(脏读,不可重复读,幻读 ,mysql5.7以后默认隔离级别)、( 什么是qps,tps,并发量,pv,uv)、(什么是接口幂等性问题,如何解决?)

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[2 什么是qps,tps,并发量,pv,uv](#2 什么是qps,tps,并发量,pv,uv)
[3 什么是接口幂等性问题,如何解决?](#3 什么是接口幂等性问题,如何解决?)

1 脏读,不可重复读,幻读 ,mysql5.7以后默认隔离级别是什么?

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脏读(Dirty Read),不可重复读(Non-Repeatable Read),和幻读(Phantom Read)是
数据库中事务隔离级别引发的问题,它们描述了不同类型的并发读取问题。

### 1. 脏读(Dirty Read):

**定义:** 脏读是指一个事务读取了另一个事务未提交的数据。如果事务 A 修改了一行数据,
	而事务 B 读取了这个未提交的修改,如果事务 A 回滚,那么事务 B 读取到的数据就是无效的。

**例子:** 
1. 事务 A 开始,更新了某行数据但还未提交。
2. 事务 B 读取了这行数据。
3. 事务 A 回滚。
4. 事务 B 读取到的数据是无效的,因为事务 A 的更新被撤销了。

### 2. 不可重复读(Non-Repeatable Read):

**定义:** 不可重复读是指在一个事务内,同一查询在不同时间点返回了不同的结果。
	这是因为在两次查询之间,另一个事务修改了相同的数据。

**例子:**
1. 事务 A 开始,读取某行数据。
2. 事务 B 开始,更新或删除了这行数据并提交。
3. 事务 A 再次读取相同的数据,但结果已经不同了。

### 3. 幻读(Phantom Read):

**定义:** 幻读是指在一个事务内,同一查询在不同时间点返回了不同数量的行。
	这是因为在两次查询之间,另一个事务插入或删除了数据,导致查询结果不一致。

**例子:**
1. 事务 A 开始,根据某个条件查询了一批数据。
2. 事务 B 开始,插入了符合条件的新数据,并提交。
3. 事务 A 再次查询相同条件下的数据,结果行数不同了。

### 事务隔离级别:
- **读未提交(Read Uncommitted):** 允许脏读、不可重复读和幻读。
- **读已提交(Read Committed):** 防止脏读,但允许不可重复读和幻读。
- **可重复读(Repeatable Read):** 防止脏读和不可重复读,但允许幻读。
- **串行化(Serializable):** 防止脏读、不可重复读和幻读,是最高隔离级别。

选择合适的隔离级别取决于应用的需求和性能要求。更高的隔离级别通常伴随着更多的锁和性能开销。
在 MySQL 中,有四种事务隔离级别,分别是:

- **读未提交(Read Uncommitted):** 允许事务读取尚未提交的更改。这可能导致脏读、不可重复读和幻读。

- **读已提交(Read Committed):** 允许事务读取已经提交的更改。
	避免了脏读,但仍可能有不可重复读和幻读。

- **可重复读(Repeatable Read):** 对相同字段的多次读取是一致的,除非事务本身进行写操作。
	避免了脏读和不可重复读,但仍可能有幻读。

- **串行化(Serializable):** 最高的隔离级别,通过对读和写加锁来防止所有并发问题,包括脏读、不可重复读和幻读。

MySQL 5.7 默认的隔离级别是 **可重复读**。

事务什么?作用是什么?

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**事务**是数据库管理系统(DBMS)执行的一个操作序列,被视为一个逻辑工作单元,
要么完全执行,要么完全不执行,而且是一个不可分割的工作单位。事务具有四个特性,通常称为ACID属性:

1. **原子性(Atomicity):** 事务是一个不可分割的工作单元,要么全部执行,要么全部不执行。
	如果事务中的任何操作失败,整个事务都会被回滚到初始状态。
2. **一致性(Consistency):** 事务在执行前后数据库必须保持一致性状态。这意味着事务执行后,
	数据库从一个一致性状态转变为另一个一致性状态。
3. **隔离性(Isolation):** 各个事务的执行互相独立,一个事务的执行不能被其他事务干扰。
	事务的隔离性能防止并发执行的事务之间出现数据混乱。
4. **持久性(Durability):** 一旦事务被提交,对数据库中的数据的改变是永久性的。
	即使在系统崩溃之后,数据库状态也能够恢复到事务提交的状态。
	
### 作用:

1. **确保数据一致性:** 事务能够保证在其运行过程中数据库始终处于一致的状态。如果事务执行失败,
	数据库将回滚到事务开始前的状态,不会留下部分执行的结果。
2. **并发控制:** 事务隔离性确保了并发执行的事务之间不会相互干扰,防止了数据的混乱。
	数据库系统需要保证并发事务的执行效率,同时又要保证数据的一致性。
3. **持久性:** 事务的持久性确保了数据一旦被提交就会永久保存在数据库中,
	即使系统崩溃也能够通过日志等手段进行恢复。
4. **错误恢复:** 当系统发生错误或者事务执行失败时,事务可以被回滚,使数据库恢复到一个一致的状态。

