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前言

大家好，我是程序員田螺。最近有位讀者去面試了oppo，給大家整理了面試真題的答案。希望對(duì)大家有幫助哈，一起學(xué)習(xí)，一起進(jìn)步。

聊聊你印象最深刻的項(xiàng)目，或者做了什么優(yōu)化。
你項(xiàng)目提到分布式鎖，你們是怎么使用分布式鎖的?
常見(jiàn)分布式事務(wù)解決方案
你們的接口冪等是如何保證的？
你們的MySQL架構(gòu)是怎樣的？
常見(jiàn)的索引結(jié)構(gòu)有？哈希表結(jié)構(gòu)屬于哪種場(chǎng)景？
給你ab,ac,abc字段，你是如何加索引的？
數(shù)據(jù)庫(kù)隔離級(jí)別是否了解？你們的數(shù)據(jù)庫(kù)默認(rèn)隔離級(jí)別是？為什么選它？
RR隔離級(jí)別實(shí)現(xiàn)原理，它是如何解決不可重復(fù)讀的？
你們項(xiàng)目使用了RocketMQ對(duì)吧？那你知道如何保證消息不丟失嗎？
事務(wù)消息是否了解？場(chǎng)景題：比如下單清空購(gòu)物車(chē)，你是如何設(shè)計(jì)的？
如何快速判斷一個(gè)數(shù)是奇數(shù)還是偶數(shù)，除開(kāi)對(duì)2取余呢。
Spring聲明式事務(wù)原理？哪些場(chǎng)景事務(wù)會(huì)失效？
你們是微服務(wù)架構(gòu)嘛？如果你來(lái)設(shè)計(jì)一個(gè)類(lèi)似淘寶的系統(tǒng)，你怎么劃分微服務(wù)？
你們是怎么分庫(kù)分表的？分布式ID如何生成？
所有異常的共同祖先是？運(yùn)行時(shí)異常有哪幾個(gè)？

1. 聊聊你印象最深刻的項(xiàng)目，或者做了什么優(yōu)化。

大家平時(shí)做的項(xiàng)目，如果很多知識(shí)點(diǎn)跟面試八股文相關(guān)的話(huà)，就可以相對(duì)條理清晰地寫(xiě)到簡(jiǎn)歷去。

比如緩存數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)的，查詢(xún)?yōu)榭眨阍O(shè)置了一個(gè)-1到緩存，代表數(shù)據(jù)庫(kù)沒(méi)記錄。下次判斷-1，就不查庫(kù)了，以解決緩存穿透問(wèn)題。
又比如你設(shè)置緩存過(guò)期時(shí)間比較分散，解決緩存擊穿問(wèn)題，都可以條理清晰寫(xiě)到簡(jiǎn)歷去，這樣面試官很可能會(huì)問(wèn)你相關(guān)的問(wèn)題，這時(shí)候就對(duì)答如流啦。

還有平時(shí)你做的項(xiàng)目，有一些比較好的設(shè)計(jì)，都可以說(shuō)一下哈，比如你是如何保證數(shù)據(jù)一致性的，怎么優(yōu)化接口性能的。

如果是講優(yōu)化接口這一塊的話(huà)，你可以看下我這篇文章哈：記一次接口性能優(yōu)化實(shí)踐總結(jié)：優(yōu)化接口性能的八個(gè)建議，結(jié)合來(lái)一起講。其實(shí)就是緩存、分批、并發(fā)調(diào)用、異步等那幾個(gè)關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)。
如果是代碼優(yōu)化細(xì)節(jié)，可以結(jié)合我這篇:工作四年，分享50個(gè)讓你代碼更好的小建議。你可以挑個(gè)簡(jiǎn)單的來(lái)講，比如復(fù)雜的if邏輯條件，可以調(diào)整順序，讓程序更高效，這樣會(huì)讓面試官眼前一亮哦。

如果是慢SQL優(yōu)化這一塊，可以看下我之前MySQL專(zhuān)欄系列文章，理解透之后，還是挺穩(wěn)的：

看一遍就理解：order by詳解
看一遍就理解：group by詳解
實(shí)戰(zhàn)！聊聊如何解決MySQL深分頁(yè)問(wèn)題
后端程序員必備：書(shū)寫(xiě)高質(zhì)量SQL的30條建議
阿里一面，給了幾條SQL，問(wèn)需要執(zhí)行幾次樹(shù)搜索操作？
生產(chǎn)問(wèn)題分析！delete in子查詢(xún)不走索引？！
面試官問(wèn)如何優(yōu)化慢SQL？

2. 你項(xiàng)目提到分布式鎖，你們是怎么使用分布式鎖的?

一般你講述你做的項(xiàng)目時(shí)，面試官會(huì)根據(jù)你項(xiàng)目涉及的一些面試點(diǎn)，然后抽他感興趣的一兩個(gè)來(lái)問(wèn)。所以大家對(duì)哪些知識(shí)點(diǎn)熟悉，講述項(xiàng)目時(shí)，就說(shuō)你用該知識(shí)點(diǎn)，解決了什么問(wèn)題。

比如，你看了田螺哥的《七種方案！探討Redis分布式鎖的正確使用姿勢(shì)》，很熟悉，就可以說(shuō)用分布式鎖解決了超賣(mài)問(wèn)題什么的。
如果你看了田螺哥的《美團(tuán)二面：Redis與MySQL雙寫(xiě)一致性如何保證？》，你就可以說(shuō)你是用什么方案保證緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)一致性的。

