Both Savage万里长征-04-脉脉
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问题1.MySQL查询如何优化GPT问答总结2.MySQL的 ACID理解，如何保证的，MySQL底层架构是啥GPT问答3.Redis的几个基本数据类型，底层实现GPT问答4.RabbitMQ工作的几种不同模式，数据如何保证顺序性跟不丢失，如何避免数据重复消费GPT问答5.Linux 常见指令(说点高级指令比如tmux，awk，别扯 ls、cd)GPT问答6.MySQL为什么不建议用TextGPT问答7.MySQL limit 10W,10 这样的优化，覆盖索引的使用GPT问答8.Linux CPU满负荷如何排查GPT问答9.链表是否有环， 如何找到交点，计算出环的大小GPT问答10.一个字符串中的最长无重复子串GPT问答11.一个帖子来回回复如何存储，如何设计GPT问答12.一个数组包含10W个数据，数据范围都在0~100，请求出两数相加和为100的情况一共多少种GPT问答13.分布式锁实现方案GPT问答14.Redis为什么那么快，Redis底层实现GPT问答15.RabbitMQ 中的TTLGPT问答16.Redis中常见集群部署情况，出现性能问题如何排查GPT问答写到最后
以下内容基于GPT-4o模型
问题
1.MySQL查询如何优化
GPT问答
MySQL查询如何优化
优化 MySQL 查询可以从多个方面入手，包括查询设计、索引使用、数据库结构、配置调整等。下面是一些常见的优化策略：
尽量不要使用
SELECT *，而是明确指定需要的列，减少不必要的数据传输。尽量使用
WHERE 子句减少返回的数据量。如果只需要前 N 条记录，可以使用
LIMIT。尽量避免在
WHERE 子句中使用函数操作，因为这可能导致索引失效。覆盖索引包含了查询所需的所有列，避免了回表操作。
使用
EXPLAIN 检查查询使用了哪些索引，并分析查询计划。对于大表，可以考虑使用分区表来提高性能。
调整
innodb_buffer_pool_size 等参数，提高内存使用效率。根据实际需求调整最大连接数
max_connections。定期执行
ANALYZE TABLE 和 OPTIMIZE TABLE。合理使用事务，避免长时间占用锁资源。
ANALYZE OPTIMIZE 这两个语句有啥用
ANALYZE TABLE 和 OPTIMIZE TABLE 是 MySQL 提供的用于维护和优化表的两种重要命令。它们在不同的方面帮助提高数据库的性能和效率。ANALYZE TABLE 命令用于更新表的统计信息。优化器使用这些统计信息来生成查询执行计划，从而选择最优的查询路径。- 更新表的索引统计信息。
- 帮助优化器选择最优的索引和查询路径。
- 当表中有大量数据插入、更新或删除操作后，统计信息可能会变得不准确，这时需要重新分析表。
- 当查询性能下降，优化器可能无法选择最佳索引时，可以使用
ANALYZE TABLE来更新统计信息。
OPTIMIZE TABLE 命令用于重组织表的数据和索引。这对于定期维护表的性能非常有用，尤其是在大量数据删除或更新操作后。- 重建表和索引，释放未使用的空间。
- 压缩表和索引，提高访问效率。
- 对
InnoDB表，效果类似于ALTER TABLE ... ENGINE=InnoDB，会进行表的重建。
- 当表中有大量的数据插入、删除或更新操作后，可能会产生碎片，导致查询性能下降，这时可以使用
OPTIMIZE TABLE。
- 定期维护表的性能，尤其是对于写操作频繁的表。
区别和联系
ANALYZE TABLE主要是更新统计信息，帮助优化器选择最佳的查询路径。
OPTIMIZE TABLE主要是重组织表和索引，释放未使用的空间并压缩数据。
这两个命令可以配合使用，以保持表的高效运行。一般来说，
ANALYZE TABLE 可以更频繁地使用，而 OPTIMIZE TABLE 可以定期使用，特别是在进行大量数据操作之后。总结
- 查询优化就是索引
- 不要用函数，覆盖索引这些，还有qps大的接口能走联合索引要搞
- 前缀匹配是优化磁盘的时候考虑，数据量小就别考虑了
ANALYZE和OPTIMIZE在数据大规模增加删除的时候有用
2.MySQL的 ACID理解，如何保证的，MySQL底层架构是啥
GPT问答
MySQL的 ACID理解，如何保证的
MySQL 是一种关系型数据库管理系统，它通过实现 ACID（Atomicity, Consistency, Isolation, Durability）属性来确保事务处理的可靠性和数据的完整性。以下是对 ACID 属性的理解以及 MySQL 如何保证这些属性：
原子性确保事务中的所有操作要么全部完成，要么全部不完成。如果事务中的任何操作失败，则整个事务回滚到最初状态。
如何保证：
