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這篇文章主要介紹“PHP面試題基礎(chǔ)知識(shí)有哪些”，在日常操作中，相信很多人在PHP面試題基礎(chǔ)知識(shí)有哪些問(wèn)題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡(jiǎn)單好用的操作方法，希望對(duì)大家解答”PHP面試題基礎(chǔ)知識(shí)有哪些”的疑惑有所幫助！接下來(lái)，請(qǐng)跟著小編一起來(lái)學(xué)習(xí)吧！
1、底層實(shí)現(xiàn)是通過(guò)散列表（hash table） + 雙向鏈表（解決hash沖突）
hashtable：將不同的關(guān)鍵字（key）通過(guò)映射函數(shù)計(jì)算得到散列值（Bucket->h） 從而直接索引到對(duì)應(yīng)的Bucket
hash表保存當(dāng)前循環(huán)的指針，所以foreach 比f(wàn)or更快
Bucket：保存數(shù)組元素的key和value，以及散列值h
2、如何保證有序性
1. 散列函數(shù)和元素?cái)?shù)組（Bucket）中間添加一層大小和存儲(chǔ)元素?cái)?shù)組相同的映射表。
2. 用于存儲(chǔ)元素在實(shí)際存儲(chǔ)數(shù)組中的下標(biāo)
3. 元素按照映射表的先后順序插入實(shí)際存儲(chǔ)數(shù)組中
4. 映射表只是原理上的思路，實(shí)際上并不會(huì)有實(shí)際的映射表，而是初始化的時(shí)候分配Bucket內(nèi)存的同時(shí)，還會(huì)分配相同數(shù)量的 uint32_t 大小的空間，然后將 arData 偏移到存儲(chǔ)元素?cái)?shù)組的位置。
3、解決hash重復(fù)(php使用的鏈表法)：
1. 鏈表法:不同關(guān)鍵字指向同一個(gè)單元時(shí)，使用鏈表保存關(guān)鍵字（遍歷鏈表匹配key）
2. 開(kāi)放尋址法：當(dāng)關(guān)鍵字指向已經(jīng)存在數(shù)據(jù)的單元的時(shí)候，繼續(xù)尋找其他單元，直到找到可用單元（占用其他單元位置，更容易出現(xiàn)hash沖突，性能下降）
4、基礎(chǔ)知識(shí)
鏈表：隊(duì)列、棧、雙向鏈表、
鏈表 ：元素 + 指向下一元素的指針
雙向鏈表：指向上一元素的指針 + 元素 + 指向下一元素的指針
1、代碼實(shí)現(xiàn)
$arr = [2, 4, 1, 5, 3, 6];
for ($i = 0; $i < (count($arr)); $i++) {
for ($j = $i + 1; $j < (count($arr)); $j++) {
if ($arr[$i] <= $arr[$j]) {
$temp = $arr[$i];
$arr[$i] = $arr[$j];
$arr[$j] = $temp;
}
}
}
result : [6,5,4,3,2,1]2、計(jì)算原理
第一輪：將數(shù)組的第一個(gè)元素和其他所有的元素進(jìn)行比較，哪個(gè)元素更大，就換順序，從而冒泡出第一大（最大）的元素
第一輪：將數(shù)組的第二個(gè)元素和其他所有的元素進(jìn)行比較（第一大已經(jīng)篩選出來(lái)不用繼續(xù)比較了），哪個(gè)元素更大，就換順序，從而冒泡出第二大的元素
... 依次類推，冒泡從大到小排序的數(shù)組
平均時(shí)間復(fù)雜度：O(n^2) ；
最優(yōu)時(shí)間復(fù)雜度：O(n) ，需要加判斷，第一次循環(huán)如果一次都沒(méi)有交換就直接跳出循環(huán)
空間復(fù)雜度：O(1)，交換元素的時(shí)候的臨時(shí)變量占用的空間
最優(yōu)空間復(fù)雜度：O(1)，排好序，不需要交換位置
3、時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度
時(shí)間復(fù)雜度：全程為漸進(jìn)時(shí)間復(fù)雜度，估算對(duì)處理器的使用效率（描述算法的效率趨勢(shì)，并不是指算法具體使用的時(shí)間，因?yàn)椴煌瑱C(jī)器的性能不一致，只是一種效率計(jì)算的通用方法）
表示方法：大O符號(hào)表示法
復(fù)雜度量級(jí)：
常數(shù)階O(1)
線性階O(n)
平方階O(n2)
立方階O(n3)
K次方階O(n^k)
指數(shù)階(2^n)
對(duì)數(shù)階O(logN)
線性對(duì)數(shù)階O(nlogN)
時(shí)間復(fù)制類型：
最好時(shí)間復(fù)雜度
最壞時(shí)間復(fù)雜度
平均時(shí)間復(fù)雜度
均攤時(shí)間復(fù)雜度
空間復(fù)雜度：全程漸進(jìn)空間復(fù)雜度，估算對(duì)計(jì)算機(jī)內(nèi)存的使用程度（描述算法占用的存儲(chǔ)空間的趨勢(shì)，不是實(shí)際占用空間，同上）
應(yīng)用層、表示層、會(huì)話層、傳輸層、網(wǎng)絡(luò)層、（數(shù)據(jù)）鏈路層、物理層
記憶套路：
首字：應(yīng)表會(huì)傳（物鏈網(wǎng)）
第一個(gè)字：應(yīng)用層（出現(xiàn)次數(shù)多，易憶）
前四個(gè)正向：應(yīng)表 - 會(huì)傳
后三個(gè)反向：物聯(lián)網(wǎng)諧音比網(wǎng)鏈物更好記
1、都是屬于傳輸層協(xié)議
2、TCP
面向連接，所以只能一對(duì)一
面向字節(jié)流傳輸
數(shù)據(jù)可靠，不丟失
全雙工通信
3、UDP（根據(jù)TCP特點(diǎn)反記）
無(wú)連接，支持一對(duì)一，一對(duì)多，多對(duì)多
面向保溫傳輸
首部開(kāi)銷小，數(shù)據(jù)不一定可靠但是速度更快
1、三次握手：
1）第一次：客戶端發(fā)送SYN = 1,seq = client_isn
作用：
客戶端：無(wú)
服務(wù)端：確認(rèn)自己的接收功能和客戶端的發(fā)送功能
2）第二次：服務(wù)端發(fā)送SYN = 1,seq = server_isn,ACK =client_isn +1
作用：
客戶端：確認(rèn)自己發(fā)送和接收都正常，確認(rèn)服務(wù)端的接收和發(fā)送正常
服務(wù)端：確認(rèn)自己的接收正常，確認(rèn)服務(wù)端的發(fā)送正常（這時(shí)候服務(wù)端還不能確認(rèn)客戶端接收是否正常）
3）第三次：客戶端發(fā)送SYN = 0, ACK = server_isn+1,seq =client_isn+1
作用：雙方確認(rèn)互相的接收和發(fā)送正常，建立連接
2、四次揮手
1）第一次:客戶端發(fā)送FIN