3. 常見(jiàn)分布式事務(wù)解決方案

分布式事務(wù)：就是指事務(wù)的參與者、支持事務(wù)的服務(wù)器、資源服務(wù)器以及事務(wù)管理器分別位于不同的分布式系統(tǒng)的不同節(jié)點(diǎn)之上。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，分布式事務(wù)指的就是分布式系統(tǒng)中的事務(wù)，它的存在就是為了保證不同數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)一致性。

聊到分布式事務(wù)，大家記得這兩個(gè)理論哈：CAP理論和 BASE 理論

分布式事務(wù)的幾種解決方案：

2PC(二階段提交)方案、3PC
TCC（Try、Confirm、Cancel）
本地消息表
最大努力通知
seata

2PC(二階段提交)方案

2PC，即兩階段提交，它將分布式事務(wù)的提交拆分為2個(gè)階段：prepare和commit/rollback，即準(zhǔn)備階段和提交執(zhí)行階段。在prepare準(zhǔn)備階段需要等待所有參與子事務(wù)的反饋，因此可能造成數(shù)據(jù)庫(kù)資源鎖定時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，不適合并發(fā)高以及子事務(wù)生命周長(zhǎng)較長(zhǎng)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。并且協(xié)調(diào)者宕機(jī)的話(huà)，所有的參與者都收不到提交或回滾指令。

3PC

兩階段提交分別是：CanCommit，PreCommit 和 doCommit，這里不再詳述。3PC 利用超時(shí)機(jī)制解決了 2PC 的同步阻塞問(wèn)題，避免資源被永久鎖定，進(jìn)一步加強(qiáng)了整個(gè)事務(wù)過(guò)程的可靠性。但是 3PC 同樣無(wú)法應(yīng)對(duì)類(lèi)似的宕機(jī)問(wèn)題，只不過(guò)出現(xiàn)多數(shù)據(jù)源中數(shù)據(jù)不一致問(wèn)題的概率更小。

TCC

TCC 采用了補(bǔ)償機(jī)制，其核心思想是：針對(duì)每個(gè)操作，都要注冊(cè)一個(gè)與其對(duì)應(yīng)的確認(rèn)和補(bǔ)償（撤銷(xiāo)）操作。它分為三個(gè)階段：Try-Confirm-Cancel

try階段：嘗試去執(zhí)行，完成所有業(yè)務(wù)的一致性檢查，預(yù)留必須的業(yè)務(wù)資源。
Confirm階段：該階段對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行確認(rèn)提交，不做任何檢查，因?yàn)閠ry階段已經(jīng)檢查過(guò)了，默認(rèn)Confirm階段是不會(huì)出錯(cuò)的。
Cancel 階段：若業(yè)務(wù)執(zhí)行失敗，則進(jìn)入該階段，它會(huì)釋放try階段占用的所有業(yè)務(wù)資源，并回滾Confirm階段執(zhí)行的所有操作。

TCC方案讓?xiě)?yīng)用可以自定義數(shù)據(jù)庫(kù)操作的粒度，降低了鎖沖突，可以提升性能。但是應(yīng)用侵入性強(qiáng)，try、confirm、cancel三個(gè)階段都需要業(yè)務(wù)邏輯實(shí)現(xiàn)。

本地消息表

ebay最初提出本地消息表這個(gè)方案，來(lái)解決分布式事務(wù)問(wèn)題。業(yè)界目前使用這種方案是比較多的，它的核心思想就是將分布式事務(wù)拆分成本地事務(wù)進(jìn)行處理。可以看一下基本的實(shí)現(xiàn)流程圖：

最大努力通知

最大努力通知方案的目標(biāo)，就是發(fā)起通知方通過(guò)一定的機(jī)制，最大努力將業(yè)務(wù)處理結(jié)果通知到接收方。

seata

Saga 模式是 Seata 提供的長(zhǎng)事務(wù)解決方案。核心思想是將長(zhǎng)事務(wù)拆分為多個(gè)本地短事務(wù)，由Saga事務(wù)協(xié)調(diào)器協(xié)調(diào)，如果正常結(jié)束那就正常完成，如果某個(gè)步驟失敗，則根據(jù)相反順序一次調(diào)用補(bǔ)償操作。

Saga的并發(fā)度高，但是一致性弱，對(duì)于轉(zhuǎn)賬，可能發(fā)生用戶(hù)已扣款，最后轉(zhuǎn)賬又失敗的情況。

整理了這幾篇分布式事務(wù)文章，大家可以看看哈：

看一遍就理解：分布式事務(wù)詳解
1.4 w字，25 張圖讓你徹底掌握分布式事務(wù)原理
后端程序員必備：分布式事務(wù)基礎(chǔ)篇

4. 你們的接口冪等是如何保證的？

如果你調(diào)用下游接口超時(shí)了，是不是考慮重試？如果重試，下游接口就需要支持冪等啦。

實(shí)現(xiàn)冪等一般有這8種方案：

select+insert+主鍵/唯一索引沖突
直接insert + 主鍵/唯一索引沖突
狀態(tài)機(jī)冪等
抽取防重表
token令牌
悲觀鎖(如select for update，很少用)
樂(lè)觀鎖
分布式鎖

大家平時(shí)是用哪個(gè)方案解決冪等的，最后結(jié)合工作實(shí)際講講哈。可以看下我之前這篇文章: 聊聊冪等設(shè)計(jì)

5. 你們的mySQL架構(gòu)是怎樣的？

大家可以結(jié)合自己公司的MySQL架構(gòu)聊聊。如果不是很清楚的話(huà)，可以結(jié)合我之前寫(xiě)的來(lái)看看哈：面試必備：聊聊MySQL的主從

