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制作企业网站步骤,郑州网站制作公司哪家好,定制app系统开发,wordpress社区聊天室文章目录 1、MySQL-MVCC2、MySQL-原子性怎么实现3、MySQL-持久性怎么实现隔离性怎么实现 4、操作系统-死锁产生手写死锁死锁排查 5、操作系统-避免死锁死锁的四个必要条件预防死锁 6、操作系统-pageCache是什么零拷贝 7、计算机网络-TCP的可靠性和顺序性怎么实现8、计算机网络-… 文章目录 1、MySQL-MVCC2、MySQL-原子性怎么实现3、MySQL-持久性怎么实现隔离性怎么实现 4、操作系统-死锁产生手写死锁死锁排查 5、操作系统-避免死锁死锁的四个必要条件预防死锁 6、操作系统-pageCache是什么零拷贝 7、计算机网络-TCP的可靠性和顺序性怎么实现8、计算机网络-怎么进行流量控制9、Redis-怎么持久化的数据RDB和AOF的区别AOF三种回写策略 10、Redis-集群是怎么做的就是数据怎么分片的然后它的集群的高可用是什么怎么部署的这个有没有了解过11、分布式-分布式事务是什么分布式两大理论分布式锁 12、分布式-paxos和raft的区别13、分布式-为什么就是分布式的共识算法都需要要求多数派提交才能完成它的分布式一致性14、场景题-有没有多线程编程的经验15、场景题-缓存设计 1、MySQL-MVCC 是什么解决什么问题实现原理 MVCC是多版本并发控制是通过记录历史版本数据解决读写并发冲突问题避免了读数据时加锁提高了事务的并发性能 MVCC的实现原理是依靠2个隐藏列、undo log日志、Read View实现的 MySQL将历史数据存储在undo log中两个隐藏列一个是事务ID,一个是指向历史数据undo log的指针 事务开启后执行第一条select语句的时候会创建ReadViewReadView记录了当前未提交的事务通过与历史数据的事务ID比较可以根据可见性规则进行判断判断这条记录是否可见如果可见就直接将这个数据返回给客客户端如果不可见就继续往undo log版本链查找第一个可见的数据 2、MySQL-原子性怎么实现 undo log 事务的原子性是通过 undo log 实现的在事务还没提交前历史数据会记录在 undo log 中如果事务执行过程中出现了错误或者用户执行了 ROLLBACK 语句MySQL 可以利用 undo log 中的历史数据将数据恢复到事务开始之前的状态从而保证了事务的原子性。 3、MySQL-持久性怎么实现 redo log 事务的持久性是由 redo log 保证的因为 MySQL 通过 WAL 先写日志再写数据机制在修改数据的时候会将本次对数据页的修改以 redo log 的形式记录下来这个时候更新就算完成了Buffer Pool 的脏页会通过后台线程刷盘即使在脏页还没刷盘的时候发生了数据库重启由于修改操作都记录到了 redo log之前已提交的记录都不会丢失重启后就通过 redo log恢复脏页数据从而保证了事务的持久性。 隔离性怎么实现 MVCC 事务的隔离性是由 MVCC 和锁保证的。 可重复读隔离级别下的快照读普通select是通过 MVCC 来保证事务隔离性的 当前读update、select … for update是通过锁来保证事务隔离性的。 4、操作系统-死锁产生 当两个或多个进程因竞争资源而造成互相等待的现象若无外力推进则无法推进下去 手写死锁 public class DeadLockDemo {public static void main(String[] args) {final Object objectA new Object();final Object objectB new Object();new Thread(() - {synchronized (objectA) {System.out.println(Thread.currentThread().getName() 自己持A锁希望获得B锁);try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }synchronized (objectB) {System.out.println(Thread.currentThread().getName() 成功获得B锁);}}}, A).start();new Thread(() - {synchronized (objectB) {System.out.println(Thread.currentThread().getName() 自己持B锁希望获得A锁);try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }synchronized (objectA) {System.out.println(Thread.currentThread().getName() 成功获得A锁);}}}, B).start();} }死锁排查 方法一控制台 jps -l 查看端口号类似linux中的ps -ef|grep xxxjstack 77860查看进程编号的栈信息 方法二图形化界面通用 win r 输入jconsole 打开图形化工具打开线程 点击 检测死锁5、操作系统-避免死锁 分配资源时进行预先设计使用银行家算法保证资源分配在一个安全状态下 安全状态系统能够按照某种线程推进顺序为每个线程分配所需资源 