mysql缓存机制就是缓存sql 文本及缓存结果，用KV形式保存再服务器内存中，如果运行相同的sql,服务器直接从缓存中去获取结果，不需要在再去解析、优化、执行sql。 如果这个表修改了，那么使用这个表中的所有缓存将不再有效，查询缓存值得相关条目将被清空。表中得任何改变是值表中任何数据或者是结构的改变，包括insert,update,delete,truncate,alter table,drop table或者是drop database 包括那些映射到改变了的表的使用merge表的查询，显然，者对于频繁更新的表，查询缓存不合适，对于一些不变的数据且有大量相同sql查询的表，查询缓存会节省很大的性能。
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MySQL查询缓存，query cache，是MySQL希望能提升查询性能的一个特性，它保存了客户端查询返回的完整结果，当新的客户端查询命中该缓存，MySQL会立即返回结果。
服务器硬件有没有问题，网络、存储、内存、CPU情况有没有问题。如果有普罗米修斯、zabbix监控，可以直接查看监控，如果没有则需要进入服务器进行定位。
1、java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
在实际的性能测试中，会遇到各种各样的问题，比如 TPS 压不上去等，导致这种现象的原因有很多，测试人员应配合开发人员进行分析，尽快找出瓶颈所在。
当我们物理内存小的时候，会出现OOM，然后服务自动死掉的情况。因为物理内存大小是固定的，有没有其他好的办法来解决呢？这里我们可以适当调整Linux的虚拟内存来协作。
Elasticsearch的内存架构主要分为两大部分：堆内存（On-Heap）和堆外内存（Off-Heap）。这两部分内存各有其用途和管理策略，共同支撑着Elasticsearch的高性能和可扩展性。
对于使用InnoDB作为存储引擎的表来说，不管是用于存储用户数据的索引（包括聚集索引和非聚集索引），还是各种系统数据，都是以页的形式存放在磁盘上的。而CPU与内存的交互远远快于与磁盘的交互，所以InnoDB存储引擎在处理客户端的请求时，如果需要访问某个页的数据，就会把完整的页中的数据全部加载到内存中。也就是说，即使我们只需要访问一个页的一条记录，也需要先把整个页的数据加载到内存中。
最近接触到很多面试相关的内容，所以就专门整理了以下，内容涵盖：Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、Linux 等技术栈。 后续会出专门的面试视频专题，欢迎关注。
Memcached 是一个开源的 ，高性能的内存绶存软件 ，从名称上看 Mem 就是内存 的意思， 而 Cache 就是缓存的意思。 Memcached 的作用： 通过在事先规划好的 内存空间中临时绶存数据库中的各类数据， 以达到减少业务对数据库的直接高并 发访问， 从而达到提升数据库的访问性能， 加速网站集群动态应用服务的能力。
有两张表：student（id,name），score（id,sid,score,course）假设所有学生都参与各科考试，没有任何缺考，查询出所有科目分数都大于80分的学生姓名
最近正在进行从Spring Boot往Spring Cloud上改造升级。之前部署的应用程序比较少，还没什么问题。当Spring Cloud项目逐步新增之后，问题就爆发了，服务器内存不够用了。而现有的用户体量也没必要对服务器再次进行升级，于是就开始着手Spring Boot启动时JVM内存配置的优化。
推测：idea启动正常，本地jar启动也正常，服务器空闲内存空间过小，初步推测可能由于内存过小的原因。
如果innodb_file_per_table 为 ON 将建立独立的表空间，文件为tablename.ibd；
Redis是一个开源的使用C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value的NoSQL数据库。
前面说了lru链表，为了防止mysql的预读和全表查询刷新pool的频率太高，所以把lru链表分为young区域和old区域，但是频繁的移动lru链表也影响性能，所以当在young后半部1/4区域的时候，才会移动到最前面。初始数据从磁盘刷新到内存中，先是进入old区域，当超过1S之后继续访问，则会移动到young区域。预读分为两种，第一种是当mysql检测到执行语句按顺序查询超过一定值，则会吧下一个区的所有页全部都预先刷新到缓存页里，第二种就是13个页在同一个区，这时候会吧这个区的数据全部刷新到缓存页。