作用：告訴服務(wù)端我沒(méi)有數(shù)據(jù)發(fā)送了（但是還能接收數(shù)據(jù)）
2）第二次：服務(wù)端發(fā)送ACK
作用：告訴客戶端收到請(qǐng)求了，可能服務(wù)端可能還有數(shù)據(jù)需要發(fā)送，所以客戶端收到進(jìn)入FIN_WAIT狀態(tài)，等服務(wù)端數(shù)據(jù)傳輸完之后發(fā)送FIN
3）第三次：服務(wù)端發(fā)送FIN
作用：服務(wù)端告訴客戶端我發(fā)送完了，可以關(guān)閉連接了。
4）第四次:客戶端發(fā)送ACK
作用：客戶端收到FIN之后，擔(dān)心服務(wù)端不知道要關(guān)閉，所以發(fā)送一個(gè)ACK，進(jìn)入TIME_WAIT，等待2MSL之后如果沒(méi)有收到回復(fù)，證明服務(wù)端已經(jīng)關(guān)閉了，這時(shí)候客戶端也關(guān)閉連接。
注意：
當(dāng)收到對(duì)方的FIN報(bào)文時(shí)，僅僅表示對(duì)方不再發(fā)送數(shù)據(jù)了但是還能接收數(shù)據(jù)
最后需要等待2MSL是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)是不可靠的，如果服務(wù)端沒(méi)有收到最后一次ACK,服務(wù)端會(huì)重新放FIN包然后等客戶端再次發(fā)送ACK包然后關(guān)閉（所以客戶端最后發(fā)送ACK之后不能立即關(guān)閉連接）
1、狀態(tài)碼分類
- 1xx：信息，服務(wù)器收到請(qǐng)求，需要請(qǐng)求者繼續(xù)操作
- 2xx：成功
- 3xx：重定向
- 4xx：客戶端錯(cuò)誤
- 5xx：服務(wù)端錯(cuò)誤
2、常用狀態(tài)碼
200：請(qǐng)求成功
301：永久重定向
302：臨時(shí)移動(dòng)
400 bad request：客戶端請(qǐng)求語(yǔ)法錯(cuò)誤
401 unauthorized：客戶端沒(méi)有權(quán)限
403 forbidden：服務(wù)器拒絕客戶端請(qǐng)求
404 not found：客戶端請(qǐng)求資源不存在
500 Internal Server Eerro：服務(wù)器內(nèi)部錯(cuò)誤
502 bad gateway：作為網(wǎng)關(guān)或者代理工作的服務(wù)器嘗試執(zhí)行請(qǐng)求時(shí)，從上游服務(wù)器接收到無(wú)效的響應(yīng)
503 Service Unavailable 超載或系統(tǒng)維護(hù)
504 Gateway timeout：網(wǎng)關(guān)超時(shí)
3、502 的原因及解決方法
原因：nginx將請(qǐng)求提交給網(wǎng)關(guān)（php-fpm）處理異常導(dǎo)致
1）fastcgi 緩沖區(qū)設(shè)置過(guò)小
fastcgi_buffers 8 16k;
fastcgi_buffer_size 32k;
2）php-cgi的進(jìn)程數(shù)設(shè)置過(guò)少
查看FastCgi進(jìn)程數(shù)：netstat -anpo | grep "php-cgi"| wc -l
調(diào)整參數(shù)最大子進(jìn)程數(shù)：max_children
一般按照單個(gè)進(jìn)程20M計(jì)算需要需要設(shè)置的子進(jìn)程數(shù)
3）max_requests（內(nèi)存溢出或頻繁重啟）
參數(shù)指明每個(gè)children最多能處理的請(qǐng)求數(shù)量，到達(dá)最大值之后會(huì)重啟children。
設(shè)置過(guò)小可能導(dǎo)致頻繁重啟children：
php將請(qǐng)求輪詢給每個(gè)children，在大流量的場(chǎng)景下，每一個(gè)children 到達(dá)最大值的時(shí)間差不多，如果設(shè)置過(guò)小可能多個(gè)children 在同一時(shí)間關(guān)閉，nginx無(wú)法將請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)給php-fpm，cpu降低，負(fù)載變高。
設(shè)置過(guò)大可能導(dǎo)致內(nèi)存泄露
4）php執(zhí)行時(shí)間超過(guò)nginx等待時(shí)間
fastcgi_connect_timeout
fastcgi_send_timeout
fastcgi_read_timeout
5）fastcgi執(zhí)行時(shí)間
max_execution_time
1、端口：http 80； https ：443
2、http無(wú)狀態(tài)，https是有http + ssl構(gòu)建的可進(jìn)行加密傳輸?shù)膮f(xié)議
3、http明文傳輸，https加密傳輸
4、http更快，三次握手三個(gè)包，https 需要12個(gè)包（3個(gè)tcp包+9個(gè)ssl握手包）
1、實(shí)現(xiàn)：
加鎖：setnx
解鎖：del
鎖超時(shí)：expire
2、可能出現(xiàn)的問(wèn)題
1）setnx 和expire非原子性問(wèn)題（加鎖之后還沒(méi)來(lái)得及設(shè)置超時(shí)就掛了）
解決方案：
Redis 2.6.12以上版本為set指令增加了可選參數(shù)，偽代碼如下：set（key，1，30，NX）,這樣就可以取代setnx指令
2）超時(shí)誤刪其他進(jìn)程鎖。（A進(jìn)程執(zhí)行超時(shí)，導(dǎo)致鎖釋放，這時(shí)候B進(jìn)程獲取鎖開(kāi)始處理請(qǐng)求，這時(shí)候A進(jìn)程處理完成，會(huì)誤刪B進(jìn)程的鎖）
解決方案：只能刪除自己進(jìn)程的鎖 （lua腳本防止B進(jìn)程獲取過(guò)期鎖之后誤刪A進(jìn)程的鎖）
3）并發(fā)場(chǎng)景，A進(jìn)程執(zhí)行超時(shí)導(dǎo)致鎖釋放，這時(shí)候B進(jìn)程獲取到鎖。
解決方案：開(kāi)啟守護(hù)進(jìn)程，給當(dāng)前進(jìn)程要過(guò)期的鎖延時(shí)。
4）單點(diǎn)實(shí)例安全問(wèn)題
單機(jī)宕機(jī)之后導(dǎo)致所有客戶端無(wú)法獲取鎖
解決：
主從復(fù)制，因?yàn)槭钱惒酵瓿傻乃詿o(wú)法完全實(shí)現(xiàn)解決
1、string ：
普通的key/value存儲(chǔ)
2、hash：
hashmap：鍵值隊(duì)集合，存儲(chǔ)對(duì)象信息
3、list：
雙向鏈表:消息隊(duì)列
4、set：
