A: HashMap 是基于哈希表实现的,它使用键(key)的哈希值来确定存储位置。当我们向 HashMap 中添加一个键值对时,它会计算键的哈希值,并将键值对存储在相应的位置。当我们从 HashMap 中获取一个值时,它会计算键的哈希值,并在相应的位置查找值。
HashMap 中的每个位置称为一个桶(bucket),每个桶可以存储一个键值对。当我们向 HashMap 中添加一个键值对时,如果计算出的哈希值与某个桶的哈希值相同,那么这个键值对就会存储在这个桶中。如果计算出的哈希值与某个桶的哈希值不同,那么这个键值对就会存储在另一个桶中。
A: ConcurrentHashMap 1.7 和 1.8 之间有以下区别:
数据结构:ConcurrentHashMap 1.7 使用分段锁(Segment)来实现并发控制,而 ConcurrentHashMap 1.8 使用 CAS 和 synchronized 来实现并发控制。
扩容:ConcurrentHashMap 1.7 在扩容时,会将原数组中的元素重新计算哈希值,并将元素存储在新的数组中。而 ConcurrentHashMap 1.8 在扩容时,会将原数组中的元素重新计算哈希值,并将元素存储在新的数组中。
锁粒度:ConcurrentHashMap 1.7 使用分段锁来实现并发控制,每个分段锁控制一个桶,因此锁的粒度比较小。而 ConcurrentHashMap 1.8 使用 CAS 和 synchronized 来实现并发控制,因此锁的粒度比较大。
性能:ConcurrentHashMap 1.8 在并发控制方面性能更好,因为它使用 CAS 和 synchronized 来实现并发控制,而不是使用分段锁。
A: JDK 1.8 对 HashMap 进行了红黑树的改动是为了提高 HashMap 的性能。在 JDK 1.8 之前,HashMap 使用链表来存储元素,如果链表过长,那么查找元素的时间就会变得很长。而 JDK 1.8 对 HashMap 进行了红黑树的改动,当链表过长时,HashMap 会将链表转换为红黑树,这样查找元素的时间就会变得很短。
A: JDK 1.8 对 HashMap 除了红黑树还进行了以下改动:
扩容:JDK 1.8 对 HashMap 的扩容进行了优化,当链表长度大于等于 8 时,HashMap 会将链表转换为红黑树。
链表长度:JDK 1.8 对 HashMap 的链表长度进行了优化,当链表长度大于等于 8 时,HashMap 会将链表转换为红黑树。
扩容因子:JDK 1.8 对 HashMap 的扩容因子进行了优化,当负载因子大于等于 0.75 时,HashMap 会进行扩容。
扩容时机:JDK 1.8 对 HashMap 的扩容时机进行了优化,当负载因子大于等于 0.75 时,HashMap 会进行扩容。
A: Java 中有以下集合类:
List:List 是有序的集合,可以存储重复的元素。List 有以下实现类:ArrayList、LinkedList、Vector。
Set:Set 是无序的集合,不可以存储重复的元素。Set 有以下实现类:HashSet、LinkedHashSet、TreeSet。
Map:Map 是键值对的集合,不可以存储重复的键。Map 有以下实现类:HashMap、LinkedHashMap、TreeMap。
Queue:Queue 是队列,是一种先进先出(FIFO)的数据结构。Queue 有以下实现类:LinkedList、PriorityQueue。
Stack:Stack 是栈,是一种后进先出(LIFO)的数据结构。Stack 有以下实现类:Stack。
A: MySQL 索引的最左前缀匹配原则是指,当我们在查询时,MySQL 会从左到右依次匹配索引的列。如果我们在查询时只匹配了索引的一部分,那么 MySQL 就会使用索引进行查询。如果我们在查询时匹配了索引的全部列,那么 MySQL 就会使用索引进行查询。
A: 数据库的脏读、不可重复读和幻读分别是什么?
