字节很会面试，追着项目技术拷打
大家好，我是小林。
周五了，还是得卷一卷。今天分享一篇字节后端面经，因为项目是搞了黑马点评，这个是用 redis 比较多的项目。
所以这次面经重点拷打了 redis 问题，什么大key，热 key 问题。其余还拷打了mysql、操作系统、网络、java 问题。
redis
你用到了redis，那么redis还可以做什么？
redis 是一种基于内存的数据库，对数据的读写操作都是在内存中完成，因此读写速度非常快，常用于缓存，消息队列、分布式锁等场景。
img
redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景，比如 string(字符串)、hash(哈希)、 list (列表)、set(集合)、zset(有序集合)、bitmaps（位图）、hyperloglog（基数统计）、geo（地理信息）、stream（流），并且对数据类型的操作都是原子性的，因为执行命令由单线程负责的，不存在并发竞争的问题。
除此之外，redis 还支持事务 、持久化、lua 脚本、多种集群方案（主从复制模式、哨兵模式、切片机群模式）、发布/订阅模式，内存淘汰机制、过期删除机制等等。
讲下redis的zset
zset 类型的底层数据结构是由压缩列表或跳表实现的：
如果有序集合的元素个数小于 128 个，并且每个元素的值小于 64 字节时，redis 会使用压缩列表作为 zset 类型的底层数据结构；
如果有序集合的元素不满足上面的条件，redis 会使用跳表作为 zset 类型的底层数据结构；
在 redis 7.0 中，压缩列表数据结构已经废弃了，交由 listpack 数据结构来实现了。
zset 的范围查询时间复杂度是多少？
redis的zset的范围查询命令zrange的时间复杂度是o(log(n)+m)，其中n是有序集合的元素数量，m是返回的元素数量。
讲一下跳表
链表在查找元素的时候，因为需要逐一查找，所以查询效率非常低，时间复杂度是o(n)，于是就出现了跳表。跳表是在链表基础上改进过来的，实现了一种「多层」的有序链表，这样的好处是能快读定位数据。
那跳表长什么样呢？我这里举个例子，下图展示了一个层级为 3 的跳表。
img
图中头节点有 l0~l2 三个头指针，分别指向了不同层级的节点，然后每个层级的节点都通过指针连接起来：
l0 层级共有 5 个节点，分别是节点1、2、3、4、5；
l1 层级共有 3 个节点，分别是节点 2、3、5；
l2 层级只有 1 个节点，也就是节点 3 。
如果我们要在链表中查找节点 4 这个元素，只能从头开始遍历链表，需要查找 4 次，而使用了跳表后，只需要查找 2 次就能定位到节点 4，因为可以在头节点直接从 l2 层级跳到节点 3，然后再往前遍历找到节点 4。
可以看到，这个查找过程就是在多个层级上跳来跳去，最后定位到元素。当数据量很大时，跳表的查找复杂度就是 o(logn)。
跳表是怎么设置层高的？
跳表在创建节点时候，会生成范围为[0-1]的一个随机数，如果这个随机数小于 0.25（相当于概率 25%），那么层数就增加 1 层，然后继续生成下一个随机数，直到随机数的结果大于 0.25 结束，最终确定该节点的层数。
哈希表是怎么扩容的？
为了避免 rehash 在数据迁移过程中，因拷贝数据的耗时，影响 redis 性能的情况，所以 redis 采用了渐进式 rehash，也就是将数据的迁移的工作不再是一次性迁移完成，而是分多次迁移。
渐进式 rehash 步骤如下：
给「哈希表 2」 分配空间；
在 rehash 进行期间，每次哈希表元素进行新增、删除、查找或者更新操作时，redis 除了会执行对应的操作之外，还会顺序将「哈希表 1 」中索引位置上的所有 key-value 迁移到「哈希表 2」 上；
随着处理客户端发起的哈希表操作请求数量越多，最终在某个时间点会把「哈希表 1 」的所有 key-value 迁移到「哈希表 2」，从而完成 rehash 操作。
这样就巧妙地把一次性大量数据迁移工作的开销，分摊到了多次处理请求的过程中，避免了一次性 rehash 的耗时操作。
在进行渐进式 rehash 的过程中，会有两个哈希表，所以在渐进式 rehash 进行期间，哈希表元素的删除、查找、更新等操作都会在这两个哈希表进行。
哈希表扩容的时候，有读请求怎么查？
查找一个 key 的值的话，先会在「哈希表 1」 里面进行查找，如果没找到，就会继续到哈希表 2 里面进行找到。
redis大key如何解决？