什么是NoSQL？ 关系型数据库代表MySQL。 非关系型数据库就是NoSQL。 对于关系型数据库来说，是需要把数据存储到库、表、行、字段里，查询的时候根据条件一行一行地去匹配，当量非常大的时候就很耗费时间和资源，尤其是数据是需要从磁盘里去检索。 NoSQL非关系型数据库存储原理非常简单（典型的数据类型为k-v）（key-value），不存在繁杂的关系链，比如mysql查询的时候，需要找到对应的库、表（通常是多个表）以及字段。 NoSQL数据可以存储在内存里，查询速度非常快。 NoSQL在性能表现上虽然能优
今天就来分享一位研二 Java 同学面试滴滴实习的面经，主要是问了Java+Redis&MySQL+系统&网络+算法+项目，都是比较经典面试题，收藏起来，反复复习！
1.自我介绍，介绍项目。 2.程序内存崩溃了怎么办？ 答：gdb core dump文件，backtrace可以查看哪里有段错误 3.Linux下查看程序内存状况 答：top指令可以查看按内存大小排序的查询内存状况，或者查看/proc/pid/status文件，这个文件会记录进程id所代表的进程的内存状态 4.C++的重载 同名不同参数的函数，在链接的时候，符号表里会给同名函数取唯一的名字 5.C程序的编译过程 预处理：替换掉带#的东西，如#include,#define 编译：C源码翻译成汇编 汇编：汇编
Memcached使用Slab Allocator机制分配和管理内存，这种分配机制可以减少内存碎片的产生，减轻系统管理内存的负担。
1、CPU，如果存在大量的计算，他们会长时间不间断的占用CPU资源，导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢，从而带来系统性能问题，例如频繁的FullGC，以及多线程造成的上下文频繁的切换，都会导致CPU繁忙，一般情况下CPU使用率<75%比较合适。 2、内存，Java内存一般是通过jvm内存进行分配的，主要是用jvm中堆内存来存储Java创建的对象。内存的读写速度非常快，但是内存空间又是有限的，当内存空间被占满，对象无法回收时，就会导致内存溢出或内存泄漏。 3、磁盘I/O，磁盘的存储空间要比内存存储空间大很多，但是磁盘的读写速度比内存慢，虽然现在引入SSD固态硬盘，但是还是无法跟内存速度相比。 4、网络，带宽的大小，会对传输数据有很大影响，当并发量增加时，网络很容易就会成为瓶颈。 5、异常，Java程序，抛出异常，要对异常进行捕获，这个过程要消耗性能，如果在高并发的情况下，持续进行异常处理，系统的性能会受影响。 6、数据库，数据库的操作一般涉及磁盘I/O的读写，大量的数据库读写操作，会导致磁盘I/O性能瓶颈，进而导致数据库操作延迟。 7、当在并发编程的时候，经常会用多线程操作同一个资源，这个时候为了保证数据的原子性，就要使用到锁，锁的使用会带来上下文切换，从而带来性能开销，在JDK1.6之后新增了偏向锁、自旋锁、轻量级锁、锁粗化、锁消除。
1.慢查询：很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘 io -> 降低磁盘效率
1.慢查询：很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘io -> 降低磁盘效率
redis旧版小hash使用的数据结构，紧密数组存储结构 用1字节存储总节点数（如果1字节满了，代表需要遍历到底才知道有多少节点） 每个节点存储自己占用的内存空间，修改删除后，标记为闲置空间，闲置空间不压缩不回收，留用节点扩展或者插入节点 这也代表插入没有足够闲置时要O(n)移动后续内存 数据也是占用zipmap内存，所以查找是O(n)（利用len做快表跳跃）
众所周知，缓存的设置是所有现代计算机系统发挥高性能的重要因素之一。对于MySQL数据库来说，也是得益于MySQL缓存机制，才能够提高MySQL数据库的性能，减少数据的内存占比。
针对以Java主导的企业级应用开发，Java虚拟机是整个项目架构的灵魂所在。只有弄清楚其内存分配及垃圾回收机制才能够在项目建设活动过程中游刃而余，无论是基于当前流行的微服务体系（以Spring家族的 Spring Cloud或以Ali家族的Dubbo）or 即将（已经）流行的服务网格体系。
最佳实践：因为对字符串的增长或缩短操作都有可能需要执行内存重分配，所以修改相同键使用SDS类型保存的值时保持修改前后长度一致。