數(shù)據(jù)的庫(kù)高可用方案

雙機(jī)主備
一主一從
一主多從
MariaDB同步多主機(jī)
數(shù)據(jù)庫(kù)中間件

5.1 雙機(jī)主備

優(yōu)點(diǎn)：一個(gè)機(jī)器故障了可以自動(dòng)切換，操作比較簡(jiǎn)單。
缺點(diǎn)：只有一個(gè)庫(kù)在工作，讀寫(xiě)壓力大，未能實(shí)現(xiàn)讀寫(xiě)分離，并發(fā)也有一定限制

5.2 一主一從

優(yōu)點(diǎn)：從庫(kù)支持讀，分擔(dān)了主庫(kù)的壓力，提升了并發(fā)度。一個(gè)機(jī)器故障了可以自動(dòng)切換，操作比較簡(jiǎn)單。
缺點(diǎn)：一臺(tái)從庫(kù)，并發(fā)支持還是不夠，并且一共兩臺(tái)機(jī)器，還是存在同時(shí)故障的機(jī)率，不夠高可用。

5.3 一主多從

優(yōu)點(diǎn)：多個(gè)從庫(kù)支持讀，分擔(dān)了主庫(kù)的壓力，明顯提升了讀的并發(fā)度。
缺點(diǎn)：只有一臺(tái)主機(jī)寫(xiě)，因此寫(xiě)的并發(fā)度不高

5.4 MariaDB同步多主機(jī)集群

有代理層實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)可以同時(shí)進(jìn)行讀寫(xiě)操作；各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)之間可以通過(guò)Galera Replication方法進(jìn)行數(shù)據(jù)同步，每個(gè)庫(kù)理論上數(shù)據(jù)是完全一致的。
優(yōu)點(diǎn)：讀寫(xiě)的并發(fā)度都明顯提升，可以任意節(jié)點(diǎn)讀寫(xiě)，可以自動(dòng)剔除故障節(jié)點(diǎn)，具有較高的可靠性。
缺點(diǎn)：數(shù)據(jù)量不支持特別大。要避免大事務(wù)卡死，如果集群節(jié)點(diǎn)一個(gè)變慢，其他節(jié)點(diǎn)也會(huì)跟著變慢。

5.5 數(shù)據(jù)庫(kù)中間件

mycat分片存儲(chǔ)，每個(gè)分片配置一主多從的集群。
優(yōu)點(diǎn)：解決高并發(fā)高數(shù)據(jù)量的高可用方案
缺點(diǎn)：維護(hù)成本比較大。

大家有興趣可以看看我這篇文章哈：面試必備：聊聊MySQL的主從

6. 常見(jiàn)的索引結(jié)構(gòu)有？哈希表結(jié)構(gòu)屬于哪種場(chǎng)景？

哈希表、有序數(shù)組和搜索樹(shù)。

哈希表這種結(jié)構(gòu)適用于只有等值查詢(xún)的場(chǎng)景
有序數(shù)組適合范圍查詢(xún)，用二分法快速得到，時(shí)間復(fù)雜度為 O(log(N))。查詢(xún)還好，如果是插入，就得挪動(dòng)后面所有的記錄，成本太高。因此它一般只適用靜態(tài)存儲(chǔ)引擎，比如保存2018年某個(gè)城市的所有人口信息。
B+樹(shù)適合范圍查詢(xún)，我們一般建的索引結(jié)構(gòu)都是B+樹(shù)。

7.給你ab,ac,abc字段，你是如何加索引的？

這主要考察聯(lián)合索引的最左前綴原則知識(shí)點(diǎn)。

這個(gè)最左前綴可以是聯(lián)合索引的最左N個(gè)字段。比如組合索引（a,b,c）可以相當(dāng)于建了（a），（a,b）,(a,b,c)三個(gè)索引，大大提高了索引復(fù)用能力。
最左前綴也可以是字符串索引的最左M個(gè)字符。

因此給你ab,ac,abc字段，你可以直接加abc聯(lián)合索引和ac聯(lián)合索引即可。

8. 數(shù)據(jù)庫(kù)隔離級(jí)別是否了解？你們的數(shù)據(jù)庫(kù)默認(rèn)隔離級(jí)別是？為什么選它？

四大數(shù)據(jù)庫(kù)隔離級(jí)別，分別是讀未提交，讀已提交，可重復(fù)讀，串行化（Serializable）。

讀未提交：事務(wù)即使未提交，卻可以被別的事務(wù)讀取到的，這級(jí)別的事務(wù)隔離有臟讀、重復(fù)讀、幻讀的問(wèn)題。
讀已提交：當(dāng)前事務(wù)只能讀取到其他事務(wù)提交的數(shù)據(jù)，這種事務(wù)的隔離級(jí)別解決了臟讀問(wèn)題，但還是會(huì)存在不可重復(fù)讀、幻讀問(wèn)題；
可重復(fù)讀：限制了讀取數(shù)據(jù)的時(shí)候，不可以進(jìn)行修改，所以解決了不可重復(fù)讀的問(wèn)題，但是讀取范圍數(shù)據(jù)的時(shí)候，是可以插入數(shù)據(jù)，所以還會(huì)存在幻讀問(wèn)題。
串行化：事務(wù)最高的隔離級(jí)別，在該級(jí)別下，所有事務(wù)都是進(jìn)行串行化順序執(zhí)行的。可以避免臟讀、不可重復(fù)讀與幻讀所有并發(fā)問(wèn)題。但是這種事務(wù)隔離級(jí)別下，事務(wù)執(zhí)行很耗性能。

MySQL選擇Repeatable Read（可重復(fù)讀）作為默認(rèn)隔離級(jí)別，我們的數(shù)據(jù)庫(kù)隔離級(jí)別選的是讀已提交。

8.1 為什么MySQL的默認(rèn)隔離離別是RR?

