MySQL
164. 数据库的三范式是什么？
- 第一范式：强调的是列的原子性，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项。
- 第二范式：要求实体的属性完全依赖于主关键字。所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性。
- 第三范式：任何非主属性不依赖于其它非主属性。
165. 一张自增表里面总共有 7 条数据，删除了最后 2 条数据，重启 MySQL 数据库，又插入了一条数据，此时 id 是几？
- 表类型如果是 MyISAM ，那 id 就是 8。
- 表类型如果是 InnoDB，那 id 就是 6。
InnoDB 表只会把自增主键的最大 id 记录在内存中，所以重启之后会导致最大 id 丢失。
166. 如何获取当前数据库版本？
使用 select version() 获取当前 MySQL 数据库版本。
167. 说一下 ACID 是什么？
- Atomicity（原子性）：一个事务（transaction）中的所有操作，或者全部完成，或者全部不完成，不会结束在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被恢复（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。即，事务不可分割、不可约简。
- Consistency（一致性）：在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性没有被破坏。这表示写入的资料必须完全符合所有的预设约束、触发器、级联回滚等。
- Isolation（隔离性）：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。事务隔离分为不同级别，包括读未提交（Read uncommitted）、读提交（read committed）、可重复读（repeatable read）和串行化（Serializable）。
- Durability（持久性）：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。
168. char 和 varchar 的区别是什么？
- char(n) ：固定长度类型，比如订阅 char(10)，当你输入"abc"三个字符的时候，它们占的空间还是 10 个字节，其他 7 个是空字节。
chat 优点：效率高；缺点：占用空间；适用场景：存储密码的 md5 值，固定长度的，使用 char 非常合适。
- varchar(n) ：可变长度，存储的值是每个值占用的字节再加上一个用来记录其长度的字节的长度。
所以，从空间上考虑 varcahr 比较合适；从效率上考虑 char 比较合适，二者使用需要权衡。
169. float 和 double 的区别是什么？
- float 最多可以存储 8 位的十进制数，并在内存中占 4 字节。
- double 最可可以存储 16 位的十进制数，并在内存中占 8 字节。
170. MySQL 的内连接、左连接、右连接有什么区别？
内连接关键字：inner join；左连接：left join；右连接：right join。
内连接是把匹配的关联数据显示出来；左连接是左边的表全部显示出来，右边的表显示出符合条件的数据；右连接正好相反。
171. MySQL 索引是怎么实现的？
索引是满足某种特定查找算法的数据结构，而这些数据结构会以某种方式指向数据，从而实现高效查找数据。
具体来说 MySQL 中的索引，不同的数据引擎实现有所不同，但目前主流的数据库引擎的索引都是 B+ 树实现的，B+ 树的搜索效率，可以到达二分法的性能，找到数据区域之后就找到了完整的数据结构了，所有索引的性能也是更好的。
172. 怎么验证 MySQL 的索引是否满足需求？
使用 explain 查看 SQL 是如何执行查询语句的，从而分析你的索引是否满足需求。
explain 语法：explain select * from table where type=1。
173. 说一下数据库的事务隔离？
MySQL 的事务隔离是在 MySQL. ini 配置文件里添加的，在文件的最后添加：
transaction-isolation = REPEATABLE-READ
可用的配置值：READ-UNCOMMITTED、READ-COMMITTED、REPEATABLE-READ、SERIALIZABLE。
- READ-UNCOMMITTED：未提交读，最低隔离级别、事务未提交前，就可被其他事务读取（会出现幻读、脏读、不可重复读）。
- READ-COMMITTED：提交读，一个事务提交后才能被其他事务读取到（会造成幻读、不可重复读）。
- REPEATABLE-READ：可重复读，默认级别，保证多次读取同一个数据时，其值都和事务开始时候的内容是一致，禁止读取到别的事务未提交的数据（会造成幻读）。
- SERIALIZABLE：序列化，代价最高最可靠的隔离级别，该隔离级别能防止脏读、不可重复读、幻读。
