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0115java面经

article 2025/1/17 1:30:58

1，synchronized 关键字的实现原理是什么?

在 Java 中，synchronized关键字用于实现对资源的同步访问，其实现原理主要基于 ** 对象监视器（Monitor）和Java 虚拟机（JVM）** 的底层机制。以下是详细介绍：

监视器锁

  • 每个 Java 对象都有一个与之关联的监视器（Monitor），也被称为内置锁或对象锁。当一个线程访问被synchronized修饰的代码块或方法时，它必须先获取该对象的监视器锁。
  • 如果该对象的监视器锁已经被其他线程占用，那么当前线程就会被阻塞，进入等待队列，直到获取到锁为止。
  • 当线程执行完synchronized代码块或方法后，会释放监视器锁，以便其他线程可以获取锁并访问同步资源。

字节码指令

  • 在编译阶段，Java 编译器会在被synchronized修饰的方法或代码块前后插入特定的字节码指令来实现同步功能。
  • 对于synchronized方法，在方法的字节码中会增加ACC_SYNCHRONIZED标志，当线程调用该方法时，JVM 会检查该标志。如果设置了此标志，线程会尝试获取对象的监视器锁，成功获取后才会执行方法体，方法执行完成后会自动释放锁。
  • 对于synchronized代码块，会使用monitorenter和monitorexit字节码指令。monitorenter指令用于获取对象的监视器锁，monitorexit指令用于释放锁。如果获取锁失败，线程会被阻塞，直到锁被释放。

底层实现机制

  • 在 HotSpot 虚拟机中，对象在内存中的布局包含了对象头（Object Header），对象头中包含了一些与同步相关的信息，如对象的哈希码、对象分代年龄以及锁状态标志等。
  • 当对象被用作锁时，会根据锁的状态在对象头中记录相关信息。例如，在偏向锁模式下，对象头会记录偏向的线程 ID；在轻量级锁模式下，会记录指向线程栈中锁记录的指针等。
  • JVM 会根据不同的锁竞争情况，自动在偏向锁、轻量级锁和重量级锁之间进行切换，以提高性能。偏向锁适用于只有一个线程频繁访问同步资源的情况，轻量级锁适用于多个线程交替访问同步资源的情况，而重量级锁则适用于多个线程同时竞争锁的情况。

2，volatile 关键字的实现原理是什么?

在 Java 中，volatile 关键字主要用于确保变量的可见性和防止指令重排序，其实现原理涉及 Java 内存模型（JMM）和编译器、处理器的一些优化机制。以下是详细解释：

可见性保证

  • 当一个变量被声明为 volatile 时，对该变量的写操作会立即刷新到主内存中，而不是仅仅停留在线程的本地缓存中。
  • 同时，当一个线程读取一个 volatile 变量时，它会从主内存中读取最新的值，而不是使用本地缓存中的旧值。

防止指令重排序

  • 为了保证 volatile 变量的操作不会被重排序，Java 编译器和处理器会遵循 Java 内存模型的规定。

  • 在生成字节码时，会在

    volatile

    变量的读写操作前后插入内存屏障（Memory Barrier）。

    • 写操作：在 volatile 变量的写操作之后会插入一个 StoreStore 屏障，确保之前的写操作都已经完成，再进行 volatile 的写操作；之后会插入一个 StoreLoad 屏障，确保 volatile 的写操作对后续的读操作可见。
    • 读操作：在 volatile 变量的读操作之前会插入一个 LoadLoad 屏障，确保后续的读操作不会提前到 volatile 读操作之前；之前会插入一个 LoadStore 屏障，确保之前的读操作不会和 volatile 的读操作重排序。

内存屏障的作用

  • LoadLoad 屏障：确保 Load1 操作先于 Load2 操作执行，即 Load1 操作的结果对 Load2 操作可见。
  • LoadStore 屏障：确保 Load 操作先于 Store 操作执行，防止 Load 操作的结果被重排序到 Store 操作之后。
  • StoreStore 屏障：确保 Store1 操作先于 Store2 操作执行，防止 Store1 操作的结果被重排序到 Store2 操作之后。
  • **StoreLoad屏障：确保Store操作先于Load操作执行，防止Store操作的结果被重排序到Load` 操作之后。

