12 如何在实际的生产者端减少数据库的IO次数？

我自己想到的：
1 对于局部性很强的数据，启用mysql缓存机制，这样就不用磁盘IO
2 对于行数很多的表，可以分库分表，单表的数据量下来了，则查找索引要求的IO次数会减少，
3 对于热数据，可以使用redis缓存，在项目启动时就将数据预取到redis中，尤其对于读多写少的场景，不需要每次查询都走数据库，走缓存也是一样的，只需要保证写请求的安全和一致性
4 消费者可以进行本地缓存
5 对于到达数据库的sql，能走索引就尽量走索引
6 对于非主键字段，允许建议索引时，尽量建立覆盖索引

gpt4帮忙想到的：
7. 延迟写入和批量处理: 对于非实时性要求的数据写入操作，可以先存储在消息队列中，然后批量异步写入数据库，这样可以减少单个IO操作并提高写入效率。

8. 只读副本: 对于读密集型应用，可以考虑设置数据库的只读副本来分摊读取的IO压力。这样，读操作不会对主数据库造成IO压力，同时还可以增加系统的可用性。

9. 数据库连接池: 使用数据库连接池可以复用数据库连接，避免了频繁建立和断开连接时产生的IO开销。

10. 合理设计数据表: 将经常一起查询的字段放在同一数据表或者同一分区，减少跨表或跨分区的查询，从而减少IO次数。

11. 物化视图: 对于经常进行的复杂查询，可以考虑使用物化视图来存储查询结果。物化视图是预先计算、保存并定期更新的查询结果集，可以大大减少因复杂查询引起的IO操作。

12. 避免使用SELECT * 查询: 只选择需要的字段，避免不必要的数据传输和IO开销。

13. 定期维护和优化: 定期对数据库进行碎片整理、优化和重建索引，确保数据库的健康和高效运行。

14. 日志优化: 减少不必要的数据库日志记录，特别是在高并发情境下。例如，将日志的级别设置为ERROR或将事务日志存储在速度更快的存储介质上。

15. 使用SSD: 如果条件允许，使用固态硬盘(SSD)替代传统的硬盘，因为SSD的IO性能远高于传统硬盘。

16. 数据归档: 对于长时间未使用或者不经常使用的数据，可以考虑将其归档到较慢的存储介质上，从而为热数据提供更多的IO资源。

17. 开启索引下推功能，让不符合条件的数据全部截留在层引擎，而不用先读取到内存再筛选

综上所述，通过结合多种策略，可以有效地减少数据库的IO次数，提高系统的性能和响应速度。

12.1 如何进行sql优化

SQL语句的优化是数据库性能调优的一个重要部分。优化的目标是在尽量短的时间内获取所需的数据。以下是一些常见的SQL优化技巧：

1. 合理设计数据库:

   • 选择合适的数据类型。
   • 根据查询需求合理定义索引，特别是选择合适的主键和唯一索引。
   • 使用规范化来避免数据冗余。
   • 在适当的情况下使用反规范化来提高查询性能。

2. 优化查询语句:

   • 避免使用 SELECT *，只选择需要的字段。
   • 尽量减少子查询，使用关联查询代替。
   • 使用 EXPLAIN 或其他数据库特定的命令来分析查询计划，了解如何优化SQL。
   • 避免在 WHERE 子句中使用非确定函数、算术运算或者其他会导致全表扫描的操作。
   • 尽量避免使用 OR，可以使用 UNION 替代。

3. 使用索引:

   • 创建索引时考虑列的选择性。
   • 了解并利用覆盖索引。
   • 避免在索引列上进行函数运算或者其他操作。
   • 对于联合索引，确保查询条件是从左到右的。

4. 优化JOIN操作:

   • 在可能的情况下使用 INNER JOIN 而不是 OUTER JOIN。
   • 尽量减少JOIN的表数量。
   • 使用 EXPLAIN 来确认JOIN操作是否使用了索引。

5. 其他优化:

   • 使用批量操作来减少网络交互次数。
   • 定期更新统计信息。
   • 将复杂的操作拆分为多个简单的操作。
   • 使用存储过程或预编译语句来优化重复的查询。
   • 适当调整数据库的配置参数，如缓存大小、日志设置等。

