【mysql+redis+mongo+kafka】中间件知识点总结
MySQL 和 Redis 和 MongoDB的不同
1. 存储位置不同
mysql是关系型数据库，主要用于存放持久化数据，将索引和数据存储在硬盘中，用到才换到内存。读取速度较慢。
redis是NOSQL，即非关系型数据库，也是缓存数据库，将所有数据存储在内存，读取速度快。
mongo支持将部分热数据放到内存里。但是和redis的持久化方式不同
2. 容量不同
存储在内存中,存储容量肯定要比磁盘少很多。
3. 存储方式不同
mysql: 不同引擎上，存储方式不同。
Redis：key-value类型存储，value具体可以是string, hash, set, list, SortedSet
mongo key-value存储，文档形式存储，json直接写入方便。
Redis是KV 存储系统。 redis支持string, list, set, hash, zset(有序集合)。不仅用于缓存还能用于队列。
4. 应用场景不同
mysql: 支持事物，保证事物的几个特点。支持复杂的sql
Redis查询复杂的表关系时不如MySQL和mongo。
mongo: 1 业务需求初始阶段，数据具体格式、结构无法明确定义。可以存放xml, json, bson类型
2 数据量特别大，并发行特别高。（因此项目中，对于实时埋点数据存放在mongoDB中，有人用上T的内存）mongo存储方式是二进制Binary json, 适合海量存储。
3 数据结构特别
4 mongo分布式。很容易扩展，字段值可以包含其他文档、数组等。
5 mongo也可以作为缓存：mongo启动后，将数据库中的数据mmap方式映射到内存，因此也可以当做缓存用，比磁盘速度快。
6 但是mongo占用空间很大。
7 支持字段索引，比redis查询功能强。
5. 索引不同
Redis
redis 为什么快，关系型和非关系型数据库的区别
存放位置不同。读取方式不同。
Redis持久化
可以将信息从内存放到磁盘，再次加载时将磁盘里的数据放入内存。
方式：RDB(snapshot), AOF(append only file)
redis 内存管理
数据全在内存，定期写入磁盘。内存不够时，根据LRU算法删除数据
淘汰策略（LRU策略）
1. 从已经设置过期事件的数据集中，选最近最少使用
2. 从已经设置过期事件的数据集中，选即将过期的
3. 从已经设置过期事件的数据集中，选任意数据淘汰
4. 从已经设置过期事件的数据集中，选择频率最低的
5. 选择最近最少使用的
6. 选择频率最低的
7. 任意数据
8. 禁止驱逐数据，内存不够就报错。
实现方法：（答双向链表，双向链表+HashMap）
RDB snapshot快照
快照式的持久化方法。
redis数据持久化时，现将数据写到临时文件，持久化结束后再用临时文件替换上次持久化好的文件。保证完整
是按照一定的策略周期性的将数据保存到磁盘。配置文件中的 save 参数来定义快照的周期
redis主进程进行数据处理，专门folk出一个子进程进行持久化，让主进程不参加IO
AOF: append only file
只追加，不改写。
将redis执行过的所有写指令记录到AOF文件中，下次redis重新启动时，只要把这些写指令从前到后重复执行一遍就可以数据恢复了。（默认一秒一次）AOF也是先写临时文件，再替换。
日志数据丢失怎么办：redis有redis-check-aof工具，防止追加日志时导致数据丢失。
日志文件太大怎么办：AOF文件大小超过阈值时，redis自动启动AOF文件重写，内容压缩。
RDB, AOF优缺点：
-
aof数据的恢复完整度更高。rdb保存的有些数据可能不是最新的, 可能丢失数据。
-
AOF文件会越来越大。
-
AOF方式恢复的很慢。
-
如果不小心执行了FLUSHALL, 对数据进行了误删，导致数据清空，AOF可以恢复。（删除最后一个flushall命令，重启Redis）
Redis mysql数据一致性
很难保证完全的一致性的。
-
在更新数据的时候，应该先删除缓存（更新时，先更新数据库，再删除缓存
原因：复杂的场景下，缓存不单单是从mysql中取出来的值。缓存值如果需要复杂计算，则更新频率高，则浪费性能。
写数据多的情况下，数据没读到就被更新了，浪费性能。
当然如果非要一致，可以实现读写串行话，传到一个内存队列中。
项目中的Redis
用来干什么了，用的哪些数据类型
