面试points

本文探讨了InnoDB存储引擎如何通过索引实现行级锁,强调了索引在数据库查询优化中的重要作用,同时指出其可能带来的性能和空间消耗问题。此外,还介绍了Redis的不同数据结构(如String、Hash、List、Set、SortedSet)及其适用场景,以及Redis的高性能特性。针对缓存问题,提出了缓存穿透、缓存雪崩的解决方案。最后,提到了MySQL存储过程的优缺点。
索引对于InnnoDb 支持行级锁

innoDB的行锁是通过索引加锁实现的,意味着只有通过索引检索数据时,innoDB才会使用行锁,否则使用表锁

索引的好处

1、索引大大减小了服务器需要扫描的数据量
2、索引可以帮助服务器避免排序和临时表
3、索引可以将随机IO变为书序IO
4、索引对于InnoDB(对索引支持行级锁)

索引的缺点

1.索引会降低insert update delete的更新速度,因为更新表时不仅要保存数据还要保存索引文件
2.索引会占用磁盘空间,不乱建索引(大表组合索引)会使索引文件膨胀很快
3.某个数据列有大量重复数据,索引的效果就会很低
4.数据量较小的表,进行全表扫描更高效
5.同一个表索引的总数是16个

redis类型的使用场景
String

普通的key/ value 存储都可以归为此类,享受Redis的定时持久化

Hash

Hash结构可以使你像在数据库中Update一个属性一样只修改某一项属性值。

List

关注列表,粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现. list的实现为一个双向链表,即可以支持反向查找和遍历,更方便操作,不过带来了部分额外的内存开销

Set

存储一个列表数据,又不希望出现重复数据时。求交集、并集、差集等操作,可以非常方便的实现如共同关注、共同喜好、二度好友等功能

Sorted Set

当你需要一个有序的并且不重复的集合列表,那么可以选择sorted set数据结构。另外还可以用Sorted Sets来做带权重的队列

redis快的原因
  • 完全基于内存,绝大部分请求是纯内存操作,非常快速

  • 数据结构简单,对数据操作也简单

  • 采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件,也不存在多进程或多线程切换导致cpu消耗

  • 使用多路I/O,非阻塞IO

  • redis 参考

缓存击穿 缓存穿透 和 缓存雪崩分别指什么有什么应对方法
  • 缓存穿透
    缓存到期,mysql查询不到数据,每次查询都会查询数据库,易被恶意攻击。 解决办法:缓存空数据,但缓存时间设置短一些

  • 缓存雪崩
    一批数据同时间缓存过期从而导致数据库压力。 解决办法:设置不同的缓存周期,添加一些随机因子,确保数据不再同时间段内过期。

  • 缓存击穿
    是指一个key非常热点,在不停的扛着大并发。当这个key在失效的瞬间,持续的大并发就穿破缓存,直接请求数据库。 可以考虑永不过期

长连接与短连接的区别
  • 短连接:客户端和服务器每进行一次HTTP操作,就建立一次连接,任务结束就中断连接.
  • 长连接:客户端和服务器之间用于传输HTTP数据的TCP连接不会关闭,客户端再次访问这个服务器时,会继续使用这一条已经建立的连接。
Mysql 存储过程
  • 情景
    存储过程是一些SQL语句的集合,在我们需要写一大串MYSQL时,或者SQL语句中需要设置一些变量,这时候我们就需要用到存储过程。
  • 优点
    1、存储过程可封装,并隐藏复杂的商业逻辑
    2、存储过程可以回传值,并可以接收参数
    3、存储过程无法使用SELECT指令来运行,因为它是子程序
    4、存储过程可以用在数据校验
  • 缺点
    1、定制于特定的数据库上,因为支持的编程语言不同。使用有局限性
    2、存储过程性能的调教,受限于各种数据库系统
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
本系统基于MATLAB平台开发,适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本,提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计,关键参数均可灵活调整,程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生,适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学与科研场景。 水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来,多输入多输出(MIMO)结构与正交频分复用(OFDM)机制被逐步整合到水声通信体系中,显著增强了水下信息传输的容量与稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的信号复用,从而提升频谱使用效率;OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题,保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境,该工具在工程计算、信号分析与通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能与性能表现。代码设计注重可读性与可修改性,采用参数驱动方式,重要变量均设有明确注释,便于理解与后续调整。因此,该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台,学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术,具体掌握MIMO与OFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时,系统具备良好的交互界面与可扩展架构,用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进,以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言,该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学与科研辅助工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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