6. 硬件和配置优化:

   • 使用快速的磁盘和足够的RAM。
   • 考虑使用SSD硬盘来存储热数据。
   • 根据系统负载，适当调整数据库的配置，如内存分配、线程数、连接池大小等。
   • 开启并配置数据库的缓存功能。

7. 持续监控:

   • 使用数据库监控工具来持续跟踪数据库的性能。
   • 定期进行数据库健康检查。
   • 对常见的查询模式和瓶颈进行分析。

优化SQL是一个持续的过程，涉及到对数据库的深入了解、对业务的理解、技能的掌握等。不同的数据库可能有不同的优化方法和策略，因此在实践中需要结合具体的数据库类型和版本、业务场景等进行分析和调优。

13 怎么防止用户多次点击按钮插入多条重复数据的问题？

• 前端层面：

  • 一旦用户点击秒杀按钮，立即禁用或隐藏该按钮，避免用户连续点击。
  • 使用前端防抖或节流技术，确保在一定时间内只提交一次请求。

• 后端层面：

  • 使用令牌（Token）： 为每个用户分发一个唯一的令牌，只有持有令牌的请求才能进行秒杀操作。一旦令牌被使用，它就会失效，防止同一用户多次提交。
  • 排队系统：当用户请求秒杀时，将其放入一个消息队列中。后端服务从队列中取出请求并逐个处理，确保每个用户只处理一次（消费时进行去重判断）。
  • 利用数据库特性：例如，可以使用主键或唯一索引来防止重复数据。
  • 使用redis缓存：每次秒杀成功就在redis中建立uid+goodsId的key，每一次秒杀请求打过来都会进行一次判断。

14 高并发幂等计数器，存在redis中的，可添加组件，设计思路

14.1 思路一

在Redis中实现高并发幂等计数器的一种方法是使用Redis的原子操作。
以下是设计思路：

我的想法是在redis中设置一个计数器，然后再建立一个map，key是客户端机器id，值是客户端携带的seqId，客户端每次发送请求时，都会将seqId自增然后给redis，redis会根据这个用户id去map中取得该用户最近一次成功执行的操作Id，如果比用户传过来的seqId大，则丢弃，否则调用redis的自增方法修改计数器

为了进一步提高性能，可以考虑以下组件：

• 使用Redis集群或分片来增加吞吐量和可用性，如果使用了分片，则这个map中的key会被路由到不同的地方
• 使用消息队列（例如RabbitMQ、Kafka）来异步处理计数操作，确保高并发下的稳定性。
• 在应用层加入缓冲策略，比如只有当缓冲区满了或达到一定时间间隔时，才真正写入Redis。

14.2 本地内存设置计数器

当计数器是特定于单一服务的，且不是分布式的，使用本地内存来维护所有相关的数据结构确实是一种可行的选择。这样做有以下优势：

1. 性能：本地内存的访问速度比远程数据存储（如Redis）快得多。这大大减少了延迟，并可以处理更高的吞吐量。

2. 简化设计：不依赖外部服务如Redis，可以简化系统的架构。

3. 减少网络开销：由于所有操作都在本地进行，不需要进行网络通信。

但是，使用本地内存也有以下潜在的问题或挑战：

1. 持久性：如果服务进程停止或崩溃，存储在内存中的数据可能会丢失。与此相反，像Redis这样的外部存储提供了数据持久化功能。

2. 可扩展性：如果计数器服务需要水平扩展，那么维护本地内存状态的一致性可能会成为问题。

3. 容量限制：本地内存大小是有限的，而外部存储系统通常可以提供更大的存储容量。

如果确定计数器只是服务特定的，并且确信服务在可预见的未来都不需要水平扩展，那么使用本地内存是合理的。但建议有备份或快照策略，以防数据丢失。

总结来说，根据具体的需求和上下文，选择本地内存或外部存储都有其适当的场景。您需要根据应用的特性、预期的工作负载、可用资源和长期的发展计划来做出决策。

14.3 使用redis存储计数器还有一个问题，如果这个map过期了，那可能就保证不了幂等性

您是对的。如果为确保幂等性而在Redis中存储的map（例如，用于跟踪客户端的seqId）过期了，这确实可能导致幂等性问题。这是因为当map中的某个键值对过期后，新的请求可能会被误认为是首次请求，从而执行多次。