binlog的格式也有三種：statement，row，mixed。設(shè)置為statement格式，binlog記錄的是SQL的原文。又因?yàn)镸ySQL在主從復(fù)制的過(guò)程是通過(guò)binlog進(jìn)行數(shù)據(jù)同步，如果設(shè)置為讀已提交（RC）隔離級(jí)別，當(dāng)出現(xiàn)事務(wù)亂序的時(shí)候，就會(huì)導(dǎo)致備庫(kù)在 SQL 回放之后，結(jié)果和主庫(kù)內(nèi)容不一致。

比如一個(gè)表t，表中有兩條記錄：


CREATE?TABLE?t?(??
?????a?int(11)?DEFAULT?NULL,??
?????b?int(11)?DEFAULT?NULL,??
?????PRIMARY?KEY?a?(a),
?????KEY?b(b)
???)?ENGINE=InnoDB?DEFAULT?CHARSET=latin1;??
???insert?into?t1?values(10,666),(20,233);?

兩個(gè)事務(wù)并發(fā)寫(xiě)操作，如下：

在讀已提交（RC）隔離級(jí)別下，兩個(gè)事務(wù)執(zhí)行完后，數(shù)據(jù)庫(kù)的兩條記錄就變成了（30,666）、(20,666)。這兩個(gè)事務(wù)執(zhí)行完后，binlog也就有兩條記錄，因?yàn)槭聞?wù)binlog用的是statement格式，事務(wù)2先提交，因此update t set b=666 where b=233優(yōu)先記錄，而update t set a=30 where b=666記錄在后面。

當(dāng)bin log同步到從庫(kù)后，執(zhí)行update t set b=666 where b=233和update t set a=30 where b=666記錄，數(shù)據(jù)庫(kù)的記錄就變成（30,666）、(30,666)，這時(shí)候主從數(shù)據(jù)不一致啦。

因此MySQL的默認(rèn)隔離離別選擇了RR而不是RC。RR隔離級(jí)別下，更新數(shù)據(jù)的時(shí)候不僅對(duì)更新的行加行級(jí)鎖，還會(huì)加間隙鎖（gap lock）。事務(wù)2要執(zhí)行時(shí)，因?yàn)槭聞?wù)1增加了間隙鎖，就會(huì)導(dǎo)致事務(wù)2執(zhí)行被卡住，只有等事務(wù)1提交或者回滾后才能繼續(xù)執(zhí)行。

并且，MySQL還禁止在使用statement格式的binlog的情況下，使用READ COMMITTED作為事務(wù)隔離級(jí)別。

我們的數(shù)據(jù)庫(kù)隔離級(jí)別最后選的是讀已提交（RC）。

那為什么MySQL官方默認(rèn)隔離級(jí)別是RR，而有些大廠選擇了RC作為默認(rèn)的隔離級(jí)別呢？

提升并發(fā)

RC 在加鎖的過(guò)程中，不需要添加Gap Lock和 Next-Key Lock 的，只對(duì)要修改的記錄添加行級(jí)鎖就行了。因此RC的支持的并發(fā)度比RR高得多，

減少死鎖

正是因?yàn)镽R隔離級(jí)別增加了Gap Lock和 Next-Key Lock 鎖，因此它相對(duì)于RC，更容易產(chǎn)生死鎖。

9. RR隔離級(jí)別實(shí)現(xiàn)原理，它是如何解決不可重復(fù)讀的？

9.1 什么是不可重復(fù)讀

先回憶下什么是不可重復(fù)讀。假設(shè)現(xiàn)在有兩個(gè)事務(wù)A和B：

事務(wù)A先查詢(xún)Jay的余額，查到結(jié)果是100
這時(shí)候事務(wù)B 對(duì)Jay的賬戶(hù)余額進(jìn)行扣減，扣去10后，提交事務(wù)
事務(wù)A再去查詢(xún)Jay的賬戶(hù)余額發(fā)現(xiàn)變成了90

事務(wù)A被事務(wù)B干擾到了！在事務(wù)A范圍內(nèi)，兩個(gè)相同的查詢(xún)，讀取同一條記錄，卻返回了不同的數(shù)據(jù)，這就是不可重復(fù)讀。

9.2 undo log版本鏈 + Read View可見(jiàn)性規(guī)則

RR隔離級(jí)別實(shí)現(xiàn)原理，就是MVCC多版本并發(fā)控制，而MVCC是是通過(guò)Read View+ Undo Log實(shí)現(xiàn)的，Undo Log 保存了歷史快照，Read View可見(jiàn)性規(guī)則幫助判斷當(dāng)前版本的數(shù)據(jù)是否可見(jiàn)。

Undo Log版本鏈長(zhǎng)這樣：

Read view 的幾個(gè)重要屬性

m_ids:當(dāng)前系統(tǒng)中那些活躍(未提交)的讀寫(xiě)事務(wù)ID, 它數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為一個(gè)List。
min_limit_id:表示在生成Read View時(shí)，當(dāng)前系統(tǒng)中活躍的讀寫(xiě)事務(wù)中最小的事務(wù)id，即m_ids中的最小值。
max_limit_id:表示生成Read View時(shí)，系統(tǒng)中應(yīng)該分配給下一個(gè)事務(wù)的id值。
creator_trx_id: 創(chuàng)建當(dāng)前Read View的事務(wù)ID

Read view 可見(jiàn)性規(guī)則如下：

如果數(shù)據(jù)事務(wù)IDtrx_id < min_limit_id，表明生成該版本的事務(wù)在生成Read View前，已經(jīng)提交(因?yàn)槭聞?wù)ID是遞增的)，所以該版本可以被當(dāng)前事務(wù)訪(fǎng)問(wèn)。
如果trx_id>= max_limit_id，表明生成該版本的事務(wù)在生成Read View后才生成，所以該版本不可以被當(dāng)前事務(wù)訪(fǎng)問(wèn)。
如果min_limit_id =,需要分3種情況討論