对大key进行拆分。例如将含有数万成员的一个hash key拆分为多个hash key，并确保每个key的成员数量在合理范围。在redis集群架构中，拆分大key能对数据分片间的内存平衡起到显著作用。
对大key进行清理。将不适用redis能力的数据存至其它存储，并在redis中删除此类数据。注意，要使用异步删除。
监控redis的内存水位。可以通过监控系统设置合理的redis内存报警阈值进行提醒，例如redis内存使用率超过70%、redis的内存在1小时内增长率超过20%等。
对过期数据进行定期清。堆积大量过期数据会造成大key的产生，例如在hash数据类型中以增量的形式不断写入大量数据而忽略了数据的时效性。可以通过定时任务的方式对失效数据进行清理。
什么是热key？
通常以其接收到的key被请求频率来判定，例如：
qps集中在特定的key：redis实例的总qps（每秒查询率）为10,000，而其中一个key的每秒访问量达到了7,000。
带宽使用率集中在特定的key：对一个拥有上千个成员且总大小为1 mb的hash key每秒发送大量的hgetall操作请求。
cpu使用时间占比集中在特定的key：对一个拥有数万个成员的key（zset类型）每秒发送大量的zrange操作请求。
如何解决热key问题？
在redis集群架构中对热key进行复制。在redis集群架构中，由于热key的迁移粒度问题，无法将请求分散至其他数据分片，导致单个数据分片的压力无法下降。此时，可以将对应热key进行复制并迁移至其他数据分片，例如将热key foo复制出3个内容完全一样的key并名为foo2、foo3、foo4，将这三个key迁移到其他数据分片来解决单个数据分片的热key压力。
使用读写分离架构。如果热key的产生来自于读请求，您可以将实例改造成读写分离架构来降低每个数据分片的读请求压力，甚至可以不断地增加从节点。但是读写分离架构在增加业务代码复杂度的同时，也会增加redis集群架构复杂度。不仅要为多个从节点提供转发层（如proxy，lvs等）来实现负载均衡，还要考虑从节点数量显著增加后带来故障率增加的问题。redis集群架构变更会为监控、运维、故障处理带来了更大的挑战。
mysql
索引优化详细讲讲
常见优化索引的方法：
前缀索引优化：使用前缀索引是为了减小索引字段大小，可以增加一个索引页中存储的索引值，有效提高索引的查询速度。在一些大字符串的字段作为索引时，使用前缀索引可以帮助我们减小索引项的大小。
覆盖索引优化：覆盖索引是指 sql 中 query 的所有字段，在索引 b+tree 的叶子节点上都能找得到的那些索引，从二级索引中查询得到记录，而不需要通过聚簇索引查询获得，可以避免回表的操作。
主键索引最好是自增的：
如果我们使用自增主键，那么每次插入的新数据就会按顺序添加到当前索引节点的位置，不需要移动已有的数据，当页面写满，就会自动开辟一个新页面。因为每次插入一条新记录，都是追加操作，不需要重新移动数据，因此这种插入数据的方法效率非常高。
如果我们使用非自增主键，由于每次插入主键的索引值都是随机的，因此每次插入新的数据时，就可能会插入到现有数据页中间的某个位置，这将不得不移动其它数据来满足新数据的插入，甚至需要从一个页面复制数据到另外一个页面，我们通常将这种情况称为页分裂。页分裂还有可能会造成大量的内存碎片，导致索引结构不紧凑，从而影响查询效率。
防止索引失效：
当我们使用左或者左右模糊匹配的时候，也就是 like %xx 或者 like %xx%这两种方式都会造成索引失效；
当我们在查询条件中对索引列做了计算、函数、类型转换操作，这些情况下都会造成索引失效；
联合索引要能正确使用需要遵循最左匹配原则，也就是按照最左优先的方式进行索引的匹配，否则就会导致索引失效。
在 where 子句中，如果在 or 前的条件列是索引列，而在 or 后的条件列不是索引列，那么索引会失效。
主键索引和非主键索引有什么区别？
主键索引和非主键索引的主要区别在于：
主键索引：主键是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。每个表只能有一个主键。主键的主要作用是提供一种快速访问表中特定信息的方式。
非主键索引：非主键索引，也称为二级索引或辅助索引，可以有多个。非主键索引允许有空值，也允许有重复的值。
当我们进行索引覆盖查询的时候，在二级索引上查询就可以了，就可以不需要回表，
mysql的事务的几个特性你知道吗？
要遵守 4 个特性，分别如下：
原子性（atomicity）：一个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节，而且事务在执行过程中发生错误，会被回滚到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样，就好比买一件商品，购买成功时，则给商家付了钱，商品到手；购买失败时，则商品在商家手中，消费者的钱也没花出去。