value永遠(yuǎn)為null的hashMap：無(wú)序集合且不重復(fù)：計(jì)算交集、并集、差集、去重值
5、zset：
有序集合且不重復(fù):hashMap(去重) + skiplist跳躍表（保證有序）：排行榜
1、RDB持久化（快照）：指定時(shí)間間隔內(nèi)的內(nèi)存數(shù)據(jù)集快照寫入磁盤
1）fork一個(gè)子進(jìn)程，將快照內(nèi)容寫入臨時(shí)RDB文件中（dump.rdb），當(dāng)子進(jìn)程寫完快照內(nèi)容之后新的文件替換老的文件
2）整個(gè)redis數(shù)據(jù)庫(kù)只包含一個(gè)備份文件
3）性能最大化，只需要fork子進(jìn)程完成持久化工作，減少磁盤IO
4）持久化之前宕機(jī)可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失
2、AOF持久化 ：以日志的形式記錄服務(wù)器的所有的寫、刪除操作
1）每接收到一個(gè)寫的命令用write函數(shù)追加到文件appendonly.aof
2）持久化的文件會(huì)越來(lái)越大，存在大量多余的日志（0 自增100次到100，會(huì)產(chǎn)生100條日志記錄）
3）可以設(shè)置不同的fsync策略
appendfsync everysec ：1s一次，最多丟失1s的數(shù)據(jù)（默認(rèn)）
appendfsync always ：每次變動(dòng)都會(huì)執(zhí)行一次
appendfsync no ：不處理
4）AOF文件太大之后會(huì)進(jìn)行重寫：壓縮AOF文件大小
fork一個(gè)子進(jìn)程，將redis內(nèi)地?cái)?shù)據(jù)對(duì)象的最新?tīng)顟B(tài)寫入AOF臨時(shí)文件（類似rdb快照）
主進(jìn)程收到的變動(dòng)會(huì)先寫入內(nèi)存中，然后同步到老的AOF文件中（重寫失敗之后也能保證數(shù)據(jù)完整性）
子進(jìn)程完成重寫之后會(huì)將內(nèi)存中的新變動(dòng)同步追加到AOF的臨時(shí)文件中
父進(jìn)程將臨時(shí)AOF文件替換成新的AOF文件，并重命名。之后收到的新命令寫入到新的文件中
1、靜態(tài)緩存
2、nginx 負(fù)載均衡
3、限流機(jī)制
方式：ip限流、接口令牌限流、用戶限流、header動(dòng)態(tài)token（前端加密，后端解密）
4、分布式鎖
方式：
setnx + expire （非原子性，redis2.6 之后set保證原子性）
釋放鎖超時(shí) （開(kāi)啟守護(hù)進(jìn)程自動(dòng)續(xù)時(shí)間）
過(guò)期鎖誤刪其他線程（requestId驗(yàn)證或者lua腳本保證查 + 刪的原子性）
5、緩存數(shù)據(jù)
方式：
緩存擊穿：緩存數(shù)據(jù)預(yù)熱 + 布隆過(guò)濾器/空緩存
緩存雪崩：緩存設(shè)置隨機(jī)過(guò)期時(shí)間，防止同一時(shí)間過(guò)期
6、庫(kù)存及訂單
扣庫(kù)存
redis 自減庫(kù)存，并發(fā)場(chǎng)景下可能導(dǎo)致負(fù)數(shù)，影響庫(kù)存回倉(cāng)：使用lua腳本保證原子性
redis預(yù)扣庫(kù)存之后，然后使用異步消息創(chuàng)建訂單并更新庫(kù)存變動(dòng)
數(shù)據(jù)庫(kù)更新庫(kù)存使用樂(lè)觀鎖：where stock_num - sell_num > 0
添加消息發(fā)送記錄表及重試機(jī)制，防止異步消息丟失
創(chuàng)建訂單
前端建立websocket連接或者輪詢監(jiān)聽(tīng)訂單狀態(tài)
消費(fèi)驗(yàn)證記錄狀態(tài)，防止重復(fù)消費(fèi)
回倉(cāng)
創(chuàng)建訂單之后發(fā)送延時(shí)消息，驗(yàn)證訂單支付狀態(tài)及庫(kù)存是否需要回倉(cāng)
1、過(guò)濾特殊字符
2、過(guò)濾數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵字
3、驗(yàn)證數(shù)據(jù)類型及格式
4、使用預(yù)編譯模式，綁定變量
1、標(biāo)準(zhǔn)的sql隔離級(jí)別實(shí)現(xiàn)原理
未提交讀：其他事務(wù)可以直接讀到?jīng)]有提交的：臟讀
事務(wù)對(duì)當(dāng)前被讀取的數(shù)據(jù)不加鎖
在更新的瞬間加行級(jí)共享鎖到事務(wù)結(jié)束釋放
提交讀：事務(wù)開(kāi)始和結(jié)束之間讀取的數(shù)據(jù)可能不一致，事務(wù)中其他事務(wù)修改了數(shù)據(jù)：不可重復(fù)度
事務(wù)對(duì)當(dāng)前讀取的數(shù)據(jù)（被讀到的時(shí)候）行級(jí)共享鎖，讀完釋放
在更新的瞬間加行級(jí)排他鎖到事務(wù)結(jié)束釋放
可重復(fù)讀：事務(wù)開(kāi)始和結(jié)束之前讀取的數(shù)據(jù)保持一致，事務(wù)中其他事務(wù)不能修改數(shù)據(jù)：可重復(fù)讀
事務(wù)對(duì)當(dāng)前讀到的數(shù)據(jù)從事務(wù)一開(kāi)始就加一個(gè)行級(jí)共享鎖
在更新的瞬間加行級(jí)排他鎖到事務(wù)結(jié)束釋放
其他事務(wù)再事務(wù)過(guò)程中可能會(huì)新增數(shù)據(jù)導(dǎo)致幻讀
串行化
事務(wù)讀取數(shù)據(jù)時(shí)加表級(jí)共享鎖
事務(wù)更新數(shù)據(jù)時(shí)加表級(jí)排他鎖
2、innodb的事務(wù)隔離級(jí)別及實(shí)現(xiàn)原理（?。『蜕厦娴牟灰粯?，區(qū)分理解一個(gè)是隔離級(jí)別 一個(gè)是！！事務(wù)??！隔離級(jí)別）
1）基本概念
mvcc:多版本并發(fā)控制:依賴于undo log 和read view
讓數(shù)據(jù)都讀不會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)加鎖，提高數(shù)據(jù)庫(kù)并發(fā)處理能力
寫操作才會(huì)加鎖
一條數(shù)據(jù)有多個(gè)版本，每次事務(wù)更新數(shù)據(jù)的時(shí)候會(huì)生成一個(gè)新的數(shù)據(jù)版本，舊的數(shù)據(jù)保留在undo log
一個(gè)事務(wù)啟動(dòng)的時(shí)候只能看到所有已經(jīng)提交的事務(wù)結(jié)果
當(dāng)前讀：讀取的是最新版本
快照讀:讀取的是歷史版本
間隙鎖：間隙鎖會(huì)鎖住一個(gè)范圍內(nèi)的索引