3.1 如果m_ids包含trx_id,則代表Read View生成時(shí)刻，這個(gè)事務(wù)還未提交，但是如果數(shù)據(jù)的trx_id等于creator_trx_id的話(huà)，表明數(shù)據(jù)是自己生成的，因此是可見(jiàn)的。
3.2 如果m_ids包含trx_id，并且trx_id不等于creator_trx_id，則Read View生成時(shí)，事務(wù)未提交，并且不是自己生產(chǎn)的，所以當(dāng)前事務(wù)也是看不見(jiàn)的；
3.3 如果m_ids不包含trx_id，則說(shuō)明你這個(gè)事務(wù)在Read View生成之前就已經(jīng)提交了，修改的結(jié)果，當(dāng)前事務(wù)是能看見(jiàn)的。

`9.3 RR 如何解決不可重復(fù)讀`

查詢(xún)一條記錄，基于MVCC，是怎樣的流程

獲取事務(wù)自己的版本號(hào)，即事務(wù)ID
獲取Read View
查詢(xún)得到的數(shù)據(jù)，然后Read View中的事務(wù)版本號(hào)進(jìn)行比較。
如果不符合Read View的可見(jiàn)性規(guī)則，即就需要Undo log中歷史快照;
最后返回符合規(guī)則的數(shù)據(jù)

假設(shè)存在事務(wù)A和B，SQL執(zhí)行流程如下

在可重復(fù)讀（RR）隔離級(jí)別下，一個(gè)事務(wù)里只會(huì)獲取一次Read View，都是副本共用的，從而保證每次查詢(xún)的數(shù)據(jù)都是一樣的。

假設(shè)當(dāng)前有一張core_user表，插入一條初始化數(shù)據(jù),如下：

基于MVCC，我們來(lái)看看執(zhí)行流程

A開(kāi)啟事務(wù)，首先得到一個(gè)事務(wù)ID為100
B開(kāi)啟事務(wù)，得到事務(wù)ID為101
事務(wù)A生成一個(gè)Read View，read view對(duì)應(yīng)的值如下

變量	值
m_ids	100，101
max_limit_id	102
min_limit_id	100
creator_trx_id	100

然后回到版本鏈：開(kāi)始從版本鏈中挑選可見(jiàn)的記錄：

由圖可以看出，最新版本的列name的內(nèi)容是孫權(quán)，該版本的trx_id值為100。開(kāi)始執(zhí)行read view可見(jiàn)性規(guī)則校驗(yàn)：

min_limit_id(100)=creator_trx_id?=?trx_id?=100;

由此可得，trx_id=100的這個(gè)記錄，當(dāng)前事務(wù)是可見(jiàn)的。所以查到是name為孫權(quán)的記錄。

事務(wù)B進(jìn)行修改操作，把名字改為曹操。把原數(shù)據(jù)拷貝到undo log,然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行修改，標(biāo)記事務(wù)ID和上一個(gè)數(shù)據(jù)版本在undo log的地址。

事務(wù)B提交事務(wù)
事務(wù)A再次執(zhí)行查詢(xún)操作，因?yàn)槭荝R（可重復(fù)讀）隔離級(jí)別，因此會(huì)復(fù)用老的Read View副本，Read View對(duì)應(yīng)的值如下

變量	值
m_ids	100，101
max_limit_id	102
min_limit_id	100
creator_trx_id	100

然后再次回到版本鏈：從版本鏈中挑選可見(jiàn)的記錄：

從圖可得，最新版本的列name的內(nèi)容是曹操，該版本的trx_id值為101。開(kāi)始執(zhí)行read view可見(jiàn)性規(guī)則校驗(yàn)：

min_limit_id(100)=因?yàn)閙_ids{100,101}包含trx_id（101），
并且creator_trx_id?(100)?不等于trx_id（101）

所以，trx_id=101這個(gè)記錄，對(duì)于當(dāng)前事務(wù)是不可見(jiàn)的。這時(shí)候呢，版本鏈roll_pointer跳到下一個(gè)版本，trx_id=100這個(gè)記錄，再次校驗(yàn)是否可見(jiàn)：

min_limit_id(100)=因?yàn)閙_ids{100,101}包含trx_id（100），
并且creator_trx_id?(100)?等于trx_id（100）

所以，trx_id=100這個(gè)記錄，對(duì)于當(dāng)前事務(wù)是可見(jiàn)的，所以?xún)纱尾樵?xún)結(jié)果，都是name=孫權(quán)的那個(gè)記錄。即在可重復(fù)讀（RR）隔離級(jí)別下，復(fù)用老的Read View副本，解決了不可重復(fù)讀的問(wèn)題。

大家可以回頭多看幾遍我這篇文章哈：看一遍就理解：MVCC原理詳解

`10. 你們項(xiàng)目使用了RocketMQ對(duì)吧？那你知道如何保證消息不丟失嗎？`

一個(gè)消息從生產(chǎn)者產(chǎn)生，到被消費(fèi)者消費(fèi)，主要經(jīng)過(guò)這3個(gè)過(guò)程：

生產(chǎn)者產(chǎn)生消息
消息發(fā)送到存儲(chǔ)端，保存下來(lái)
消息推送到消費(fèi)者，消費(fèi)者消費(fèi)完，ack應(yīng)答。