脏读:脏读是指,当一个事务读取了另一个事务未提交的数据时,就会发生脏读。脏读会导致数据不一致。
不可重复读:不可重复读是指,当一个事务读取了另一个事务已提交的数据时,就会发生不可重复读。不可重复读会导致数据不一致。
幻读:幻读是指,当一个事务读取了另一个事务已提交的数据时,就会发生幻读。幻读会导致数据不一致。
在数据库事务中,脏读(Dirty Read)、不可重复读(Non-Repeatable Read) 和 幻读(Phantom Read) 是三种常见的并发问题。它们通常发生在多个事务并发执行时,由于隔离级别设置不当而导致的数据不一致问题。以下是它们的详细说明:
脏读是指一个事务读取了另一个事务尚未提交的数据。
事务 A 修改了某条数据,但尚未提交。
事务 B 读取了事务 A 修改后的数据。
如果事务 A 回滚,事务 B 读取的数据就是无效的(即“脏数据”)。
1 | -- 事务 A |
事务 B 读取了事务 A 未提交的数据,可能导致数据不一致。
不可重复读是指在一个事务内,多次读取同一数据,但由于其他事务的修改,导致读取结果不一致。
事务 A 读取了某条数据。
事务 B 修改了该数据并提交。
事务 A 再次读取该数据时,发现数据已经改变。
1 | -- 事务 A |
事务 A 在同一个事务内读取同一数据时,结果不一致,可能导致逻辑错误。
幻读是指在一个事务内,多次查询同一范围的数据,但由于其他事务的插入或删除操作,导致查询结果集不一致。
事务 A 查询某个范围内的数据。
事务 B 插入或删除了该范围内的数据并提交。
事务 A 再次查询时,发现结果集中多出了新数据或少了数据。
1 | -- 事务 A |
事务 A 在同一个事务内查询同一范围时,结果集不一致,可能导致逻辑错误。
数据库通过设置不同的隔离级别来控制并发问题的发生:
| 隔离级别 | 脏读 | 不可重复读 | 幻读 |
|---|---|---|---|
| 读未提交(Read Uncommitted) | 可能 | 可能 | 可能 |
| 读已提交(Read Committed) | 不可能 | 可能 | 可能 |
| 可重复读(Repeatable Read) | 不可能 | 不可能 | 可能 |
| 串行化(Serializable) | 不可能 | 不可能 | 不可能 |
读未提交:最低隔离级别,允许脏读。
读已提交:避免脏读,但允许不可重复读和幻读。
可重复读:避免脏读和不可重复读,但允许幻读(MySQL 的 InnoDB 通过 MVCC 避免了幻读)。
串行化:最高隔离级别,完全避免脏读、不可重复读和幻读,但并发性能最差。
提高隔离级别:通过设置更高的隔离级别(如可重复读或串行化)来避免这些问题。
使用锁机制:通过行锁、表锁或间隙锁来防止其他事务修改数据。
使用 MVCC(多版本并发控制):如 MySQL 的 InnoDB 引擎通过 MVCC 避免了幻读。
脏读:读取未提交的数据。
不可重复读:同一事务内多次读取同一数据,结果不一致。
幻读:同一事务内多次查询同一范围,结果集不一致。
通过合理设置隔离级别和使用锁机制,可以有效避免这些并发问题,确保数据的一致性和完整性。
A: MySQL 的存储引擎有以下几种:
InnoDB:InnoDB 是 MySQL 的默认存储引擎。InnoDB 支持事务,支持行级锁,支持外键。
MyISAM:MyISAM 是 MySQL 的早期存储引擎。MyISAM 不支持事务,不支持行级锁,不支持外键。
Memory:Memory 是 MySQL 的内存存储引擎。Memory 存储引擎将数据存储在内存中,速度非常快。
Archive:Archive 是 MySQL 的归档存储引擎。Archive 存储引擎将数据存储在归档文件中,速度非常快。
CSV:CSV 是 MySQL 的 CSV 存储引擎。CSV 存储引擎将数据存储在 CSV 文件中,速度非常快。
Federated:Federated 是 MySQL 的联邦存储引擎。Federated 存储引擎将数据存储在其他 MySQL 服务器中。
A: MySQL 的覆盖索引是指,当我们在查询时,只需要从索引中读取数据,而不需要从表中读取数据时,就会发生覆盖索引。覆盖索引会提高查询的性能。
A: MySQL 的索引类型有以下几种:
B+ 树索引:B+ 树索引是 MySQL 的默认索引类型。B+ 树索引支持范围查询,支持等值查询,支持排序查询。
哈希索引:哈希索引是 MySQL 的早期索引类型。哈希索引不支持范围查询,不支持等值查询,不支持排序查询。
全文索引:全文索引是 MySQL 的早期索引类型。全文索引支持全文搜索,支持模糊查询。
空间索引:空间索引是 MySQL 的早期索引类型。空间索引支持空间查询,支持空间数据类型。
A: MySQL 的索引下推是指,当我们在查询时,MySQL 会先从索引中读取数据,然后再从表中读取数据。MySQL 的索引下推可以减少从表中读取数据的次数,提高查询的性能。
A: MySQL InnoDB 引擎中的聚簇索引和非聚簇索引有以下区别:
聚簇索引:聚簇索引是指,数据和索引存储在一起。聚簇索引的叶子节点存储的是数据。
非聚簇索引:非聚簇索引是指,数据和索引分开存储。非聚簇索引的叶子节点存储的是数据的指针。
A: MySQL 中的回表是什么?
回表是指,当我们在查询时,MySQL 会先从索引中读取数据,然后再从表中读取数据。MySQL 的回表可以减少从表中读取数据的次数,提高查询的性能。
A: MySQL 中使用索引一定有效吗?如何排查索引效果?