一致性（consistency）：是指事务操作前和操作后，数据满足完整性约束，数据库保持一致性状态。比如，用户 a 和用户 b 在银行分别有 800 元和 600 元，总共 1400 元，用户 a 给用户 b 转账 200 元，分为两个步骤，从 a 的账户扣除 200 元和对 b 的账户增加 200 元。一致性就是要求上述步骤操作后，最后的结果是用户 a 还有 600 元，用户 b 有 800 元，总共 1400 元，而不会出现用户 a 扣除了 200 元，但用户 b 未增加的情况（该情况，用户 a 和 b 均为 600 元，总共 1200 元）。
隔离性（isolation）：数据库允许多个并发事务同时对其数据进行读写和修改的能力，隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致，因为多个事务同时使用相同的数据时，不会相互干扰，每个事务都有一个完整的数据空间，对其他并发事务是隔离的。也就是说，消费者购买商品这个事务，是不影响其他消费者购买的。
持久性（durability）：事务处理结束后，对数据的修改就是永久的，即便系统故障也不会丢失。
操作系统
进程和线程的区别
独立性：进程是系统资源分配的最小单位，线程是处理器调度的最小单位。每个进程有自己独立的地址空间和系统资源，而线程则共享所属进程的资源。
开销：由于进程有自己独立的地址空间，所以进程间的切换需要更大的开销。线程间切换只需要保存和设置少量寄存器内容，开销小。
数据共享：同一进程内的线程共享进程的资源，如内存、文件描述符等，所以线程间的数据共享和通信更容易。进程间需要通过进程间通信机制来实现数据共享或通信。
分配给进程的资源有哪些？
虚拟内存、文件描述符、信号等等
进程切换和线程切换的区别？
进程切换：进程切换涉及到更多的内容，包括整个进程的地址空间、全局变量、文件描述符等。因此，进程切换的开销通常比线程切换大。
线程切换：线程切换只涉及到线程的堆栈、寄存器和程序计数器等，不涉及进程级别的资源，因此线程切换的开销较小。
为什么并发执行线程要加锁？
并发执行线程需要加锁主要是为了保护共享数据，防止出现竞态条件。
竞态条件是指当多个线程同时访问和操作同一块数据时，最终结果依赖于线程的执行顺序，这可能导致数据的不一致性。
通过加锁，我们可以确保在任何时刻只有一个线程能够访问共享数据，从而避免竞态条件，确保数据的一致性和完整性。
线程死锁的条件？
死锁问题的产生是由两个或者以上线程并行执行的时候，争夺资源而互相等待造成的。
死锁只有同时满足互斥、持有并等待、不可剥夺、环路等待这四个条件的时候才会发生。
所以要避免死锁问题，就是要破坏其中一个条件即可，最常用的方法就是使用资源有序分配法来破坏环路等待条件。
网络
tcp和udp的区别
连接：tcp 是面向连接的传输层协议，传输数据前先要建立连接。udp 是不需要连接，即刻传输数据。
服务对象：tcp 是一对一的两点服务，即一条连接只有两个端点。udp 支持一对一、一对多、多对多的交互通信
可靠性：tcp 是可靠交付数据的，数据可以无差错、不丢失、不重复、按序到达。udp 是尽最大努力交付，不保证可靠交付数据。
拥塞控制、流量控制：tcp 有拥塞控制和流量控制机制，保证数据传输的安全性。udp 则没有，即使网络非常拥堵了，也不会影响 udp 的发送速率。
传输方式：tcp 是流式传输，没有边界，但保证顺序和可靠。udp 是一个包一个包的发送，是有边界的，但可能会丢包和乱序。
tcp的连接指的是什么东西
用于保证可靠性和流量控制维护的某些状态信息，这些信息的组合，包括 socket、序列号和窗口大小称为连接。
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tcp三次握手过程描述一下？
建立连接是通过三次握手来进行的。三次握手的过程如下图：
tcp 三次握手
一开始，客户端和服务端都处于 close 状态。先是服务端主动监听某个端口，处于 listen 状态。
客户端会随机初始化序号（client_isn），将此序号置于 tcp 首部的「序号」字段中，同时把 syn 标志位置为 1，表示 syn 报文。接着把第一个 syn 报文发送给服务端，表示向服务端发起连接，该报文不包含应用层数据，之后客户端处于 syn-sent 状态。
