数据库

MySQL常用的存储引擎，如何根据应用场景选择

• InnoDB：支持事务、外键，适用于高可靠性需求的应用。
  • 特点：支持ACID事务、行级锁、外键约束。
    • ACID是衡量事务的四个特性
      • 原子性（Atomicity）
      • 一致性（Consistency）
      • 隔离性（Isolation）
      • 持久性（Durability）
  • 适用场景：需要高并发、数据一致性的应用，如金融系统。
• MyISAM：不支持事务，适用于读多写少的应用。
  • 特点：不支持事务、表级锁、存储空间小。
  • 适用场景：读操作多于写操作的应用，如数据仓库。
• Memory：数据存储在内存中，适用于需要快速访问的数据。
  • 特点：数据存储在内存中，访问速度快，断电数据丢失。
  • 适用场景：需要快速访问的数据，如缓存表、临时数据。

乐观锁和悲观锁

乐观锁：假设不会发生冲突，提交时检查冲突。

• 实现方式：版本号机制、时间戳机制。
• 适用场景：读多写少的场景，冲突概率低。

悲观锁：假设会发生冲突，操作前加锁。

• 实现方式：数据库锁机制（行锁、表锁）。
• 适用场景：写操作多的场景，冲突概率高。

MySQL多版本控制(MVCC)

通过保存数据的多个版本，实现并发控制，常用的是InnoDB的MVCC。

• 实现方式：
  • 每行数据有两个隐藏列，分别存储创建时间和删除时间。
  • 使用Undo日志保存数据的旧版本。
  • 读取数据时，通过比较当前事务的版本号与数据版本号，决定读取哪个版本的数据。
• 优点：
  • 提高并发性能：读操作不加锁，写操作只锁定必要的行。
  • 避免读写冲突：读操作可以读取旧版本数据，写操作可以并发进行。
• 缺点：
  • 占用更多存储空间：需要保存多个版本的数据。
  • 版本管理复杂：需要维护多个版本的数据和Undo日志。
• 适用场景：高并发读写操作，保证数据一致性。

分库分表

将数据分散到多个数据库或表中，提高性能和可扩展性。

• 分库：将数据分散到多个数据库实例中，减轻单个数据库的压力。
• 分表：将数据分散到多个表中，减轻单个表的压力。
• 适用场景：数据量大、并发高的应用，如电商系统。

InnoDB的事务等级

• READ UNCOMMITTED：最低级别，允许读取未提交的数据，可能导致脏读。
• READ COMMITTED：允许读取已提交的数据，防止脏读，但可能导致不可重复读。
• REPEATABLE READ：默认级别，保证同一事务内多次读取结果一致，防止不可重复读，但可能导致幻读。
• SERIALIZABLE：最高级别，完全串行化执行事务，防止幻读，但性能较低。

Redis的数据结构类型

• 字符串：最基本的数据类型，可以存储字符串、整数、浮点数。
• 哈希：键值对集合，适用于存储对象。
• 列表：有序字符串集合，适用于消息队列。
• 集合：无序字符串集合，适用于去重。
• 有序集合：带有分数的有序字符串集合，适用于排行榜。
• 位图：位数组，适用于高效存储二进制数据。
• HyperLogLog：基数估计算法，适用于统计独立元素数量。
• 地理空间索引：存储地理位置信息，支持半径查询。
• 流：日志数据结构，适用于消息队列。

如何使用Redis实现事务

使用MULTI、EXEC、WATCH命令实现事务。

• MULTI：开启事务。
• EXEC：提交事务。
• WATCH：监视键，防止并发修改。

详细介绍

1. MULTI：开启一个事务块，之后的命令会被放入队列中，而不会立即执行。

   MULTI

2. 命令队列：在MULTI之后，可以添加多个命令，这些命令会被放入队列中。

   SET key1 value1
   SET key2 value2

3. WATCH：在执行MULTI之前，可以使用WATCH命令监视一个或多个键。如果在事务执行之前这些键被修改，事务将被取消。

   WATCH key1

4. EXEC：提交事务，执行所有在MULTI之后添加的命令。如果WATCH监视的键在事务执行之前被修改，EXEC将返回空回复，表示事务失败。

   EXEC

5. DISCARD：如果在MULTI之后决定不执行事务，可以使用DISCARD命令取消事务。

   DISCARD

示例

以下是一个使用Redis事务的示例：

WATCH mykey
MULTI
INCR mykey
INCR mykey
EXEC

在这个示例中，首先监视mykey，然后在事务块中将mykey的值增加两次，最后提交事务。如果在事务执行之前mykey被修改，事务将失败。

缓存击穿，以及如何防止

缓存击穿：热点数据失效导致大量请求打到数据库。
防止方法：设置热点数据永不过期、使用互斥锁。

LSM Tree

日志结构合并树，适用于写密集型应用。

• 特点：写操作先写入内存，再批量写入磁盘，减少磁盘I/O。
• 适用场景：写操作频繁的应用，如日志系统。

MySQL 数据的同步与复制

• 主从复制：主库写操作，从库读操作，提高读写性能。
• 半同步复制：主库写操作等待至少一个从库确认，提高数据一致性。
• 组复制：多主复制，所有节点都可以读写，提高可用性。