一、数据结构与对象 简单动态字符串（SDS） 相比C字符串增加记录字符串长度的，获取字符串长度复杂度为O(1) 相比C字符串增加记录已分配内存空间，可以避免缓冲区溢出 空间预分配和空间惰性释放 二进制安全，不是以空字符（\0）来判断字符串是否结束 遵循C字符串以空字符结尾的惯例，可以兼容部分C字符串函数 关于空间预分配和空间惰性释放 字符串增长操作时，如果修改后长度小于1M则分配该字符串长度2倍的内存空间，如果修改后长度大于等于1M则分配该字符串长度+1M的内存空间。（预分配，避免每次增长操作都需要进
ES官方建议JVM中设置的最大堆内存大小，不超过节点RAM的一半，最大不超过32GB,并且Xms和Xmx相等。我们一个个说明。
https://segmentfault.com/a/1190000013672421
在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。从表面上，物理内存应该
QPS： QueriesPerSecond意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
JVM运行过程中，程序不断的申请内存空间用于保存运行时数据，当程序申请的内存空间系统无法满足时，就会抛出内存溢出错误。内存溢出发生的区域以及相应的解决方案都不相同，下面我们逐一分析内存溢出类型及解决方案。
其中基节点是一块单独申请的内存空间（约占40字节）。并不在Buffer Pool的那一大片连续内存空间里。
①中断源发出中断请求; ②判断当前处理机是否允许中断和该中断源是否被屏蔽; ③优先权排队; ④处理机执行完当前指令或当前指令无法执行完，则立即停止当前程序，保护断点地址和处理机当前状态，转入相应的中断服务程序; ⑤执行中断服务程序; ⑥恢复被保护的状态，执行“中断返回”指令回到被中断的程序或转入其他程序。 上述过程中前四项操作是由硬件完成的，后两项是由软件完成的。
在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。
在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。从表面上，物理内存应该是足够使用的；但实际运行的情况是，会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用 了)，如下图所示。由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿，所以我们要追问：内存究竟去哪儿了？
在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。从表面上，物理内存应该是足够使用的;但实际运行的情况是，会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用 了)，如下图所示。同时，由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿，所以我们要追问：内存究竟去哪儿了要分析这个问题，理解JVM和操作系统之间的内存关系非常重要。接下来主要就Linux与JVM之间的内存关系进行一些分析。 一、Li
引言 在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约600m，Linux自身使用大约800m。从表面上，物理内存
使用 SCAN 命令对数据库扫描，然后用 TYPE 命令获取返回的每一个 key 的类型。
通过根据服务器目前状况，修改Mysql的系统参数，达到合理利用服务器现有资源，最大合理的提高MySQL性能。
【导读】徐汉彬曾在阿里巴巴和腾讯从事4年多的技术研发工作，负责过日请求量过亿的Web系统升级与重构，目前在小满科技创业，从事SaaS服务技术建设。 在过去的工作中，徐汉彬从事各类缓存建设和优化，遇到问题无数，从各种各样的问题中，逐渐总结出它们之间的“共性”，而这个“共性”又优雅地遵循“几何分形学”。从几何分形的角度去看待缓存机制，能够更容易和更清晰地表述出它的深层原理和部署思想。帮助技术人员去解决在缓存上遇到的技术问题。 缓存机制和几何分形学 缓存机制在我们的实际研发工作中，被极其广泛地应用，通过这些缓存
innodb_buffer_pool_chunk_size的值并不包含缓冲页对应的控制块的内存空间大小。
是介于数据访问者和数据源之间的高速存储，当数据需要多次读取的时候用于加快读取速度。
无论是 windows 系统还是 linux 操作系统，在硬盘上都有一块虚拟内存的空间。 无论你使用的是哪个系统，都存在一个问题，那就是到底虚拟内存的空间需要多大呢？虚拟内存又是什么呢？ 本文就来详细介绍一下。
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