MySQL 使用事务日志（如 InnoDB 的 redo log 和 undo log）来实现原子性。
- Redo Log 记录了修改的数据，用于在系统崩溃后恢复数据。
- Undo Log 记录了事务的反向操作，用于在事务失败时回滚。
当一个事务开始时，MySQL 会记录开始点，并在事务提交前将所有操作记录到日志中。如果事务失败，则 MySQL 使用 undo log 回滚所有更改。
一致性确保事务将数据库从一个一致状态转换到另一个一致状态。事务开始前和结束后，数据库的所有规则（如约束、触发器等）必须保持有效。
如何保证：
MySQL 通过以下方式保证一致性：
- 数据库约束（如主键、外键、唯一性约束等）。
- 触发器和存储过程在事务中进行检查。
- 使用 ACID 其他三个属性（原子性、隔离性、持久性）来共同维护一致性。
隔离性确保多个事务并发执行时，不会互相干扰。隔离级别决定了一个事务对其他事务的可见程度。
如何保证：
MySQL 提供了四种隔离级别，以平衡性能和并发性：
- Read Uncommitted：事务可以读取未提交的数据（脏读）。
- Read Committed：事务只能读取已提交的数据（避免脏读）。
- Repeatable Read：事务在开始时看到的数据在整个事务中保持一致（避免不可重复读，InnoDB 默认隔离级别）。
- Serializable：最高隔离级别，事务完全串行化执行（避免幻读）。
InnoDB 存储引擎通过多版本并发控制（MVCC）和行锁来实现这些隔离级别。
持久性确保事务一旦提交，其结果是永久性的，即使发生系统崩溃或电源故障，数据也不会丢失。
如何保证：
MySQL 通过以下方式实现持久性：
- 使用 redo log 来记录事务的变化。这些日志在事务提交时同步到磁盘。
- InnoDB 的 doublewrite buffer 技术确保数据页写入磁盘时的一致性。
- 定时将内存中的数据页刷新到磁盘（通过 checkpoint 机制）。
总结起来，MySQL 通过事务日志、数据库约束、多版本并发控制、行锁以及定期的数据刷新等技术手段来实现 ACID 属性，以确保数据的可靠性和一致性。
3.Redis的几个基本数据类型，底层实现
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4.RabbitMQ工作的几种不同模式，数据如何保证顺序性跟不丢失，如何避免数据重复消费
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5.Linux 常见指令(说点高级指令比如tmux，awk，别扯 ls、cd)
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6.MySQL为什么不建议用Text
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7.MySQL limit 10W,10 这样的优化，覆盖索引的使用
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8.Linux CPU满负荷如何排查
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9.链表是否有环， 如何找到交点，计算出环的大小
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10.一个字符串中的最长无重复子串
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11.一个帖子来回回复如何存储，如何设计
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12.一个数组包含10W个数据，数据范围都在0~100，请求出两数相加和为100的情况一共多少种
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13.分布式锁实现方案
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14.Redis为什么那么快，Redis底层实现
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15.RabbitMQ 中的TTL
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16.Redis中常见集群部署情况，出现性能问题如何排查
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Last update: 2024-05-25