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13.消息队列如何保证消息不丢？

14.消息队列如何保证不重复消费

幂等性是一个数学概念，在消息队列中的意思是： 无论同一条消息被消费多少次，产生的结果都和消费一次是一样的。

消息队列通过以下机制避免重复消费：1. 生产者端添加唯一消息ID实现发送幂等性；2. 消息队列服务端支持Exactly-Once语义（如Kafka事务消息）；3. 消费者端采用去重机制（如数据库唯一索引、Redis原子操作记录已消费ID）；4. 业务逻辑设计幂等处理（如状态检查、乐观锁）；5. 正确维护消费位移，确保异常后能从正确位置恢复。

15.什么是进程和线程？进程和线程的区别？

进程是操作系统中资源分配的基本单位，线程是进程中执行的基本单位，进程拥有独立的内存空间，而线程共享进程的内存空间和资源。 内存空间 进程：拥有独立的内存空间。 线程：共享进程的内存空间。

资源开销 进程：创建和切换开销大。 线程：创建和切换开销小。

通信方式 进程：通过进程间通信（IPC）进行数据交换，如管道、消息队列、共享内存。 线程：通过共享内存直接通信，速度快但需注意同步。

并发性 进程：适合多任务并发，进程间隔离性好。 线程：适合多线程并发，资源共享效率高。

16.建索引时需注意哪些事项？

建索引时需注意以下事项：首先，选择合适的列进行索引，优先考虑经常用于查询条件、排序和连接的列；其次，避免在频繁更新的列上建立索引，以减少维护开销；此外，控制索引的数量，过多的索引会影响写入性能；同时，注意索引的选择性，选择性高的索引能更有效地过滤数据；最后，定期分析和优化索引，以适应数据和查询模式的变化

17.SQL 调优常见方法有哪些？

我的博客详解 先监控发现慢SQL，然后通过EXPLAIN分析执行计划，接着从索引和SQL语句本身这两个成本最低的方面入手进行优化。如果这些手段都达到了瓶颈，最后才会考虑读写分离、分库分表等架构层面的方案。

18.大表（千万级）查询 / 维护该怎么办？

千万级”是一个量级描述，通常指的是数据库表中数据行的数量。 千万级： 具体指 10,000,000 行级别的数据。

诊断与监控： 使用 EXPLAIN 分析慢查询SQL，使用数据库监控工具（如Prometheus, PMM）定位瓶颈。

基础优化：

优化SQL和索引： 这是投入产出比最高的步骤。

架构优化：

数据归档： 将数据库中不常使用但又有保留价值的历史数据，从主业务表中移动到专门的归档表或存储中，以保持主业务表的高效运行。

使用分区表： 如果数据有明显的范围特性（如时间），分区是很好的选择。

引入读写分离： 缓解主库压力。

终极方案：

分库分表： 当以上所有手段都无法满足性能要求时，再考虑这个最复杂但扩展性最强的方案。

19.深度分页、读写分离、分库分表后 SQL 该如何优化？

我的博客详解

• 深度分页：核心问题是OFFSET效率低。首选方案是游标分页（基于ID或时间戳），其次是子查询优化，最后是业务上的限制。
• 读写分离：核心问题是主从延迟。对于一致性要求高的场景，采用强制读主库的方案，并可以通过AOP注解实现。同时，业务设计上也可以做最终一致性的妥协。
• 分库分表：这是架构上的重大变化，SQL优化思路完全不同。核心是一切围绕分片键进行。
  • 首先要保证有全局ID。
  • 其次，所有查询尽量带上分片键，避免跨库查询。
  • 对于JOIN，采用业务层组装或字段冗余。
  • 对于聚合和复杂查询，交给异构索引库（如ES） 或 OLAP系统 来处理。