性能考虑

  • 虽然 volatile 可以保证变量的可见性和防止指令重排序，但过度使用可能会对性能产生一定影响。因为内存屏障的插入会增加处理器的开销，特别是 StoreLoad 屏障的代价相对较高。

适用场景

  • 状态标记：例如，在一个多线程环境中，使用 volatile 来标记一个任务是否已经完成，让其他线程可以及时感知状态的变化。
  • 双重检查锁定（DCL）：在单例模式的双重检查锁定中，使用 volatile 可以防止指令重排序，确保单例对象的正确初始化。

示例代码

public class VolatileExample {
    private volatile boolean flag = false;

    public void setFlag() {
        flag = true;
    }

    public boolean getFlag() {
        return flag;
    }
}

上述代码中，flag 被声明为 volatile，确保了不同线程对 flag 变量的读写操作都能正确反映到主内存中，避免了线程本地缓存带来的可见性问题。

在多线程环境中，当一个线程调用 setFlag() 方法修改 flag 的值时，该值会立即刷新到主内存中。而当另一个线程调用 getFlag() 方法时，它会从主内存中读取最新的 flag 值，保证了数据的一致性。

总的来说，volatile 关键字是 Java 多线程编程中一个重要的工具，它通过内存屏障和遵循 Java 内存模型的规定，确保了变量的可见性和操作的有序性，但需要根据具体情况合理使用，以避免性能问题。

3，synchronized 锁升级机制是什么

在 Java 中，synchronized 锁的升级机制是为了在不同的并发场景下，通过优化锁的实现来提高性能。以下是详细的锁升级机制：

无锁状态

  • 当对象刚被创建时，它处于无锁状态，此时对象头中的锁标志位表示为无锁。

偏向锁

  • 适用场景：当一个线程频繁访问同步块时，偏向锁可以提高性能。
  • 实现原理
    • 当第一个线程访问同步块时，会将对象头中的标志位设置为偏向锁，并将该线程的 ID 记录在对象头中。
    • 此后，该线程再次访问同步块时，只需要检查对象头中的线程 ID 是否是自己，如果是，就可以直接进入同步块，无需额外的锁操作。
    • 这样可以避免频繁的加锁和解锁操作，提高性能。

轻量级锁

  • 适用场景：当多个线程交替访问同步块时，使用轻量级锁。
  • 实现原理
    • 当第二个线程尝试获取锁时，如果对象处于偏向锁状态，偏向锁会升级为轻量级锁。
    • 轻量级锁使用线程栈中的锁记录（Lock Record）和对象头中的指针来实现。线程会在自己的栈帧中创建一个锁记录，并将对象头中的信息复制到锁记录中。
    • 然后，线程会尝试通过 CAS（Compare And Swap）操作将对象头中的指针指向锁记录，如果成功，则该线程获得轻量级锁，可以进入同步块。
    • 如果 CAS 操作失败，说明有其他线程在竞争锁，会导致锁膨胀为重量级锁。

重量级锁

  • 适用场景：当多个线程同时竞争锁时，使用重量级锁。
  • 实现原理
    • 当多个线程竞争轻量级锁时，会导致锁膨胀为重量级锁。
    • 重量级锁使用对象的监视器（Monitor），这是由操作系统提供的互斥量（Mutex）实现的。
    • 竞争失败的线程会进入等待队列，被阻塞，直到获得锁的线程释放锁。
    • 当线程释放重量级锁时，会唤醒等待队列中的一个线程，使其竞争锁。

锁升级过程总结

  • 当一个线程访问同步块时，首先尝试使用偏向锁，如果没有竞争，偏向锁会持续有效。
  • 当有其他线程竞争时，偏向锁会升级为轻量级锁，通过 CAS 操作尝试获取锁。
  • 当多个线程竞争轻量级锁时，轻量级锁会升级为重量级锁，使用操作系统的互斥量来管理线程的阻塞和唤醒。

代码示例

public class SynchronizedUpgradeExample {
    private static final Object lock = new Object();

    public static void main(String[] args) {
        // 线程 1 访问同步块
        new Thread(() -> {
            synchronized (lock) {
                // 执行同步代码
                System.out.println("Thread 1 is in synchronized block");
            }
        }).start();