为了处理这个问题，可以采取以下策略：

1. 设置合理的过期时间：如果您知道客户端请求的最大时间间隔，可以为map设置一个比这个时间更长一点的TTL（生存时间）。这样，只要客户端在预定的时间范围内发送请求，就能确保幂等性。

2. 永不过期策略：您可以选择不为这个map设置过期时间，使其永远不过期。当然，这种做法的代价是可能会消耗更多的内存，因为数据会一直保留在Redis中。

3. 备份策略：除了在Redis中存储数据，还可以定期将数据备份到持久化存储中，如数据库。这样，即使Redis中的数据丢失或过期，也可以从持久化存储中恢复。

4. 使用Redis的持久化：Redis提供了RDB和AOF两种持久化机制。启用其中一种或两种持久化方式可以在Redis重启后从磁盘恢复数据。

5. 滑动窗口策略：如果适用于您的场景，可以考虑只保存近期的seqId，超出某个范围的旧seqId可以被安全地删除。例如，如果您知道客户端每分钟至少会发送一次请求，那么可以只保存最近5分钟的seqId，并定期删除旧的seqId。

总之，确保幂等性需要综合考虑多种因素，并可能需要组合多种策略来实现。重要的是要对整个流程有一个清晰的理解，确保在各种情况下都能保持幂等性。

15 启动一个springboot应用最少应该有几个线程

一个Spring Boot应用的线程数量取决于它的配置和正在使用的组件，但我们可以大概分析一个默认配置下的Spring Boot应用（使用嵌入式的Tomcat服务器）至少会有哪些线程：

1. 主线程：这是启动Spring Boot应用的主线程。

2. Tomcat NIO线程：即使您没有处理任何HTTP请求，Tomcat的NIO（非阻塞I/O）连接器会默认启动至少一个线程来监听来自客户端的连接。

3. Spring Boot异步日志线程：Spring Boot通常使用异步日志记录，因此会有专门的线程负责日志处理。

4. JVM垃圾收集线程：虽然这并非Spring Boot特有，但JVM会为垃圾收集启动一些线程。这些线程数取决于所使用的垃圾收集器和JVM配置。

5. JVM的其他线程：除了GC线程外，JVM还会启动其他的服务线程，如Finalizer线程、Reference Handler线程等。

6. 其他可能的线程：根据您的应用所使用的其他库和组件，可能还会有其他线程。例如，如果您使用了JMX，它也会启动一些线程。

考虑到上述因素，即使是一个最基本的Spring Boot应用，也可能至少有5个到10个线程在运行。但请注意，这只是一个粗略的估计，实际线程数量可能会有所不同。您可以使用Java的线程工具或JVM监视工具来实际查看正在运行的线程数量。

16 一个redis应用最少应该有几个线程

Redis到底是多线程还是单线程？

17 redis set NX 实现分布式锁的风险

Redis的 SET NX 实现分布式锁的风险:

使用Redis的 SET NX 实现分布式锁是一种常见的方法，但这种方法确实存在一些风险和问题。

死锁：如果一个客户端获取了锁然后崩溃（或由于其他原因不能释放锁），其他客户端可能永远无法获取该锁。为解决此问题，通常会使用EXPIRE命令为锁设置一个超时时间。

锁续租：长时间运行的任务可能会在锁过期之前无法完成。需要一种机制能够安全地“续租”或延长锁的持有时间，这在实践中可能是复杂的。

不是真正的公平锁：Redis提供的这种锁不是公平的，这意味着等待获取锁的所有客户端可能不会按照它们的请求顺序获得锁。

要解决上述问题，可以考虑使用Redlock算法或使用专门为分布式锁设计的工具，如ZooKeeper。

17 MQ消息积压怎么处理:

当使用消息队列（MQ）时，如果消费者处理速度跟不上生产者或存在其他问题，消息可能会在队列中积压。以下是处理消息积压的一些建议：

• 扩展消费者：增加更多的消费者实例来加速消息的处理速度。

• 优先级队列：使用优先级队列确保高优先级的消息被优先处理。

• 消息TTL：为消息设置生存时间（TTL），这样过时的消息将被自动丢弃，防止它们无限期地堆积。

• 死信队列：将不能被处理的消息转移到一个特定的死信队列中，以便后续分析和处理。

• 流量控制：如果可能，限制生产者的发送速率或使用流量控制机制。

• 监控和报警：设置监控和报警来及时知晓队列长度，这样可以在出现问题时快速采取行动。

• 日志和审计：确保所有消息都被日志记录，并定期审计队列以检查是否有积压的消息。

• 备份和灾难恢复：考虑设置备份队列来处理大量的消息，并在主要队列出现问题时进行切换。

• 处理消息积压的策略取决于具体的应用场景，所使用的MQ系统以及导致积压的原因。

• 如果多个业务都放到一个队列中，尽可能进行业务拆分，不同的业务消息发送到不同节点队列

mq消息持久化

1. 消息队列的消息如何持久化:

消息队列的持久化是为了确保即使在消息队列服务、服务器崩溃或其他故障情况下，消息也不会丢失。这里是一些常见的消息队列持久化方法：

• 磁盘持久化: 消息队列系统将消息存储到磁盘上，只有当消息被成功消费后才会从磁盘上删除。
• 数据库持久化: 消息队列系统可以利用关系型或非关系型数据库来存储消息。
• 复制: 为了提高可用性和持久性，消息队列可以在多个节点上复制消息。
• 日志持久化: 某些消息队列系统（如Kafka）使用日志存储机制来持久化消息。消息被追加到日志中，而不是像传统队列那样从头部添加，从尾部删除。

比如在RabbitMQ中，为了实现消息的持久化，你可以做以下操作：

• 声明队列为持久化。
• 发送消息时将消息的delivery mode设置为持久化。

18 消息队列满了的话，如何控制发送端向消息队列中发送消息的频率:

当消息队列达到其容量或接近其容量时，可以采用以下策略来控制发送端的消息发送频率：

• 固定速率限制: 控制发送端在给定时间段内发送的消息数量。
• 反压策略 (Back Pressure): 当队列接近其容量时，它可以发送一个信号给发送端，告诉它减慢或停止发送直到队列有更多的空间。这是一个自动的过程，它可以保护系统不被过载。
• 滚动窗口: 用一个固定大小的窗口来观察发送的消息量，如果超出了窗口的容量，那么发送端就需要等待。
• 延迟发送: 如果队列接近满，发送端可以延迟发送消息，等待一段时间后再尝试。
• 丢弃策略: 在某些场景中，当队列满了，可以选择丢弃新的消息或者旧的消息，取决于你的需求。
• 定期探测：发送端定期通过接收端暴露的接口发送请求，得到接收端的队列负载情况，依据情况采取不同的发送速率。

最终采取哪种策略取决于你的应用场景和消息的重要性。如果消息的实时性和完整性都很重要，你可能需要考虑使用速率限制或反压策略。如果某些消息可以被丢弃，那么丢弃策略可能更为适合。

