MySQL,Redis重点面试题

1. 数据库索引

1.1 索引概念与类型

• 聚集索引：数据和索引放在一起，一个表只能有一个，适合范围查询。
• 非聚集索引：数据和索引分离，索引指向数据，一个表可以有多个，适合精确查询。
• 唯一索引 ：加速查询 + 列值唯一（可以有 NULL）。
• 覆盖索引：一个索引包含（或覆盖）所有需要查询的字段的值。
• 联合索引：多列值组成一个索引，专门用于组合搜索，效率高于索引合并。

1.2 B+ Tree 优势（对比哈希表和二叉树）

• 高度低，磁盘 I/O 次数少。
• 查询高效且效率稳定，时间复杂度低。

1.3 索引优缺点

• 优点：提高检索效率，降低 I/O 成本，减少 CPU 消耗。
• 缺点：增删改操作效率降低，占用额外存储空间。

1.4 索引失效场景

• 模糊匹配以 % 开头。
• 对列进行函数运算或表达式计算。
• 字符串不加引号。
• OR 条件中，一边有索引一边无索引。

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2. 事务与存储引擎

2.1 事务四大特性（ACID）

• 原子性：回滚日志实现。
• 一致性：通过其他三者实现。
• 隔离性：锁机制 + MVCC 实现。
• 持久性：重做日志实现。

2.2 事务隔离级别

• 读未提交
• 读已提交
• 可重复读（MySQL 默认）
• 串行化

2.3 MySQL 存储引擎对比

• 默认：InnoDB（综合性能最佳）。
• InnoDB 支持事务，MyISAM、Memory 不支持。
• InnoDB 支持行级锁，其他只有表级锁。
• InnoDB 支持外键，其他不支持。
• InnoDB 有崩溃恢复机制，其他没有。

2.4 SQL 调优工具

• EXPLAIN 命令：分析 SQL 执行计划。

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3. Redis 知识点

3.1 缓存问题与解决方案

• 缓存穿透：请求的数据缓存和数据库都不存在 → 解决：布隆过滤器、缓存空值。
• 缓存击穿：热点 Key 过期，大量请求打到数据库 → 解决：互斥锁、逻辑过期。
• 缓存雪崩：大量 Key 同时过期或 Redis 宕机 → 解决：随机过期时间、多级缓存、Redis 集群 + 主从哨兵。

3.2 分布式锁

• 可重入锁：线程获取锁时检查是否自己的锁，是则计数+1，释放锁计数-1。
• 实现分布式锁 ：SETNX（建议用 Lua 保证解锁原子性）或使用 Redisson。

3.3 缓存与数据库一致性

• 先操作数据库，再删除缓存。

3.4 Redis 数据结构应用

• 点赞/关注/签到：SET（快速添加删除 + 去重）。
• 获取交集/并集/差集：如共同好友（交集）、好友推荐（差集）。
• 排行榜：Sorted Set（按分数排序）。

3.5 Redis 性能与持久化

• Redis 快的原因：单线程，无锁竞争；基于内存；I/O 多路复用。

• 持久化方式：

  • RDB：定期快照，BGSAVE 异步，不阻塞主线程。
  • AOF：每次命令追加日志。

• 选择建议：对数据安全要求低选 RDB，否则选 AOF；大数据集恢复时 RDB 更快。

3.6 Redis 事务

• 使用 MULTI 和 EXEC 保证一组命令的原子性，不支持回滚。

3.7 Redis 过期策略

• 惰性删除：访问时检查是否过期，过期则删除。
• 定期删除：定时扫描并删除过期 Key。
• 内存淘汰：达到阈值时删除。

3.8 Redis 哨兵机制

• 高可用方案，负责监控主从节点、自动故障转移、通知客户端。
• 主节点宕机时，多哨兵投票选出新主节点，更新从节点和客户端连接信息。
• 多哨兵协作，避免单点故障，保证集群自动恢复。

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