百度 java正式批一面面经
2022-02-18 04:56:21
- SPU与SKU区别：
SPU（Standard Product Unit）：标准化产品单元，是商品信息聚合的最小单位，是一组可复用、易检索的标准化信息集合，描述了产品的共同属性，如一部手机是一个SPU，它包含品牌、型号等通用属性。
SKU（Stock Keeping Unit）：库存量单位，是物理上不可分割的最小存货单元，用于管理库存和销售，一部手机的不同颜色、存储容量等组合会生成不同的SKU，每个SKU有独立的库存数量。
- createTime存放类型：通常使用datetime类型，因为它能直观地表示日期和时间，包含年月日时分秒信息，方便进行日期相关的查询和计算。而long类型一般用于存储时间戳，是自某个固定时间点（如1970 - 01 - 01 00:00:00 UTC）以来的毫秒数或秒数。
- 查询当天sku信息的SQL语句：
- 优化器错误执行计划原因：优化器基于成本估算选择执行计划，当数据分布统计信息不准确、数据库环境变化（如硬件资源、数据量增长）或SQL语句复杂导致优化器难以准确评估时，可能选择错误执行计划。
- 解决方法：
更新统计信息：使用ANALYZE TABLE命令更新表的统计信息，让优化器能基于准确数据分布进行成本估算。
使用索引提示：在SQL语句中通过索引提示指定使用特定索引，如SELECT * FROM table_name FORCE INDEX (index_name) WHERE ...。
重写SQL语句：优化SQL结构，如避免使用复杂子查询、合理使用连接条件等，使优化器能生成更优执行计划。
- 身份证号是字符串类型，在MySQL中创建索引可直接使用CREATE INDEX语句，例如：
- 若身份证号有唯一性要求，可创建唯一索引：
- 发现死锁：
查看错误日志：数据库错误日志会记录死锁相关信息，如MySQL的错误日志文件。
使用命令：在MySQL中可使用SHOW ENGINE INNODB STATUS命令查看最近一次死锁的详细信息。
- 定位死锁：通过错误日志或SHOW ENGINE INNODB STATUS命令输出，分析死锁涉及的事务、锁类型、等待资源和持有资源等信息，确定死锁产生原因和相关SQL语句。
- 解决死锁：
终止事务：根据业务情况，选择终止其中一个或多个事务，释放锁资源。
优化事务：减少事务持有锁的时间，如将大事务拆分为小事务；合理设计事务隔离级别；避免在事务中进行耗时操作。
- 数据库中的锁：
共享锁（S锁）：又称读锁，多个事务可同时持有同一资源的共享锁，用于读取操作。
排他锁（X锁）：又称写锁，一个事务持有某资源的排他锁时，其他事务不能获取该资源的任何锁，用于写入操作。
意向锁：表级锁，分为意向共享锁（IS）和意向排他锁（IX），用于提高锁获取效率，避免对整个表加锁。
- MVCC原理：多版本并发控制，通过保存数据在某个时间点的快照实现并发控制。每个事务开始时获得一个唯一的事务ID，数据行有创建版本号和删除版本号。读取时根据事务ID和版本号判断数据可见性，实现非锁定读，提高并发性能。
- 准备阶段：协调者向所有参与者发送准备请求，参与者执行事务操作并将Undo和Redo信息写入日志，若成功则返回准备就绪消息，否则返回失败消息。
- 提交阶段：若所有参与者都返回准备就绪，协调者发送提交请求，参与者完成事务提交并释放资源；若有参与者返回失败，协调者发送回滚请求，参与者利用Undo信息回滚事务。
- 使用缓冲池：InnoDB存储引擎的缓冲池缓存数据页和索引页，减少磁盘IO次数。
- 优化索引：合理设计索引，使查询能快速定位到数据，减少随机读取的数据量。
- 分区表：将大表按一定规则分区，将数据分散到不同物理位置，提高并行读写能力。
- 使用SSD存储：SSD具有更快的随机读写速度，可显著降低IO延迟。
- 幻读：一个事务在读取某个范围内的记录时，另一个事务在该范围内插入新记录，导致第一个事务再次读取时发现多了记录，好像出现了幻觉。可通过设置事务隔离级别为可串行化或使用间隙锁解决。
