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高并发大访问量的mysql优化，服务器优化？
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字段建索引、主从数据库、读写分离、表分区、负载均衡。
linux的慢查询日志会记录mysql的超时查询sql语句，定期察看进行优化。
2.大访问量下秒杀模块程序怎么设计，如果使用mysql会有多卖的情况，就是订单超过库存。
将订单数据缓存到内存，如果用数据库直接崩掉，毫无悬念的。
3.缓存的使用
能用静态的用静态，不能静态的用内存缓存，例如memcache、redis，不能缓存的用数据库。
4.session可不可以跨域？怎么跨域？
将PHP session机制重写（PHP提供），将session存储在memcache或者数据库就可以跨域了。
另外session能以三种方式存储，文件、数据库、缓存。
5.了不了解非关系型数据库？
mongodb
6.会不会写shell脚本以及linux的操作
还会问一下时下流行的东西，比如做没做过微信开发，例如微信支付开发、APP移动开发，等等问题。
问的核心东西都是围绕这些转的，如果有笔试会让你写sql，php功能（例如冒泡排序等排序），还有逻辑题。
我当初面试了很多，这是一个我的面试经验的总结，纯手打忘采纳。
一、写一个函数，获取一篇文章内容中的全部图片，并下载
二、什么是 CSRF 攻击？XSS 攻击？如何防范？
CSRF：跨站请求伪造，可以通过通过判断来源和加 Token 的方式来防范。
XSS：跨站脚本攻击，可以通过对内容转义和过滤来防范，还有 CSP
三、应用中我们经常会遇到在 user 表随机调取 10 条数据来展示的情况，简述你如何实现该功能。
四、MYSQL 中主键与唯一索引的区别
主键：绝对不能有空值。唯一索引：可以有空值
五、http 与 https 的主要区别
关键是 S 上。简而言之，https 建立连接后要先把 SSL 的证书发下去，有了公钥和私钥，就可以解密了。
六、两台 mysql 服务器，其中一台挂了，怎么让业务端无感切换，并保证正常情况下讲台服务器的数据是一致的
不是核心业务的话，先停写，把备机拉起来，查看两台机器的日志，进行数据补偿，开写。
如果是核心业务的话，现在所有的操作都在正常的状态机器上。把好的这台机器的备机拉起来，当主机。
以上全是应急操作。实际上数据库的容灾设计要复杂得多。
面试官要是问你，备机的数据不一致怎么办，你要勇敢怼回去，你们每秒多少写入操作。按照百万级表，每秒 1000 的写入效率，正常的设计是，分布在 2 台机器上每台 500。这个级别的数据同步，出现差异的概率 可以忽略不计的。有一台出现问题，另一台也可以抗住。
（正常的操作，还是先停写，等数据一致，切换，开写。我们公司搞这些切换都是在凌晨 4.00 左右，核心业务的每秒写操作，只有十几个。前后耽搁不到 20 秒）。
七、10 瓶水，其中一瓶有毒，小白鼠喝完有毒的水之后，会在 24 小时后死亡，问：最少用几只小白鼠可以在 24 小时后找到具体是哪一瓶水有毒。
答案：四只
二进制问题。薛定谔的老鼠。
一只老鼠有两个状态，死活，对应 01。假设老鼠的个数为 A，则有 2^A=10; A=4；
思路很简单，十瓶药编号：0,1,10,11….1001;
0 不喝。第一只老鼠喝所有个位是 1 的：13579，第二只喝十位是 1 的，第三只和百位是 1 的，第四只喝千位是 1 的。
24 小时后，看下死了的是 1，活着的是 0。按老鼠的顺序乖乖站好…… 假如第一只和第三只死了，那就是 0101，就是 5 有问题。
效率问题。因为php是脚本解释语言，其特点在于易上手和部署，但在处理需要大量cpu的操作时（图片就是）就力不从心了，如果写成php扩展的话效率会提升，但还是没直接执行C/C++的程序快
不好实现多线程。这个就不用多说了，和语言定位有关，虽然可以异步调用，但毕竟不是强项。
一、简述一下MongoDB的应用场景
mongodb 支持副本集、索引、自动分片，可以保证较高的性能和可用性。
更高的写入负载
默认情况下，MongoDB 更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。
高可用性
MongoDB 的复副集 (Master-Slave) 配置非常简洁方便，此外，MongoDB 可以快速响应的处理单节点故障，自动、安全地完成故障转移。这些特性使得 MongoDB 能在一个相对不稳定（如云主机）的环境中，保持高可用性。