服务端收到客户端的 syn 报文后，首先服务端也随机初始化自己的序号（server_isn），将此序号填入 tcp 首部的「序号」字段中，其次把 tcp 首部的「确认应答号」字段填入 client_isn + 1, 接着把 syn 和 ack 标志位置为 1。最后把该报文发给客户端，该报文也不包含应用层数据，之后服务端处于 syn-rcvd 状态。
客户端收到服务端报文后，还要向服务端回应最后一个应答报文，首先该应答报文 tcp 首部 ack 标志位置为 1 ，其次「确认应答号」字段填入 server_isn + 1 ，最后把报文发送给服务端，这次报文可以携带客户到服务端的数据，之后客户端处于 established 状态。
服务端收到客户端的应答报文后，也进入 established 状态。
为什么要三次？
三个方面分析三次握手的原因：
三次握手才可以阻止重复历史连接的初始化（主要原因）
三次握手才可以同步双方的初始序列号
三次握手才可以避免资源浪费
我们考虑一个场景，客户端先发送了 syn（seq = 90）报文，然后客户端宕机了，而且这个 syn 报文还被网络阻塞了，服务端并没有收到，接着客户端重启后，又重新向服务端建立连接，发送了 syn（seq = 100）报文（注意！不是重传 syn，重传的 syn 的序列号是一样的）。
看看三次握手是如何阻止历史连接的：
三次握手避免历史连接
客户端连续发送多次 syn（都是同一个四元组）建立连接的报文，在网络拥堵情况下：
一个「旧 syn 报文」比「最新的 syn」 报文早到达了服务端，那么此时服务端就会回一个 syn + ack 报文给客户端，此报文中的确认号是 91（90+1）。
客户端收到后，发现自己期望收到的确认号应该是 100 + 1，而不是 90 + 1，于是就会回 rst 报文。
服务端收到 rst 报文后，就会释放连接。
后续最新的 syn 抵达了服务端后，客户端与服务端就可以正常的完成三次握手了。
上述中的「旧 syn 报文」称为历史连接，tcp 使用三次握手建立连接的最主要原因就是防止「历史连接」初始化了连接。
如果是两次握手连接，就无法阻止历史连接，那为什么 tcp 两次握手为什么无法阻止历史连接呢？
我先直接说结论，主要是因为在两次握手的情况下，服务端没有中间状态给客户端来阻止历史连接，导致服务端可能建立一个历史连接，造成资源浪费。
你想想，在两次握手的情况下，服务端在收到 syn 报文后，就进入 established 状态，意味着这时可以给对方发送数据，但是客户端此时还没有进入 established 状态，假设这次是历史连接，客户端判断到此次连接为历史连接，那么就会回 rst 报文来断开连接，而服务端在第一次握手的时候就进入 established 状态，所以它可以发送数据的，但是它并不知道这个是历史连接，它只有在收到 rst 报文后，才会断开连接。
两次握手无法阻止历史连接
可以看到，如果采用两次握手建立 tcp 连接的场景下，服务端在向客户端发送数据前，并没有阻止掉历史连接，导致服务端建立了一个历史连接，又白白发送了数据，妥妥地浪费了服务端的资源。
因此，要解决这种现象，最好就是在服务端发送数据前，也就是建立连接之前，要阻止掉历史连接，这样就不会造成资源浪费，而要实现这个功能，就需要三次握手。
所以，tcp 使用三次握手建立连接的最主要原因是防止「历史连接」初始化了连接
java
gc算法有哪几种？
垃圾收集（gc）算法主要有以下几种：
标记-清除（mark-sweep）算法：首先标记出所有需要回收的对象，在标记完成后统一回收所有被标记的对象。
复制（copying）算法：将内存分为两块，每次只使用其中一块，当这块内存用完时，就将还在使用的对象复制到另外一块上面，然后再把已使用过的内存空间一次清理掉。
标记-整理（mark-compact）算法：标记过程与标记-清除算法一样，但后续步骤不是直接对可回收对象进行清理，而是让所有存活的对象都向一端移动，然后直接清理掉端边界以外的内存。
分代收集（generational collection）算法：根据对象存活周期的不同将内存划分为几块。一般是把java堆分为新生代和老年代，这样我们就可以根据各个年代的特点采用最适当的收集算法。
增量（incremental）算法：是一种渐进式的垃圾收集算法，它将垃圾收集的工作分为多个小部分分别执行，不需要一次性完成所有的垃圾收集工作，从而减少了垃圾收集时程序的暂停时间。
项目
介绍项目
项目架构是怎么样的？
项目里为什么要用消息队列？
请求很多，消息堆积处理不过来了如何应对？
项目都有哪些表？
算法
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周五了，还是得卷一卷。今天分享一篇字节后端面经，因为项目是搞了黑马点评，这个是用 redis 比较多的项目。
