1. 基础（√）
2. 集合（√）
3. 多线程（√）
4. JVM（√）
5. Redis（√）
6. Mysql（√）
7. MongoDB
8. 计网+操作系统
9. Spring

1. Redis

1. 什么是Redis：非关系型的键值对数据库，数据存在内存中，读写速度快，一般用于缓存数据

3. 项目为什么使用mongoDB：（https://blog.csdn.net/dog_flying/article/details/100052831）（https://zhuanlan.zhihu.com/p/670763653）

   1. 为什么不使用Redis缓存+Mysql存数据的方式

      1. 要维护Redis缓存跟Mysql数据的一致性问题
      2. 业务开发时要维护Mysql的表结构，比如有新业务要新增表字段，开发起来很麻烦

   2. 为什么选择mongoDB

      1. MongoDB自身有一个缓存层，这样就可以用一个MongoDB就能实现缓存+存储数据的功能
      2. MongoDB的是文档型，玩家的某个系统的数据是以文档形式保存在mongoDB中，读取数据时，从库中读取，放到内存中，更新数据时，先更新内存的数据，然后定义一定的时间间隔，再把内存的数据写回数据库（项目一般是5分钟执行一次，也可以手动调用update()方法更新，一般在玩家下线或者停服的时候update()玩家数据和全服玩家的数据
      3. MongoDB最大的特点就是表结构灵活，像游戏这种经常有新需求需要新增字段的，使用mongoDB直接在表里加字段就行了，不需要考虑表的结构
      4. 对数据的操作一般都是在业务代码中进行，不需要在SQL层面进行复杂的查询操作和事务操作

4. Redis优缺点

   1. 优点：

      1. 基于内存，读写速度快
      2. 单线程，避免了线程切换的开销和多线程的竞争。执行命令是由单线程执行
      3. 支持持久化，RDB和AOF两种持久化方式，可以将数据保存到磁盘，避免数据丢失
      4. 支持事务
      5. 支持主从复制，主节点自动将数据同步到从节点

   2. 缺点：

      1. 因为是将数据放在内存，因此会受到服务器内存大小的限制，不支持大量数据的存放

5. 为什么快
   1. 基于内存，数据读写在内存进行，速度快
   2. 单线程执行命令，避免了线程切换的开销和多线程竞争
   3. io多路复用
   4. 数据结构简单，kv键值对形式

6. Redis是单线程还是多线程
   1. redis6.0之前是单线程的，redis6.0之后引入多线程技术，只是用来解决网路IO读写的问题，执行命令还是单线程的

7. Redis数据类型

   1. String：键值对，key和value都是字符串

      1. 指令
         1. 设置kv，可设置存活时间：set key value [ex second][millseconds]
         2. 获取key：get key
         3. 自增：incr key
         4. 自减：decr key
      2. 应用
         1. 缓存
         2. 计数器：粉丝数

   2. Hash：key-field，常用于存储对象

   3. Set：存储无序不重复单独字符串，最多MAX_VALUE个，支持并集、交集。可用于存储共同关注

   4. List：存储有序可重复的字符串，最多MAX_VALUE个，可以两端弹出插入

      1. 指令：lpop、lpush、rpop、rpush

   5. ZSet：存储有序不重复的字符串，zrange指令可做排行榜

8. Redis事务
   1. multi开启事务、exec执行事务、discard取消事务
   2. redis事务无法保证原子性，单条命令是原子性的，但是整个事务不是原子性，如果事务中某条命令出错，不影响其他命令的执行，事务也不会回滚
   3. redis事务没有隔离级别，multi开启事务后，exec执行事务前，输入的命令会先进入队列，先不执行。也就不存在事务内的某条查询命令会看到其他事务的更新，其他事务的查询也无法看到本事务内的更新

9. 持久化机制

   1. RDB：redis默认的持久化机制，将数据库快照保存到dump.rdb文件中

      1. 触发
         1. save命令：是同步命令，阻塞客户端请求，直到保存成功
         2. bgsave命令：异步命令，fork一个子进程来进行数据保存，不会阻塞客户端请求
         3. 通过配置文件，自动保存：save 60 1000:指的是当60秒内有1000个key被改动时，触发自动保存
      2. 优点：数据恢复快
      3. 缺点：如果是用主动输入命令进行保存，耗时、耗性能。
         如果是自动保存，又不一定能触发保存机制

   2. AOF：

      1. 需要在配置文件中开启：appendonly yes
      2. 原理：开启AOF后，当redis执行一个命令后，这个命令就会被追加到AOF文件的末尾
      3. 策略
         1. always：每次有新命令追加到AOF文件时就执行一次fsync，非常慢，但非常安全。
         2. everySec：每秒 fsync 一次：足够快（和使用 RDB 持久化差不多），并且在故障时只会丢失 1 秒钟的数据。推荐（并且也是默认）的措施为每秒 fsync 一次， 这种 fsync 策略可以兼顾速度和安全性。
         3. no：由操作系统执行，不安全

