计算机基础知识复习12.20
B+树与B树差异的点
叶子节点最底部的节点才会存放实际数据(索引+记录)，非叶子节点只会存放索引
所有索引都会在叶子节点出现，叶子节点之间构成一个有序链表
为什么mysql使用B+树
单点查询：B+树的非叶子节点不存放实际的记录数据，仅存放索引，因此数据量相同的情况下，相比存储即存索引又存记录的B树，B+树的非叶子节点可以存放更多的索引，因此B+树可以比B树更矮胖，查询底层节点的磁盘I/O次数会更少
插入和删除效率：B+树有大量的冗余节点，这样使得删除一个节点的时候，可以直接从叶子节点中删除，甚至可以不动非叶子节点。B树则不同，B树没有冗余节点，删除节点的时候非常复杂，
范围查询：B+树的所有叶子节点还有一个链表进行连接，查询12.1-12.12之间订单，就可以先查找12.1所在的叶子节点，然后利用链表向右遍历，指导找到12.12的节点，不需要从根节点查询
为什么主键索引最好是自增的
InnoDB创建主键索引默认为聚簇索引，数据被存放在B+tree的叶子节点，同一个叶子节点内的各个数据是按照主键顺序存放的，每当一条新的数据插入时，数据库会根据主键将其插入到对应的叶子节点中
如果使用自增主键，那么每次插入的新数据就会按照顺序添加到当前索引节点的位置，不需要移动已有的数据，当页面写满，就会自动开辟一个新页面，因为每次插入一条新纪录，都是追加操作，不需要重新移动数据
如果使用非自增主键，由于每次插入主键的索引值都是随机的，因此插入新的数据时，就可能会插入到现有数据页中间的某个位置，将不得不移动其他数据来满足新数据的插入，甚至需要从一个页面复制数据到另外一个页面，通常叫做页分裂，页分裂还有可能会造成大量的内存碎片，导致索引结构不紧凑，从而影响查询效率。
类加载过程
加载(Loading)->连接Linking(验证，准备，解析)->初始化->使用->卸载
载入：JVM载该阶段的目的是将字节码从不同的数据源(class文件，jar包，网络中)转化为二进制字节流加载到内存中，并生成一个代表该类的java.lang.class对象
验证：jvm会在该阶段对二进制字节流进行校验，只有符合JVM字节码规范的才能被JVM正确执行
准备：对使用static关键字修饰的静态变量分配内存并初始化，对应数据类型的默认初始值 如0,0L,null,false。使用static final修饰的变量称为常量，直接赋最终值，使用static修饰的变量赋初值
解析：将符号引用转化为直接引用，符号引用是一组符号(任何形式的字面量，只要在使用时能够无歧义的定位到目标即可)来描述所引用的目标。直接引用通过对符号引用进行解析，找到引用的实际内存地址
初始化：类变量赋上代码期望赋的值，执行类构造器方法的过程
一条sql语句的查询过程
1.客户端发送sql查询语句到mysql服务器
2.mysql服务器的连接器开始处理这个请求，跟客户端建立连接，获取权限，管理连接
3.解析器对sql语句进行解析，检查语句是否符合sql语法规则，确保引用的数据库，表和列都是存在的，并处理sql语句中的名称解析和权限验证
4.优化器负责确定sql语句的执行计划，这包括选择使用那些索引，以及决定表之间的连接顺序等
第一步 连接器
先连接mysql服务，然后才能执行sql语句，tcp三次握手，验证用户名和密码，获取用户权限
第二步 解析SQL
词法分析 会根据你输入的字符串识别出关键字出来 如select from
语法分析：语法分析器会根据语法规则，判断你输入的这个sql语句是否满足mysql语法，如果没问题就会构建sql语法树，这样方便后面模块获取SQL类型，表名，字段名，where条件
执行SQL
prepare阶段：预处理阶段
检查SQL查询语句中的表或者字段是否存在
将select*中的*符号，扩展为表上的所有列
optimize阶段 优化阶段
经过预处理阶段后，还需要为SQL查询语句先制定一个执行计划，这个工作交由优化器来完成。优化器主要负责将SQL查询语句的执行方案确定下来，比如表里面有多个索引，优化器会基于查询成本的考虑，来决定选择使用哪个索引
execute阶段 执行阶段
Java反射原理
对于任意一个类，都能够知道这个类中的所有属性和方法，对于任意一个对象，都能够调用他的任意一个方法和属性。
运行时类信息访问：反射机制允许程序在运行时获取类的完整结构信息，包括类名，包名，父类，实现的接口，构造函数，方法和字段
动态对象创建：可以使用反射api动态地创建对象实例，即使在编译时不知道具体的类名，通过class类的newInstance方法
动态方法调用：可以在运行时动态调用对象的方法，包括私有方法，通过Method类的invoke方法实现，允许传入对象实例和参数值来执行方法
访问和修改字段值：反射允许程序在运行时访问和修改对象的字段值，即使是私有的
Redis的数据备份(AOF和RDB）
AOF日志：如果Redis每执行一条写操作命令，就把该命令以追加的方式写入到一个文件里，然后重启Redis的时候，先去读取这个文件里的命令，并且执行它
AOF写会硬盘的策略：
Always策略的话，可以最大程度保证数据不丢失，但是由于他每执行一条写操作就同步将AOF内容写会硬盘，所以不可避免影响主进程的性能
No策略：是交由操作系统来决定何时将AOF日志内容写会硬盘，相比Always策略性能较好，但是操作系统写回硬盘的时机不可预知，如果AOF日志内容没有写回硬盘，一旦服务器宕机，就会丢失不定数量的数据
Everysec策略：每一秒将写操作日志写回到磁盘
RDB快照：记录某一瞬间的内存数据，记录的是实际数据，而AOF文件记录的是命令操作的日志，而不是实际的数据
混合持久化工作
AOF重写日志时，fork出来的重写子进程会先将与主进程共享的内存数据以RDB方式写入到AOF文件，然后主线程处理的操作命令会被记录在重写缓存区里，重写缓冲区里的增量命令会以AOF方式写入到AOF文件，写入完成后通知主进程将新的含有RDB格式和AOF格式的AOF文件替换旧的AOF文件
执行快照时，数据能被修改吗
执行bgsave过程，交给子进程构建RDB文件，主线程要修改共享数据的某一块数据时，就会发生写时复制，于是这块数据的物理内存就会被复制一份，然后主线程在这个数据副本进行修改操作，与此同时，bgsave子进程可以继续把原来的数据写入到RDB文件。主线程修改共享数据，发生了写时复制，RDB快照保存的时原本的内存数据，主线程刚修改的数据是没办法在这一时间写入RDB文件的，只能交给下一次bgsave快照
索引分类
按物理存储的角度来看，索引分为聚簇索引(主键索引)，二级索引(辅助索引)
主键索引的B+Tree的叶子节点存放的是实际数据，所有完整的用户记录都存放在主键索引的B+Tree的叶子节点里
二级索引的B+Tree的叶子节点存放的是主键值，而不是实际数据
按字段特性分为 主键索引，唯一索引，普通索引，前缀索引
主键索引是建立在主键字段上的索引，通常在创建表的时候一起创建，一张表最多只有一个主键索引，索引列的值不允许有空值
唯一索引
建立在unique字段上的索引，一张表可以有多个唯一索引，索引列的值必须唯一，但是允许有空值
普通索引
建立在普通字段上的索引，既不要求字段为主键，也不要求字段为unique
按字段个数分类
建立在单列上的索引称为单列索引
建立在多列上的索引称为联合索引