所以这次面经重点拷打了 redis 问题，什么大key，热 key 问题。其余还拷打了mysql、操作系统、网络、java 问题。
redis
你用到了redis，那么redis还可以做什么？
redis 是一种基于内存的数据库，对数据的读写操作都是在内存中完成，因此读写速度非常快，常用于缓存，消息队列、分布式锁等场景。
img
redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景，比如 string(字符串)、hash(哈希)、 list (列表)、set(集合)、zset(有序集合)、bitmaps（位图）、hyperloglog（基数统计）、geo（地理信息）、stream（流），并且对数据类型的操作都是原子性的，因为执行命令由单线程负责的，不存在并发竞争的问题。
除此之外，redis 还支持事务 、持久化、lua 脚本、多种集群方案（主从复制模式、哨兵模式、切片机群模式）、发布/订阅模式，内存淘汰机制、过期删除机制等等。
讲下redis的zset
zset 类型的底层数据结构是由压缩列表或跳表实现的：
如果有序集合的元素个数小于 128 个，并且每个元素的值小于 64 字节时，redis 会使用压缩列表作为 zset 类型的底层数据结构；
如果有序集合的元素不满足上面的条件，redis 会使用跳表作为 zset 类型的底层数据结构；
在 redis 7.0 中，压缩列表数据结构已经废弃了，交由 listpack 数据结构来实现了。
zset 的范围查询时间复杂度是多少？
redis的zset的范围查询命令zrange的时间复杂度是o(log(n)+m)，其中n是有序集合的元素数量，m是返回的元素数量。
讲一下跳表
链表在查找元素的时候，因为需要逐一查找，所以查询效率非常低，时间复杂度是o(n)，于是就出现了跳表。跳表是在链表基础上改进过来的，实现了一种「多层」的有序链表，这样的好处是能快读定位数据。
那跳表长什么样呢？我这里举个例子，下图展示了一个层级为 3 的跳表。
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图中头节点有 l0~l2 三个头指针，分别指向了不同层级的节点，然后每个层级的节点都通过指针连接起来：
l0 层级共有 5 个节点，分别是节点1、2、3、4、5；
l1 层级共有 3 个节点，分别是节点 2、3、5；
l2 层级只有 1 个节点，也就是节点 3 。
如果我们要在链表中查找节点 4 这个元素，只能从头开始遍历链表，需要查找 4 次，而使用了跳表后，只需要查找 2 次就能定位到节点 4，因为可以在头节点直接从 l2 层级跳到节点 3，然后再往前遍历找到节点 4。
可以看到，这个查找过程就是在多个层级上跳来跳去，最后定位到元素。当数据量很大时，跳表的查找复杂度就是 o(logn)。
跳表是怎么设置层高的？
跳表在创建节点时候，会生成范围为[0-1]的一个随机数，如果这个随机数小于 0.25（相当于概率 25%），那么层数就增加 1 层，然后继续生成下一个随机数，直到随机数的结果大于 0.25 结束，最终确定该节点的层数。
哈希表是怎么扩容的？
为了避免 rehash 在数据迁移过程中，因拷贝数据的耗时，影响 redis 性能的情况，所以 redis 采用了渐进式 rehash，也就是将数据的迁移的工作不再是一次性迁移完成，而是分多次迁移。
渐进式 rehash 步骤如下：
给「哈希表 2」 分配空间；
在 rehash 进行期间，每次哈希表元素进行新增、删除、查找或者更新操作时，redis 除了会执行对应的操作之外，还会顺序将「哈希表 1 」中索引位置上的所有 key-value 迁移到「哈希表 2」 上；
随着处理客户端发起的哈希表操作请求数量越多，最终在某个时间点会把「哈希表 1 」的所有 key-value 迁移到「哈希表 2」，从而完成 rehash 操作。
这样就巧妙地把一次性大量数据迁移工作的开销，分摊到了多次处理请求的过程中，避免了一次性 rehash 的耗时操作。
在进行渐进式 rehash 的过程中，会有两个哈希表，所以在渐进式 rehash 进行期间，哈希表元素的删除、查找、更新等操作都会在这两个哈希表进行。
哈希表扩容的时候，有读请求怎么查？
查找一个 key 的值的话，先会在「哈希表 1」 里面进行查找，如果没找到，就会继续到哈希表 2 里面进行找到。
redis大key如何解决？