安全状态一定不会发生死锁不安全状态可能发生死锁 银行家算法在资源分配前先判断此次分配是否会进入不安全状态Dijkstra 死锁的四个必要条件 1、互斥资源在同一时刻只能被一个线程所占用 2、请求保持线程对已申请的资源保持不释放 3、不可剥夺线程获得资源后未使用完不能被其他线程所剥夺只有使用完之后主动释放 4、循环等待若干线程形成一种首尾相接的循环等待的状态 预防死锁 破坏死锁的四个必要条件之一 1、破坏请求与保持条件一次性申请所有的资源 2、破坏不剥夺条件如果资源申请不到可以主动释放已占有的资源 3、破坏循环等待条件按序申请资源 6、操作系统-pageCache是什么 页缓存用于缓存文件的页数据从磁盘中读取到的内容是存储在pageCache里的 零拷贝 详情可参考这篇笔记https://blog.csdn.net/mys_mys/article/details/131647511?spm1001.2014.3001.5502 传统IO执行流程 引入DMA DMA直接内存拷贝CPU可去处理别的事情 传统文件传输 4次拷贝4次切换 mmap优化 3次拷贝4次切换 sendFile优化——零拷贝 2次DMA拷贝2次切换 7、计算机网络-TCP的可靠性和顺序性怎么实现 参考https://javaguide.cn/cs-basics/network/tcp-reliability-guarantee.html 1、基于数据块传输 2、对失序数据包重新排序以及去重 3、校验和 4、超时重传 5、流量控制 6、拥塞控制 8、计算机网络-怎么进行流量控制 可以让发送方根据接收方的实际接收能力控制发送的数据量 实现的方式接收方会有一个接收缓冲区如果内核接收到了数据没有被应用读取的话接收窗口就会收缩然后会在tcp报文携带接收窗口的大小发送发收到后就会控制的发送流量 9、Redis-怎么持久化的数据 Redis持久化是异步进行的有两种模式RDB保存快照文件和AOF追加操作日志 RDB模式每隔一段时间会备份一份快照文件从主进程Fork出一个子进程专门用于持久化因此恢复速度快但是容易造成数据丢失 AOF模式是一种日志模式记录每条命令的操作日志重启时通过日志回放进行数据恢复可以降低数据丢失情况。 RDB和AOF的区别 文件类型RDB生成的是 二进制文件快照AOF生成的是 文本文件追加日志安全性缓存宕机时RDB容易丢失较多的数据AOF根据策略决定默认的everysec可以保证最多有一秒的丢失文件恢复速度由于RDB是二进制文件所以恢复速度也比 AOF更快操作的开销每一次RDB保存都是一次全量保存操作比较重通常设置至少5分钟保存一次数据。而AOF的刷盘是一次追加操作操作比较轻通常设置策略为每一秒进行一次刷盘 AOF三种回写策略 1、always 2、everysec 3、no 10、Redis-集群是怎么做的就是数据怎么分片的然后它的集群的高可用是什么怎么部署的这个有没有了解过 Redis集群 Redis集群中有多个主节点每个主节点有多个从节点。当主节点发生故障时从节点被选举为主节点继续工作 数据分片 Redis集群使用哈希槽的方式实现数据分片存储有固定的16384个哈希槽计算key对应槽位置CRC16(key)%16384 流程客户端连接Redis Cluster中任意一个master节点即可访问Redis Cluster的数据当客户端发送命令请 求的时候需要先根据key通过上面的计算公示找到的对应的哈希槽然后再查询哈希槽和节点的映射关系即可找到目标节点。 为什么是16384 假设哈希槽采用 16384则占空间 2k(¹⁶³⁸⁴⁄₈)假设哈希槽采用 65536 则占空间 8k(⁶⁵⁵³⁶⁄₈)。并且Redis Cluster 不太可能扩展到超过 1000 个主节点 所以65536 个固然可以确保每个主节点有足够的哈希槽但其占用的空间太大。而且Redis Cluster 的主节点通常不会扩展太多16384 个哈希槽完全足够用了 部署 Redis Cluster 至少需要 3 个 master 以及 3 个 slave slave节点不提供读服务仅作为备用节点保障主节点的高可用 Redis Cluster 至少要保证宕机的 master 有一个 slave 可用 11、分布式-分布式事务是什么 先解释什么是分布式事务解决什么问题分布式事务的实现方案有哪些哪个方案比较适合落地 分布式事务 保证系统中多个相关联的数据库中的数据的一致性 解决方案 2PC、3PC、TCC、本地消息表、MQ 事务Kafka 和 RocketMQ 、Saga 2PCTwo-Phase Commit 2 - 指代事务提交的 2 个阶段P- Prepare (准备阶段)“询问”事务参与者执行本地数据库事务操作是否成功C -Commit提交阶段“询问”事务参与者提交本地事务是否成功 待完善参考链接 分布式两大理论 参考链接 1、CAP理论 一致性Consistence : 所有节点访问同一份最新的数据副本可用性Availability: 非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应分区容错性Partition tolerance : 分布式系统出现网络分区的时候仍然能够对外提供服务 网络分区网络出现故障导致某些节点直接不连通将整个网络分为几个区 先有P采用C和A——分布式系统理论上不可能选择 CA 架构只能选择 CP 或者 AP 架构 为了保证 C 必须要禁止其他节点的读写操作这就和 