个人项目中，验证码用到了string, value-string.使用Captcha生成验证码, 利用Redis存储验证码。redis过期时间可以设置，Key是32位的UUID(随机), Value为Captcha的4位随机字母以及数字的集合(随机）。设定Redis过期时间为1min, 即可实现过期验证码的自动失效。
验证码这里：一个生产者消费者：生产者随机生成32位uuid, value是生成的随机4位字母和数字集合。根据value生成一个image。将key, value存储进redis并设置过期时间。将key-image返回。消费者：判断是否相同。注意的是，每次判断验证码后都失效，是因为拿出来text后，数据就从redis中删除了。
实习中，redsi用作缓存。
1. 静态的商品和用户数据：数据类型是key(user id),value是一个hashMap, key是这个id对应的属性名字，value是相关的属性值。2. 一些结果，比如推荐列表，这个虽然是list类型的数据，但是还是用的String（list->jsonString), 难道之后再反序列化
有设置超时时间吗？
设置了
Redis 的超时是怎么实现的？（答了下表结构）
维护一个过期字典。
Redis 超时的时候它是怎么操作的，是扫整张表吗？（答 惰性删除和定期删除）
惰性删除:取出来的时候判断是否失效，失效则删除。对内存不好
定期删除：默认每秒10次过期扫描。1 从过期字典中随机抽取20个key, 2 删除这20个key中过期的key，3 过期键的比例超过25%，重复1 & 2。（扫描时间上线：25ms)
一致性哈希如何保证持久性(指每次哈希后都能落到同一个节点)?
加虚拟节点，使增加删除哈希环上节点，对其他节点的哈希操作影响最小。
Redis缓存击穿是什么?导致什么后果?有什么防御的措施?
MongoDB
- 内存数据库，数据放在内存里。
- 基于分布式文件存储的。
- 高负载时，添加更多节点可以保证服务器性能。
mongoDB存储结构
key-value格式存储。文档类似json对象，是以一种直观文档的方式存储的。
分布式存储数据，怎么定位数据在哪个机器上
分布式存储是什么：一组节点存储数据，节点之间通过网络进行通信。为了完成更多任务协调工作。
对与有中心控制节点的存储方式：是从namenode获取该文件的位置。
集群中的机器分成两类：namenode（负责管理获取data在哪个机器上）, datanode(负责实际的管理数据)
完全无中心架构中的一致性hash
将设备做成一个哈希环，然后根据数据名称计算出的哈希值映射到哈希环的某个位置，从而实现数据的定位
mongo的持久化方式
存储在硬盘里，操作的数据通过mmap方式映射到内存区域内。mongo就可以直接在这块区域进行修改。
缺点：mongo在内存中修改数据后，mmap数据flush到硬盘之前，如果系统宕机，数据就丢失了。
ES
kafka
Kafka做什么的?
kafka几个基础知识
- Broker ［中间者，代理者]
Kafka集群包含多台服务器，一台Kafka服务器就是一个Broker，一个集群由多个broker组成，一个broker可以有多个topic。broker承担着中间缓存和分发的作用
-
Topic ［主题，类别，话题］
可以理解为是一种队列.用户信息类的消息的topic，我们定义为user-topic -
producer
向Topic中发送消息的一方 -
consumer
向Topic中拉取／消费消息的一方 -
Replications［备份，复制］
分区的备份，以便容错，分布在其他broker上，每个broker上只能有0个或者1个replications -
Consumer Group［消费者群组］
消费者群组，是有若干个消费者组成的集体，每个consumer属于一个特定的consumer group -
Partition ［分区］
Kafka内在就是分布式的，一个broker中可以有多个topic，一个topic可以设置多个partition（分区）。每个partition在物理上对应一个文件夹，文件夹存储所有消息和索引文件。redis的LRU策略，保留热数据。或者mongo，使用mmap机制映射到内存里。
HTTPS的机制，加密的流程。
多线程安全怎么保证
对于mysql，多线程查询时保证一个时间戳，保证安全
redis: 对用一个key, 多个线程进行改写时，需要设置一个zookeeper实现分布式锁， zookeeper确保一个时间只有一个系统操作key. 别人不允许读写。
接触过 RPC 吗？（了解过，但没实际写过）