update id between 10 and 20
無(wú)論是否范圍內(nèi)是否存在數(shù)據(jù)，都會(huì)鎖住整個(gè)范圍：insert id = 15，將被防止
只有可重復(fù)讀隔離級(jí)別才有間隙鎖
next-key lock：
索引記錄上的記錄鎖+ 間隙鎖（索引值到前一個(gè)索引值之間的間隙鎖）
前開(kāi)后閉
阻止幻讀
2）事務(wù)隔離級(jí)別
未提交讀
事務(wù)對(duì)當(dāng)前讀取的數(shù)據(jù)不加鎖，都是當(dāng)前讀
在更新的瞬間加行級(jí)共享鎖到事務(wù)結(jié)束釋放
提交讀
事務(wù)對(duì)當(dāng)前讀取的數(shù)據(jù)不加鎖，都是快照讀
在更新的瞬間加行級(jí)排他鎖到事務(wù)結(jié)束釋放
可重復(fù)讀
主從復(fù)制的情況下 ,如果沒(méi)有間隙鎖，master庫(kù)的A、B進(jìn)程
A進(jìn)程 delete id < 6 ;然后還沒(méi)有commit
B進(jìn)程insert id = 3，commit
A進(jìn)程提交commit
該場(chǎng)景下，主庫(kù)會(huì)存在一條id =3 的記錄，但是binlog里面是先刪除再新增就會(huì)導(dǎo)致從庫(kù)沒(méi)有數(shù)據(jù)，導(dǎo)致主從的數(shù)據(jù)不一致
事務(wù)對(duì)當(dāng)前讀取的數(shù)據(jù)不加鎖，都是快照讀
事務(wù)再更新某數(shù)據(jù)的瞬間，必須加行級(jí)排他鎖（Record 記錄鎖、GAP間隙鎖、next-key 鎖），事務(wù)結(jié)束釋放
間隙鎖解決的是幻讀問(wèn)題
MVCC的快照解決的是不可重復(fù)讀問(wèn)題
串行化
事務(wù)讀取數(shù)據(jù)時(shí)加表級(jí)，當(dāng)前讀
事務(wù)更新數(shù)據(jù)時(shí)加表級(jí)排他鎖
索引就是幫助數(shù)據(jù)庫(kù)高效查找數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，存儲(chǔ)再磁盤中，需要消耗磁盤IO
1、存儲(chǔ)引擎
myisam 支持表鎖，索引和數(shù)據(jù)分開(kāi)存儲(chǔ)適合跨服務(wù)器遷移
innodb 支持行鎖，索引和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)再一個(gè)文件
2、索引類型
hash索引
適合精確查詢且效率高
無(wú)法排序、不適合范圍查詢
hash沖突的情況下需要遍歷鏈表（php數(shù)組的實(shí)現(xiàn)原理、redis zset 的實(shí)現(xiàn)原理類似）
b-tree、b+tree
b+tree 的數(shù)據(jù)全部存儲(chǔ)在葉子節(jié)點(diǎn)，內(nèi)部節(jié)點(diǎn)只存key,一次磁盤IO能獲取到更多的節(jié)點(diǎn)
b-tree 的內(nèi)部節(jié)點(diǎn)和葉子節(jié)點(diǎn)都存儲(chǔ)key和數(shù)據(jù)，查找數(shù)據(jù)不需要找到葉子節(jié)點(diǎn)，內(nèi)部節(jié)點(diǎn)可以直接返回?cái)?shù)據(jù)
b+tree 增加了葉子節(jié)點(diǎn)到相鄰節(jié)點(diǎn)的指針，方便返回查詢遍歷
b-tree 和b+tree的去區(qū)別
聚簇索引和非聚簇索引
聚簇索引 :索引和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一個(gè)節(jié)點(diǎn)
非聚簇索引:索引和數(shù)據(jù)分開(kāi)存儲(chǔ)，通過(guò)索引找到數(shù)據(jù)實(shí)際存儲(chǔ)的地址
概念
詳解:
innodb 使用的聚簇索引,且默認(rèn)主鍵索引為聚簇索引（沒(méi)有主鍵索引的時(shí)候，選擇一個(gè)非空索引，還沒(méi)有則隱式的主鍵索引），輔助索引指向聚簇索引位置，然后在找到實(shí)際存儲(chǔ)地址
myisam 使用非聚簇索引，所有的索引都只需要查詢一次就能找到數(shù)據(jù)
聚簇索引的優(yōu)勢(shì)和略勢(shì)
1. 索引和數(shù)據(jù)在一起，同一頁(yè)的數(shù)據(jù)會(huì)被緩存到（buffer）內(nèi)存中，所以查看同一頁(yè)數(shù)據(jù)的時(shí)候只需要從內(nèi)存中取出，
2. 數(shù)據(jù)更新之后之只需要維護(hù)主鍵索引即可，輔助索引不受影響
3. 輔助索引存的是主鍵索引的值，占用更多的物理空間。所以會(huì)受到影響
4. 使用隨機(jī)的UUID，數(shù)據(jù)分布不均勻，導(dǎo)致聚簇索引可能掃全表，降低效率，所以盡量使用自增主鍵id
1、流程
評(píng)估容量和分表數(shù)量-> 根據(jù)業(yè)務(wù)選定分表key->分表規(guī)則（hash、取余、range）->執(zhí)行->考慮擴(kuò)容問(wèn)題
2、水平拆分
根據(jù)字段水平拆分為多個(gè)表
每個(gè)表的結(jié)構(gòu)相同
所有分表的合集是全量數(shù)量
3、垂直拆分
根據(jù)字段垂直拆分
表結(jié)構(gòu)不一樣，分表的同一個(gè)關(guān)聯(lián)行是一條完整的數(shù)據(jù)
擴(kuò)展表，熱點(diǎn)字段和非熱點(diǎn)字段的拆分（列表和詳情的拆分）
獲取數(shù)據(jù)時(shí)，盡量避免使用join，而是兩次查詢結(jié)果組合
4、問(wèn)題
跨庫(kù)join問(wèn)題
全局表：需要關(guān)聯(lián)部分系統(tǒng)表的場(chǎng)景
冗余法：常用字段進(jìn)行冗余
組裝法：多次查詢的結(jié)果進(jìn)行組裝
跨節(jié)點(diǎn)的分頁(yè)、排序、函數(shù)問(wèn)題
事務(wù)一致性
全局主鍵id
使用uuid -> 會(huì)降低聚簇索引效率
使用分布式自增id
擴(kuò)容問(wèn)題
新數(shù)據(jù)進(jìn)行雙寫，同時(shí)寫進(jìn)新老數(shù)據(jù)庫(kù)
舊數(shù)據(jù)復(fù)制到新數(shù)據(jù)庫(kù)
以老數(shù)據(jù)庫(kù)為準(zhǔn)，驗(yàn)證數(shù)據(jù)一致性之后刪除冗余數(shù)據(jù)
從庫(kù)升級(jí)為主庫(kù)，數(shù)據(jù)一致，只需要?jiǎng)h除冗余數(shù)據(jù)即可
成倍擴(kuò)容：需要在加一倍從庫(kù)
升級(jí)從庫(kù)
雙寫遷移：
1、mysql 構(gòu)成
server層：連接器->緩存器->分析器(預(yù)處理器)->優(yōu)化器->執(zhí)行器