        // 线程 2 尝试访问同步块
        new Thread(() -> {
            synchronized (lock) {
                // 执行同步代码
                System.out.println("Thread 2 is in synchronized block");
            }
        }).start();
    }
}

在上述代码中，synchronized (lock) 用于同步访问代码块。当线程 1 首先访问同步块时，可能会使用偏向锁或轻量级锁，具体取决于运行时的并发情况。当线程 2 尝试访问时，可能会导致锁升级，最终可能会升级到重量级锁，这取决于两个线程对锁的竞争情况。

锁升级机制可以使 synchronized 关键字在不同的并发场景下自适应地调整锁的实现，在低并发情况下尽量减少锁的开销，在高并发情况下保证线程的同步和数据安全。同时，开发人员无需显式地干预锁升级过程，JVM 会根据运行时的并发情况自动完成锁的升级。

4，线程池的实现原理是什么?

线程池是一种用于管理和复用线程的机制，它可以有效地控制线程的创建和销毁，提高系统性能。以下是线程池的实现原理：

核心组件

  • 任务队列（Task Queue）：用于存储等待执行的任务。可以是阻塞队列，如 ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue 等，也可以是非阻塞队列，具体取决于线程池的实现。
  • 工作线程（Worker Threads）：线程池中的线程，负责从任务队列中取出任务并执行。
  • 线程工厂（Thread Factory）：用于创建新的工作线程。
  • 拒绝策略（Rejected Execution Handler）：当任务队列已满且无法再添加新任务，同时线程池中的线程数量达到最大线程数时，用来处理新提交的任务。

工作流程

  1. 创建线程池
    • 初始化线程池时，会根据配置创建一定数量的工作线程，并将它们放入线程池中。这些线程会处于等待状态，等待任务的到来。
    • 线程池的大小通常包括核心线程数（Core Pool Size）和最大线程数（Maximum Pool Size）。核心线程数是线程池应该维持的最小线程数量，最大线程数是线程池允许的最大线程数量。
  2. 提交任务
    • 当有新任务提交到线程池时，会进行以下操作：
      • 如果当前工作线程数量小于核心线程数，会创建一个新的工作线程来执行该任务。
      • 如果当前工作线程数量已经达到核心线程数，会将任务添加到任务队列中等待执行。
      • 如果任务队列已满，且工作线程数量小于最大线程数，会创建新的工作线程来执行任务。
      • 如果任务队列已满，且工作线程数量达到最大线程数，会根据拒绝策略处理新任务。
  3. 执行任务
    • 工作线程会不断从任务队列中取出任务并执行。如果任务队列为空，工作线程可能会根据线程池的配置进入等待状态或超时等待状态，以节省资源。
    • 当工作线程完成任务后，会再次从任务队列中获取新任务，实现线程的复用。
  4. 关闭线程池
    • 当不再需要线程池时，可以调用关闭方法关闭线程池。通常有两种关闭方式：
      • shutdown()：会平滑地关闭线程池，会等待正在执行的任务完成，不再接受新任务。
      • shutdownNow()：会尝试立即关闭线程池，会尝试中断正在执行的任务，并返回未执行的任务列表。

核心代码实现（Java）

import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class ThreadPoolExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 核心线程数
        int corePoolSize = 2;
        // 最大线程数
        int maximumPoolSize = 4;
        // 线程空闲时的存活时间
        long keepAliveTime = 10;
        // 时间单位
        TimeUnit unit = TimeUnit.SECONDS;
        // 任务队列
        BlockingQueue<Runnable> workQueue = new LinkedBlockingQueue<>();

        // 创建线程池
        ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue);

        // 提交任务
        threadPoolExecutor.execute(() -> {
            System.out.println("Task 1 is running");
        });

        // 关闭线程池
        threadPoolExecutor.shutdown();
    }
}

代码解释：

  • 首先，我们定义了线程池的核心参数，包括核心线程数、最大线程数、线程空闲存活时间和任务队列。
  • 然后，使用 ThreadPoolExecutor 的构造函数创建了一个线程池。
  • 接着，使用 execute() 方法向线程池提交了一个任务，该任务是一个简单的 Runnable 任务，打印出 “Task 1 is running”。
  • 最后，使用 shutdown() 方法关闭线程池。