MySQL 中使用索引不一定有效。如果我们的查询条件不匹配索引,那么 MySQL 就会使用全表扫描。
我们可以使用 EXPLAIN 语句来排查索引效果。EXPLAIN 语句可以帮助我们了解 MySQL 的查询计划。
A: RabbitMQ 怎么实现延迟队列?
RabbitMQ 可以使用延迟队列。延迟队列是指,消息在指定的时间后才会被消费。
我们可以使用 RabbitMQ 的延迟队列插件来实现延迟队列。延迟队列插件可以帮助我们实现延迟队列。
A: MySQL 中的索引数量是否越多越好?为什么?
MySQL 中的索引数量是否越多越好?不一定。如果我们的查询条件不匹配索引,那么 MySQL 就会使用全表扫描。
我们可以使用 EXPLAIN 语句来排查索引效果。EXPLAIN 语句可以帮助我们了解 MySQL 的查询计划。
A: 为什么 RocketMQ 不使用 Zookeeper 作为注册中心呢?而选择自己实现 NameServer?
RocketMQ 不使用 Zookeeper 作为注册中心是因为,Zookeeper 的性能比较差。
RocketMQ 选择自己实现 NameServer 是因为,RocketMQ 的 NameServer 是一个轻量级的组件。
A: MySQL 的 B+ 树中查询数据的全过程如下:
在 MySQL 中,B+ 树是 InnoDB 存储引擎用于索引数据的主要数据结构。B+ 树是一种平衡树,具有高效的查找、插入和删除操作。以下是 MySQL 中 B+ 树查询数据的详细过程:
B+ 树是一种多路搜索树,具有以下特点:
节点分为内部节点和叶子节点:
叶子节点通过指针连接成链表,支持范围查询。
所有叶子节点位于同一层,确保查询效率稳定。
假设我们要查询一个键值为 k 的数据,以下是详细过程:
B+ 树的查询从根节点开始。
根节点可以是内部节点或叶子节点(如果树只有一层)。
对于内部节点,使用二分查找或顺序查找确定 k 所在的区间。
内部节点存储的键值用于划分子树的范围。例如,一个节点包含键值 [k1, k2, k3],则:
k < k1,进入第一个子树。k1 ≤ k < k2,进入第二个子树。根据查找结果,进入对应的子节点。
重复步骤 2,直到到达叶子节点。
由于 B+ 树是平衡的,每次查找都会将搜索范围缩小到一个子树,确保查找路径长度一致。
到达叶子节点后,使用二分查找或顺序查找定位键值 k。
如果找到 k,则返回对应的数据(或数据指针)。
如果未找到 k,则说明查询的数据不存在。
如果查询的是主键索引(聚簇索引),叶子节点直接存储数据行。
如果查询的是二级索引(非聚簇索引),叶子节点存储主键值,需要回表查询主键索引以获取完整数据。
B+ 树的叶子节点通过指针连接成链表,因此范围查询(如 WHERE id BETWEEN 10 AND 20)非常高效:
首先定位到键值 10 所在的叶子节点。
从该节点开始,沿着链表向后遍历,直到找到键值 20 或超出范围。
时间复杂度:B+ 树的查询复杂度为 O(log n),其中 n 是索引中的键值数量。
I/O 复杂度:B+ 树的设计尽量减少磁盘 I/O 次数。每次查找通常只需要访问 O(log m n) 个节点(m 是节点的分支因子)。
假设有一个 B+ 树索引,结构如下:
1 | [10, 20] |
查询键值 18 的过程:
从根节点 [10, 20] 开始,发现 10 ≤ 18 < 20,进入第二个子树 [15, 18]。
在叶子节点 [15, 18] 中找到 18,返回对应的数据。
索引覆盖:如果查询的字段都在索引中,可以直接从索引中获取数据,避免回表。
减少磁盘 I/O:通过调整 B+ 树的节点大小(如 InnoDB 的页大小),减少磁盘访问次数。
使用合适的索引:为查询条件创建合适的索引,避免全表扫描。
通过以上过程,MySQL 利用 B+ 树高效地完成了数据查询。B+ 树的平衡性和多路分支特性使其非常适合数据库索引的场景。
A: 在 RabbitMQ 中,死信交换机(Dead Letter Exchange, DLX) 是一种用于处理无法被正常消费的消息的机制。当消息满足某些条件时,它会被标记为“死信”(Dead Letter),并被重新路由到死信交换机,进而进入死信队列。以下是消息进入死信交换机的几种常见情况:
当消费者明确拒绝消息(调用 basic.reject 或 basic.nack)并且设置了 requeue=false 时,消息不会被重新放回队列,而是成为死信。
示例:
1 | basic.reject(deliveryTag, requeue=false) |
如果消息设置了 TTL(Time-To-Live,生存时间),并且在队列中等待的时间超过了 TTL,消息会过期并成为死信。