引擎層 ： 查詢和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)
2、select 執(zhí)行過(guò)程
客戶端發(fā)送請(qǐng)求，建立連接
server層查找緩存，命中直接返回，否則繼續(xù)
分析七分析sql語(yǔ)句以及預(yù)處理（驗(yàn)證字段合法性及類型等）
優(yōu)化器生成執(zhí)行計(jì)劃
執(zhí)行器調(diào)用引擎API查詢結(jié)果
返回查詢結(jié)果
3、update執(zhí)行過(guò)程
基礎(chǔ)概念
redo log大小固定,循環(huán)寫入
redo log 就像一個(gè)圓圈,前面是check point (到這個(gè)point就開(kāi)始覆蓋老的日志),后面是write point (當(dāng)前寫到的位置)
write point 和check point 重疊的時(shí)候就證明redo log 滿了,需要開(kāi)始同步redo log 到磁盤中了
記錄日志是順序IO
直接寫入磁盤（刷盤）是隨機(jī)IO,因?yàn)閿?shù)據(jù)是隨機(jī)的,可能分布在不同的扇區(qū)
順序IO的效率更高,先寫入修改日志,可以延遲刷盤時(shí)機(jī)，提高吞吐量
redo log(重做日志),innodb特有的日志，物理日志，記錄修改
redo log是重復(fù)寫,空間固定且會(huì)用完,會(huì)覆蓋老日志
binlog 是server層共有的日志，邏輯日志,記錄語(yǔ)句的原始邏輯
binlog 是追加寫到一定大小切換到下一個(gè),不會(huì)覆蓋以前的日志
redo log主要是用來(lái)恢復(fù)崩潰，bin log是用來(lái)記錄歸檔的二進(jìn)制日志
redo log只能恢復(fù)短時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)，binlog可以通過(guò)設(shè)置恢復(fù)更大的數(shù)據(jù)
buffer pool(緩存池),在內(nèi)存中，下次讀取同一頁(yè)的數(shù)據(jù)的時(shí)候可以直接從buffer pool中返回（innodb的聚簇索引）
更新數(shù)據(jù)的時(shí)候先更新buffer pool,然后在更新磁盤
臟頁(yè):內(nèi)存中的緩存池更新了,但是沒(méi)有更新磁盤
刷臟:inndb 中有一個(gè)專門的進(jìn)程將buffer pool的數(shù)據(jù)寫入磁盤，每隔一段時(shí)間將多個(gè)修改一次性寫入磁盤
redo log 和 binlog
WAL（write-ahead-logging）先寫日志方案
redo log 刷盤機(jī)制，check point
執(zhí)行步驟（兩階段提交 - 分布式事務(wù)，保證兩個(gè)日志的一致性）
分析更新條件,查找需要更新的數(shù)據(jù)（會(huì)用到緩存）
server 調(diào)用引擎層的API,Innodb 更新數(shù)據(jù)到內(nèi)存中，然后寫入redo log，然后進(jìn)入prepare
引擎通知server層開(kāi)始提交數(shù)據(jù)
server層寫入binlog 日志,并且調(diào)用innodb 的接口發(fā)出commit請(qǐng)求
引擎層收到請(qǐng)求之后提交commit
宕機(jī)后數(shù)據(jù)崩潰恢復(fù)規(guī)則
如果redo log 狀態(tài)為commit ,則直接提交
如果redo log 狀態(tài)為prepare,則判斷binlog 中的事務(wù)是否commit,是則提交，否則回滾
如果不使用兩次提交的錯(cuò)誤案例（update table_x set value = 10 where value = 9）
先redo log 再寫入binlog
1. redo log 寫完之后，binlog沒(méi)寫完，這時(shí)候宕機(jī)。
2. 重啟之后redo log 完整，所以恢復(fù)數(shù)據(jù) value = 10
3. bin log日志中沒(méi)有記錄，如果需要恢復(fù)數(shù)據(jù)的時(shí)候 value = 9
先寫binlog 再寫redo log
1. binlog 寫入完成，redo log 未完成
2. 重啟之后沒(méi)有redo log ，所以value 還是9
3. 當(dāng)需要恢復(fù)數(shù)據(jù)的時(shí)候binlog 日志完整，value 更新成10
undo log
在更新寫入buffer pool之前記錄
如果更新過(guò)程中出錯(cuò)，直接回滾到undo log 的狀態(tài)
作用：
1. 數(shù)據(jù)恢復(fù)
2. 主從復(fù)制
格式（二進(jìn)制文件）：
1）statement
1. 記錄每次sql語(yǔ)句的原文
2. 刪除一個(gè)表只需要記錄一條sql語(yǔ)句，不需要記錄每一行的變化，節(jié)約IO，提高性能，減少日志量
3. 可能出現(xiàn)主從不一致（存儲(chǔ)過(guò)程、函數(shù)等）
4. RC隔離級(jí)別（讀提交），因?yàn)閎inlog 記錄順序是按照事務(wù)commit 順序記錄的，所以可能導(dǎo)致主從復(fù)制不一致。通過(guò)可重復(fù)讀級(jí)別的間隙鎖的引入，可以解決。
2）row
1. 記錄每條記錄的修改情況，不需要記錄sql語(yǔ)句的上下文記錄
2. 導(dǎo)致binlog日志量很大
3. 刪除一個(gè)表：記錄每條記錄都被刪除的狀況
3）mixed
1. 前兩個(gè)格式的混合版
2. 根據(jù)語(yǔ)句自動(dòng)選擇使用哪一種：
一般的sql語(yǔ)句修改使用statement
修改表結(jié)構(gòu)、函數(shù)、存儲(chǔ)過(guò)程等操作選擇row
update 和delete 還是會(huì)記錄全部記錄的變化
1、解決的問(wèn)題
數(shù)據(jù)分布
負(fù)載均衡
數(shù)據(jù)備份，高可用，避免單點(diǎn)失敗
實(shí)現(xiàn)讀寫分離，緩解數(shù)據(jù)庫(kù)壓力
升級(jí)測(cè)試（使用高版本mysql當(dāng)從庫(kù)）
2、支持的復(fù)制類型（binlog 的三種格式）
基于sql語(yǔ)句的復(fù)制
基于行的復(fù)制
混合型復(fù)制
3、原理
1）基礎(chǔ)概念
從庫(kù)生成兩個(gè)線程
I/O線程
SQL線程
主庫(kù)生成線程
log dumo 線程
2）流程（主節(jié)點(diǎn)必須開(kāi)啟bin log功能，）
1. 從節(jié)點(diǎn)開(kāi)啟start slave 命令之后，創(chuàng)建一個(gè)IO進(jìn)程連接到主節(jié)點(diǎn)
