ZooKeeper的十二连问，大厂Java开发面试解答

本文主要是介绍ZooKeeper的十二连问，大厂Java开发面试解答，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

## InnoDB总体结构 首先我们来看官网的一张图(图片来源于MySQL官网)：  从上图中可以看出其主要分为两部分结构，一部分为内存中的结构(上图左边)，一部分为磁盘中的结构(上图右边) ## 内存结构 InnoDB内存中的结构主要分为：Buffer Pool,Change Buffer和Log Buffer三部分。 ## Buffer Pool Buffer Pool是InnoDB缓存表和索引的一块主内存区域，Buffer Pool允许直接从内存中处理经常使用的数据，从而加快处理速度，带来一定的性能提升。 但是缓存总有放满的时候，当缓存满了新来的数据怎么处理呢？Bufer Pool中采用的是LRU(least recently used，最近最少使用)算法，LRU列表中最前面存的是高频使用页，尾部放的是最少使用的页。当有新数据过来而缓存满了就会覆盖尾部数据。 假如我们有一条查询语句非常大，返回的结果集直接就超过了Buffer Pool的大小，而这种语句使用场景又是极少的，可能查询这一次之后很久不会查询，而这一次就将缓存占满了，将一些热点数据全部覆盖了。为了避免这种情况发生，InnoDB对传统的LRU算法又做了改进，将LRU列表分拆分为2个，如下图(图片来源于MySQL官网)：  该算法在new子列表中保留大量页面(5/8),old子列表包含较少使用的页面(3/8);old子列表中数据可能会被覆盖，该算法具体操作如下： * 3/8的Buffer Pool空间用于old子列表 * 列表的中点是new子列表的尾部与old子列表的头部之间的边界 * 当InnoDB将一个页面读入缓冲池时，它首先将它插入到中间点(old子列表的头)。读取的页面是由用户发起的操作(比如SQL查询)或InnoDB自动执行的预读操作 * 访问old子列表中的页面使其“young”，并将其移动到new子列表的头部。如果读取的页是由用户发起的操作，那么就会立即进行第一次访问，并使页面处于young状态；如果读取的页是由预读发起的操作，那么第一次访问不会立即发生，而且可能直到覆盖都不会发生。 * 操作数据时，Buffer Pool中未被访问的页会逐渐移到尾部，最终会被覆盖。 默认情况下，查询读取的页面会立即移动到新的子列表中，这意味着它们在缓冲池中停留的时间更长。 ## Change Buffer Change Buffer是一种特殊的缓存结构，用来缓存不在Buffer Pool中的辅助索引页， 支持insert, update,delete(DML)操作的缓存(注意，这个在MySQL5.5之前叫做Insert Buffer，仅支持insert操作的缓存)。当这些数据页被其他查询加载到Buffer Pool后，则会将数据进行merge到索引数据叶中。  InnoDB在进行DML操作非聚集非唯一索引时，会先判断要操作的数据页是不是在Buffer Pool中，如果不在就会先放到Change Buffer进行操作，然后再以一定的频率将数据和辅助索引数据页进行merge。这时候通常都能将多个操作合并到一次操作，减少了IO操作，尤其是辅助索引的操作大部分都是IO操作，可以大大提高DML性能。 如果Change Buffer中存储了大量的数据，那么可能merge操作会需要消耗大量时间。 ## 为什么Change Buffer只能针对非聚集非唯一索引 因为如果是主键索引或者唯一索引，需要判断数据是否唯一，这时候就需要去索引页中加载数据判断而不能仅仅只操作缓存。 ## Change Buffer什么时候会merge 总体来说，Change Buffer的merge操作发生在以下三种情况： * 辅助索引页被读取到Buffer Pool时。 当执行一条select语句时，会去检查当前数据页是否在Change Buffer中，如果在，就会把数据merge到索引页 * 该辅助索引页没有可用空间时。 InnoDB内部会检测辅助索引页是否还有可用空间(至少有1/32页)，如果检测到当前操作之后，当前索引页剩余空间不足1/32时，会进行一次强制merge操作 * 后台线程Master Thread定时merge。 Master Thread是一个非常核心的后台线程，主要负责将缓冲池中的数据异步刷新到磁盘，保证数据的一致性。 ## Adaptive Hash Index Adaptive Hash Index，自适应哈希索引。InnoDB引擎会监控对索引页的查询，如果发现建立哈希索引可以带来性能上的提升，就会建立哈希索引，这种称之为自适应哈希索引，InnoDB引擎不支持手动创建哈希索引。 ## Log Buffer 日志缓冲区是存储要写入磁盘日志文件的一块数据内存区域，大小由变量innodb_log_buffer_size 控制，默认大小为16MB(5.6版本是8MB)： ``` SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_log_buffer_size';-- global级别，无session级别 ``` 上文讲述update语句更新流程一文中，我们只提到了Buffer Pool用来代替缓存区，通过本文对内存结构的分析，实际上Buffer Pool中严格来说还有Change Buffer，Log Buffer和Adaptive Hash Index三个部分，DML操作会缓存在Change Buffer区域，而写redo log之前会先写入Log Buffer，所以Log Buffer又可以称之为redo Log Buffer。 ## Log Buffer什么时候写入redo log 一个大的Log Buffer空间大允许运行大型事务，而无需在事务提交之前将redo log数据写入磁盘。Log Buffer中的数据会定期刷新到磁盘，那么Log Buffer的数据又是如何写入磁盘的呢？