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一、事务特性（ACID）：

• 原子性（Atomicity）：事务是不可分隔的最小操作单元，要么全部成功，要么全部失败，如转账操作要么都完成要么都不完成。
• 一致性（Consistency）：事务完成时必须使所有数据保持一致状态，转账时一方扣款另一方必须加款。
• 隔离性（Isolation）：数据库系统提供隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的独立环境下运行。
• 持久性（Durability）：事务一旦提交或回滚，对数据的改变是永久的，即落盘操作。

二、并发事务问题及解决：

• 问题：并发事务有脏读（一个事务读到另一个未提交事务的数据）、不可重复读（同一事务先后读取同一条记录数据不同）和幻读（按条件查询无对应数据，插入时却发现数据已存在）三种问题。
• 解决：通过MySQL的四种隔离级别解决，分别是读未提交（不能解决任何问题）、读已提交（解决脏读）、可重复读（解决脏读和不可重复读）、串行化（解决所有问题但效率低），MySQL默认隔离级别是可重复读。

三、Undo log和Redo log区别：

• Redo log：记录事务提交时数据页的物理修改，由内存中的redo log buffer和磁盘中的redo log file组成，用于实现事务的持久性，采用先写日志（WAL）方式提升性能。
• Undo log：记录数据被修改前的信息，是逻辑日志，用于事务回滚和MVCC，保证事务的原子性和一致性。

四、事务隔离性保证：

• 锁：如排他锁，insert、update、delete会自动添加，防止其他事务修改数据。
• MVCC（多版本并发控制）：维护数据多个版本，使读写无冲突，依赖隐藏字段（事务ID和回滚指针）、undo log（生成版本链）和readview（快照读依据，定义数据访问规则）实现，不同隔离级别下readview生成方式不同。
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  MySQL相关内容讨论
  会议讨论了MySQL主从同步原理和分库分表的相关内容，包括其概念、策略和应对问题的方法等，具体如下：

五、主从同步原理：

• 提问时机：面试官问主从同步原理问题的时机，一是面试者之前提过主从，二是简历上说过主从相关内容。
• 应用架构：Java应用先连接数据库中间件，中间件至少连接主库和从库，主库负责写数据，从库负责读数据。
• binlog日志：即二进制文件，记录数据定义语言（DDL，如create、alter、drop）和数据操纵语言（DML，如insert、update、delete）操作，不包含查询操作。
• 同步流程：主库数据变化时将变化数据写入binlog日志；从库的IO THREAD线程从主库binlog日志读取数据并写入从库的中继日志（relay log）；从库的SQL Server线程读取中继日志文件并重新执行命令，实现主从数据同步。
• 面试回答：强调binlog日志记录DDL和DML操作，主库将变化数据写入binlog，从库读取并写入中继日志，再从中继日志读取数据写入自身数据库实现同步。

六、分库分表概述：

• 需求背景：主从架构主要解决访问压力和读写分离问题，无法解决海量数据存储问题。当单表数据量达到1000万或单表存储超过20G，或业务数据增多、用户量上升导致出现IO瓶颈和CPU瓶颈时，需要分库分表。
• 主要作用：分库分表可解决存储压力，增加用户连接数。
• 分库分表策略：
  • 垂直分库：以表为依据，按业务将不同表拆分到不同库中，如电商数据库按用户、订单、商品业务拆分为三个库。类似微服务架构，每个微服务对应一个数据库。特点是按业务分级管理，可在高并发时提高磁盘IO和数据量连接数。
  • 垂直分表：以字段为依据，将不常用字段和大文本、二进制大字段拆分到不同表中，如将商品描述字段从SKU表拆分到附件表。拆分后可实现冷热数据分离，减少IO争抢。
  • 水平分库：将一个库的数据拆分到多个库中，各库存储数据不同，所有库数据总和为业务全量数据。查询时可按ID取模或ID范围路由。可解决单库大数据量高并发的性能瓶颈问题，提高系统稳定性和可用性。
  • 水平分表：将一个表的数据拆分到多个表中，表可在同一库内。操作时按区域模方式查找、存储、删除。可优化单表数据量过大的性能问题，避免IO争抢，减少锁表几率。
• 分库分表后的问题及解决方法：
  • 产生的问题：包括分布式事务问题，可能导致事务不一致；跨节点关联查询和跨节点分页排序问题；主键重复问题。
  • 解决方法：使用中间件，如Mycat、ShardingSphere，可降低开发难度，解决上述问题。
• 面试回答建议：
  • 介绍业务：根据简历项目介绍业务，说明达到分库分表量级的情况。
  • 选择策略：海量数据存储优先选水平分库；水平分表解决单表存储和性能问题，实际开发用得相对少；垂直分库在微服务项目中常用，可提高磁盘IO和网络连接数；垂直分表可分离冷热数据，多表查询互不影响。同时要考虑中间件使用问题。