A 发生冲突了 为了保证 A其他节点的读写操作正常的话那就和 C 发生冲突了 应用可以作为注册中心的组件有ZooKeeper、Eureka、Nacos ZooKeeper 保证的是 CPEureka 保证的则是 APNacos 不仅支持 CP 也支持 AP 2、BASE理论 BASE理论是对 CAP 中 AP 方案的一个补充 Basically Available基本可用分布式系统在出现不可预知故障的时允许损失部分可用性Soft-state软状态 允许系统中的数据存在中间状态Eventually Consistent最终一致性系统中所有的数据副本在经过一段时间的同步后最终能够达到一个一致的状态 分布式锁 分布式锁需要解决的问题 可用、死锁、脑裂两个进程拿到同一个锁 1、基于MySQL 悲观锁先查询数据库是否存在记录通过数据库行锁 select for update 加锁——会一直阻塞直到事务提交 乐观锁基于MVCC方式实现 首先在数据库增加一个 int 型字段 ver然后在 SELECT 同时获取 ver 值最后在 UPDATE 的时候检查 ver 值是否为与第 2 步或得到的版本值相同 2、基于Redis——性能 1Redis的Set命令和Lua脚本 // 加锁 SET key value NX PX 10000 // NXkey不存在时才设置 // PX过期时间// 解锁 // 使用Lua脚本保证解锁操作的原子性 // 释放锁时先比较 unique_value 是否相等避免锁的误释放 if redis.call(get,KEYS[1]) ARGV[1] thenreturn redis.call(del,KEYS[1]) elsereturn 0 end2Redission 解决 Redis 集群节点实现分布式锁的问题 // 1.获取指定的分布式锁对象 RLock lock redisson.getLock(lock); // 2.拿锁且不设置锁超时时间具备 Watch Dog 自动续期机制 lock.lock(); // 3.执行业务 … // 4.释放锁 lock.unlock();只有未指定锁超时时间才会使用到 Watch Dog 自动续期机制 // 手动给锁设置过期时间不具备 Watch Dog 自动续期机制 lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);自动续期机制Watch Dog 操作共享资源的线程还未执行完成的话Watch Dog 会不断地延长锁的过期时间进而保证锁不会因为超时而被释放 3、基于Zookeeper——可靠性 ZooKeeper 分布式锁是基于 临时顺序节点 和 Watcher事件监听器 实现的 推荐使用 Curator 来实现 ZooKeeper 分布式锁 InterProcessMutex分布式可重入排它锁InterProcessSemaphoreMutex分布式不可重入排它锁InterProcessReadWriteLock分布式读写锁InterProcessMultiLock将多个锁作为单个实体管理的容器获取锁的时候获取所有锁释放锁也会释放所有锁资源忽略释放失败的锁 CuratorFramework client ZKUtils.getClient(); client.start(); // 分布式可重入排它锁 InterProcessLock lock1 new InterProcessMutex(client, lockPath1); // 分布式不可重入排它锁 InterProcessLock lock2 new InterProcessSemaphoreMutex(client, lockPath2); // 将多个锁作为一个整体 InterProcessMultiLock lock new InterProcessMultiLock(Arrays.asList(lock1, lock2));if (!lock.acquire(10, TimeUnit.SECONDS)) {throw new IllegalStateException(不能获取多锁); } System.out.println(已获取多锁); System.out.println(是否有第一个锁: lock1.isAcquiredInThisProcess()); System.out.println(是否有第二个锁: lock2.isAcquiredInThisProcess()); try {// 资源操作resource.use(); } finally {System.out.println(释放多个锁);lock.release(); } System.out.println(是否有第一个锁: lock1.isAcquiredInThisProcess()); System.out.println(是否有第二个锁: lock2.isAcquiredInThisProcess()); client.close();4、基于etcd 12、分布式-paxos和raft的区别 Paxos在一个节点当选为就是 leader 节点之后其他的从节点如果不满主节点的那个投票策略的话是可以对主节点的投票就是进行否决的。Paxos就是三阶段提交。 