Log Buffer数据flush到磁盘有三种方式，通过变量innodb_flush_log_at_trx_commit 控制，默认为1。 |value|描述|  * 当设置为0时，由于数据还在内存，所以崩溃后数据基本会被丢失 * 当设置为2时，由于数据已经实时写到redo log了，如果磁盘文件没有被损坏，还是可以恢复的 另外，Mast Thread默认1s进行一次刷盘操作，这个可以通过变量innodb_flush_log_at_timeout控制，默认1s。 ``` SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_flush_log_at_timeout';-- global级别，无session级别 ``` ## 磁盘结构 InnoDB引擎的磁盘结构，从大的方面来说可以分为Tablespace和redo log两部分 ## Tablespace Tablespace可以分为4大类，分别是：System Tablespace，File-Per-Table Tablespaces，General Tablespaces，Undo Tablespaces ## System Tablespace 系统表空间中包括了 InnoDB data dictionary,doublewrite buffer, change buffer, undo logs 4个部分，默认情况下InnoDB存储引擎有一个共享表空间ibdata1,如果我们创建表没有指定表空间，则表和索引数据也会存储在这个文件当中，可以通过一个变量控制(后面会介绍)。 ibdata1文件默认大小为12MB，可以通过变量innodb_data_file_path来控制，改变其大小的最好方式就是设置为自动扩展。 ``` innodb_data_file_path=ibdata1:12M:autoextend ``` 上面表示默认表空间ibdata1大小为12MB，支持自动扩展大小。 当我们的文件达到一定的大小之后，比如达到了998MB，我们就可以另外开启一个表空间文件： ``` innodb_data_home_dir= innodb_data_file_path=/ibdata/ibdata1:988M;/disk2/ibdata2:50M:autoextend ``` 关于上面的设置有3点需要注意： * innodb_data_home_dir如果不设置的话，那么就默认所有的表空间文件都在datadir目录下，而我们上面指定了2个不同路径，所以需要把innodb_data_home_dir设为空 * autoextend这个属性，只能放在最后一个文件 * 指定新的表空间文件名的时候，不能和现有表空间文件名一致，否则启动MySQL时会报错 当然，表空间可以增大，自然也可以减少，但是一般我们都不会去设置减少，而且减少表空间也相对麻烦，在这里就不展开叙述了。 ## InnoDB Data Dictionary InnoDB数据字典由内部系统表组成，其中包含用于跟踪对象(如表、索引和表列)的元数据。元数据在物理上位于InnoDB系统表空间中。由于历史原因，数据字典元数据在某种程度上与存储在InnoDB表元数据文件(.frm文件)中的信息重叠。 ## Doublewrite Buffer Doublewrite Buffer，双写缓冲区，这个是InnoDB为了实现double write而设置的一块缓冲区，double write和上面的change buffer一个确保了可靠性，一个确保了性能的提升，是InnoDB中非常重要的两大特性。 我们先来看下面一张图：  InnoDB默认页的大小是16KB，而操作系统是4KB，如果存储引擎正在写入页的数据到磁盘时发生了宕机，可能出现页只写了一部分的情况，比如只写了 4K，这种情况叫做部分写失效（partial page write），可能会导致数据丢失。 可能有人会说，可以通过redo log来恢复，但是注意，redo log恢复数据有一个前提，那就是页没有损坏，如果页本身已经被损坏了，那么是没办法恢复的，所以为了确保万无一失，我们需要先保存一个页的副本，如果出现了上面的极端情况，可以用页的副本结合redo log来恢复数据，这就是double write技术。 double write也是由两部分组成，一部分是内存中的double write buffer,大小为2MB，另一部分是物理磁盘上的共享表空间中的连续128个页，大小也是2MB，写入流程如下图(图片来源于《MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎》)：  double write机制会使得数据写入两次磁盘，但是其并不需要两倍的I/O开销或两倍的I/O操作。通过对操作系统的单个fsync()调用，数据以一个大的顺序块的形式写入到双写入缓冲区。 在大多数情况下默认启用了doublewrite缓冲区。要禁用doublewrite缓冲区，可通过将变量innodb_doublewrite设置为0即可。 # 资料分享 这是我从某优质机构弄来的一些资料，内容我认为确实称得上优质二字，**如需领取，请点赞这篇文章，关注我然后[点击这里即可免费领取](https://docs.qq.com/doc/DSmxTbFJ1cmN1R2dB)** **首先分享一份学习大纲，内容较多，涵盖了互联网行业所有的流行以及核心技术，以截图形式分享：** （亿级流量性能调优实战+一线大厂分布式实战+架构师筑基必备技能+设计思想开源框架解读+性能直线提升架构技术+高效存储让项目性能起飞+分布式扩展到微服务架构.........实在是太多了）  **其次分享一些技术知识，以截图形式分享一部分：** Tomcat架构解析：  算法训练+高分宝典：  Spring Cloud+Docker微服务实战：  **最后分享一波面试资料：** > 切莫死记硬背，小心面试官直接让你出门右拐 1000道互联网Java面试题：  Java高级架构面试知识整理： 

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