TTL 可以通过以下两种方式设置:
消息级别的 TTL:为单条消息设置过期时间。
1 | AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties.Builder() |
队列级别的 TTL:为整个队列设置消息的过期时间。
1 | Map<String, Object> args = new HashMap<>(); |
如果队列设置了最大长度(通过 x-max-length 参数),当队列中的消息数量超过该限制时,最早的消息会被丢弃或成为死信。
示例:
1 | Map<String, Object> args = new HashMap<>(); |
如果消息所在的队列被删除,队列中的未处理消息会成为死信。
如果消息被发送到一个交换机,但无法路由到任何队列(例如,没有匹配的绑定规则),并且设置了 mandatory=true,消息会被视为死信。
示例:
1 | channel.basicPublish(exchange, routingKey, true, properties, body); |
在某些情况下,可以通过手动方式将消息标记为死信,例如在消费者逻辑中显式地将消息重新发布到死信交换机。
要使用死信交换机,需要在队列声明时指定以下参数:
x-dead-letter-exchange:指定死信交换机的名称。
x-dead-letter-routing-key(可选):指定死信的路由键。
示例:
1 | Map<String, Object> args = new HashMap<>(); |
消息满足上述条件之一,成为死信。
RabbitMQ 将死信重新发布到指定的死信交换机。
死信交换机根据绑定规则将消息路由到死信队列。
消费者可以从死信队列中消费这些消息,进行进一步处理(例如记录日志、重试或报警)。
消息重试机制:将处理失败的消息放入死信队列,稍后重试。
延迟队列:通过 TTL 和死信交换机实现延迟消息处理。
异常处理:集中处理无法正常消费的消息,避免消息丢失。
通过合理配置死信交换机,可以更好地管理和处理异常消息,提高系统的可靠性和健壮性。
MySQL 选择使用 B+ 树作为索引结构,主要是因为 B+ 树在数据库系统中具有多方面的优势,能够很好地满足数据库的查询、插入、删除和范围查询等操作的需求。以下是 MySQL 选择 B+ 树作为索引结构的主要原因:
平衡树结构:B+ 树是一种平衡树,所有叶子节点位于同一层,确保查询的时间复杂度稳定在 O(log n)。
适合磁盘 I/O:B+ 树的节点大小通常与磁盘页大小(如 16KB)对齐,减少磁盘 I/O 次数,提高查询效率。
叶子节点链表:B+ 树的叶子节点通过指针连接成链表,非常适合范围查询(如 BETWEEN、>、< 等操作)。
示例:查询 WHERE id BETWEEN 10 AND 20,只需定位到起始键值,然后沿着链表遍历即可。
多路分支:B+ 树是一个多路搜索树,每个节点可以存储大量键值和指针,减少树的高度,从而减少查询时的磁盘访问次数。
示例:一个三层 B+ 树可以轻松支持数千万甚至数亿条数据的索引。
自平衡特性:B+ 树在插入和删除操作后能够自动保持平衡,避免树结构退化(如退化为链表)。
节点分裂与合并:B+ 树通过节点的分裂和合并来维护平衡,这些操作的开销相对较小。
顺序访问优势:B+ 树的叶子节点形成有序链表,适合磁盘的顺序读取,减少随机 I/O。
节点大小优化:B+ 树的节点大小通常与磁盘页大小匹配,最大化利用磁盘块的存储空间。
数据与索引结合:InnoDB 存储引擎使用 B+ 树实现聚簇索引,将数据行直接存储在叶子节点中,减少查询时的磁盘访问次数。
二级索引优化:二级索引的叶子节点存储主键值,通过 B+ 树快速定位主键,再通过聚簇索引获取数据。
BST 的树高度较高,查询时间复杂度为 O(log n),但磁盘 I/O 次数较多。
B+ 树通过多路分支减少树高度,更适合磁盘存储。
哈希索引适合等值查询,但不支持范围查询。
B+ 树支持等值查询和范围查询,适用场景更广。
B 树的键值和数据分布在所有节点中,而 B+ 树的数据只存储在叶子节点中。
B+ 树的叶子节点形成链表,更适合范围查询和顺序访问。
事务支持:InnoDB 存储引擎使用 B+ 树实现事务的隔离性和一致性。
并发控制:B+ 树的结构适合实现行级锁和多版本并发控制(MVCC)。
MySQL 选择 B+ 树作为索引结构,主要是因为 B+ 树在查询性能、范围查询、插入删除效率、磁盘 I/O 优化等方面具有显著优势。它能够很好地满足数据库系统对高效存储和检索的需求,同时支持事务和并发控制等高级特性。因此,B+ 树是 MySQL 实现索引的理想选择。