Java面试：2021.05.12

1、redis中RDB和AOF的使用情况分别是什么？

如果是保存不重要的数据可以使用RDB方式（比如缓存数据），如果是保存很重要的数据就要使用AOF，但是两种方式也可以同时使用。

RDB触发机制：

第一种：
save(同步)
1 客户端输入save命令----》redis服务端----》同步创建RDB二进制文件
2 会造成redis的阻塞（数据量非常大的时候）
3 文件策略：如果老的RDB存在，会替换老的
4 复杂度 o(n)

第二种：
bgsave(异步，Backgroud saving started)
1 客户端输入save命令----》redis服务端----》异步创建RDB二进制文件（fork函数生成一个子进程（fork会阻塞reids），执行createRDB，执行成功，返回给reids消息）
2 此时访问redis，会正常响应客户端
3 文件策略：跟save相同，如果老的RDB存在，会替换老的
4 复杂度 o(n)

第三种：(常用方式)（******）
自动（通过配置文件）
配置   seconds   changes
save   900        1
save   300        10
save   60         10000
如果60s中改变了1w条数据，自动生成rdb
如果300s中改变了10条数据，自动生成rdb
如果900s中改变了1条数据，自动生成rdb

以上三条符合任意一条，就自动生成rdb，内部使用bgsave。

RDB触发机制一般使用第三种方式，但是这种方式也会有缺点。如果修改的条数没有在设置范围内那么就不会触发，就会引发很多数据没有持久化的情况。所以我们一般采用下面方式：AOF。

AOF

问题：耗时，耗性能。不可控，可能会丢失数据。

实现策略：

日志不是直接写到硬盘上，而是先放在缓冲区，缓冲区根据一些策略，写到硬盘上
#第一种：
always：redis--》写命令刷新的缓冲区---》每条命令fsync到硬盘---》AOF文件
#第二种：
everysec（默认值）：redis——》写命令刷新的缓冲区---》每秒把缓冲区fsync到硬盘--》AOF文件
#第三种：
no:redis——》写命令刷新的缓冲区---》操作系统决定，缓冲区fsync到硬盘--》AOF文件

RDB和AOF的选择

rdb最佳策略

rdb关掉，主从操作时；
集中管理：按天，按小时备份数据；

主从配置，从节点打开。

aof最佳策略

开：缓存和存储，大部分情况都打开，
aof重写集中管理
everysec：通过每秒刷新的策略

最佳策略

小分片：每个redis的最大内存为4g；
缓存或存储：根据特性，使用不通策略；
时时监控硬盘，内存，负载网络等；
有足够内存。

2、斐波那契数列的实现。

实现一：基于递归形式实现

public static int getFib(int n){
if(n < 0){
return -1;
        }else if(n == 0){
return 0;
        }else if(n == 1 || n ==2){
return 1;
        }else{
return getFib(n - 1) + getFib(n - 2);
        }
    }

递归是最简单的实现方式，但递归有很多的问题，在n的值非常大时，会占用很多的内存空间，既然该数列定义F（n）=F(n-1)+F(n-2)（n≥2，n∈N*），那么我们可以从头到尾进行计算，先计算前面的值，然后逐步算出第n个值。

方式二：基于变量形式实现

public static int getFib2(int n){
if(n < 0){
return -1;
        }else if(n == 0){
return 0;
        }else if (n == 1 || n == 2){
return 1;
        }else{
int c = 0, a = 1, b = 1;
for(int i = 3; i <= n; i++){
                c = a + b;
                a = b;
                b = c;
            }
return c;
        }
    }

从上面的实现中我们定义了3个变量a、b、c其中c=a+b，然后逐步进行计算从而得到下标为n的值。 既然我们可以定义变量进行存储，那么同样我们还可以定义一个数组，该数组的每一个元素即一个斐波那契数列的值，这样我们不仅能得到第n个值，还能获取整个斐波那契数列。

方式三：基于数组的实现

public static int getFib3(int n){
if(n < 0){
return -1;
        }else if(n == 0){
return 0;
        }else if (n == 1 || n == 2){
return 1;
        }else{
int[] fibAry = new int[n + 1];
            fibAry[0] = 0;
            fibAry[1] = fibAry[2] = 1;
for(int i = 3; i <= n; i++){
                fibAry[i] = fibAry[i - 1] + fibAry[i - 2];
            }
return fibAry[n];
        }
    }

3、数据库插入大批量数据的优化方案。

3.1、数据有序插入；

由于数据库插入时，需要维护索引数据，无序的记录会增大维护索引的成本。我们可以参照InnoDB使用的B+tree索引，如果每次插入记录都在索引的最后面，索引的定位效率很高，并且对索引调整较小；如果插入的记录在索引中间，需要B+tree进行分裂合并等处理，会消耗比较多计算资源，并且插入记录的索引定位效率会下降，数据量较大时会有频繁的磁盘操作。

3.2、在事务中进行插入处理；

使用事务可以提高数据的插入效率，这是因为进行一个INSERT操作时，MySQL内部会建立一个事务，在事务内才进行真正插入处理操作。通过使用事务可以减少创建事务的消耗，所有插入都在执行后才进行提交操作。

结论：

合并数据+事务的方法在较小数据量时，性能提高是很明显的，数据量较大时（1千万以上），性能会急剧下降，这是由于此时数据量超过了innodb_buffer的容量，每次定位索引涉及较多的磁盘读写操作，性能下降较快。而使用合并数据+事务+有序数据的方式在数据量达到千万级以上表现依旧是良好，在数据量较大时，有序数据索引定位较为方便，不需要频繁对磁盘进行读写操作，所以可以维持较高的性能。

注意事项：

1. SQL语句是有长度限制，在进行数据合并在同一SQL中务必不能超过SQL长度限制，通过max_allowed_packet配置可以修改，默认是1M，测试时修改为8M。
2. 事务需要控制大小，事务太大可能会影响执行的效率。MySQL有innodb_log_buffer_size配置项，超过这个值会把innodb的数据刷到磁盘中，这时，效率会有所下降。所以比较好的做法是，在数据达到这个这个值前进行事务提交。

3.3、存储过程；

3.4、加缓存，使用redis等对数据进行预加载；

3.5、临时表；

3.6、队列；

3.7、分库分表（更大的数据量）等。

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