- 索引下推：MySQL 5.6引入，在存储引擎层对索引包含的条件进行过滤，减少回表次数，提高查询效率。
- 索引失效：常见原因有使用函数操作索引列、使用不等于（!=或<>）操作符、使用OR条件连接非索引列等，导致优化器放弃使用索引而进行全表扫描。
- 计数器算法：在固定时间窗口内统计请求数量，若超过阈值则限流。
- 滑动窗口算法：将时间窗口划分为多个小窗口，动态滑动窗口统计请求数量，更精确控制流量。
- 漏桶算法：请求以固定速率进入漏桶，漏桶以固定速率处理请求，超出漏桶容量的请求被丢弃或等待。
- 令牌桶算法：以固定速率生成令牌放入桶中，请求需获取令牌才能执行，若桶中无令牌则限流。
- Spring Boot启动时扫描主配置类所在包及其子包下的组件，通过@SpringBootApplication注解（包含@ComponentScan、@EnableAutoConfiguration等）开启自动配置。
- @EnableAutoConfiguration导入AutoConfigurationImportSelector，该类从META - INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports文件中读取自动配置类列表，根据条件注解（如@ConditionalOnClass、@ConditionalOnMissingBean等）判断是否加载自动配置类，实现自动装配。
- 无法解决的情况：
构造器注入循环依赖：Spring无法在对象创建完成前注入依赖，会导致循环依赖无法解决。
多例Bean循环依赖：多例Bean每次获取都是新实例，Spring无法缓存中间状态解决循环依赖。
- 处理方法：
重构代码：调整类设计，避免出现循环依赖关系。
使用Setter注入：将构造器注入改为Setter注入，让Spring能在对象创建完成后注入依赖。
使用@Lazy注解：在依赖的Bean上添加@Lazy注解，延迟加载依赖，打破循环依赖。
- 获取锁：客户端向Redis发送SET key value NX PX milliseconds命令，NX表示只有key不存在时才设置，PX设置过期时间，若命令执行成功则获取锁。
- 释放锁：客户端执行Lua脚本判断锁的value是否为自己设置的值，若是则删除锁，避免误删其他客户端的锁。
- 保证原子性：使用Redis事务或Lua脚本保证获取和释放锁操作的原子性。
- Redis的哈希表采用渐进式哈希策略进行扩容。当哈希表负载因子超过阈值时，启动扩容过程。
- 不是一次性将所有数据迁移到新哈希表，而是在每次执行插入、删除、查找等操作时，将部分数据从旧哈希表迁移到新哈希表，直到所有数据迁移完成，减少扩容对性能的影响。
- 原理：ThreadLocal为每个线程提供独立的变量副本，通过Thread类中的ThreadLocalMap存储变量副本，键为ThreadLocal对象，值为变量副本。
- 数据传递：主线程将数据存入自己的ThreadLocal变量中，子线程通过继承主线程的ThreadLocalMap或通过参数传递ThreadLocal对象，在子线程中获取该ThreadLocal对象对应的值。
- 零拷贝指计算机执行操作时，CPU不需要先将数据从一处拷贝到另一处，减少数据拷贝次数和CPU上下文切换，提高数据传输效率。
- 在Linux中，通过sendfile系统调用实现零拷贝，将文件数据直接从内核缓冲区发送到网络套接字，避免用户空间和内核空间之间的数据拷贝。
- 动态线程池：可根据系统负载和业务需求动态调整线程池参数（如核心线程数、最大线程数、队列容量等），提高系统资源利用率和响应速度。
- 线程池死锁问题：
原因：任务在执行过程中又提交了相同类型的任务到线程池，且线程池队列已满，新任务无法执行，导致线程等待，形成死锁。
解决方法：避免任务内部提交相同类型任务；合理设置线程池参数，如增大队列容量、调整核心线程数和最大线程数；使用有界队列并设置拒绝策略。
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