19 大数据量下的处理方案

对于上述的问题，我会提供详细的解答。

19.1 某头部大厂：十亿条数据如何从数据库下载并合并

在一个分布式环境中，处理大量数据需要确保高效和准确性。以下是详细的步骤：

1. 局部合并：首先在各个分库里执行合并操作。这可以使用数据库的聚合功能，例如 GROUP BY, SUM(), AVG() 等。

2. 数据导出：在每个库合并之后，你可以使用工具如 mysqldump（对于MySQL）来导出数据，或其他相应的数据库特定工具。

3. N路归并：当所有的库都完成了导出后，你可以使用N路归并算法来合并这些数据。N路归并是指同时从N个输入数据流中取数据，并将这些数据排序到一个输出流中。

4. 优化与异常处理：确保在合并过程中有足够的错误处理和日志记录，以便在出现问题时可以迅速响应。

19.2 某头部银行：一亿条数据如何删除其中几千万条

19.2.1 方案一

对于单机环境的大型数据库，删除大量数据是一个资源密集型的操作，需要特别小心。以下是一种方法：

1. 备份数据：在进行任何大型操作之前，确保有完整的数据库备份。

2. 创建临时表：复制需要保留的数据到一个新的临时表中，而不是直接删除不需要的数据。

3. 重命名：将原表重命名，然后将临时表重命名为原始表的名字。

4. 删除原表：现在你可以安全地删除旧的、更大的表。

5. 索引和优化：重新对新的表进行索引和优化，确保性能得到优化。

19.2.2 方案二

确实，对于单机数据库来说，删除数千万条记录的操作可能会导致大量的I/O，CPU和磁盘空间消耗，特别是当数据库的事务日志需要记录所有这些更改时。而采用创建临时表的方法，虽然避免了直接删除的操作，但对于数据迁移仍然需要很大的IO操作。

为了优化该过程，我们可以考虑以下更加高效的方法：

1. 备份数据：任何大型操作都需要先备份原始数据。

2. 分批删除：不是一次性地删除几千万条记录，而是将其分为多个较小的批次进行。这可以减少数据库锁的持有时间，降低资源消耗，也便于出错时的回滚。

   • 例如，可以每次删除10,000条数据，然后休息一段时间，在这段时间内，数据库可以继续接收其他crud请求，再继续下一批次的删除。
   • 使用数据库的LIMIT语句可以很容易地实现分批删除。

3. 调整日志记录策略：临时关闭或调整事务日志的级别。这样可以在删除操作时减少日志的写入。但要注意，这会牺牲数据的持久性和恢复能力。

4. 关闭索引：在删除操作前，可以临时关闭表的索引，然后在删除完毕后重新建立。这可以加速删除过程。

5. 使用数据库原生工具：许多数据库都提供了工具或方法来快速删除数据，这些方法通常比标准SQL更快。

6. 考虑维护窗口：尽量在低流量时段进行删除操作，以减少对其他业务操作的干扰。

7. 监控资源使用情况：持续监控CPU、内存、磁盘I/O和其他资源的使用情况，确保在操作期间不会耗尽资源。

总的来说，删除大量数据确实是一个挑战，尤其是在单机数据库上。但通过上述的策略和技巧，我们可以使这个过程更加高效和安全。

19.2.3 方案三

我的思路是在某一些打到数据库的请求之后或者之前运用AOP的技巧，额外地选择一批特定地且连续地目标数据进行删除，这些删除与当前的业务操作无关。

使用 AOP (Aspect-Oriented Programming，面向切面编程) 技巧来处理与主业务无关的操作是一个很好的策略。这样可以确保业务逻辑的纯净，同时将一些跨越多个业务领域的关注点（例如日志、安全或，在您的案例中，特定的数据删除操作）隔离开来。

按照您的想法来解决大量数据删除的问题，以下是一些建议：

1. 选择合适的切入点：确定在哪些业务操作前后触发数据删除。这可以是定时任务、API请求或其他业务操作。

2. 限流与批处理：每次触发时，不要删除过多数据，而是选择一个安全的批次大小进行删除。这样可以减少对数据库的压力并避免可能的性能问题。

3. 定义删除标准：明确哪些数据应该被删除。例如，可以使用时间戳来确定哪些记录是过时的，或者使用其他业务相关的指标。

4. 错误处理：由于这是一个后台操作，确保有适当的错误处理机制。如果删除操作失败，应该记录错误信息并考虑是否需要重试。

5. 监控：建立监控机制，确保删除操作正常进行，并随时检测潜在的问题。

6. 备份策略：虽然这是一个自动化操作，但确保在删除大量数据之前有定期的数据备份策略。这为可能的数据恢复提供了保障。

7. 通知：考虑设置通知机制，在成功删除大量数据或遇到错误时通知相关人员或系统。

8. 审计与日志：保留相关的日志和审计信息，这对于跟踪已删除的数据和诊断问题非常有用。

结合AOP的策略，将数据删除操作与主要业务逻辑分离是一个合理的做法，它可以提高系统的可维护性和稳定性。但请注意，在进行这样的操作时，确保对数据库的影响最小，并随时准备应对可能的问题。