对大key进行拆分。例如将含有数万成员的一个hash key拆分为多个hash key，并确保每个key的成员数量在合理范围。在redis集群架构中，拆分大key能对数据分片间的内存平衡起到显著作用。
对大key进行清理。将不适用redis能力的数据存至其它存储，并在redis中删除此类数据。注意，要使用异步删除。
监控redis的内存水位。可以通过监控系统设置合理的redis内存报警阈值进行提醒，例如redis内存使用率超过70%、redis的内存在1小时内增长率超过20%等。
对过期数据进行定期清。堆积大量过期数据会造成大key的产生，例如在hash数据类型中以增量的形式不断写入大量数据而忽略了数据的时效性。可以通过定时任务的方式对失效数据进行清理。
什么是热key？
通常以其接收到的key被请求频率来判定，例如：
qps集中在特定的key：redis实例的总qps（每秒查询率）为10,000，而其中一个key的每秒访问量达到了7,000。
带宽使用率集中在特定的key：对一个拥有上千个成员且总大小为1 mb的hash key每秒发送大量的hgetall操作请求。
cpu使用时间占比集中在特定的key：对一个拥有数万个成员的key（zset类型）每秒发送大量的zrange操作请求。
如何解决热key问题？
在redis集群架构中对热key进行复制。在redis集群架构中，由于热key的迁移粒度问题，无法将请求分散至其他数据分片，导致单个数据分片的压力无法下降。此时，可以将对应热key进行复制并迁移至其他数据分片，例如将热key foo复制出3个内容完全一样的key并名为foo2、foo3、foo4，将这三个key迁移到其他数据分片来解决单个数据分片的热key压力。
使用读写分离架构。如果热key的产生来自于读请求，您可以将实例改造成读写分离架构来降低每个数据分片的读请求压力，甚至可以不断地增加从节点。但是读写分离架构在增加业务代码复杂度的同时，也会增加redis集群架构复杂度。不仅要为多个从节点提供转发层（如proxy，lvs等）来实现负载均衡，还要考虑从节点数量显著增加后带来故障率增加的问题。redis集群架构变更会为监控、运维、故障处理带来了更大的挑战。
mysql
索引优化详细讲讲
常见优化索引的方法：
前缀索引优化：使用前缀索引是为了减小索引字段大小，可以增加一个索引页中存储的索引值，有效提高索引的查询速度。在一些大字符串的字段作为索引时，使用前缀索引可以帮助我们减小索引项的大小。
覆盖索引优化：覆盖索引是指 sql 中 query 的所有字段，在索引 b+tree 的叶子节点上都能找得到的那些索引，从二级索引中查询得到记录，而不需要通过聚簇索引查询获得，可以避免回表的操作。
主键索引最好是自增的：
如果我们使用自增主键，那么每次插入的新数据就会按顺序添加到当前索引节点的位置，不需要移动已有的数据，当页面写满，就会自动开辟一个新页面。因为每次插入一条新记录，都是追加操作，不需要重新移动数据，因此这种插入数据的方法效率非常高。
如果我们使用非自增主键，由于每次插入主键的索引值都是随机的，因此每次插入新的数据时，就可能会插入到现有数据页中间的某个位置，这将不得不移动其它数据来满足新数据的插入，甚至需要从一个页面复制数据到另外一个页面，我们通常将这种情况称为页分裂。页分裂还有可能会造成大量的内存碎片，导致索引结构不紧凑，从而影响查询效率。
防止索引失效：
当我们使用左或者左右模糊匹配的时候，也就是 like %xx 或者 like %xx%这两种方式都会造成索引失效；
当我们在查询条件中对索引列做了计算、函数、类型转换操作，这些情况下都会造成索引失效；
联合索引要能正确使用需要遵循最左匹配原则，也就是按照最左优先的方式进行索引的匹配，否则就会导致索引失效。
在 where 子句中，如果在 or 前的条件列是索引列，而在 or 后的条件列不是索引列，那么索引会失效。
主键索引和非主键索引有什么区别？
主键索引和非主键索引的主要区别在于：
主键索引：主键是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。每个表只能有一个主键。主键的主要作用是提供一种快速访问表中特定信息的方式。
非主键索引：非主键索引，也称为二级索引或辅助索引，可以有多个。非主键索引允许有空值，也允许有重复的值。
当我们进行索引覆盖查询的时候，在二级索引上查询就可以了，就可以不需要回表，
mysql的事务的几个特性你知道吗？
要遵守 4 个特性，分别如下：
