腾讯云一面

1、慢SQL的具体内容；2、应用DB是如何确保事务的持久性；    写前日志机制：再事务对数据库进行修改之前，数据库系统回先将事务的操作信息记录到日志文件中。这些日志信息包括事务的开始，每个操作的细节（如修改了哪些数据、修改前后的值等）以及事务的结束等内容。日志文件通常被写入磁盘等持久化存储设备上。这样可以保证系统出现故障时，可以更具日志来恢复事务的执行状态；    在mysql中，事务的持久性主要通过1、利用InnoDB的存储引擎的日志机制，当事务对数据进行修改时，InnoDB存储引擎会先将这些修改记录记录到redolog中。redo log属于物理日志，它记录的是数据页的物理修改情况。例如，当更新一行数据时，redo log会记录该数据页中具体字节的修改内容。binlog时记录了所有数据库的修改操作，包括数据的增删改查。binlog是逻辑日志，记录的是sql语句或者行的变化。例如，执行一条“UPDATE table SET column = value WHERE condition”语句，binlog会记录这条语句的执行细节。2、通过事务提交时的磁盘写入操作：当事务提交时，mysql会将事务涉及的数据页从内存中的缓冲池刷新到磁盘。缓冲池是InnoDB用于缓存数据页和索引页的内存区域，数据的修改首先是在内存中进行的。写入操作不是完全同步的，而是结合了redo log机制，因为redo log已经保证了事务的持久性，数据页的最终写入磁盘可以在检查点过程中进行。3、事务的隔离级别4、自适应哈希索引流的机制    自适应哈希索引是一种用于优化数据库性能的机制，它可以根据数据库的负载和查询模式动态地创建和维护哈希索引，以下是具体介绍：工作原理    数据页监控 ：InnoDB 存储引擎会监控对表中数据页的访问情况。当发现某些数据页被频繁访问时，就会考虑为这些页创建哈希索引。    哈希索引创建 ：如果一个数据页被访问的次数超过了设定的阈值，并且内存中还有足够的空间来存储哈希索引结构，InnoDB 会自动在后台为该数据页上的某个索引创建一个哈希索引。    哈希索引维护 ：随着数据的插入、删除和更新操作，哈希索引会自动进行维护，以保证其有效性和准确性。当数据页的访问频率降低，或者内存空间不足时，InnoDB 也会自动删除不再需要的哈希索引。5、网络协议http、https协议的区别6、timewait的作用7、TCP如何进行拥塞控制8、操作系统的内存管理机制    虚拟内存（虚拟内存是一种内存管理技术，使得程序可以使用比实际物理内存更大的地址空间。它通过将程序的地址空间分割成多个页面或者段，然后将这些页面或者段部分的存储在内存中，而将其他部分存储在磁盘外部存储器上。当需要访问一个不在内存中的页面时，由操作系统负责将其调入内存）：分页式存储、段页式存储    地址映射：静态重定位（绝对地址映射）、动态重定位（相对地址映射）    内存保护：分区保护：在分区分配系统中，为每个分区设置保护机制来限制进程的访问范围；页表保护：在虚拟内存系统中，通过页表来实现内存保护。每个进程都有自己的页表，页表中除了包含虚页到物理块的映射关系外，还包含访问权限位。9、软链接和硬链接的区别软链接软链接是一个独立的文件，它包含了一个指向目标文件或目录的路径。从本质上来说，软链接就像是一个快捷方式，它有自己的 inode（文件系统用于存储文件元数据的结构）。例如，如果有一个文件 file1，创建一个软链接 symlink1 指向它，symlink1 有自己的 inode，其内容是指向 file1 的路径。软链接可以跨文件系统，也就是说，软链接可以位于与目标文件不同的文件系统上。例如，目标文件在 /dev/sda1 分区，软链接可以在 /dev/sda2 分区。硬链接硬链接是直接指向目标文件 inode 的链接。多个硬链接共享同一个 inode，它们是同一个文件的不同名称。例如，对于文件 file1，创建硬链接 hardlink1 后，hardlink1 和 file1 都指向同一个 inode，操作系统将它们视为同一个文件的两个入口。硬链接不能跨文件系统。因为硬链接依赖于目标文件的 inode，而 inode 号在不同的文件系统中是独立的，所以硬链接必须位于与目标文件相同的文件系统中。

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1、讲一下设备更新的整体逻辑是怎么做的2、为什么使用CompletableFuture，与Future区别是什么3、线程池核心参数4、线程提交任务一共有哪些方式，线程池的工作原理5、为什么使用Reddision分布式锁6、缓冲队列+批量提交是怎么做的7、TP99的概念是什么8、250次合并30次一次为8个设备提交，是这样吗9、场景题：深分页问题+分页问题原生sql语句，亿万级别的数据考虑到分页的要求，sql怎么写10、热点数据Redis具体怎么做的，如何保证数据一致性11、覆盖索引12、数据的事务隔离级别13、场景题：如果同时插入30条范围更新的数据，这30条更新的数据之间有交叉，会发生什么14、索引为什么不用Redis的跳表而是用B+树15、讲了实习中覆盖索引+延迟加载是怎么做的16、使用MQ的原因，以及如何保证数据一致性17、如何保障生产者的高可用性，万一生产者down了怎么办18、布隆过滤器原理19、问了java技术栈最擅长的是什么（java）20、AOP是如何实现的，目的是什么21、 动态代理有哪几种方式22、AOP最常见的使用场景是什么23、你最常使用哪些注解24、场景题，多个设备更新的需求同时打过来，如何保证处理消息队列的顺序与时间上的顺序一致25、热点数据是怎么存储的26、Springbean的生命周期27、Mybatis是如何通过注解生成相应的sql语句的（工作原理  补几个进程间通信方式间隙锁是什么 库存超卖场景能保证唯一性的 UUID 能否作为数据库主键手撕没做出来应该凉了

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