因此如何保證MQ不丟失消息，可以從這三個(gè)階段闡述：

生產(chǎn)者保證不丟消息
存儲(chǔ)端不丟消息
消費(fèi)者不丟消息

`10.1 生產(chǎn)者保證不丟消息`

生產(chǎn)端如何保證不丟消息呢？確保生產(chǎn)的消息能順利到達(dá)存儲(chǔ)端。

如果是RocketMQ消息中間件的話(huà)，Producer生產(chǎn)者提供了三種發(fā)送消息的方式，分別是：

同步發(fā)送
異步發(fā)送
單向發(fā)送

生產(chǎn)者要想發(fā)消息時(shí)保證消息不丟失，可以：

采用同步方式發(fā)送，send消息方法返回成功狀態(tài)，即消息正常到達(dá)了存儲(chǔ)端Broker。
如果send消息異常或者返回非成功狀態(tài)，可以發(fā)起重試。
可以使用事務(wù)消息，RocketMQ的事務(wù)消息機(jī)制就是為了保證零丟失來(lái)設(shè)計(jì)的

`10.2 存儲(chǔ)端不丟消息`

如何保證存儲(chǔ)端的消息不丟失呢？確保消息持久化到磁盤(pán)，那就是刷盤(pán)機(jī)制嘛。

刷盤(pán)機(jī)制分同步刷盤(pán)和異步刷盤(pán)：

同步刷盤(pán)：生產(chǎn)者消息發(fā)過(guò)來(lái)時(shí)，只有持久化到磁盤(pán)，RocketMQ的存儲(chǔ)端Broker才返回一個(gè)成功的ACK響應(yīng)。它保證消息不丟失，但是影響了性能。
異步刷盤(pán)：只要消息寫(xiě)入PageCache緩存，就返回一個(gè)成功的ACK響應(yīng)。這樣提高了MQ的性能，但是如果這時(shí)候機(jī)器斷電了，就會(huì)丟失消息。

除了同步刷盤(pán)機(jī)制，還有一個(gè)維度需要考慮。Broker一般是集群部署的，有主節(jié)點(diǎn)和從節(jié)點(diǎn)。消息到Broker存儲(chǔ)端，只有主節(jié)點(diǎn)和從節(jié)點(diǎn)都寫(xiě)入成功，才反饋成功的ack給生產(chǎn)者。這就是同步復(fù)制，它保證了消息不丟失，但是降低了系統(tǒng)的吞吐量。與之對(duì)應(yīng)即是異步復(fù)制，只要消息寫(xiě)入主節(jié)點(diǎn)成功，就返回成功的ack，它速度快，但是會(huì)有性能問(wèn)題。

`10.3 消費(fèi)階段不丟消息`

消費(fèi)者執(zhí)行完業(yè)務(wù)邏輯，再反饋會(huì)Broker說(shuō)消費(fèi)成功，這樣才可以保證消費(fèi)階段不丟消息。

`11. 事務(wù)消息是否了解？場(chǎng)景題：比如下單清空購(gòu)物車(chē)，你是如何設(shè)計(jì)的？`

事務(wù)消息主要用來(lái)解決消息生產(chǎn)者和消息消費(fèi)者的數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題。我們先來(lái)回憶一下：一條普通的消息隊(duì)列消息，從產(chǎn)生到被消費(fèi)，經(jīng)歷的流程：

生產(chǎn)者產(chǎn)生消息，發(fā)送到MQ服務(wù)器
MQ收到消息后，將消息持久化到存儲(chǔ)系統(tǒng)。
MQ服務(wù)器返回ACk到生產(chǎn)者。
MQ服務(wù)器把消息push給消費(fèi)者
消費(fèi)者消費(fèi)完消息，響應(yīng)ACK
MQ服務(wù)器收到ACK，認(rèn)為消息消費(fèi)成功，即在存儲(chǔ)中刪除消息。

消息隊(duì)列的事務(wù)消息流程是怎樣的呢？

生產(chǎn)者產(chǎn)生消息，發(fā)送一條半事務(wù)消息到MQ服務(wù)器
MQ收到消息后，將消息持久化到存儲(chǔ)系統(tǒng)，這條消息的狀態(tài)是待發(fā)送狀態(tài)。
MQ服務(wù)器返回ACK確認(rèn)到生產(chǎn)者，此時(shí)MQ不會(huì)觸發(fā)消息推送事件
生產(chǎn)者執(zhí)行本地事務(wù)
如果本地事務(wù)執(zhí)行成功，即commit執(zhí)行結(jié)果到MQ服務(wù)器；如果執(zhí)行失敗，發(fā)送rollback。
如果是正常的commit，MQ服務(wù)器更新消息狀態(tài)為可發(fā)送；如果是rollback，即刪除消息。
如果消息狀態(tài)更新為可發(fā)送，則MQ服務(wù)器會(huì)push消息給消費(fèi)者。消費(fèi)者消費(fèi)完就回ACK。
如果MQ服務(wù)器長(zhǎng)時(shí)間沒(méi)有收到生產(chǎn)者的commit或者rollback，它會(huì)反查生產(chǎn)者，然后根據(jù)查詢(xún)到的結(jié)果執(zhí)行最終狀態(tài)。

我們舉個(gè)下訂單清空購(gòu)物車(chē)的例子吧。訂單系統(tǒng)創(chuàng)建完訂單后，然后發(fā)消息給下游系統(tǒng)購(gòu)物車(chē)系統(tǒng)，清空購(gòu)物車(chē)。