拒绝策略

  • AbortPolicy：默认的拒绝策略，会直接抛出 RejectedExecutionException 异常。
  • CallerRunsPolicy：由调用者线程执行该任务。
  • DiscardOldestPolicy：丢弃队列中最旧的任务，然后尝试重新提交当前任务。
  • DiscardPolicy：直接丢弃新任务，不做任何处理。

优点

  • 降低资源消耗：避免频繁创建和销毁线程，提高资源利用率。
  • 提高响应速度：任务到达时，可以立即从线程池中获取线程执行，无需等待线程创建。
  • 可管理性：可以根据系统的负载调整线程池的大小，设置线程的存活时间，设置不同的拒绝策略等。

通过使用线程池，可以有效地管理线程资源，提高系统的并发处理能力和性能，特别是在处理大量并发任务时，线程池是一种非常有效的工具。

5，Java线程池如果任务异常,如何得知是哪个线程异常

在 Java 线程池中，如果任务抛出异常，可以通过以下几种方式来得知是哪个线程发生了异常：

方式一：使用 try-catch 块

在任务的 run() 方法中使用 try-catch 块捕获异常，并且可以打印出当前线程的信息。

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class ThreadPoolExceptionHandling {
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(2);

        executorService.execute(() -> {
            try {
                // 任务逻辑
                throw new RuntimeException("Exception occurred in thread");
            } catch (RuntimeException e) {
                // 打印异常信息及当前线程名称
                System.out.println("Exception caught in thread: " + Thread.currentThread().getName());
                e.printStackTrace();
            }
        });

        executorService.shutdown();
    }
}

代码解释：

  • 首先，使用 Executors.newFixedThreadPool(2) 创建一个固定大小为 2 的线程池。
  • 然后，使用 execute() 方法提交一个任务，在任务中使用 try-catch 块来捕获可能发生的异常。
  • 在 catch 块中，通过 Thread.currentThread().getName() 获取当前线程的名称，并打印出异常信息和线程名称。

方式二：使用 Future 和 Callable

使用 ExecutorService 的 submit() 方法提交 Callable 任务，通过 Future.get() 方法获取结果，此时可以捕获 ExecutionException，并得知是哪个线程发生了异常。

import java.util.concurrent.*;

public class ThreadPoolExceptionHandlingWithCallable {
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(2);

        Future<?> future = executorService.submit(() -> {
            // 任务逻辑
            throw new RuntimeException("Exception occurred in thread");
        });

        try {
            future.get();
        } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
            // 打印异常信息及当前线程名称
            System.out.println("Exception caught in thread: " + Thread.currentThread().getName());
            e.printStackTrace();
        }

        executorService.shutdown();
    }
}

代码解释：

  • 首先，使用 Executors.newFixedThreadPool(2) 创建一个固定大小为 2 的线程池。
  • 然后，使用 submit() 方法提交一个 Callable 任务。
  • 尝试使用 future.get() 方法获取任务的结果，该方法会阻塞直到任务完成或抛出异常。
  • 在 catch 块中，通过 Thread.currentThread().getName() 获取当前线程的名称，并打印出异常信息和线程名称。

方式三：自定义 ThreadFactory

可以自定义 ThreadFactory 来创建线程，并在创建线程时设置 UncaughtExceptionHandler，以便在未捕获的异常发生时进行处理。

import java.util.concurrent.*;

public class ThreadPoolExceptionHandlingWithCustomThreadFactory {
    public static void main(String[] args) {
        ThreadFactory threadFactory = r -> {
            Thread thread = new Thread(r);
            thread.setUncaughtExceptionHandler((t, e) -> {
                // 打印异常信息及发生异常的线程名称
                System.out.println("Uncaught exception in thread: " + t.getName());
                e.printStackTrace();
            });
            return thread;
        };