10. Redis集群

    1. 为什么要部署集群：

       1. 单机情况下，一旦服务器宕机，数据不可用
       2. 单机的内存容量有限，可缓存的数据有限

    2. 主从复制：主节点负责读写，从节点只负责读，主节点修改后的数据会同步到从节点

       1. 配置主从模式
          1. 从服务器节点的配置文件，将slaveOf的port端口改成主服务器的port，然后进入主服务器，通过info replication命令查看是否配置成功
          2. 在从服务器节点使用slaveOf 主服务器port
       2. 优点：
          1. 高可用，当主节点宕机后，从节点接替主节点的工作
          2. 读写分离，主节点负责读写，从节点只负责读
       3. 缺点：主节点宕机后无法恢复，只能由从节点全权接替工作

    3. 哨兵模式：为了解决主从复制模式下主节点宕机后只剩下从节点的问题，引入了哨兵模式，在哨兵模式下，当主节点宕机后，从节点会通过竞争，选取一个从节点升级为主节点

       1. 配置哨兵模式：
          1. 配置sentinel.conf配置文件，sentinel monitor 主机名 主机ip 主机port 触发切换的哨兵数量
          2. 使用redis-sentinel命令启动哨兵服务
       2. 哨兵的作用
          1. 监视和提醒，当服务器节点出现问题时，报告
          2. 自动故障迁移，当主节点宕机后，哨兵之间会选取一个从节点升级为主节点，原来的主节点重连后，只能作为从节点
       3. 优点：解决了主从复制模式的主节点缺失问题

    4. 集群：配置多个主从复制+哨兵模式

11. 过期策略：惰性删除、定期删除、定时删除
    expire设置key存活时间、set key value []
    1. 定期删除：每隔一段时间对一些key进行检查，删除已经过期的key
    2. 定时删除：为每个设置过期时间的key开一个定时器进行清理
    3. 惰性删除：访问这个key的时候才检查是否已过期，过期就清除

12. 缓存击穿
    1. 原因：一个被大量访问的key突然过期了，导致大量的查询请求要去到数据库查询
    2. 解决：热点key不设置过期时间

13. 缓存穿透
    1. 原因：大量的恶意请求查询一个不存在的key，因为缓存里找不到，要去到数据库中查询，导致数据库压力增大
    2. 解决：使用布隆过滤器，其原理相当于在缓存跟数据库之间再加了一层缓存，在初始化时，从数据库中把已有的key拿出来，放到布隆过滤器中，如果key在布隆过滤器中找不到，则说明在数据库中也没有，可以拦截恶意请求打到数据库

14. 缓存雪崩
    1. 原因：同一时间有大量的key同时失效，导致大量请求打到数据库上
    2. 解决：设置key过期时间时，用随机数，避免大量的key同时过期

2. Mysql

1. mysql是关系型数据库，redis和mongoDB是非关系型数据库，什么时候用
   1. 数据量小的时候用关系型数据库，因为是将数据存放在磁盘，读写数据要进行磁盘IO，速度慢
   2. 数据量大的时候用非关系型数据库，将数据读取到内存，内存读写速度快
   3. 用非关系型数据库做缓存，用关系型数据库存数据

1. 事务四大特性：ACID
   1. 原子性：事务包括的操作要么全部成功，要么失败回滚
   2. 一致性：事务执行前后保持一致。比如a和b账户共有1000块，两人之间的转账无论是成功还是失败，总数都是1000
   3. 隔离性：事务进行的修改在最终提交之前，其他事务不能见其修改结果
   4. 持久性：事务对数据的修改一旦提交，就会保存到数据库中

2. 脏读、不可重复读、幻读
   1. 脏读：一个事务处理过程中读取了另一个未提交事务的数据
   2. 不可重复读：同一个事务内，多次查询同一个记录，返回了不同的数据，这是因为在两个查询间隔，另一个事务修改了数据并提交了结果
   3. 幻读：事务在读取某个范围内的记录时（记录的范围区间），有另一个事务在该范围区间插入或删除了一条记录，导致读取到的记录条数不一致

3. 事务隔离级别
   1. 串行化：加锁处理，强制事务按照顺序执行。可解决上面三个问题
   2. 可重复读：同一个事务中多次读取的数据是一致的，是mysql的默认隔离级别。可解决不可重复读和脏读问题。
   3. 读已提交：事务只能看到已经提交事务的修改结果，可解决脏读问题。
   4. 读未提交：所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果

4. 隔离级别如何实现
   1. 读已提交和可重复读通过MVCC实现，串行化通过锁实现

5. MVCC机制
   1. 当前读：读取的是数据库的最新版本的数据，并且在读取时要求其他事务不会修改当前的记录，所以是对读取的记录进行了加锁处理
   2. 快照读：不加锁，通过MVCC版本号读取UNDO LOG快照日志读取中的数据

6. 什么是索引：索引是加快数据表的访问速度的一种数据结构

7. 为什么索引可以加快检索速度

   1. 索引的作用就像一本书的目录，可以快速定位数据在表中的位置。如果没有索引就要遍历全部数据逐个查找

   2. 索引的底层是B+树，在B+树中，节点的key按值的大小从左到右升序排序，数据存在叶子节点。在进行查找时，首先在根节点进行二分查找，找到key所在的指针，然后在指针指向的节点区域进行查找，找到叶子节点，得到key对应的数据