2. 連接成功之后，主節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建一個(gè) log dump線程(主節(jié)點(diǎn)會(huì)為每一個(gè)從節(jié)點(diǎn)創(chuàng)一個(gè)log dump線程)
3. 當(dāng)binlog發(fā)生變化時(shí)，主節(jié)點(diǎn)的dump log線程會(huì)讀取bin-log內(nèi)容并發(fā)送給從節(jié)點(diǎn)
4. 主節(jié)點(diǎn)dump log 線程讀取bin-log 的內(nèi)容時(shí)會(huì)對(duì)主節(jié)點(diǎn)的bin-log加鎖，讀取完成在發(fā)送給從節(jié)點(diǎn)之前釋放鎖
5. 從節(jié)點(diǎn)的IO線程接收主節(jié)點(diǎn)發(fā)送的binlog內(nèi)容，并將其寫入本地relay log 文件中
6. 主從節(jié)點(diǎn)通過(guò)binlog文件+position偏移量定位主從同步的位置，從節(jié)點(diǎn)會(huì)保存接收到的position偏移量，如果從節(jié)點(diǎn)發(fā)生宕機(jī)重啟，自動(dòng)從postion位置發(fā)起同步
7. 從節(jié)點(diǎn)的SQL線程復(fù)制讀取本地relay log的內(nèi)容，解析成具體的操作并執(zhí)行，保證主從數(shù)據(jù)一致性
4、主從復(fù)制的模式
1）異步模式（默認(rèn)方式）
1. 可能導(dǎo)致主從不一致（主從延時(shí)）
2. 主節(jié)點(diǎn)接收到客戶端提交的事務(wù)之后直接提交事務(wù)并返回給客戶端
3. 如果主節(jié)點(diǎn)事務(wù)提交之后，log dump還沒(méi)來(lái)得及寫入就宕機(jī)就會(huì)導(dǎo)致主從數(shù)據(jù)不一致
4. 不用關(guān)心主從的同步操作，性能最好
2）全同步模式
1. 可靠更高，但是會(huì)影響主庫(kù)相應(yīng)時(shí)間
2. 主節(jié)點(diǎn)接收到客戶端提交的事務(wù)之后，必須等待binlog 發(fā)送給從庫(kù)，并且所有從庫(kù)全部執(zhí)行完事務(wù)之后才返回給客戶端
3）半同步模式
1. 增加一部分可靠性，增加主庫(kù)一部分相應(yīng)時(shí)間
2. 主節(jié)點(diǎn)接收到客戶端提交的事務(wù)之后，等待binlog發(fā)送給至少一個(gè)從庫(kù)并且成功保存到本地relay log中，此時(shí)主庫(kù)提交事務(wù)并返回給客戶端
4）server-id的配置和server-uuid
1. server-id用于標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例，防止在鏈?zhǔn)街鲝?、多主多從拓?fù)渲袑?dǎo)致SQL語(yǔ)句的無(wú)限循環(huán)
2. server-id默認(rèn)值為0，對(duì)于主機(jī)來(lái)說(shuō)依然會(huì)記錄二進(jìn)制日志，但是會(huì)拒絕所有的從機(jī)連接。
2. server-id = 0 對(duì)于從機(jī)來(lái)說(shuō)會(huì)拒絕連接其他實(shí)例
3. server-id是一個(gè)全局變量，修改之hi偶必須重啟服務(wù)
4. 主庫(kù)和從庫(kù)的server-id重復(fù)時(shí)
默認(rèn)replicate-same-server-id = 0，從庫(kù)會(huì)跳過(guò)所有主從同步的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致主從數(shù)據(jù)不一致
replicate-same-server-id = 1，可能導(dǎo)致無(wú)線循環(huán)執(zhí)行sql
兩個(gè)從庫(kù)（B、C）server-id重復(fù)會(huì)導(dǎo)致主從連接異常，時(shí)斷時(shí)連
主庫(kù)（A）發(fā)現(xiàn)相同的server-id會(huì)斷開(kāi)之前的連接，重新注冊(cè)新的連接
B、C從庫(kù)的連接會(huì)周而復(fù)始的重連
MySQL服務(wù)會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建并生成server-uuid配置
當(dāng)主從同步時(shí)如果主從實(shí)例的server-uuid相同會(huì)報(bào)錯(cuò)退出，不過(guò)我們可以通過(guò)設(shè)置replicate-same-server-id=1來(lái)避免報(bào)錯(cuò)（不推薦）
5、讀寫分離
1）基于代碼實(shí)現(xiàn)，減少硬件開(kāi)支
2）基于中間代理實(shí)現(xiàn)
3）主從延時(shí)
從庫(kù)性能比主庫(kù)差
大量查詢導(dǎo)致從庫(kù)壓力大，消耗大量CPU資源，影響同步速度：一主多從
大事務(wù)執(zhí)行：事務(wù)執(zhí)行完之后才會(huì)寫入binlog，從庫(kù)讀取延時(shí)
主庫(kù)ddl（alter、drop、create）
1、產(chǎn)生的四個(gè)必要條件
1. 互斥條件
2. 請(qǐng)求與保持條件：一次性分配全部資源，否則一個(gè)都不分配
3. 非剝奪條件：當(dāng)進(jìn)程獲得一部分資源等待其他資源的時(shí)候釋放占有的資源
4. 循環(huán)等待條件：
理解：一個(gè)資源只能被一個(gè)進(jìn)程占用，進(jìn)程獲取資源資源還能申請(qǐng)新的資源，并且已經(jīng)獲得的資源不能被剝奪，同時(shí)多個(gè)進(jìn)程相互等待其他進(jìn)程被占用的資源
2、解除死鎖
1. 終止進(jìn)程（全部干掉）
2. 逐個(gè)種植（殺一個(gè)看一下有沒(méi)有解除）
1、原因
mysql查詢分頁(yè)數(shù)據(jù)時(shí)不是直接跳過(guò)offset(100000)，而是取offset + page_size = 100000 + 10 = 100010條數(shù)據(jù)，然后放棄其掉前面的100000條數(shù)據(jù)，所以效率地下
2、優(yōu)化方案
延時(shí)關(guān)聯(lián)：使用覆蓋索引
主鍵閾值法：主鍵是自增的情況下，通過(guò)條件推算出符合條件的主鍵最大值&最小值（使用覆蓋索引）
記錄上一頁(yè)的結(jié)果位置，避免使用 OFFSET
方式：
1、先更新redis 再更新數(shù)據(jù)庫(kù)
場(chǎng)景：update set value = 10 where value = 9
