:乐观锁一般会使用版本号机制或CAS算法实现。
13. 数据库的乐观锁和悲观锁。
悲观锁:
悲观锁她专一且缺乏安全感了,她的心只属于当前事务,每时每刻都担心着它心爱的数据可能被别的事务修改,所以一个事务拥有(获得)悲观锁后,其他任何事务都不能对数据进行修改啦,只能等待锁被释放才可以执行。
乐观锁:
乐观锁的“乐观情绪”体现在,它认为数据的变动不会太频繁。因此,它允许多个事务同时对数据进行变动。实现方式:乐观锁一般会使用版本号机制或CAS算法实现。
14. SQL优化的一般步骤是什么,怎么看执行计划(explain),如何理解其中各个字段的含义。
- show status 命令了解各种 sql 的执行频率
- 通过慢查询日志定位那些执行效率较低的 sql 语句
- explain 分析低效 sql 的执行计划(这点非常重要,日常开发中用它分析Sql,会大大降低Sql导致的线上事故)
15. select for update有什么含义,会锁表还是锁行还是其他。
select for update 含义
select查询语句是不会加锁的,但是select for update除了有查询的作用外,还会加锁呢,而且它是悲观锁哦。至于加了是行锁还是表锁,这就要看是不是用了索引/主键啦。
没用索引/主键的话就是表锁,否则就是是行锁。
总结
就写到这了,也算是给这段时间的面试做一个总结,查漏补缺,祝自己好运吧,也希望正在求职或者打算跳槽的 程序员看到这个文章能有一点点帮助或收获,我就心满意足了。多思考,多问为什么。希望小伙伴们早点收到满意的offer! 越努力越幸运!
金九银十已经过了,就目前国内的面试模式来讲,在面试前积极的准备面试,复习整个 Java 知识体系将变得非常重要,可以很负责任的说一句,复习准备的是否充分,将直接影响你入职的成功率。但很多小伙伴却苦于没有合适的资料来回顾整个 Java 知识体系,或者有的小伙伴可能都不知道该从哪里开始复习。我偶然得到一份整理的资料,不论是从整个 Java 知识体系,还是从面试的角度来看,都是一份含技术量很高的资料。
的说一句,复习准备的是否充分,将直接影响你入职的成功率。但很多小伙伴却苦于没有合适的资料来回顾整个 Java 知识体系,或者有的小伙伴可能都不知道该从哪里开始复习。我偶然得到一份整理的资料,不论是从整个 Java 知识体系,还是从面试的角度来看,都是一份含技术量很高的资料。**
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