脏读 ：表示一个事务能够读取另一个事务中还未提交的数据。比如，某个事务尝试插入记录 A，此时该事务还未提交，然后另一个事务尝试读取到了记录 A。
不可重复读 ：是指在一个事务内，多次读同一数据。
幻读 ：指同一个事务内多次查询返回的结果集不一样。比如同一个事务 A 第一次查询时候有 n 条记录，但是第二次同等条件下查询却有 n+1 条记录，这就好像产生了幻觉。发生幻读的原因也是另外一个事务新增或者删除或者修改了第一个事务结果集里面的数据，同一个记录的数据内容被修改了，所有数据行的记录就变多或者变少了。
174. 说一下 MySQL 常用的引擎？
InnoDB 引擎：InnoDB 引擎提供了对数据库 acid 事务的支持，并且还提供了行级锁和外键的约束，它的设计的目标就是处理大数据容量的数据库系统。MySQL 运行的时候，InnoDB 会在内存中建立缓冲池，用于缓冲数据和索引。但是该引擎是不支持全文搜索，同时启动也比较的慢，它是不会保存表的行数的，所以当进行 select count(*) from table 指令的时候，需要进行扫描全表。由于锁的粒度小，写操作是不会锁定全表的,所以在并发度较高的场景下使用会提升效率的。
MyIASM 引擎：MySQL 的默认引擎，但不提供事务的支持，也不支持行级锁和外键。因此当执行插入和更新语句时，即执行写操作的时候需要锁定这个表，所以会导致效率会降低。不过和 InnoDB 不同的是，MyIASM 引擎是保存了表的行数，于是当进行 select count(*) from table 语句时，可以直接的读取已经保存的值而不需要进行扫描全表。所以，如果表的读操作远远多于写操作时，并且不需要事务的支持的，可以将 MyIASM 作为数据库引擎的首选。
175. 说一下 MySQL 的行锁和表锁？
MyISAM 只支持表锁，InnoDB 支持表锁和行锁，默认为行锁。
- 表级锁：开销小，加锁快，不会出现死锁。锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发量最低。
- 行级锁：开销大，加锁慢，会出现死锁。锁力度小，发生锁冲突的概率小，并发度最高。
176. 说一下乐观锁和悲观锁？
- 乐观锁：每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在提交更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据。
- 悲观锁：每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻止，直到这个锁被释放。
数据库的乐观锁需要自己实现，在表里面添加一个 version 字段，每次修改成功值加 1，这样每次修改的时候先对比一下，自己拥有的 version 和数据库现在的 version 是否一致，如果不一致就不修改，这样就实现了乐观锁。
177. MySQL 问题排查都有哪些手段？
- 使用 show processlist 命令查看当前所有连接信息。
- 使用 explain 命令查询 SQL 语句执行计划。
- 开启慢查询日志，查看慢查询的 SQL。
178. 如何做 MySQL 的性能优化？
- 为搜索字段创建索引。
- 避免使用 select *，列出需要查询的字段。
- 垂直分割分表。
- 选择正确的存储引擎。
Redis
179. Redis 是什么？都有哪些使用场景？
Redis 是一个使用 C 语言开发的高速缓存数据库。
Redis 使用场景：
- 记录帖子点赞数、点击数、评论数；
- 缓存近期热帖；
- 缓存文章详情信息；
- 记录用户会话信息。
180. Redis 有哪些功能？
- 数据缓存功能
- 分布式锁的功能
- 支持数据持久化
- 支持事务
- 支持消息队列
181. Redis 和 memcache 有什么区别？
- 存储方式不同：memcache 把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小；Redis 有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。
- 数据支持类型：memcache 对数据类型支持相对简单；Redis 有复杂的数据类型。
- 使用底层模型不同：它们之间底层实现方式，以及与客户端之间通信的应用协议不一样，Redis 自己构建了 vm 机制，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。
- value 值大小不同：Redis 最大可以达到 1gb；memcache 只有 1mb。
182. Redis 为什么是单线程的？
因为 cpu 不是 Redis 的瓶颈，Redis 的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且 cpu 又不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。
关于 Redis 的性能，官方网站也有，普通笔记本轻松处理每秒几十万的请求。