生產(chǎn)者（訂單系統(tǒng)）產(chǎn)生消息，發(fā)送一條半事務(wù)消息到MQ服務(wù)器
MQ收到消息后，將消息持久化到存儲(chǔ)系統(tǒng)，這條消息的狀態(tài)是待發(fā)送狀態(tài)。
MQ服務(wù)器返回ACK確認(rèn)到生產(chǎn)者，此時(shí)MQ不會(huì)觸發(fā)消息推送事件
生產(chǎn)者執(zhí)行本地事務(wù)（訂單創(chuàng)建成功，提交事務(wù)消息）
如果本地事務(wù)執(zhí)行成功，即commit執(zhí)行結(jié)果到MQ服務(wù)器；如果執(zhí)行失敗，發(fā)送rollback。
如果是commit正常提交，MQ服務(wù)器更新消息狀態(tài)為可發(fā)送；如果是rollback，即刪除消息。
如果消息狀態(tài)更新為可發(fā)送，則MQ服務(wù)器會(huì)push消息給消費(fèi)者（購(gòu)物車(chē)系統(tǒng)）。消費(fèi)者消費(fèi)完（即拿到訂單消息，清空購(gòu)物車(chē)成功）就應(yīng)答ACK。
如果MQ服務(wù)器長(zhǎng)時(shí)間沒(méi)有收到生產(chǎn)者的commit或者rollback，它會(huì)反查生產(chǎn)者，然后根據(jù)查詢(xún)到的結(jié)果（回滾操作或者重新發(fā)送消息）執(zhí)行最終狀態(tài)。

有些伙伴可能有疑惑，如果消費(fèi)者消費(fèi)失敗怎么辦呢？那數(shù)據(jù)是不是不一致啦？所以就需要消費(fèi)者消費(fèi)成功，執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯成功，再反饋ack嘛。如果消費(fèi)者消費(fèi)失敗，那就自動(dòng)重試嘛，接口支持冪等即可。

`12. 如何快速判斷一個(gè)數(shù)是奇數(shù)還是偶數(shù)，除開(kāi)對(duì)2取余呢。`

判斷一個(gè)數(shù)是奇數(shù)還是偶數(shù)，我們最容易想到的就是對(duì)2取余。

if(?x?%?2?)
//?奇數(shù)
else
//?偶數(shù)

還有一種方法，就是與1相與（ &1），具體實(shí)現(xiàn)如下：

if(?x?&?1?)
//?奇數(shù)
else
//?偶數(shù)

`13. Spring聲明式事務(wù)原理？哪些場(chǎng)景事務(wù)會(huì)失效？`

`13.1 聲明式事務(wù)原理`

spring聲明式事務(wù)，即@Transactional,它可以幫助我們把事務(wù)開(kāi)啟、提交或者回滾的操作，通過(guò)Aop的方式進(jìn)行管理。

在spring的bean的初始化過(guò)程中，就需要對(duì)實(shí)例化的bean進(jìn)行代理，并且生成代理對(duì)象。生成代理對(duì)象的代理邏輯中，進(jìn)行方法調(diào)用時(shí)，需要先獲取切面邏輯，@Transactional注解的切面邏輯類(lèi)似于@Around，在spring中是實(shí)現(xiàn)一種類(lèi)似代理邏輯。

詳解可以看下這篇文章哈：Spring中的@Transactional實(shí)現(xiàn)原理

`13.2 spring聲明式事務(wù)哪些場(chǎng)景會(huì)失效`

方法的訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限必須是public，其他private等權(quán)限，事務(wù)失效
方法被定義成了final的，這樣會(huì)導(dǎo)致事務(wù)失效。
在同一個(gè)類(lèi)中的方法直接內(nèi)部調(diào)用，會(huì)導(dǎo)致事務(wù)失效。
一個(gè)方法如果沒(méi)交給spring管理，就不會(huì)生成spring事務(wù)。
多線(xiàn)程調(diào)用，兩個(gè)方法不在同一個(gè)線(xiàn)程中，獲取到的數(shù)據(jù)庫(kù)連接不一樣的。
表的存儲(chǔ)引擎不支持事務(wù)
如果自己try...catch誤吞了異常，事務(wù)失效。
錯(cuò)誤的傳播

詳解大家可以看下這篇文章：聊聊spring事務(wù)失效的12種場(chǎng)景，太坑了

`14. 你們是微服務(wù)架構(gòu)嘛？如果你來(lái)設(shè)計(jì)一個(gè)類(lèi)似淘寶的系統(tǒng)，你怎么劃分微服務(wù)？`

可以按業(yè)務(wù)領(lǐng)域、功能、重要程度進(jìn)行劃分。

可以按業(yè)務(wù)領(lǐng)域，把用戶(hù)、社區(qū)、商品信息、消息等模塊等劃分。
單一功能職責(zé)，按功能拆分，比如訂單、支付、物流、權(quán)限。
按重要程度劃分，區(qū)分核心和非核心功能，比如支付、訂單就是核心功能。

`15. 你們是怎么分庫(kù)分表的？分布式ID如何生成？`

如果是我們公司的話(huà)，使用了水平分庫(kù)的方式，就是一個(gè)用戶(hù)注冊(cè)時(shí)，就劃分了屬于哪個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，然后具體的表結(jié)構(gòu)是一樣的。

業(yè)界還有垂直分庫(kù)，就是按照不同的系統(tǒng)中的不同業(yè)務(wù)進(jìn)行拆分，比如拆分成用戶(hù)庫(kù)、訂單庫(kù)、積分庫(kù)、商品庫(kù)，把它們部署在不同的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器。

分表的話(huà)也有水平分表和垂直分表，垂直分表就是將一些不常用的、數(shù)據(jù)較大或者長(zhǎng)度較長(zhǎng)的列拆分到另外一張表，水平分表就是可以按照某種規(guī)則（如hash取模、range），把數(shù)據(jù)切分到多張表去。一張訂單表，按時(shí)間range拆分如下：

range劃分利于數(shù)據(jù)遷移，但是存在數(shù)據(jù)熱點(diǎn)問(wèn)題。hash取模劃分，不會(huì)存在明顯的熱點(diǎn)問(wèn)題，但是不利于擴(kuò)容。可以range+hash取模結(jié)合使用。