原子性（atomicity）：一个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节，而且事务在执行过程中发生错误，会被回滚到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样，就好比买一件商品，购买成功时，则给商家付了钱，商品到手；购买失败时，则商品在商家手中，消费者的钱也没花出去。
一致性（consistency）：是指事务操作前和操作后，数据满足完整性约束，数据库保持一致性状态。比如，用户 a 和用户 b 在银行分别有 800 元和 600 元，总共 1400 元，用户 a 给用户 b 转账 200 元，分为两个步骤，从 a 的账户扣除 200 元和对 b 的账户增加 200 元。一致性就是要求上述步骤操作后，最后的结果是用户 a 还有 600 元，用户 b 有 800 元，总共 1400 元，而不会出现用户 a 扣除了 200 元，但用户 b 未增加的情况（该情况，用户 a 和 b 均为 600 元，总共 1200 元）。
隔离性（isolation）：数据库允许多个并发事务同时对其数据进行读写和修改的能力，隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致，因为多个事务同时使用相同的数据时，不会相互干扰，每个事务都有一个完整的数据空间，对其他并发事务是隔离的。也就是说，消费者购买商品这个事务，是不影响其他消费者购买的。
持久性（durability）：事务处理结束后，对数据的修改就是永久的，即便系统故障也不会丢失。
操作系统
进程和线程的区别
独立性：进程是系统资源分配的最小单位，线程是处理器调度的最小单位。每个进程有自己独立的地址空间和系统资源，而线程则共享所属进程的资源。
开销：由于进程有自己独立的地址空间，所以进程间的切换需要更大的开销。线程间切换只需要保存和设置少量寄存器内容，开销小。
数据共享：同一进程内的线程共享进程的资源，如内存、文件描述符等，所以线程间的数据共享和通信更容易。进程间需要通过进程间通信机制来实现数据共享或通信。
分配给进程的资源有哪些？
虚拟内存、文件描述符、信号等等
进程切换和线程切换的区别？
进程切换：进程切换涉及到更多的内容，包括整个进程的地址空间、全局变量、文件描述符等。因此，进程切换的开销通常比线程切换大。
线程切换：线程切换只涉及到线程的堆栈、寄存器和程序计数器等，不涉及进程级别的资源，因此线程切换的开销较小。
为什么并发执行线程要加锁？
并发执行线程需要加锁主要是为了保护共享数据，防止出现竞态条件。
竞态条件是指当多个线程同时访问和操作同一块数据时，最终结果依赖于线程的执行顺序，这可能导致数据的不一致性。
通过加锁，我们可以确保在任何时刻只有一个线程能够访问共享数据，从而避免竞态条件，确保数据的一致性和完整性。
线程死锁的条件？
死锁问题的产生是由两个或者以上线程并行执行的时候，争夺资源而互相等待造成的。
死锁只有同时满足互斥、持有并等待、不可剥夺、环路等待这四个条件的时候才会发生。
所以要避免死锁问题，就是要破坏其中一个条件即可，最常用的方法就是使用资源有序分配法来破坏环路等待条件。
网络
tcp和udp的区别
连接：tcp 是面向连接的传输层协议，传输数据前先要建立连接。udp 是不需要连接，即刻传输数据。
服务对象：tcp 是一对一的两点服务，即一条连接只有两个端点。udp 支持一对一、一对多、多对多的交互通信
可靠性：tcp 是可靠交付数据的，数据可以无差错、不丢失、不重复、按序到达。udp 是尽最大努力交付，不保证可靠交付数据。
拥塞控制、流量控制：tcp 有拥塞控制和流量控制机制，保证数据传输的安全性。udp 则没有，即使网络非常拥堵了，也不会影响 udp 的发送速率。
传输方式：tcp 是流式传输，没有边界，但保证顺序和可靠。udp 是一个包一个包的发送，是有边界的，但可能会丢包和乱序。
tcp的连接指的是什么东西
用于保证可靠性和流量控制维护的某些状态信息，这些信息的组合，包括 socket、序列号和窗口大小称为连接。
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tcp三次握手过程描述一下？
建立连接是通过三次握手来进行的。三次握手的过程如下图：
tcp 三次握手
一开始，客户端和服务端都处于 close 状态。先是服务端主动监听某个端口，处于 listen 状态。
客户端会随机初始化序号（client_isn），将此序号置于 tcp 首部的「序号」字段中，同时把 syn 标志位置为 1，表示 syn 报文。接着把第一个 syn 报文发送给服务端，表示向服务端发起连接，该报文不包含应用层数据，之后客户端处于 syn-sent 状态。
