面试遇到的问题

因最近要面试，记录一下面试遇到的问题。博客会持续更新。肯定有错的地方，请指出，我好改正。

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2022年3月14日，地点：浙江杭州

1.springcloud和zookeeper有什么区别。

1.zookeeper

功能主要是树状节点实现的。当有数据变化的时候或者节点过期的时候，会通过事件触发通知对应的客户端数据变化了，然后再通知客户端请求zookeeper获取最新的数据，采用push-pull来做数据更新。

zookeeper最重要的就是他的ZAB(消息广播和崩溃修复)。

消息广播：集群中zk数据更新的时候，通过leader节点将消息广播给其他follower节点，采用简单的二阶段提交模式，先request -> ack -> commit，当超过一般的follower节点响应的话就可以提交更新代码。

崩溃修复：当leader挂了，或者超过半数的follower投票得出leader不可用的时候，就会重新进行选举。这段时间zk是不可以用的，需要重新进行选举。

2.Nacos

nacos和zookeeper都可以作为配置中心。

存储和数据更新。

Nacos：依赖Mysql数据库做数据存储，当有数据更新的时候，直接更新数据库的数据，然后将数据更新的信息异步广播给Nacos集群中所有服务节点数据变更，在由Nacos服务节点更新本地缓存，然后将通知客户端节点数据变化。

Zookeeper:利用zk的树型结构做数据存储，当有数据更新的时候使用过半机制保证各个节点的数据一致性；然后通过zk的事件机制通知客户端。

不同

1.nacos使用的是mysql,而zookeeper使用的是本身。
2.cap理论中（

• 一致性(Consistency) (所有节点在同一时间具有相同的数据)
• 可用性(Availability) (保证每个请求不管成功或者失败都有响应)
• 分隔容忍(Partition tolerance) (系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作)

）nacos支持ca+cp ,zookeeper只支持cp

扩展知识：

 2.nacos主要包含的功能是什么。

我的回答是：主要做的配置中心和注册中心。（哈哈哈，面试官就不接着问了）

3.Feign 支持负载均衡吗？

feign是声明式的webservice客户端。他让微服务之间调用变的简单。类似于controller调用service。Spring Cloud集成了Ribbon和Eureka，可在使用Feign时提供负载均衡的http客户端。

所以说是支持的。

 4.springboot默认扫描的包是哪些。

正确答案是：SpringBoot的默认包扫描路径_小志的博客-优快云博客_springboot默认扫描包路径

我回答的是启动类同级目录下的所有文件

 5.mysql行级锁。

我的回答：哈哈哈，简单说了几句就没有了。（其实是忘了）

正确答案是：

MySQL行级锁和表级锁 
　　锁定用于确保事务完整性和数据库一致性。 锁定可以防止用户读取其他用户正在更改的数据，并防止多个用户同时更改相同的数据。 如果不使用锁定，数据库中的数据可能在逻辑上变得不正确，而针对这些数据进行查询可能会产生想不到的结果。

　　在计算机科学中，锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制，即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足。在数据库的锁机制中介绍过，在DBMS中，可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB引擎)、表级锁(MYISAM引擎)和页级锁(BDB引擎 )。

行级锁 
　　行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁，表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，但加锁的开销也最大。行级锁分为共享锁 和 排他锁。

特点
　　开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。

表级锁
　　表级锁是MySQL中锁定粒度最大的一种锁，表示对当前操作的整张表加锁，它实现简单，资源消耗较少，被大部分MySQL引擎支持。最常使用的MYISAM与INNODB都支持表级锁定。表级锁定分为表共享读锁（共享锁）与表独占写锁（排他锁）。

特点
　　开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发出锁冲突的概率最高，并发度最低。

页级锁
　　页级锁是MySQL中锁定粒度介于行级锁和表级锁中间的一种锁。表级锁速度快，但冲突多，行级冲突少，但速度慢。所以取了折衷的页级，一次锁定相邻的一组记录。BDB支持页级锁

特点
　　开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般

MySQL常用存储引擎的锁机制
MyISAM和MEMORY采用表级锁(table-level locking)

BDB采用页面锁(page-level locking)或表级锁，默认为页面锁

InnoDB支持行级锁(row-level locking)和表级锁,默认为行级锁

Innodb中的行锁与表锁
前面提到过，在Innodb引擎中既支持行锁也支持表锁，那么什么时候会锁住整张表，什么时候或只锁住一行呢？

　　InnoDB行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的，这一点MySQL与Oracle不同，后者是通过在数据块中对相应数据行加锁来实现的。InnoDB这种行锁实现特点意味着：只有通过索引条件检索数据，InnoDB才使用行级锁，否则，InnoDB将使用表锁！

　　在实际应用中，要特别注意InnoDB行锁的这一特性，不然的话，可能导致大量的锁冲突，从而影响并发性能。

　　行级锁都是基于索引的，如果一条SQL语句用不到索引是不会使用行级锁的，会使用表级锁。行级锁的缺点是：由于需要请求大量的锁资源，所以速度慢，内存消耗大。

行级锁与死锁
　　MyISAM中是不会产生死锁的，因为MyISAM总是一次性获得所需的全部锁，要么全部满足，要么全部等待。而在InnoDB中，锁是逐步获得的，就造成了死锁的可能。

　　在MySQL中，行级锁并不是直接锁记录，而是锁索引。索引分为主键索引和非主键索引两种，如果一条sql语句操作了主键索引，MySQL就会锁定这条主键索引；如果一条语句操作了非主键索引，MySQL会先锁定该非主键索引，再锁定相关的主键索引。 在UPDATE、DELETE操作时，MySQL不仅锁定WHERE条件扫描过的所有索引记录，而且会锁定相邻的键值，即所谓的next-key locking。

　　当两个事务同时执行，一个锁住了主键索引，在等待其他相关索引。另一个锁定了非主键索引，在等待主键索引。这样就会发生死锁。

　　发生死锁后，InnoDB一般都可以检测到，并使一个事务释放锁回退，另一个获取锁完成事务。

有多种方法可以避免死锁，这里只介绍常见的三种

　　1、如果不同程序会并发存取多个表，尽量约定以相同的顺序访问表，可以大大降低死锁机会。

　　2、在同一个事务中，尽可能做到一次锁定所需要的所有资源，减少死锁产生概率；

　　3、对于非常容易产生死锁的业务部分，可以尝试使用升级锁定颗粒度，通过表级锁定来减少死锁产生的概率；

引用自：https://www.cnblogs.com/guanghe/p/9217421.html

还有一些完了，都是一些基础，记起来再添加。