1） redis更新成功：redis value = 10
2）數(shù)據(jù)庫(kù)更新失?。簃ysql value = 9
3）數(shù)據(jù)不一致
2、先更新數(shù)據(jù)庫(kù),再更新redis
場(chǎng)景： A進(jìn)程update set value = 10 where value = 9 ；B進(jìn)程 update set value = 11 where value = 9;
1）A 進(jìn)程先更新數(shù)據(jù)庫(kù)，還未寫入緩存：mysql value = 10 ;redis value = 9
2）B 進(jìn)程更新數(shù)據(jù)庫(kù)并且提交事務(wù)，寫入緩存：mysql value = 11；redis value = 11；
3）A 進(jìn)程處理完請(qǐng)求提交事務(wù)，寫入緩存：redis value = 10；
4）最終 mysql value = 11; redis value = 10
3、先刪除緩存再更新數(shù)據(jù)庫(kù)
場(chǎng)景：A進(jìn)程update set value = 10 where value = 9 ；B進(jìn)程查詢value;
1）A 進(jìn)程先刪除緩存 還沒(méi)來(lái)得及修改數(shù)據(jù)或者事務(wù)未提交
2）B 進(jìn)程開(kāi)始查詢，沒(méi)有命中緩存，所以查庫(kù)并寫入緩存 redis value = 9
3）A 進(jìn)程更新數(shù)據(jù)庫(kù)完成 mysql value = 10
4）最終 mysql value = 10；redis value = 9
解決方案：
1、延時(shí)雙刪除
場(chǎng)景：A進(jìn)程update set value = 10 where value = 9 ；B進(jìn)程查詢value;
1）A 進(jìn)程先刪除緩存 還沒(méi)來(lái)得及修改數(shù)據(jù)或者事務(wù)未提交
2）B 進(jìn)程開(kāi)始查詢，沒(méi)有命中緩存，所以查庫(kù)并寫入緩存 redis value = 9
3）A 進(jìn)程更新數(shù)據(jù)庫(kù)完成 mysql value = 10
4）A 進(jìn)程估算延時(shí)時(shí)間，sleep之后再次刪除緩存
5）最終mysql value = 10;redis value 為空（下次查詢直接查庫(kù)）
6）延時(shí)的原因時(shí)防止B進(jìn)程在A進(jìn)程更新完之后B進(jìn)程還沒(méi)來(lái)得及寫入緩存
2、請(qǐng)求串行化
1）創(chuàng)建兩個(gè)隊(duì)列 ：更新隊(duì)列和查詢隊(duì)列
2）當(dāng)緩存不存在需要查庫(kù)的時(shí)候?qū)ey存入更新隊(duì)列
3）如果查詢未完成之前有新的請(qǐng)求進(jìn)來(lái)，并且發(fā)現(xiàn)更新隊(duì)列中還存在key則將key放入查詢隊(duì)列，則等待；不存在則重復(fù)第二步
4）如果查詢的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)查詢隊(duì)列已經(jīng)存在則不需要再次寫入隊(duì)列
5）數(shù)據(jù)更新完成之后rpop更新隊(duì)列，同時(shí)rpop查詢隊(duì)列，釋放查詢請(qǐng)求
6）查詢請(qǐng)求可以使用while + sleep 查詢緩存并且設(shè)置最大延遲時(shí)間，還沒(méi)有完成則返回空
1、connect ：腳本結(jié)束之后釋放連接
1. close :釋放連接
2、pconnect（長(zhǎng)連接） ：腳本結(jié)束連接不釋放，連接保持在php-fpm進(jìn)程中，生命周期隨著php-fpm進(jìn)程的生命周期
1. close不釋放連接
只是當(dāng)前php-cgi進(jìn)程中不能再次請(qǐng)求redis
當(dāng)前php-cgi中的后續(xù)連接仍然可以復(fù)用，直到php-fpm結(jié)束生命周期
2. 減少建立redis連接的消耗
3. 減少一個(gè)php-fpm多次建立連接
4. 消耗更多的內(nèi)存，并且連接數(shù)持續(xù)增加
5. 同一個(gè)php-fpm的woker子進(jìn)程（php-cgi）的上一個(gè)請(qǐng)求可能會(huì)影響到下一個(gè)請(qǐng)求
3、pconnect 的連接復(fù)用問(wèn)題
變量A select db 1 ；變量B select db 2；會(huì)影響到變量A的db
解決：每一個(gè)db創(chuàng)建一個(gè)連接實(shí)例
1、基本概念
1. skiplist是一個(gè)隨機(jī)的數(shù)據(jù)，以有序的方式在層次化的鏈表中保存元素（只能用于元素有序的情況）
2. skiplist實(shí)在有序鏈表和多層鏈表的基礎(chǔ)上演變的
3. 允許重復(fù)值，所以對(duì)比檢查除了要對(duì)比key 還要對(duì)比value
4. 每個(gè)節(jié)點(diǎn)都帶有一個(gè)高度為1的后退指針，用于表頭方向到表尾方向的迭代
5. 時(shí)間復(fù)雜度O(logn)、空間復(fù)雜度O(n)
2、跳躍表和平衡樹(shù)的對(duì)比
1）范圍查詢效率
跳躍表范圍查詢效率更高，因?yàn)檎业阶钚≈抵笾恍枰獙?duì)第一層的鏈表進(jìn)行遍歷直到小于最大值即可
平衡樹(shù)范圍查詢找到最小值之后還要進(jìn)行中序遍歷找到其他不超過(guò)最大值的節(jié)點(diǎn)
2）內(nèi)存占用
skiplist 每個(gè)節(jié)點(diǎn)的指針數(shù)量為1/(1-p)
平衡樹(shù)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)指針數(shù)都為2
3）插入和刪除操作
skiplist只需要修改相鄰節(jié)點(diǎn)的指針
平衡樹(shù)變更會(huì)引起子樹(shù)的調(diào)整
1、常規(guī)過(guò)期刪除策略
1）定時(shí)刪除
通過(guò)定時(shí)器在過(guò)期的時(shí)候立即刪除
內(nèi)存釋放及時(shí)但是消耗更多的CPU，大并發(fā)的時(shí)候需要消耗CPU資源影響處理請(qǐng)求的速度
內(nèi)存友好，CPU不友好
2）惰性刪除
放任鍵過(guò)期不管，到下次需要去取出的時(shí)候檢查是否過(guò)期并刪除
可能存在大量過(guò)期鍵，且不會(huì)使用，導(dǎo)致內(nèi)存溢出
內(nèi)存不友好，CPU友好
3）定期刪除
每隔一段時(shí)間檢查，刪除過(guò)期的鍵
刪除多少和檢查多少有算法決定