19.2.4 可以先给原来的数据表做一个备份，然后对备份表进行删除操作，原表负责删除期间的读写操作，同时再建一张新表C用于记录删除期间，旧表原表中的所有操作；待删除完成后，备份表替换原表，再使用日志或者记录表C对替换后的表进行增删改处理，然后替换后的表就饿可以代替原表进行工作，这种可以吗？

这种策略基于对原始数据的操作最小化，并确保在数据删除期间所有的读写操作都能得到处理。具体实现如下：

1. 创建备份表：从原表复制所有数据到备份表中。
2. 删除操作：在备份表中删除指定的数据。
3. 维持原表的读写操作：在删除操作进行的同时，所有的读操作都是直接从原表中进行，而所有的写操作（增/删/改）都同时记录在新建的记录表C中。
4. 替换原表：完成删除操作后，将备份表替换为原表。
5. 应用记录表C的更改：应用在删除期间对原表的所有写操作，这可以通过直接使用记录表C中的数据或者将这些更改作为日志应用到新的原表中来完成。

这种策略有以下优点：

• 通过对备份表进行操作，确保了原始数据的完整性和安全性。
• 通过记录表C来捕获在删除期间对原表的所有更改，确保了数据的一致性。

但也存在一些潜在的问题和挑战：

• 复杂性增加：这种策略需要额外的表和逻辑来捕获和应用更改。
• 数据同步问题：必须确保在删除期间记录的所有更改都准确无误地应用到新的原表中。
• 性能问题：如果在删除期间的写操作非常多，记录表C可能会变得很大，这可能会导致在应用更改时出现性能问题。
• 存储空间：备份表和记录表C都需要额外的存储空间。

尽管存在这些挑战，但如果您能够正确地实现这种策略并考虑到所有的细节和潜在问题，它是可行的，并且可能是在大型单机数据库环境中处理大量数据删除的合理选择。

19.3 八十亿条数据排序，如何在32位系统上实现

由于32位系统的内存限制，处理大数据量的排序可以使用“外部排序”。

1. 分割数据：将大文件分割为多个小文件，这些小文件的大小应确保能够适应内存。

2. 内部排序：对每个小文件进行内部排序，例如使用快速排序。

3. N路归并：使用N路归并算法，从已排序的小文件中读取数据并进行合并排序。

4. 存储与输出：将排序后的数据写入到一个大文件中。

此过程也需要确保有足够的磁盘空间和错误处理功能。

19.4 N路分治和map-reduce的相似度

"N路分治"和"MapReduce"都是处理大数据问题时的分布式计算模型。尽管它们的设计和目的有所不同，但它们之间确实存在一些相似之处。

19.4.1 相似点：

1. 分解与并行处理：

   • N路分治：这是一个分治算法，首先将大任务分解为较小的子任务，然后在不同的节点上并行处理这些子任务。之后，结果会被合并。
   • MapReduce：这是一个计算模型，其中“Map”阶段首先处理输入数据并生成中间键值对，然后“Reduce”阶段对中间键值对进行处理并生成输出。Map和Reduce操作都可以在多个节点上并行执行。

2. 分布式处理：在两者中，数据和计算都可以在多个节点上分布，并且可以并行处理。

3. 数据并行性：在两者中，都可以对数据集进行分区处理，使得每个数据分区可以独立并行处理。

4. 归并结果：

   • N路分治：处理后的数据最终会进行归并，生成一个统一的输出。
   • MapReduce：Reduce阶段会将来自多个Map任务的结果进行合并和汇总。

5. 容错性：在分布式计算环境中，节点可能会失败。两者都需要有机制来应对这些失败，例如重新调度任务或重新处理数据。

19.4.2 差异点：

1. 模型设计：N路分治是一个更为通用的算法思想，可以应用于多种问题，而MapReduce是特定于处理大数据问题的编程模型。

2. 中间表示：MapReduce使用键值对作为中间数据的表示，而N路分治并没有这种特定的表示方式。

3. 灵活性：N路分治更注重于数据的分解和合并，而MapReduce则提供了一个具体的编程框架，使得开发者可以集中注意力于Map和Reduce函数的逻辑。

总的来说，N路分治和MapReduce都是处理大规模数据时的分布式算法和模型。尽管它们有许多相似之处，但它们在实现细节和使用场景上可能有所不同。