分布式ID可以使用雪花算法生成

雪花算法是一種生成分布式全局唯一ID的算法，生成的ID稱(chēng)為Snowflake IDs。這種算法由Twitter創(chuàng)建，并用于推文的ID。

一個(gè)Snowflake ID有64位。

第1位：Java中l(wèi)ong的最高位是符號(hào)位代表正負(fù)，正數(shù)是0，負(fù)數(shù)是1，一般生成ID都為正數(shù)，所以默認(rèn)為0。
接下來(lái)前41位是時(shí)間戳，表示了自選定的時(shí)期以來(lái)的毫秒數(shù)。
接下來(lái)的10位代表計(jì)算機(jī)ID，防止沖突。
其余12位代表每臺(tái)機(jī)器上生成ID的序列號(hào)，這允許在同一毫秒內(nèi)創(chuàng)建多個(gè)Snowflake ID。

`16. 所有異常的共同的祖先是？運(yùn)行時(shí)異常有哪幾個(gè)？`

Java 異常的頂層父類(lèi)是Throwable，它生了兩個(gè)兒子，大兒子叫Error,二兒子叫Exception。

Error：是程序?法處理的錯(cuò)誤，一般表示系統(tǒng)錯(cuò)誤，例如虛擬機(jī)相關(guān)的錯(cuò)誤OutOfMemoryError
Exception：程序本身可以處理的異常。它可以分為RuntimeException（運(yùn)行時(shí)異常）和CheckedException（可檢查的異常）。

什么是RuntimeException（運(yùn)行時(shí)異常）？

運(yùn)行時(shí)異常是不檢查異常，程序中可以選擇捕獲處理，也可以不處理。這些異常一般是由程序邏輯錯(cuò)誤引起的，程序應(yīng)該從邏輯角度盡可能避免這類(lèi)異常的發(fā)生。

常見(jiàn)的RuntimeException異常：

NullPointerException：空指針異常
ArithmeticException：出現(xiàn)異常的運(yùn)算條件時(shí)，拋出此異常
IndexOutOfBoundsException：數(shù)組索引越界異常
ClassNotFoundException：找不到類(lèi)異常
IllegalArgumentException(非法參數(shù)異常)

什么是CheckedException（可檢查的異常）？

從程序語(yǔ)法角度講是必須進(jìn)行處理的異常，如果不處理，程序就不能編譯通過(guò)。如IOException、SQLException等。

常見(jiàn)的 Checked Exception 異常：

IOException：(操作輸入流和輸出流時(shí)可能出現(xiàn)的異常)
SQLException

`最后(求關(guān)注，別白嫖我)`

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`參考感謝`

我的阿里二面，為什么MySQL選擇Repeatable Read作為默認(rèn)隔離級(jí)別？
MySQL 默認(rèn)隔離級(jí)別是RR，為什么阿里等大廠會(huì)改成RC？

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oppo后端16連問(wèn)

前言

1. 聊聊你印象最深刻的項(xiàng)目，或者做了什么優(yōu)化。

2. 你項(xiàng)目提到分布式鎖，你們是怎么使用分布式鎖的?

3. 常見(jiàn)分布式事務(wù)解決方案

4. 你們的接口冪等是如何保證的？

5. 你們的mySQL架構(gòu)是怎樣的？

5.1 雙機(jī)主備

5.2 一主一從

5.3 一主多從

5.4 MariaDB同步多主機(jī)集群

5.5 數(shù)據(jù)庫(kù)中間件

6. 常見(jiàn)的索引結(jié)構(gòu)有？哈希表結(jié)構(gòu)屬于哪種場(chǎng)景？

7.給你ab,ac,abc字段，你是如何加索引的？

8. 數(shù)據(jù)庫(kù)隔離級(jí)別是否了解？你們的數(shù)據(jù)庫(kù)默認(rèn)隔離級(jí)別是？為什么選它？

8.1 為什么MySQL的默認(rèn)隔離離別是RR?

我們的數(shù)據(jù)庫(kù)隔離級(jí)別最后選的是讀已提交（RC）。

9. RR隔離級(jí)別實(shí)現(xiàn)原理，它是如何解決不可重復(fù)讀的？

9.1 什么是不可重復(fù)讀

9.2 undo log版本鏈 + Read View可見(jiàn)性規(guī)則

9.3 RR 如何解決不可重復(fù)讀

10. 你們項(xiàng)目使用了RocketMQ對(duì)吧？那你知道如何保證消息不丟失嗎？

10.1 生產(chǎn)者保證不丟消息

10.2 存儲(chǔ)端不丟消息

10.3 消費(fèi)階段不丟消息

11. 事務(wù)消息是否了解？場(chǎng)景題：比如下單清空購(gòu)物車(chē)，你是如何設(shè)計(jì)的？

12. 如何快速判斷一個(gè)數(shù)是奇數(shù)還是偶數(shù)，除開(kāi)對(duì)2取余呢。

13. Spring聲明式事務(wù)原理？哪些場(chǎng)景事務(wù)會(huì)失效？

13.1 聲明式事務(wù)原理

13.2 spring聲明式事務(wù)哪些場(chǎng)景會(huì)失效

14. 你們是微服務(wù)架構(gòu)嘛？如果你來(lái)設(shè)計(jì)一個(gè)類(lèi)似淘寶的系統(tǒng)，你怎么劃分微服務(wù)？

15. 你們是怎么分庫(kù)分表的？分布式ID如何生成？

16. 所有異常的共同的祖先是？運(yùn)行時(shí)異常有哪幾個(gè)？

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