2、redis采用的 惰性刪除 + 定期刪除
周期性隨機(jī)測(cè)試一些設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的鍵進(jìn)行檢查，到期則刪除
每次清理的時(shí)間不超過(guò)CPU的25%，達(dá)到時(shí)間則退出檢查
定期沒(méi)有刪除到的鍵，且以后不會(huì)使用的鍵還是會(huì)存在內(nèi)存中，所以需要配合淘汰策略
3、淘汰策略（內(nèi)存不足以寫入新數(shù)據(jù)的時(shí)候執(zhí)行）
volatile-lru ：設(shè)置了過(guò)期時(shí)間且最近使用越少越優(yōu)先淘汰
volatile-ttl ：設(shè)置了過(guò)期時(shí)間且過(guò)期時(shí)間越早越優(yōu)先淘汰
volatile-random ：設(shè)置了過(guò)期時(shí)間中隨機(jī)刪除
allkeys-lru ：所有鍵中過(guò)期時(shí)間越早越優(yōu)先淘汰
allkeys-random ：所有鍵中過(guò)期隨機(jī)淘汰
no-enviction ：不允許淘汰，內(nèi)存不足報(bào)錯(cuò)
1、緩存雪崩：同一時(shí)間大量緩存失效，導(dǎo)致請(qǐng)求直接查詢數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)存和CPU壓力增加甚至宕機(jī)
解決：
熱點(diǎn)數(shù)據(jù)永不過(guò)期或者分布到不同實(shí)例，降低單機(jī)故障問(wèn)題
緩存時(shí)間添加隨機(jī)數(shù)，防止大量緩存同時(shí)失效
做二級(jí)緩存或者雙緩存，A為原始緩存 短時(shí)效，B為備份緩存 ，長(zhǎng)期有效。更新時(shí)候雙寫緩存
2、緩存穿透：緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)都沒(méi)有數(shù)據(jù)，大量請(qǐng)求下，所有請(qǐng)求直接擊穿到數(shù)據(jù)庫(kù)，導(dǎo)致宕機(jī)。
解決：
布隆過(guò)濾器:長(zhǎng)度為m的位向量或者位列表組成（僅包含0或1位值的列表）
使用多個(gè)不用的hash函數(shù)，產(chǎn)生多個(gè)索引值，填充對(duì)應(yīng)多個(gè)位置的值為1
布隆過(guò)濾器可以檢查值是 “可能在集合中” 還是 “絕對(duì)不在集合中”
可能誤判但是基礎(chǔ)過(guò)濾效率高
極端情況，當(dāng)布隆過(guò)濾器沒(méi)有空閑位置的時(shí)候每次查詢返回true
空緩存（短時(shí)效）
業(yè)務(wù)層參數(shù)過(guò)濾
3、緩存擊穿：數(shù)據(jù)庫(kù)中有數(shù)據(jù)，但是緩存突然失效之后發(fā)生大量請(qǐng)求導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)壓力增加甚至打垮宕機(jī)
解決：
熱點(diǎn)數(shù)據(jù)永不過(guò)期
互斥鎖：獲取鎖之后不管成功還是失敗都要釋放鎖
1、基礎(chǔ)知識(shí)
1）CGI協(xié)議
動(dòng)態(tài)語(yǔ)言的代碼文件需要通過(guò)對(duì)應(yīng)的解析器才能被服務(wù)器識(shí)別
CGI協(xié)議就是用來(lái)使服務(wù)器和解釋器相互通信的
服務(wù)器解析PHP文件需要PHP解釋器加上對(duì)應(yīng)的CGI協(xié)議
2）CGI程序 = php-cgi
php-cgi就是一個(gè)遵守CGI協(xié)議的CGI程序
同時(shí)也就是PHP解釋器
標(biāo)準(zhǔn)的CGI每個(gè)請(qǐng)求都會(huì)解析php.ini，初始化執(zhí)行環(huán)境等，降低性能
每次修改配置之后需要重新php-cgi才能讓php.ini生效
不能動(dòng)態(tài)worker調(diào)度，只能一開(kāi)始指定數(shù)量的worker
3）FastCGI協(xié)議
和CGI一樣也是一個(gè)協(xié)議/規(guī)范，不過(guò)是再CGI的基礎(chǔ)上優(yōu)化，效率更高
用來(lái)提高CGI程序性能的
實(shí)現(xiàn)了CGI進(jìn)程的管理
4）FastCGI程序 = php-fpm
php-fpm就是一個(gè)遵守FastCGI協(xié)議的FastCGI程序
FastCGI程序?qū)GI程序的管理模式
啟動(dòng)一個(gè)master進(jìn)程，解析配置文件，初始化環(huán)境
啟動(dòng)多個(gè)worker子進(jìn)程
接受到請(qǐng)求之后，傳遞給woker進(jìn)程去執(zhí)行
解決修改php.ini之后平滑重啟問(wèn)題
process_control_timeout:子進(jìn)程接受主進(jìn)程復(fù)用信號(hào)的超時(shí)時(shí)間(在規(guī)定時(shí)間內(nèi)處理完請(qǐng)求，完成不了就不管了)
設(shè)定php-fpm留給fastcgi進(jìn)程響應(yīng)重啟信號(hào)的時(shí)間
process_control_timeout = 0，也就是不生效，無(wú)法保證平滑重啟
process_control_timeout設(shè)置過(guò)大可能導(dǎo)致系統(tǒng)請(qǐng)求堵塞
process_control_timeout =10的情況下，如果代碼邏輯需要11s，重啟舊可能導(dǎo)致代碼執(zhí)行部分退出
建議值：request_terminate_timeout
重啟類型
優(yōu)雅重啟
強(qiáng)制重啟
2、php-fpm生命周期：待更新
1、通信方式：fastcgi_pass
1）tcp socket
跨服務(wù)器，nginx和php不在一個(gè)機(jī)器時(shí)，只能用這個(gè)方式
面向連接的協(xié)議，更好的保證通信的正確性和完整性
2）unix socket
不需要網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧、打包拆包等
減少tcp 開(kāi)銷，效率比tcp socket 更高
高并發(fā)時(shí)候不穩(wěn)定，連接數(shù)暴增產(chǎn)生大量的長(zhǎng)時(shí)緩存，大數(shù)據(jù)包可能直接返回異常
到此，關(guān)于“PHP面試題基礎(chǔ)知識(shí)有哪些”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章！
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