而且单线程并不代表就慢 nginx 和 nodejs 也都是高性能单线程的代表。
183. 什么是缓存穿透？怎么解决？
缓存穿透：指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，造成缓存穿透。
解决方案：最简单粗暴的方法如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障），我们就把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。
184. Redis 支持的数据类型有哪些？
Redis 支持的数据类型：string（字符串）、list（列表）、hash（字典）、set（集合）、zset（有序集合）。
185. Redis 支持的 Java 客户端都有哪些？
支持的 Java 客户端有 Redisson、jedis、lettuce 等。
186. jedis 和 Redisson 有哪些区别？
- jedis：提供了比较全面的 Redis 命令的支持。
- Redisson：实现了分布式和可扩展的 Java 数据结构，与 jedis 相比 Redisson 的功能相对简单，不支持排序、事务、管道、分区等 Redis 特性。
187. 怎么保证缓存和数据库数据的一致性？
- 合理设置缓存的过期时间。
- 新增、更改、删除数据库操作时同步更新 Redis，可以使用事物机制来保证数据的一致性。
188. Redis 持久化有几种方式？
Redis 的持久化有两种方式，或者说有两种策略：
- RDB（Redis Database）：指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储。
- AOF（Append Only File）：每一个收到的写命令都通过write函数追加到文件中。
189. Redis 怎么实现分布式锁？
Redis 分布式锁其实就是在系统里面占一个“坑”，其他程序也要占“坑”的时候，占用成功了就可以继续执行，失败了就只能放弃或稍后重试。
占坑一般使用 setnx(set if not exists)指令，只允许被一个程序占有，使用完调用 del 释放锁。
190. Redis 分布式锁有什么缺陷？
Redis 分布式锁不能解决超时的问题，分布式锁有一个超时时间，程序的执行如果超出了锁的超时时间就会出现问题。
191. Redis 如何做内存优化？
尽量使用 Redis 的散列表，把相关的信息放到散列表里面存储，而不是把每个字段单独存储，这样可以有效的减少内存使用。比如将 Web 系统的用户对象，应该放到散列表里面再整体存储到 Redis，而不是把用户的姓名、年龄、密码、邮箱等字段分别设置 key 进行存储。
192. Redis 淘汰策略有哪些？
volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server. db[i]. expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰。
volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server. db[i]. expires）中挑选将要过期的数据淘汰。
volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server. db[i]. expires）中任意选择数据淘汰。
allkeys-lru：从数据集（server. db[i]. dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰。
allkeys-random：从数据集（server. db[i]. dict）中任意选择数据淘汰。
no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据。
193. Redis 常见的性能问题有哪些？该如何解决？
- 主服务器写内存快照，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以主服务器最好不要写内存快照。
- Redis 主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，主从库最好在同一个局域网内。
JVM
194. 说一下 JVM 的主要组成部分？及其作用？
- 类加载器（ClassLoader）
- 运行时数据区（Runtime Data Area）
- 执行引擎（Execution Engine）
- 本地库接口（Native Interface）
组件的作用： 首先通过类加载器（ClassLoader）会把 Java 代码转换成字节码，运行时数据区（Runtime Data Area）再把字节码加载到内存中，而字节码文件只是 JVM 的一套指令集规范，并不能直接交个底层操作系统去执行，因此需要特定的命令解析器执行引擎（Execution Engine），将字节码翻译成底层系统指令，再交由 CPU 去执行，而这个过程中需要调用其他语言的本地库接口（Native Interface）来实现整个程序的功能。