raft 的话就是只要集群中存在 leader 节点的话从节点就是会按照主节点的策略来进行一致性的执行 13、分布式-为什么就是分布式的共识算法都需要要求多数派提交才能完成它的分布式一致性 14、场景题-有没有多线程编程的经验 https://mp.weixin.qq.com/s/BE9lti3pJ1H8HveUUXCFgQ 利用线程池批量拉取任务 比如一次拉取500个任务这时候可以直接开500个线程但为了资源复用可以引入线程池技术 // 1.创建线程池 ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor; // 拉取任务的线程池 // ThreadPoolExecutor参数 // corePoolSize 核心线程数 // maximumPoolSize 最大线程数 // keepAliveTime 超出核心线程数的线程存活时间 // TimeUnit unit keepAliveTime单位 // BlockingQueueRunnable workQueue 工作队列存放待处理的任务 this.threadPoolExecutor new ThreadPoolExecutor(concurrentRunTimes, MaxConcurrentRunTimes, intervalTime 1, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue(UserConfig.QUEUE_SIZE));// 2.判断是否满足执行条件 // 线程池等待队列总数-已拉取任务数剩余位置一次拉取多少个任务 if (UserConfig.QUEUE_SIZE - threadPoolExecutor.getQueue().size() scheduleLimit) {execute(taskType); } // 3.执行任务 threadPoolExecutor.execute(() - executeTask(asyncTaskBaseList, finalI));15、场景题-缓存设计 class LRUCache {//创建一个双链表节点class node{int key, value;node left, right;public node(int key, int value) {this.key key;this.value value;left null;right null;}}//全局变量node L, R;int n;MapInteger, node hash new HashMap();//初始化双链表public LRUCache(int capacity) {n capacity;L new node(-1, -1);R new node(-1, -1);L.right R;R.left L;}public int get(int key) {//判断key是否存在哈希表中不存在返回-1存在从该位置删除后插入到链表最左端,并返回其值//保证链表越往左越旧越往右越新如果超过缓存就删除最右边的if (! hash.containsKey(key)) {//不存在return -1;}node p hash.get(key);//使用时间改变通过位置变动来实现remove(p);//从该位置删除insert(p);//插入到最左端return p.value;}public void put(int key, int value) {//判断key是否存在哈希表中if (hash.containsKey(key)) {//存在不需要插入修改值即可。找到p并修改value和使用时间也就是位置变动node p hash.get(key);//找到pp.value value;//修改value//修改位置remove(p);insert(p);} else {//不存在需要插入//先判断哈希表是否已满if (hash.size() n) {//已满则需要先删除最长未使用的节点后再插入(即链表最右边的点)node p R.left;//找到最右边节点并删除remove(p);hash.remove(p.key);//注意不仅要删除双链表中的节点还要删除哈希表中的节点}//先创建节点node p new node(key, value);//插入hash.put(key, p);insert(p);}}//删除p节点void remove(node p) {p.right.left p.left;p.left.right p.right;}//插入节点插到最左侧void insert(node p) {p.right L.right;p.left L;L.right.left p;L.right p;}public static void main(String[] args) {//[LRUCache,put,put,get,put,get,put,get,get,get]//[[2],[1,0],[2,2],[1],[3,3],[2],[4,4],[1],[3],[4]]LRUCache obj new LRUCache(2);obj.put(1, 0);obj.put(2, 2);System.out.println(obj.get(1));obj.put(3, 3);System.out.println(obj.get(2));obj.put(4, 4);System.out.println(obj.get(1));System.out.println(obj.get(3));System.out.println(obj.get(4));} }