头条面试总结

最新推荐文章于 2025-03-28 22:38:31 发布

nuanyangnuanyang

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/nuanyangnuanyang/article/details/80809133

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1, 数据库隔离级别

1）未提交读（READ UNCOMMITTED）：

在该级别，事务中的修改，即使没有提交，对其他事务也是可见的，事务可以读取未提交的数据，这也被称为脏读，

2）READ COMMITTED（提交读）

　　大多数数据库系统的默认隔离级别是READ COMMITTED，这种隔离级别就是一个事务的开始，只能看到已经完成的事务的结果，正在执行的，是无法被其他事务看到的。也叫不可重复读，因为两次执行同样的查询，可能会得到不一样的结果。

3）REPEATABLE READ（可重复读）

　　REPEATABLE READ解决了脏读的问题，该级别保证了每行的记录的结果是一致的，也就是上面说的读了旧数据的问题，但是却无法解决另一个问题，幻行，顾名思义就是突然蹦出来的行数据。指的就是某个事务在读取某个范围的数据，但是另一个事务又向这个范围的数据去插入数据，导致多次读取的时候，数据的行数不一致。

是mysql默认的隔离级别

4）SERIALIZABLE（可串行化）

　　SERIALIZABLE是最高的隔离级别，它通过强制事务串行执行（注意是串行），避免了前面的幻读情况，由于他大量加上锁，导致大量的请求超时，因此性能会比较底下，再特别需要数据一致性且并发量不需要那么大的时候才可能考虑这个隔离级别

2,数据库并发操作存在的异常情况：

1)更新丢失（LostUpdate）：

A和B事务并发执行，A事务执行更新后，提交；B事务在A事务更新后，B事务结束前也做了对该行数据的更新操作，然后回滚，则两次更新操作都丢失了。

第一类丢失更新(回滚丢失，Lost update)。

在事务A期间，事务B对数据进行了更新；在事务A撤销之后，覆盖了事务B已经提交的数据。

SQL92没有定义这种现象，标准定义的所有隔离界别都不允许第一类丢失更新发生。

第二类丢失更新(覆盖丢失/两次更新问题，Second lost update)。

在事务A期间，事务B对数据进行了更新；在事务A提交之后，覆盖了事务B已经提交的数据。

第二类丢失更新，实际上和不可重复读是同一种问题。

2)脏读取（DirtyReads）：

A和B事务并发执行，B事务执行更新后，A事务查询B事务没有提交的数据，B事务回滚，则A事务得到的数据不是数据库中的真实数据。也就是脏数据，即和数据库中不一致的数据。

3)不可重复读取（Non-repeatableReads）：

A和B事务并发执行，A事务查询数据，然后B事务更新该数据并提交，A再次查询该数据时，发现该数据变化了。

4)幻读（PhantomReads）：也称为幻像（幻影）。

A和B事务并发执行，A事务查询数据，B事务插入或者删除数据并提交，A事务再次查询发现,结果集中,有以前没有的数据或者以前有的数据消失了。

2.Redis哪些数据结构？

https://blog.youkuaiyun.com/xiaoliuliu2050/article/details/73250708

3.SortSet底层数据结构是什么？

Redis sorted set的内部使用 HashMap和跳跃表(SkipList) 来保证数据的存储和有序， HashMap 里放的是成员到score的映射，而跳跃表里存放的是所有的成员，排序依据是HashMap里存的score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。

4，跳表和B树的区别？

跳表的基本原理https://www.cnblogs.com/a8457013/p/8251967.html

跳表是一种随机化的数据结构，也是一种通过“空间来换取时间”的一个算法，通过在每个节点中增加了向前的指针，从而提升查找的效率。

跳表具有如下性质：

(1) 由很多层结构组成

(2) 每一层都是一个有序的链表

(3) 最底层(Level 1)的链表包含所有元素

(4) 如果一个元素出现在 Level i 的链表中，则它在 Level i 之下的链表也都会出现。

(5) 每个节点包含两个指针，一个指向同一链表中的下一个元素，一个指向下面一层的元素。

B 树又叫平衡多路查找树。一棵m阶的B 树 (注：切勿简单的认为一棵m阶的B树是m叉树，虽然存在四叉树，八叉树，KD树，及vp/R树/R*树/R+树/X树/M树/线段树/希尔伯特R树/优先R树等空间划分树，但与B树完全不等同)的特性如下：

树中每个结点最多含有m个孩子（m>=2）；
除根结点和叶子结点外，其它每个结点至少有[ceil(m / 2)]个孩子（其中ceil(x)是一个取上限的函数）；
若根结点不是叶子结点，则至少有2个孩子（特殊情况：没有孩子的根结点，即根结点为叶子结点，整棵树只有一个根节点）；
所有叶子结点都出现在同一层，叶子结点不包含任何关键字信息(可以看做是外部接点或查询失败的接点，实际上这些结点不存在，指向这些结点的指针都为null)；（读者反馈@冷岳：这里有错，叶子节点只是没有孩子和指向孩子的指针，这些节点也存在，也有元素。@研究者July：其实，关键是把什么当做叶子结点，因为如红黑树中，每一个NULL指针即当做叶子结点，只是没画出来而已）。
每个非终端结点中包含有n个关键字信息： (n，P0，K1，P1，K2，P2，......，Kn，Pn)。其中：
       a)   Ki (i=1...n)为关键字，且关键字按顺序升序排序K(i-1)< Ki。
       b)   Pi为指向子树根的接点，且指针P(i-1)指向子树种所有结点的关键字均小于Ki，但都大于K(i-1)。
       c)   关键字的个数n必须满足： [ceil(m / 2)-1]<= n <= m-1。

B树一棵含有N个总关键字数的m阶的B树的最大高度是多少 ?答曰：log_ceil（m/2）(N+1)/2 + 1 （

5，B+树和B树的区别？

https://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/6530142

1）所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息，及指向含有这些关键字记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大的顺序链接。 (而B 树的叶子节点并没有包括全部需要查找的信息)

2）所有的非终端结点可以看成是索引部分，结点中仅含有其子树根结点中最大（或最小）关键字。 (而B 树的非终节点也包含需要查找的有效信息)

B+树

5.1 为什么说B比。比B 树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引？

1) B⁺-tree的磁盘读写代价更低

B⁺-tree 的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针。因此其内部结点相对B 树更小。如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。

举个例子，假设磁盘中的一个盘块容纳16bytes，而一个关键字2bytes，一个关键字具体信息指针2bytes。一棵9阶B-tree(一个结点最多8个关键字)的内部结点需要2个盘快。而B⁺树内部结点只需要1个盘快。当需要把内部结点读入内存中的时候，B 树就比B⁺树多一次盘块查找时间(在磁盘中就是盘片旋转的时间)。