195. 说一下 JVM 运行时数据区？
不同虚拟机的运行时数据区可能略微有所不同，但都会遵从 Java 虚拟机规范， Java 虚拟机规范规定的区域分为以下 5 个部分：
程序计数器（Program Counter Register）：当前线程所执行的字节码的行号指示器，字节码解析器的工作是通过改变这个计数器的值，来选取下一条需要执行的字节码指令，分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能，都需要依赖这个计数器来完成；
Java 虚拟机栈（Java Virtual Machine Stacks）：用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息；
本地方法栈（Native Method Stack）：与虚拟机栈的作用是一样的，只不过虚拟机栈是服务 Java 方法的，而本地方法栈是为虚拟机调用 Native 方法服务的；
Java 堆（Java Heap）：Java 虚拟机中内存最大的一块，是被所有线程共享的，几乎所有的对象实例都在这里分配内存；
方法区（Methed Area）：用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译后的代码等数据。
196. 说一下堆栈的区别？
- 功能方面：堆是用来存放对象的，栈是用来执行程序的。
- 共享性：堆是线程共享的，栈是线程私有的。
- 空间大小：堆大小远远大于栈。
197. 队列和栈是什么？有什么区别？
队列和栈都是被用来预存储数据的。
队列允许先进先出检索元素，但也有例外的情况，Deque 接口允许从两端检索元素。
栈和队列很相似，但它运行对元素进行后进先出进行检索。
198. 什么是双亲委派模型？
在介绍双亲委派模型之前先说下类加载器。对于任意一个类，都需要由加载它的类加载器和这个类本身一同确立在 JVM 中的唯一性，每一个类加载器，都有一个独立的类名称空间。类加载器就是根据指定全限定名称将 class 文件加载到 JVM 内存，然后再转化为 class 对象。
类加载器分类：
- 启动类加载器（Bootstrap ClassLoader），是虚拟机自身的一部分，用来加载Java_HOME/lib/目录中的，或者被 -Xbootclasspath 参数所指定的路径中并且被虚拟机识别的类库；
- 其他类加载器：
- 扩展类加载器（Extension ClassLoader）：负责加载\lib\ext目录或Java. ext. dirs系统变量指定的路径中的所有类库；
- 应用程序类加载器（Application ClassLoader）。负责加载用户类路径（classpath）上的指定类库，我们可以直接使用这个类加载器。一般情况，如果我们没有自定义类加载器默认就是用这个加载器。
双亲委派模型：如果一个类加载器收到了类加载的请求，它首先不会自己去加载这个类，而是把这个请求委派给父类加载器去完成，每一层的类加载器都是如此，这样所有的加载请求都会被传送到顶层的启动类加载器中，只有当父加载无法完成加载请求（它的搜索范围中没找到所需的类）时，子加载器才会尝试去加载类。
199. 说一下类装载的执行过程？
类装载分为以下 5 个步骤：
- 加载：根据查找路径找到相应的 class 文件然后导入；
- 检查：检查加载的 class 文件的正确性；
- 准备：给类中的静态变量分配内存空间；
- 解析：虚拟机将常量池中的符号引用替换成直接引用的过程。符号引用就理解为一个标示，而在直接引用直接指向内存中的地址；
- 初始化：对静态变量和静态代码块执行初始化工作。
200. 怎么判断对象是否可以被回收？
一般有两种方法来判断：
- 引用计数器：为每个对象创建一个引用计数，有对象引用时计数器 +1，引用被释放时计数 -1，当计数器为 0 时就可以被回收。它有一个缺点不能解决循环引用的问题；
- 可达性分析：从 GC Roots 开始向下搜索，搜索所走过的路径称为引用链。当一个对象到 GC Roots 没有任何引用链相连时，则证明此对象是可以被回收的。
201. Java 中都有哪些引用类型？
- 强引用：发生 gc 的时候不会被回收。
- 软引用：有用但不是必须的对象，在发生内存溢出之前会被回收。
- 弱引用：有用但不是必须的对象，在下一次GC时会被回收。
- 虚引用（幽灵引用/幻影引用）：无法通过虚引用获得对象，用 PhantomReference 实现虚引用，虚引用的用途是在 gc 时返回一个通知。
202. 说一下 JVM 有哪些垃圾回收算法？
- 标记-清除算法：标记无用对象，然后进行清除回收。缺点：效率不高，无法清除垃圾碎片。
- 标记-整理算法：标记无用对象，让所有存活的对象都向一端移动，然后直接清除掉端边界以外的内存。
- 复制算法：按照容量划分二个大小相等的内存区域，当一块用完的时候将活着的对象复制到另一块上，然后再把已使用的内存空间一次清理掉。缺点：内存使用率不高，只有原来的一半。