        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(2, threadFactory);

        executorService.execute(() -> {
            // 任务逻辑
            throw new RuntimeException("Exception occurred in thread");
        });

        executorService.shutdown();
    }
}

代码解释：

  • 首先，自定义了一个 ThreadFactory，在创建线程时设置了 UncaughtExceptionHandler。
  • UncaughtExceptionHandler 会在未捕获的异常发生时被调用，打印出异常信息和线程名称。
  • 然后，使用自定义的 ThreadFactory 创建一个固定大小为 2 的线程池。
  • 最后，使用 execute() 方法提交一个任务，当任务发生异常时，UncaughtExceptionHandler 会处理该异常。

通过以上几种方式，可以在 Java 线程池中有效地检测到任务异常，并得知是哪个线程发生了异常，从而进行相应的处理和调试。根据具体的使用场景，可以选择不同的方法。例如，如果需要处理任务的返回结果，使用 Callable 和 Future 会更合适；如果只是简单的 Runnable 任务，使用 try-catch 块或自定义 ThreadFactory 可以更好地管理异常。

6.MySQL数据库的性能优化方法有哪些?

以下是 MySQL 数据库性能优化的一些常见方法：

一、数据库设计优化

  1. 合理设计表结构
    • 遵循数据库设计范式，避免数据冗余。例如，将重复的数据存储在单独的表中，通过外键关联。
    • 合理使用数据类型，避免使用过大的数据类型，例如，使用 INT 代替 BIGINT 来存储较小范围的整数，以节省空间。
    • 避免使用 NULL，如果可能，尽量为字段指定默认值，因为 NULL 值会使索引、比较和统计变得复杂。
  2. 正确使用索引
    • 对经常用于查询、连接和排序的列创建索引。但要注意避免过度索引，因为索引会增加数据插入、更新和删除的成本。
    • 考虑联合索引，根据查询条件的组合创建联合索引，提高多条件查询的性能。
    • 定期分析和优化索引，对于不再使用或低效的索引，可以删除。

二、SQL 语句优化

  1. 优化查询语句
    • 避免使用 SELECT *，只选择需要的列，减少数据传输量。
    • 尽量避免子查询，可考虑使用连接（JOIN）来代替，因为子查询通常性能较差。
    • 优化 WHERE 子句，使用合适的操作符，避免在 WHERE 子句中使用函数或表达式，因为这会使索引失效。
    • 合理使用 LIMIT 子句，避免全表扫描。
  2. 使用 EXPLAIN 分析查询
    • 使用 EXPLAIN 关键字来分析查询语句的执行计划，查看是否使用了索引，以及可能存在的性能问题。
    • 根据 EXPLAIN 的结果，调整查询语句或索引。

三、服务器配置优化

  1. 调整内存配置
    • 合理分配 innodb_buffer_pool_size，该参数决定了 InnoDB 存储引擎使用的内存缓冲池大小，一般可设置为物理内存的 50%-80%。
    • 适当调整 key_buffer_size，该参数用于 MyISAM 存储引擎的索引缓存，根据实际使用情况分配。
    • 配置 query_cache_size，用于缓存查询结果，但要注意在高并发写入环境下，可能会导致性能下降，因为缓存的更新会比较频繁。
  2. 调整并发参数
    • 调整 max_connections，设置合理的最大连接数，避免过多的连接导致系统资源耗尽。
    • 配置 thread_cache_size，用于缓存线程，减少线程创建和销毁的开销。

四、存储引擎选择

  • 根据应用需求选择合适的存储引擎，如 InnoDB 适合事务处理和高并发环境，具有行级锁定、外键支持等特性；MyISAM 适合读密集型应用，如数据仓库，具有表级锁定，查询速度快，但不支持事务。

五、数据缓存

  • 使用 MySQL 自带的查询缓存（如果适用），但要注意缓存的失效策略和可能的性能问题。
  • 考虑使用外部缓存系统，如 Redis 或 Memcached，将热点数据存储在缓存中，减少对数据库的直接访问。

六、分区和分表

  • 对于大表，可以考虑分区或分表，将表分成多个较小的部分，以提高查询和维护的性能。
    • 分区：根据一定的规则将表划分为多个分区，例如按日期范围、范围分区或列表分区。
    • 分表：将大表拆分为多个小表，根据业务逻辑进行拆分，如按用户 ID 拆分用户表。