3. B+树的索引又可以分为聚簇索引和非聚簇索引
    1. 主索引为聚簇索引，辅助索引为非聚簇索引。

    2. 聚簇索引是以主键作为键值，聚簇索引的叶子节点存放着完整的数据。非聚簇索引是以非主键作为键值，叶子节点存放着主键值，所以非聚簇索引在查找时，要先找到主键，然后根据聚簇索引找到主键对应的数据(回表操作)

    3. 聚簇索引使用场景：
    select id from test where id = 10;      //搜索id索引树

    4. 非聚簇索引使用场景
    select * from test where name = "123";      //非主键查询，先搜索name字段，得到name="123"对应的主键id值，再搜索聚簇索引，找到对应id值的数据
    select name from test where name = "123";   //如果非聚簇索引上有name的值等于123，那么它就不用回表

4. 为什么B+树比B树更适合
    1. B树每个节点都要存key和data，而B+树的data都存在叶子节点，非叶子节点存key。这样就使得B+树的一个节点可以存放更多的索引，树的高度更低，磁盘IO次数更少，数据检索速度更快
    2. B+树的叶子节点是按照key的值升序相连的，范围查找更快
    3. B+树的数据都在叶子节点，查询更稳定，每次查询都是从根节点到叶子节点

8. 什么时候要建索引，什么时候不用建索引
   1. 用索引：经常查询的字段、主键必须加索引、排序字段使用索引可以加快检索速度、联表查询
   2. 不用索引：经常增删数据的字段、有大量重复数据的字段、表数据太少时没必要用索引

9. 索引有哪些类型
   1. 主键索引：数据不能重复，不能为null，一张表只能有一个主键索引
   2. 唯一索引：数据不能重复，可以为null
   3. 普通索引
   4. 组合索引：由多个数据列组成的索引
   5. 全文索引：对文本内容进行搜索

10. 创建索引和删除索引
    1. CREATE INDEX在已创建的指定的表和列上创建一个普通索引：CREATE INDEX (INDEX_NAME) ON (TABLE_NAME)（COLUNM_LIST)
    2. 建表时指定数据列
    3. ALTER TABLE创建索引
    4. ALTER TABLE DROP删除索引

11. 组合索引

    1. 为什么使用组合索引

       1. 一个索引能够覆盖多个索引字段可以减少空间的开销。
       2. 减少回表次数，比如有1000W的数据，搜索3个字段，不使用联合索引执行select操作，每次都要进行回表操作。而使用联合索引时，如果3个字段能够全部覆盖，则不进行回表(覆盖索引情况)

       如：select col1,col2,col3 from table where col1 = 1 and col2 = 2 and col3 = 3;    //每个条件可以筛选出10%的数据
       不使用联合索引：先查询col1的10%，即1000W*10%=100W，然后回表从100W条数据中再查询符合col2数据，100W*10%，再回表查询符号col3的数据，10W*10%。
       使用联合索引，直接搜索：1000W*10%*10%*10%=1W
       

    2. 最左匹配原则：从SQL语句的左边开始，当遇到范围查询(>、<、between、like>)等就会停止匹配，后面的字段不会使用索引
       比如：对abc三个列建立联合索引

       1. 当查询a/ab/abc时会走索引，查询bc时不会走索引
       2. 当查询a=1 and b>2 and c=3时，c就不会走索引

    3. 什么情况下索引会失效

       1. 组合索引，在不符合最左匹配原则时，索引失效
       2. 以%或者like开头的查询
       3. 查询条件以or连接
       4. 在索引上进行计算

12. mysql的数据结构：数值、日期、字符串
    1. 数值：整数int、浮点型float、double
    2. 日期：date
    3. 字符串：varchar、char

13. mysql的锁

    1. 并发事务时，保证数据访问顺序的机制叫锁

    2. 锁跟隔离级别的关系

       1. 串行化：锁住整个事务范围，直到事务结束
       2. 可重复读：读取数据时加共享锁，事务结束后才释放共享锁
       3. 读已提交：读取数据时加共享锁，读取完之后释放锁
       4. 读未提交：不加锁

    3. 锁的类型：表锁、页锁、行锁。innodb默认采用表锁

    4. 共享锁：读锁，一个事务对一个数据加了共享锁，只能进行读取操作，不能更新该数据，其他事务也不能对该数据加排他锁

    5. 排他锁：写锁，一个事务对一个数据加了排他锁，可以对该数据进行读取和更新，期间其他事务不能对该数据加共享锁和排他锁

3. mongoDB