- 分代算法：根据对象存活周期的不同将内存划分为几块，一般是新生代和老年代，新生代基本采用复制算法，老年代采用标记整理算法。
203. 说一下 JVM 有哪些垃圾回收器？
- Serial：最早的单线程串行垃圾回收器。
- Serial Old：Serial 垃圾回收器的老年版本，同样也是单线程的，可以作为 CMS 垃圾回收器的备选预案。
- ParNew：是 Serial 的多线程版本。
- Parallel 和 ParNew 收集器类似是多线程的，但 Parallel 是吞吐量优先的收集器，可以牺牲等待时间换取系统的吞吐量。
- Parallel Old 是 Parallel 老生代版本，Parallel 使用的是复制的内存回收算法，Parallel Old 使用的是标记-整理的内存回收算法。
- CMS：一种以获得最短停顿时间为目标的收集器，非常适用 B/S 系统。
- G1：一种兼顾吞吐量和停顿时间的 GC 实现，是 JDK 9 以后的默认 GC 选项。
204. 详细介绍一下 CMS 垃圾回收器？
CMS 是英文 Concurrent Mark-Sweep 的简称，是以牺牲吞吐量为代价来获得最短回收停顿时间的垃圾回收器。对于要求服务器响应速度的应用上，这种垃圾回收器非常适合。在启动 JVM 的参数加上“-XX:+UseConcMarkSweepGC”来指定使用 CMS 垃圾回收器。
CMS 使用的是标记-清除的算法实现的，所以在 gc 的时候回产生大量的内存碎片，当剩余内存不能满足程序运行要求时，系统将会出现 Concurrent Mode Failure，临时 CMS 会采用 Serial Old 回收器进行垃圾清除，此时的性能将会被降低。
205. 新生代垃圾回收器和老生代垃圾回收器都有哪些？有什么区别？
- 新生代回收器：Serial、ParNew、Parallel Scavenge
- 老年代回收器：Serial Old、Parallel Old、CMS
- 整堆回收器：G1
新生代垃圾回收器一般采用的是复制算法，复制算法的优点是效率高，缺点是内存利用率低；老年代回收器一般采用的是标记-整理的算法进行垃圾回收。
206. 简述分代垃圾回收器是怎么工作的？
分代回收器有两个分区：老生代和新生代，新生代默认的空间占比总空间的 1/3，老生代的默认占比是 2/3。
新生代使用的是复制算法，新生代里有 3 个分区：Eden、To Survivor、From Survivor，它们的默认占比是 8:1:1，它的执行流程如下：
- 把 Eden + From Survivor 存活的对象放入 To Survivor 区；
- 清空 Eden 和 From Survivor 分区；
- From Survivor 和 To Survivor 分区交换，From Survivor 变 To Survivor，To Survivor 变 From Survivor。
每次在 From Survivor 到 To Survivor 移动时都存活的对象，年龄就 +1，当年龄到达 15（默认配置是 15）时，升级为老生代。大对象也会直接进入老生代。
老生代当空间占用到达某个值之后就会触发全局垃圾收回，一般使用标记整理的执行算法。以上这些循环往复就构成了整个分代垃圾回收的整体执行流程。
207. 说一下 JVM 调优的工具？
JDK 自带了很多监控工具，都位于 JDK 的 bin 目录下，其中最常用的是 jconsole 和 jvisualvm 这两款视图监控工具。
- jconsole：用于对 JVM 中的内存、线程和类等进行监控；
- jvisualvm：JDK 自带的全能分析工具，可以分析：内存快照、线程快照、程序死锁、监控内存的变化、gc 变化等。
208. 常用的 JVM 调优的参数都有哪些？
- -Xms2g：初始化推大小为 2g；
- -Xmx2g：堆最大内存为 2g；
- -XX:NewRatio=4：设置年轻的和老年代的内存比例为 1:4；
- -XX:SurvivorRatio=8：设置新生代 Eden 和 Survivor 比例为 8:2；
- –XX:+UseParNewGC：指定使用 ParNew + Serial Old 垃圾回收器组合；
- -XX:+UseParallelOldGC：指定使用 ParNew + ParNew Old 垃圾回收器组合；
- -XX:+UseConcMarkSweepGC：指定使用 CMS + Serial Old 垃圾回收器组合；
- -XX:+PrintGC：开启打印 gc 信息；
- -XX:+PrintGCDetails：打印 gc 详细信息。
结尾
这不止是一份面试清单，更是一种“被期望的责任”，因为有无数个待面试着，希望从这篇文章中，找出通往期望公司的“钥匙”，所以上面的每道选题都是结合我自身的经验，于千万个面试题中经过艰辛的两周，一个题一个题筛选出来再校对好答案和格式做出来的，面试的答案也是再三斟酌，生怕误人子弟是小，影响他人的“仕途”才是大过，所以如有纰漏，还请读者朋友们在评论区不吝指出。
也希望您能把这篇文章分享给更多的朋友，让它帮助更多的人。
帮助他人，快乐自己，最后，感谢您的阅读。