OS+MySQL+(其他)八股小记

鲁迅先生曾经说过，每天进步一点点，妈妈夸我小天才。

依旧今日八股，这是我在多个文档整合一起的，可能格式有些问题，请谅解。

操作系统

1.进程和线程的区别？

进程是代码在数据集合的一次执行活动，是系统调度资源和分配的基本单位。
线程是进程的执行路径，一个进程至少有一个线程，进程中的多个线程共享进程的资源(堆和方法区)。
线程中有自己的程序计数器和栈。

2.线程上下文切换要做什么，进程呢？

说到线程我们得先了解一下进程的上下文切换。

进程：上下文切换是一种将CPU资源从一个进程分配给另一个进程的机制。切换过程中，操作系统需要先存储当前进程的状态(包括内存空间的指针、当前执行完的指令等等)，再读入下一个就进程的状态，然后执行此进程。

线程：

当两个线程不属于同一个进程，切换过程与进程上下文切换一样。
如果线程属于同一个进程，因为虚拟内存是共享的，所以切换时，虚拟内存这些资源保持不动，只需要切换线程的私有数据、寄存器等不共享的数据。

3.死锁的四个条件？如何避免？

互斥条件

对某资源同时只允许一个线程占用，如果还有其他线程请求获取该资源，则请求者只能等待、直至占有资源的线程释放该资源。

请求并持有

一个线程已经占有了某资源，但又提出了新的资源请求，而新的资源已被其他线程占有，所以当前线程会阻塞，但不会释放自己已持有的资源。

不可剥夺条件

指线程占有的资源在使用前不会被其他线程抢占，只能在自己使用完毕后由自己释放资源。

环路等待条件

发生死锁时必然存在一个资源–线程的环形链。

其他细节

AOP 日志：
- 为什么用 AOP 而不是过滤器/拦截器？

Spring AOP 底层其实就是基于代理和拦截器机制实现的。
但是从开发者视角来看：

Filter（过滤器） → Servlet 层面，适合处理请求/响应，比如跨域、编码、权限。
Interceptor（拦截器） → Spring MVC 层面，适合处理 Controller 前后的逻辑，比如登录校验、参数预处理。
AOP（切面） → 主要用在业务方法层（Service/DAO），可以做到更细粒度的横切逻辑，比如公共字段填充、统一日志、事务、埋点。

所以我用 AOP，不是因为它和拦截器完全不同，而是：

它提供了更细粒度的切入点（不仅限于 Controller，还能作用在 Service、DAO）。
和注解结合更自然，可以精确控制哪些方法要切入，而不是所有请求都走一遍。
非侵入性更好，业务代码不用关心。

OSS 文件上传：
- 分片上传和断点续传的原理？

分片上传和断点续传的核心逻辑其实在前端。前端把文件切成固定大小的分片，并发调用 OSS 的分片上传 API。断点续传时，前端会保存 uploadId 和已上传分片的状态（本地或数据库），下次上传时只补传未完成分片。
服务端这边比较轻量，主要就是对接 OSS API，做上传凭证签名和回调处理。

后：

后端主要做 安全控制：前端要上传前，先请求后端获取 OSS 签名凭证
负责接收 OSS 的 回调通知（上传完成/失败），更新数据库中文件的状态。
如果有大文件秒传需求，还可以在后端做 文件唯一性校验（MD5 校验），避免重复上传。
- 断点续传是怎么记录上传进度的？
Nginx + Tomcat：
- Nginx 常见负载均衡策略？
轮询（默认）：请求均匀分配。
加权轮询：根据服务器性能分配权重。
IP Hash：同一客户端 IP 访问固定节点。
最少连接数：请求分配给当前连接数最少的节点。
一致性哈希（第三方模块）：保证同一用户尽量落到相同节点。
- 项目中 session 怎么解决共享问题？

有一个地方涉及到了session共享问题，就是在登录获取验证码的时候，将验证码存到哪里的问题，起初是用HttpSession保存验证码。但是因为多台Tomcat不共享数据，而复制数据给其他Tomcat比较浪费空间，所以考虑使用Redis。

MySQL

Q9: 为什么索引用 B+ 树而不是 B 树？
A9:

二叉树/红黑树的储存数据的层数太深，磁盘IO多。
B+ 树非叶子节点只存索引，只在叶子节点存储数据，叶子节点之间由链表相连，范围查询效率高
磁盘页一般16KB，一个B+树节点能储存很多key，树高一般3、4层就能覆盖百万级别的数据

Q10: 覆盖索引和回表的区别？
A10:

假设user表，id为主键，name不加修饰，创建这两个字段的索引

覆盖索引：查询的数据都能在辅助索引里拿到，不用回表。

比如select name from user where name = 'xxx'，这样本身数据就能从辅助索引里找到，不需要回表。

回表：select * from user where id = 1这样是不需要回表的，聚簇索引(也就是主键索引)他是通过B+树储存数据，在叶子节点储存所有数据记录和主键索引，所以会直接查询到id=1的全部数据。但是，如果执行select * from user where name = 'xxx'，因为name属于辅助索引，辅助索引储存name索引和主键，需要先根据name索引查询到对应的主键，然后根据主键去主键索引里找对应数据，所以多扫描了一个索引树，这个过程叫做回表操作。

Q10:什么是最左匹配原则/最左前缀原则？

A10:

当我们为多个列创建 联合索引（Composite Index）时，索引的查询利用遵循 从最左边的列开始匹配。
只要中间某个字段没有使用，就无法继续利用后续字段的索引。
假如有一个联合索引

CREATE INDEX idx_user_name_age ON user(name, age, gender);

相当于创建了三个索引组合

(name)
(name, age)
(name, age, gender)

B+树按照最左有序排列，从左到右建立索引树，也就是name部分是有序的，查询数据时会优先比较name来确定下一步搜索的方向，但是如果隔过name的话，那就无从下手了，就不知道下一步该查哪个节点了，就用不上索引了。

Q11: MySQL 事务四大特性 & 隔离级别？
A11:
ACID：原子性、一致性、隔离性、持久性。

原子性：事务作为一个整体被执行，其中包括的对数据库的操作要么全部成功，要么全部失败。
一致性：事务执行前，与事务执行后数据不会被破坏。比如a转账b账户10块钱，执行完后，帐户的金额总和是不变的。
隔离性：多个事务并发访问时，事务之间是隔离的，一个事务不会影响另一个事务的执行。
持久性：事务执行对数据库的操作，将持久的保存在数据库中。

隔离级别：读未提交、读已提交、可重复读（默认）、串行化。

脏读：事务A、B交替执行，事务A读到了事务B未提交的数据
幻读：事务A查询一个范围的结果集，事务B在这之间插入或者删除了数据，并静悄悄的提交，导致事务A再次查询相同的范围与发现数据行数多了或者少了。
不可重复读：在一个事务范围，两个相同的查询，读取同一条记录，返回了不同的数据。

Q12: MVCC 是怎么实现的？
A12:

多版本并发控制。通过维护数据历史版本，从而解决并发访问情况下的读一致性问题。
关键点：隐式字段、undo 日志、版本链、快照读&当前读、Read View。

MVCC 的核心是 版本链 + ReadView 可见性判断。
InnoDB 在每行数据后面维护 trx_id 和 roll_pointer，更新时不覆盖旧数据，而是把旧值写入 Undo Log，形成一个版本链。事务在读的时候会生成 ReadView，通过事务 ID 和活跃事务列表来判断哪个版本对自己可见。这样不同事务就能同时读取到各自一致的数据版本，从而避免了脏读和不可重复读。

Q13: SQL 查询很慢，你怎么排查？
A13:

慢查询日志和服务监控

**慢查询日志: **开启 MySQL 的慢查询日志，再通过一些工具比如 mysqldumpslow 去分析对应的慢查询日志，当然现在一般的云厂商都提供了可视化的平台。
服务监控: 可以在业务的基建中加入对慢SQL的监控，常见的方案有字节码插桩、连接池扩展ORM 框架过程，对服务运行中的慢SQL进行监控和告警。

Q14:有哪些方式优化？

A14：

SQL语句的优化，数据库设计的优化

一般我们会从几个方面考虑：