七、数据库服务器硬件优化

  • 增加内存，提高系统的内存容量，减少磁盘 I/O。
  • 使用更快的存储设备，如 SSD，以提高磁盘 I/O 性能。

八、数据库维护

  1. 定期优化表
    • 使用 OPTIMIZE TABLE 命令对表进行优化，整理表的碎片，提高性能。
  2. 定期备份和清理
    • 定期备份数据，避免数据丢失。
    • 定期清理无用的数据，如日志文件、过期数据，减少存储占用。

示例 SQL 语句优化

-- 优化前的查询
SELECT * FROM users WHERE YEAR(birthday) = 1990;
-- 优化后的查询
SELECT * FROM users WHERE birthday >= '1990-01-01' AND birthday < '1991-01-01';

解释：

  • 优化前的查询在 WHERE 子句中使用了函数 YEAR()，这会导致索引失效。
  • 优化后的查询使用了范围条件，更有利于 MySQL 使用索引，提高查询性能。

通过上述多个方面的优化，可以有效提高 MySQL 数据库的性能。在实际应用中，需要根据具体的数据库环境和业务需求，综合考虑并灵活运用这些优化方法，不断测试和调整，以达到最佳的性能效果。

7，explain里有那些列,需要关注哪几列?

当使用 EXPLAIN 命令分析 MySQL 查询语句时，会返回一个包含多个列的结果集，以下是一些重要的列及其含义：

1. id

  • 含义：表示查询中 SELECT 语句的顺序编号。
  • 关注要点
    • 如果只有一个 SELECT，则 id 通常为 1。
    • 对于复杂的子查询或 UNION 操作，id 可以帮助你理解查询的执行顺序。较大的 id 值先执行，相同 id 值按从上到下的顺序执行。

2. select_type

  • 含义：表示 SELECT 的类型，包括 SIMPLE、PRIMARY、SUBQUERY、DERIVED、UNION 等。
  • 关注要点
    • SIMPLE：表示简单查询，不包含子查询或 UNION。
    • PRIMARY：表示查询中最外层的 SELECT。
    • SUBQUERY：表示子查询。
    • DERIVED：表示在 FROM 子句中使用了派生表。

3. table

  • 含义：表示查询涉及的表。
  • 关注要点
    • 显示查询操作的表，可帮助你确定查询涉及的范围。

4. type

  • 含义：表示连接类型，反映了 MySQL 查找数据的方式，从最优到最差的顺序为：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL。
  • 关注要点
    • const 和 eq_ref 通常表示高效的查询，可能使用了索引。
    • ALL 表示全表扫描，性能最差，应尽量避免。

5. possible_keys

  • 含义：表示可能使用的索引。
  • 关注要点
    • 查看可能使用哪些索引，为优化提供参考。

6. key

  • 含义：表示实际使用的索引。
  • 关注要点
    • 与 possible_keys 对比，如果未使用可能的索引，可能需要进一步优化。

7. key_len

  • 含义：表示使用的索引的长度。
  • 关注要点
    • 用于判断索引的使用情况，越短越好。

8. ref

  • 含义：表示哪些列或常量被用于查找索引列上的值。
  • 关注要点
    • 可以帮助你了解索引列与哪些列进行了连接或比较。

9. rows

  • 含义：表示 MySQL 估计需要扫描的行数。
  • 关注要点
    • 该值越小越好，反映了查询的效率。

10. Extra

  • 含义：包含额外信息，如 Using index、Using where、Using temporary、Using filesort 等。
  • 关注要点
    • Using index：表示使用了覆盖索引，性能较好。
    • Using where：表示使用了 WHERE 子句筛选结果。
    • Using temporary：表示使用了临时表，性能较差，尽量避免。
    • Using filesort：表示使用了文件排序，性能较差，尽量避免。

以下是一个 EXPLAIN 结果的示例：

EXPLAIN SELECT * FROM users u JOIN orders o ON u.id = o.user_id WHERE u.age > 20;

| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 1 | SIMPLE | u | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1000 | Using where |
| 1 | SIMPLE | o | ref | user_id_index | user_id_index | 4 | u.id | 10 | NULL |