数据量很大或者未来会变得很大
依赖数据库 (MySQL) 自身的特性，完成数据的扩展是较困难的事，在 MySQL 中，当一个单达表到 5-10GB 时会出现明显的性能降级，此时需要通过数据的水平和垂直拆分、库的拆分完成扩展，使用 MySQL 通常需要借助驱动层或代理层完成这类需求。而 MongoDB 内建了多种数据分片的特性，可以很好地适应大数据量的需求。
基于位置的数据查询
MongoDB 支持二维空间索引，因此可以快速及精确地从指定位置获取数据。
表结构不明确
在一些传统 RDBMS 中，增加一个字段会锁住整个数据库 / 表，或者在执行一个重负载的请求时会明显造成其它请求的性能降级。通常发生在数据表大于 1G 的时候（当大于 1TB 时更甚）。 因 MongoDB 是文档型数据库，为非结构货的文档增加一个新字段是很快速的操作，并且不会影响到已有数据。另外一个好处当业务数据发生变化时，是将不再需要由 DBA 修改表结构。
二、数据库设计经验，为什么进行分表？分库？一般多少数据量开始分表？分库？分库分表的目的？
1、为什么要分表
当一张表的数据达到几百万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。
分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。数据库中的数据量不一定是可控的，在未进行分库分表的情况下，随着时间和业务的发展，库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作，增删改查的开销也会越来越大；另外，由于无法进行分布式式部署，而一台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、IO 等）是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。
2、分表的方案
做 mysql 集群，有人会问 mysql 集群，根分表有什么关系吗？虽然它不是实际意义上的分表，但是它启到了分表的作用，做集群的意义是什么呢？为一个数据库减轻负担，说白了就是减少 sql 排队队列中的 sql 的数量，举个例子：有 10 个 sql 请求，如果放在一个数据库服务器的排队队列中，他要等很长时间，如果把这 10 个 sql 请求，分配到 5 个数据库服务器的排队队列中，一个数据库服务器的队列中只有 2 个，这样等待时间是不是大大的缩短了呢？
linux mysql proxy 的安装，配置，以及读写分离
mysql replication 互为主从的安装及配置，以及数据同步
优点：扩展性好，没有多个分表后的复杂操作（php 代码）
缺点：单个表的数据量还是没有变，一次操作所花的时间还是那么多，硬件开销大。
三、简述一下数据库主从复制，读写分离
* 什么是主从复制
主从复制，是用来建立一个和主数据库完全一样的数据库环境，称为从数据库；
* 主从复制的原理：
1.数据库有个bin-log二进制文件，记录了所有的sql语句。
2.只需要把主数据库的bin-log文件中的sql语句复制。
3.让其从数据的relay-log重做日志文件中再执行一次这些sql语句即可。
* 主从复制的作用
1.做数据的热备份，作为后备数据库，主数据库服务器故障后，可切换到从数据库继续工作，避免数据丢失。
2.架构的扩展。业务量越来越大，I/O访问频率过高，单机无法满足，此时做多库的存储，降低磁盘I/O访问频率，提高单机的I/O性能
3.主从复制是读写分离的基础，使数据库能制成更大 的并发。例如子报表中，由于部署报表的sql语句十分慢，导致锁表，影响前台的服务。如果前台服务使用master，报表使用slave，那么报表sql将不会造成前台所，保证了前台的访问速度。
* 主从复制的几种方式：
1.同步复制：所谓的同步复制，意思是master的变化，必须等待slave-1,slave-2,…,slave-n完成后才能返回。
2.异步复制：如同AJAX请求一样。master只需要完成自己的数据库操作即可。至于slaves是否收到二进制日志，是否完成操作，不用关心。MYSQL的默认设置。
3.半同步复制：master只保证slaves中的一个操作成功，就返回，其他slave不管。
这个功能，是由google为MYSQL引入的。
* 关于读写分离
在完成主从复制时，由于slave是需要同步master的。所以对于insert/delete/update这些更新数据库的操作，应该在master中完成。而select的查询操作，则落下到slave中。