事务是数据库系统中保障数据完整性和一致性的一个重要机制,特别在多用户、高并发的数据库环境中,
事务的概念和ACID属性变得尤为重要。

2 什么是qps,tps,并发量,pv,uv

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**QPS(Queries Per Second):** 表示每秒查询次数,通常用于衡量系统的查询处理能力。
**TPS(Transactions Per Second):** 表示每秒事务处理的数量,通常用于衡量系统的事务处理能力。
**并发量(Concurrency):** 表示系统同时处理的请求数量。高并发指系统能够同时处理大量请求。
	QPS = 并发量 / 平均响应时间
    并发量 = QPS * 平均响应时间
    例如当前系统QPS为1w,每个请求的响应时间都是2s,那么并发量就是2w 
**PV(Page Views):** 表示页面浏览量,即网站在一段时间内被访问的总次数。
**UV(Unique Visitors):** 表示独立访客数量,即在一段时间内访问网站的不同访客数量。

**DAU(日活)**
	DAU(Daily Active User),日活跃用户数量。常用于反映网站、app、网游的运营情况。
	DAU通常统计一日(统计日)之内,登录或使用了某个产品的用户数(去除重复登录的用户),与UV概念相似

**MAU(月活)**
	MAU(Month Active User):月活跃用户数量,指网站、app等去重后的月活跃用户数量

2.1 模拟 QPS 和并发量

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import time
import threading
from queue import Queue

# 模拟查询的函数
def query():
    # 模拟查询需要的时间
    time.sleep(0.1)

# 模拟 QPS 和并发量
def simulate_qps_and_concurrency(qps, concurrency):
    # 使用队列模拟并发请求
    request_queue = Queue()

    # 启动并发线程
    def worker():
        while True:
            request = request_queue.get()
            query()  # 执行查询
            request_queue.task_done()

    for _ in range(concurrency):
        t = threading.Thread(target=worker)
        t.daemon = True
        t.start()

    # 模拟 QPS
    start_time = time.time()
    for _ in range(qps):
        request_queue.put("query")

    # 等待所有查询完成
    request_queue.join()

    # 计算消耗的时间
    elapsed_time = time.time() - start_time
    print(f"QPS: {qps}, Concurrency: {concurrency}, Elapsed Time: {elapsed_time:.2f} seconds")

# 测试
simulate_qps_and_concurrency(qps=10, concurrency=5)

3 什么是接口幂等性问题,如何解决?

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- **问题描述:** 
	接口幂等性是指同一请求的重复执行不会产生不同的效果,即无论调用一次还是多次,系统的状态都是一致的。
	-接口幂等性:无论调用多少次,产生的效果是一样的
            -get 获取数据天然幂等
            -put 修改数据天然幂等
            	-修改库存(数字加减):不幂等
            -delete 删除 天然幂等
            -post 新增数据,会出现不幂等的情况,要把它做成幂等性的
            
- **解决方案:**
  1. **唯一标识符:** 为每个请求生成一个唯一标识符,通过这个标识符来判断请求是否已经被处理。
  	-唯一ID(unique):调用接口时,生成一个唯一id,redis将数据保存到集合中(去重),存在即处理过。
  	-唯一主键:这个机制是利用了数据库的主键唯一约束的特性,解决了在insert场景时幂等问题。
  		但主键的要求不是自增的主键,这样就需要业务生成全局唯一的主键
  2. **幂等接口设计:** 接口本身应该设计成幂等的,即多次调用不会产生额外的影响。
  	 -防重表:使用订单号orderNo做为去重表的唯一索引,把唯一索引插入去重表,再进行业务操作,
  	 	且他们在同一个事务中。这个保证了重复请求时,因为去重表有唯一约束,导致请求失败,
  	 	避免了幂等问题。这里要注意的是,去重表和业务表应该在同一库中,这样就保证了在同一个事务,
  	 	即使业务操作失败了,也会把去重表的数据回滚。这个很好的保证了数据一致性。
  3. **使用 Token:** 在请求中包含一个令牌,服务器验证令牌的有效性,避免重复执行。
	1、下单接口的前一个接口,只要一访问,后端生成一个随机字符串,存到redis中,把随机字符串返回给前端。
	2、然后调用业务接口请求时,把随机数字符串携带过去,一般放在请求头部。
	3、服务器判断随机字符串是否存在redis中,存在表示第一次请求,然后redis删除随机字符串,继续执行业务。
	4、如果判断随机字符串不存在redis中,就表示是重复操作,直接返回重复标记给client,这样就保证了业务代码,不被重复执行。
  4. **数据库乐观锁:** 在数据库层面使用乐观锁机制,确保同一数据项在同一时间只能被处理一次。

保证接口的幂等性对于处理因网络问题、重试或其他原因导致的重复请求是非常重要的。

3.1 通过添加唯一标识符保证接口的幂等性

python 复制代码
import uuid

class IdempotentApi:
    def __init__(self):
        self.processed_requests = set()

    def process_request(self, request_id):
        if request_id in self.processed_requests:
            print(f"Request {request_id} has already been processed. Ignoring.")
            return

        # 模拟处理请求的业务逻辑
        print(f"Processing request {request_id}...")
        # ...

        # 标记请求已经处理
        self.processed_requests.add(request_id)
        print(f"Request {request_id} processed successfully.")

# 创建一个 IdempotentApi 实例
api = IdempotentApi()

# 模拟重复调用
request_id = str(uuid.uuid4())
api.process_request(request_id)
api.process_request(request_id)
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