解释：

  • id 为 1，表示这是一个简单查询。
  • select_type 为 SIMPLE，是简单查询。
  • table 显示涉及 u（用户表）和 o（订单表）。
  • type 对于 u 表是 ALL，表示对用户表进行了全表扫描，对于 o 表是 ref，表示使用了索引查找。
  • possible_keys 显示可能的索引，key 显示实际使用的索引。
  • key_len 显示了索引长度。
  • ref 表示使用了 u.id 进行连接。
  • rows 表示估计扫描的行数。
  • Extra 显示了额外信息，对于 u 表使用了 WHERE 子句筛选，对于 o 表没有额外信息。

在使用 EXPLAIN 分析时，重点关注 type、possible_keys、key、Extra 列，它们可以帮助你发现潜在的性能问题，如全表扫描、未使用可能的索引、使用临时表或文件排序等，从而为优化查询提供依据。同时，需要根据实际情况综合考虑其他列，以准确理解查询的执行过程和性能表现。

通过对这些列的分析，可以对查询语句进行优化，例如添加或修改索引、调整查询条件、避免全表扫描等，以提高 MySQL 数据库的性能。

8，最长连续递增序列

以下是使用 Java 语言实现最长连续递增序列的完整代码：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class LongestIncreasingSubsequence {
    public static List<Integer> findLongestIncreasingSubsequence(int[] nums) {
        if (nums == null || nums.length == 0) {
            return new ArrayList<>();
        }
        int maxLength = 1;
        int curLength = 1;
        int startIndex = 0;
        int resultStartIndex = 0;
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            if (nums[i] > nums[i - 1]) {
                curLength++;
            } else {
                if (curLength > maxLength) {
                    maxLength = curLength;
                    resultStartIndex = startIndex;
                }
                curLength = 1;
                startIndex = i;
            }
        }
        // 处理最后一段递增序列
        if (curLength > maxLength) {
            maxLength = curLength;
            resultStartIndex = startIndex;
        }
        List<Integer> result = new ArrayList<>();
        for (int i = resultStartIndex; i < resultStartIndex + maxLength; i++) {
            result.add(nums[i]);
        }
        return result;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 2, 3};
        List<Integer> subsequence = findLongestIncreasingSubsequence(nums);
        for (Integer num : subsequence) {
            System.out.print(num + " ");
        }
    }
}

代码解释：

  • 这个 Java 程序定义了一个名为

    findLongestIncreasingSubsequence

    的静态方法，它接受一个整数数组

    nums

    作为输入。

    • 首先，如果数组为空或长度为 0，将返回一个空的 ArrayList。

    • 然后，我们初始化 maxLength 为 1，表示目前找到的最长递增序列的长度。curLength 初始化为 1，表示当前正在考虑的递增序列的长度。startIndex 为当前递增序列的起始索引，resultStartIndex 为最终结果的起始索引。

    • 我们使用一个

      for

      循环从数组的第二个元素开始遍历，索引

      i

      从 1 到

      nums.length - 1
      • 如果当前元素 nums[i] 比前一个元素 nums[i - 1] 大，那么当前递增序列的长度 curLength 加 1。
      • 否则，如果 curLength 大于 maxLength，更新 maxLength 为 curLength，并更新 resultStartIndex 为 startIndex，同时将 curLength 重置为 1，将 startIndex 设为 i。

    • 最后，处理最后一段递增序列，若 curLength 大于 maxLength，更新 maxLength 和 resultStartIndex。

    • 创建一个新的 ArrayList 存储结果，将从 resultStartIndex 开始，长度为 maxLength 的元素添加到结果列表中。

  • 在 main 方法中，定义了一个示例数组 nums，调用 findLongestIncreasingSubsequence 方法并存储结果，最后打印结果列表中的元素。

使用示例：

  • 在 main 方法中，定义了一个数组 {1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 2, 3}。
  • 调用 findLongestIncreasingSubsequence 方法找到最长递增序列。
  • 将结果存储在 subsequence 列表中。
  • 遍历 subsequence 列表，打印出列表中的元素。

运行结果：

  • 对于输入数组 {1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 2, 3}，程序将输出 2 3 4 5，因为 2, 3, 4, 5 是该数组中最长的连续递增序列。

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