本人面试积累面试题
1.事务的隔离级别
答:
1.读已提交-----读取其他事务已经提交的数据
2.读未提交-----读取其他事务还未提交的数据–可能出现脏读
3.可重复读-----同一个事务多次读取同一个数据,尽可能的保证数据的一致性但是可能出现幻读
4.串行读------确保每个事务读取的都是最新的数据,但是他的并发是最低的
2.事务的传播行为有哪些
REQUIRED(有就加入,没有就开):如果当前没有事务,就会新建一个事务,如果当前已经存在一个事务就会加入到这个事务中,这个是默认的事务传播机制
SUPPORTS(有就加入,没有就不开):如果当前存在事务,则会加入事务,如果当前没有事务则是以非事务的方式继续进行
MANDATORY(有就加入,没有就抛出异常):如果当前存在事务,则会加入事务,如果当前没有事务则抛出异常
REQUIRES_NEW(必须开启一个事务,不管有没有都会开一个新的事务):表示创建一个新的事务,如果对当前存在事务,则把当前的事务挂起,也就是说不管外部方法是否开启事务,这里的内部方法都是会开启新的事务,并且开启的事务之间都是相互独立的互不干扰
NOT_SUPPORTED(有就挂起):以非事务进行运行,如果当前存在事务就将当前的事务进行挂起
NEVER(有就抛出异常):以非事务进行运行,如果当前存在事务则会抛出异常
NESTED:嵌套事务,如果调用方法已经有了一个事务,那么当前的方法将会嵌套再该事务中执行,如果当前调用的方法没有事务,那么当前的方法将会开启一个新的事务
3.spring的事务在那些情况下会失效
1.spring事务会在除了使用公共的public的方法上使用的时候会失效
2.如果方法是被fina或者staticl进行修饰的时候也是导致事务的失效的,原因是事务使用的是动态代理进行实现的如果使用了final进行修饰的时候就会导致事务里面的动态代理无法进行重写导致事务的失效
3.如果被try catch捕获或者报错被抛出的时候也是会导致事务的失效的’’
4. 多线程调用的时候也是会导致事务的失效,原因是spring的事务是和数据库进行连接的,同一个事务只能使用同一个数据库的连接,再多线程的场景下拿到的数据库的连接是不一样的所以不支持事务
5.使用了错误的传播行为例如Propagation.NOT_SUPPORTED也是不支持事务的
6.使用的是不支持事务的存储引擎,例如使用的是mysql的MyISAM
7.数据源没有进行配置事务管理器-----但是springboot框架里面使用的是默认开启了事务
8.调用的是本类的方法也是会导致事务的失效,主要是因为spring的事务是通过aop进行实现的,调用的本类的方法实际上是没有走代理的,所以无法进行增强也就是无法使用事务
9.service没有托管给spring也就是不是spring的bean所以也是会导致事务的失效
4.redis的数据类型有哪些
String(字符串)
list(列表)
hash(哈希)
set(集合)
zset(有序集合)
5.redis的淘汰策略和删除策略
删除策略:
定时删除(时间换空间)
创建一个定时器,当key设置了有过期时间,当过期时间到达的手定时器任务就会立即执行对键的删除操作
惰性删除(空间换时间)
数据到达过期时间,不做处理,等待下次访问数据的时候,我们需要判断
1).未过期,返回数据
2)过期了,删除数据,返回不存在
定期删除
就是周期性的轮询redis数据库中的失效性数据,采取随机抽取的策略,你利用过期数据占比的方式控制删除的频率
cpu性能的占用设置有峰值,检测频率可自定义的设置
内存压力不是很大,长期占用的内存的冷数据会被持续清理
周期性抽查存储空间(随机抽查,重点抽查)
淘汰策略:
1.易失数据
1.1.volatile-lru
挑选最近使用最少的数据淘汰
1.2volatile-lfu
挑选最近使用次数最少的数据进行
1.3volatile-ttl
挑选将要过期的数据进行淘汰
1.4volatile-random
任意选择数据进行淘汰
2.检测全库的数据
2.1allkeys-lru：挑选最近最少使用的数据淘汰
2.2allkeLyRs-lfu：：挑选最近使用次数最少的数据淘汰
2.3allkeys-random：任意选择数据淘汰，相当于随机
3.放弃数据驱逐
3.1no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据(redis4.0中默认策略)，会引发OOM(Out Of Memory)
6.redis的持久化方式
| 持久化方式 | RDB | AOF |
|---|---|---|
| 占用存储空间 | 小（数据级：压缩） | 大（指令级：重写） |
| 存储速度 | 慢 | 快 |
| 恢复速度 | 快 | 慢 |
| 数据安全性 | 会丢失数据 | 依据策略决定 |
| 资源消耗 | 高/重量级 | 低/轻量级 |
| 启动优先级 | 低 | 高 |
RDB持久化
数据采用数据集快照的形式进行部分持久化模式,记录数据库的所有的键值对,在某一个时间点将数据写入的临时文件,持久化结束以后用这个临时文件替换上一次持久化的文件从而达到数据而定恢复但是这个存在数据丢失的现象
AOP持久化
是将所有的命令记录以redis的命令请求格式进行完全的持久化存储保存为aof文件,读的操作不进行记录
7.rocketMQ怎么保证消息的有序性
8.linux常用指令有哪些
9.spring/springboot的常用注解有哪些
10.mysql的底层使用的是什么数据结构
11.我现在有一个表怎么查询去重
12.spring的bean生命周期
13.谈谈对AOP的理解
14.什么是ioc
15.GC的理解以及怎么进行处理
16.什么是雪花算法
17.什么是单点登录
18.谈谈乐观锁和悲观锁的理解
答:乐观锁:
指的是在操作数据的时候非常乐观,认为别人不会同时修改数据,因此乐观锁是不会上锁的,只是在执行更新的时候判断一下再次期间别人是否修改了数据,如果修改了数据规则,则放弃本次唱操作,否则继续执行操作
悲观锁:
指的是在操作数据的时候非常悲观,认为别人会同时修改数据,因此再操作数据的时候就会直接将数据锁住,知道操作完成才会释放锁,上锁期间其他人不能修改数据
其中synchronized和lock的实现都是悲观锁
乐观锁的实现方式:
1.CAS机制和版本号控制
需要读写的内存位置(V)
进行比较的预期值(A)
拟写入的新值(B)
CAS操作逻辑如下：如果内存位置V的值等于预期的A值，则将该位置更新为新值B，否则不进行任何操作。许多CAS的操作是自旋的：如果操作不成功，会一直重试，直到操作成功为止。
版本控制:
版本号机制的基本思路是在数据中增加一个字段version，表示该数据的版本号，每当数据被修改，版本号加1。当某个线程查询数据时，将该数据的版本号一起查出来；当该线程更新数据时，判断当前版本号与之前读取的版本号是否一致，如果一致才进行操作。需要注意的是，这里使用了版本号作为判断数据变化的标记，实际上可以根据实际情况选用其他能够标记数据版本的字段，如时间戳等
19.mysql数据怎么恢复
20.怎样保证中间件MQ不丢失
21.什么是红黑树,简述
22.简述ThreadLoad
23.redis的雪崩/击穿
24.