服务端收到客户端的 syn 报文后，首先服务端也随机初始化自己的序号（server_isn），将此序号填入 tcp 首部的「序号」字段中，其次把 tcp 首部的「确认应答号」字段填入 client_isn + 1, 接着把 syn 和 ack 标志位置为 1。最后把该报文发给客户端，该报文也不包含应用层数据，之后服务端处于 syn-rcvd 状态。
客户端收到服务端报文后，还要向服务端回应最后一个应答报文，首先该应答报文 tcp 首部 ack 标志位置为 1 ，其次「确认应答号」字段填入 server_isn + 1 ，最后把报文发送给服务端，这次报文可以携带客户到服务端的数据，之后客户端处于 established 状态。
服务端收到客户端的应答报文后，也进入 established 状态。
为什么要三次？
三个方面分析三次握手的原因：
三次握手才可以阻止重复历史连接的初始化（主要原因）
三次握手才可以同步双方的初始序列号
三次握手才可以避免资源浪费
我们考虑一个场景，客户端先发送了 syn（seq = 90）报文，然后客户端宕机了，而且这个 syn 报文还被网络阻塞了，服务端并没有收到，接着客户端重启后，又重新向服务端建立连接，发送了 syn（seq = 100）报文（注意！不是重传 syn，重传的 syn 的序列号是一样的）。
看看三次握手是如何阻止历史连接的：
三次握手避免历史连接
客户端连续发送多次 syn（都是同一个四元组）建立连接的报文，在网络拥堵情况下：
一个「旧 syn 报文」比「最新的 syn」 报文早到达了服务端，那么此时服务端就会回一个 syn + ack 报文给客户端，此报文中的确认号是 91（90+1）。
客户端收到后，发现自己期望收到的确认号应该是 100 + 1，而不是 90 + 1，于是就会回 rst 报文。
服务端收到 rst 报文后，就会释放连接。
后续最新的 syn 抵达了服务端后，客户端与服务端就可以正常的完成三次握手了。
上述中的「旧 syn 报文」称为历史连接，tcp 使用三次握手建立连接的最主要原因就是防止「历史连接」初始化了连接。
如果是两次握手连接，就无法阻止历史连接，那为什么 tcp 两次握手为什么无法阻止历史连接呢？
我先直接说结论，主要是因为在两次握手的情况下，服务端没有中间状态给客户端来阻止历史连接，导致服务端可能建立一个历史连接，造成资源浪费。
你想想，在两次握手的情况下，服务端在收到 syn 报文后，就进入 established 状态，意味着这时可以给对方发送数据，但是客户端此时还没有进入 established 状态，假设这次是历史连接，客户端判断到此次连接为历史连接，那么就会回 rst 报文来断开连接，而服务端在第一次握手的时候就进入 established 状态，所以它可以发送数据的，但是它并不知道这个是历史连接，它只有在收到 rst 报文后，才会断开连接。
两次握手无法阻止历史连接
可以看到，如果采用两次握手建立 tcp 连接的场景下，服务端在向客户端发送数据前，并没有阻止掉历史连接，导致服务端建立了一个历史连接，又白白发送了数据，妥妥地浪费了服务端的资源。
因此，要解决这种现象，最好就是在服务端发送数据前，也就是建立连接之前，要阻止掉历史连接，这样就不会造成资源浪费，而要实现这个功能，就需要三次握手。
所以，tcp 使用三次握手建立连接的最主要原因是防止「历史连接」初始化了连接
java
gc算法有哪几种？
垃圾收集（gc）算法主要有以下几种：
标记-清除（mark-sweep）算法：首先标记出所有需要回收的对象，在标记完成后统一回收所有被标记的对象。
复制（copying）算法：将内存分为两块，每次只使用其中一块，当这块内存用完时，就将还在使用的对象复制到另外一块上面，然后再把已使用过的内存空间一次清理掉。
标记-整理（mark-compact）算法：标记过程与标记-清除算法一样，但后续步骤不是直接对可回收对象进行清理，而是让所有存活的对象都向一端移动，然后直接清理掉端边界以外的内存。
分代收集（generational collection）算法：根据对象存活周期的不同将内存划分为几块。一般是把java堆分为新生代和老年代，这样我们就可以根据各个年代的特点采用最适当的收集算法。
增量（incremental）算法：是一种渐进式的垃圾收集算法，它将垃圾收集的工作分为多个小部分分别执行，不需要一次性完成所有的垃圾收集工作，从而减少了垃圾收集时程序的暂停时间。
项目
介绍项目
项目架构是怎么样的？
项目里为什么要用消息队列？
请求很多，消息堆积处理不过来了如何应对？
项目都有哪些表？
算法
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