线程崩溃、Java三大器、Sql慢查询

1.线程崩溃为什么不会引起JVM崩溃？

原文地址：美团一面：为什么线程崩溃不会导致JVM崩溃

线程非法操作或访问内存会导致进程崩溃（进程下的多个线程共享代码段，文件，数据，内存等）
那进程是如何崩溃的？ -信号量机制
kill pid -9 就是向目标进程发送了一个信号量 SIGKILL-对应9
如果自定义了信号量函数，可以再kill掉进程之前执行一些自定义方法
jvm正是自定义了信号量函数，如发生NPE或者stackoverflow时，JMV做了额外的内部处理，并将日志写入特定文件比如hs_err.log中

2.Java三大器 

1.过滤器（基于函数回调）：一般用于资源访问权限控制（比如部分静态资源请求可以过滤不做验证）、敏感词汇过滤

2.拦截器（基于java反射机制，动态代理）:实现HandlerInterceptor接口或者继承HandlerInterceptorAdapter方法
应用：用户登录认证、权限验证等

过滤器与拦截器、切面执行顺序验证
-> 过滤器doFilter -> 前置拦截器preHandle
-> 环绕通知@Around开始 -> 前置通知@Before
-> UserController
-> 环绕通知@Around执行 ->环绕通知@Around结束
-> 后置通知@After -> 后置返回通知@AfterReturning
-> 处理拦截器postHandle -> 后置拦截器afterCompletion

3.监听器（基于事件）：依赖于servletContextListener接口或HttpSessionListener抽象依赖接口
应用场景：清除过期session、统计网站在线人数

区别：
1.在Action的生命周期中，拦截器可以多次调用，而过滤器只能在容器初始化时调用一次。
2.拦截器是基于java反射机制来实现的，而过滤器是基于函数回调来实现的。

 3.数据库慢查询原因  转载地址：盘点数据库慢查询的12个原因_倾听铃的声的博客-优快云博客_慢查询。

第一类SQL写法原因原因：

1.没有用到索引（隐式类型转换、使用or、使用< >等符号、未遵守索引最左匹配原则、使用“%”开头的like通配符、索引列上使用内置聚合函数（加上聚合函数会导致mysql不知道如何搜索）、对索引列使用运算符号 +-*\ （和使用聚合函数同理）、左右连接的字符编码不一致），或者字段未创建索引

第二类MySql数据库原因：

1.被表锁、行锁锁住了

2.limit深分页问题 

例子：

select id,name,balance from account where create_time> '2020-09-19' limit 100000,10;

上述语句中limit 10000，10执行步骤：首先通过create_time索引字段查询到id后回表查询得到100010个数据后抛弃前10000行去最后10行。

limit深分页，导致SQL变慢原因有两个：

        limit语句会先扫描offset+n行，然后再丢弃掉前offset行，返回后n行数据。也就是说limit      100000,10，就会扫描100010行，而limit 0,10，只扫描10行。

        limit 100000,10 扫描更多的行数，也意味着回表更多的次数。

解决办法：延迟关联法（就是把条件转移到主键索引，减少回表。）

select  acct1.id,acct1.name,acct1.balance FROM account acct1 INNER JOIN (SELECT a.id FROM account a WHERE a.create_time > '2020-09-19' limit 100000, 10) AS acct2 on acct1.id= acct2.id;

3.数据量过大，B+树过深，读取较多次数IO，影响效率

4.刷新脏页 

更新语句执行步骤

 

rodo_log：

 

更新语句暂时更新到内存和redo log中，等数据库空闲时再更新到磁盘里，因此会出现脏页（内存和数据库数据不一致）。如果内存不够用，或者redo_log满了，导致数据库刷新脏页（刷新脏页时导致查询和更新性能降低）

扩展：为什么要二阶段提交（将redo_log分成两阶段，一个prepare和commit阶段，中间穿插着写入binglog日志操作）？

未使用二阶段提交，先写redo_log后写binglog：比如数据库在写redo_log日志时crash了，没有及时写入binglog,此时数据库恢复时redo_log会记录保存这个修改，而后续使用binglog备份或者恢复临时库时，这次更新修改不会记录下来，这样就出现了脏数据。

二阶段提交：写redo_log prepare状态->写入binglog日志->写入 redo_log commit状态，此时写入binglog后crash了，数据库恢复时由于不是commit状态，不保存修改，这样后续使用binglog日志恢复时不会出现脏数据。

4.order by 文件排序（一般利用到sort_buffer， 首先找到无序结果集，单独将排序的字段和主键放入缓存，进行排序，后回表取出结果集）

rowid排序：当数据行超过排序缓存字段最大值时

全字段排序：和rowid相比，无需排序后的回表（因为未超过排序字段允许的最大值，所以不需要单独对排序字段进行排序）

且sort_buffer_size过小会借助磁盘进行排序

优化方案就是使用合适的sort_buffer_size和max_sort_data字段大小，或者对排序字段建立索引等加快排序速度

5.group by 临时表

group by执行步骤： 创建临时表->取出分组字段并统计，对分组字段进行排序（此时参照上面的order by排序步骤，有可能走rowid排序，有可能走全字段排序）->取结果集

注意group by有会进行排序

解决方案，1.后加 order by null 指定不排序

                  2.对group by利用索引字段，即可不用临时表（索引是有序的，可以顺序读取或统计）

 

3.（比较少见）：查询数据行有巨量的历史回滚版本，需要一致性读（可以增加读锁，当前读）