CRUD

// 自我介绍 技术考查点:

语言表达能力
逻辑思维能力
对自身优势和经历的总结能力

回答: 您好，我叫[姓名]，毕业于[毕业院校]的[专业]。在校期间，我系统学习了[相关专业课程]，并通过[实践项目或实习经历]积累了一定的[专业技能]经验。毕业后，我加入了[上家公司名称]，在那里我参与了[主要项目名称]，负责[具体工作职责]，通过这个项目，我提升了[具体能力提升]。我对[应聘岗位相关技能或领域]有强烈的兴趣，并且一直在不断学习和研究，希望能加入贵公司，为公司的发展贡献自己的力量。

流程图:

代码示例: 由于自我介绍主要是语言表达，暂无代码示例。

项目背景

技术考查点:

对项目整体的理解能力
分析和阐述问题的能力

回答: [具体项目背景内容，需结合实际项目详细说明，如项目发起的原因、目标、业务场景等]。

流程图:

代码示例: 暂无代码示例。

项目负责模块

技术考查点:

对自身工作的清晰认知
技术能力的体现

回答: 在项目中，我主要负责[具体模块名称]。该模块主要实现了[模块的主要功能]，使用了[相关技术和框架]。

流程图:

代码示例:

java

// 示例代码，根据实际模块编写
public class MyModule {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("This is my module.");
    }
}

项目中的亮点

技术考查点:

创新能力和解决问题的能力
对项目的贡献度

回答: 在项目中，我们遇到了[具体问题]，通过[创新的解决方案]成功解决了该问题，提高了[具体指标，如性能、效率等]。同时，我还对[某个功能或模块]进行了优化，使其[优化后的效果]。

流程图:

代码示例:

java

// 优化前的代码
public class OldCode {
    public void doSomething() {
        // 复杂的逻辑
    }
}

// 优化后的代码
public class NewCode {
    public void doSomething() {
        // 简化的逻辑
    }
}

radis的数据类型

技术考查点:

对Redis数据结构的掌握
应用场景的理解

回答: Redis支持多种数据类型，常见的有：

String（字符串）：最基本的数据类型，可以存储字符串、整数或浮点数。常用于缓存、计数器等场景。
Hash（哈希）：类似于Python中的字典，用于存储键值对。适用于存储对象信息。
List（列表）：按照插入顺序排序的字符串列表，可以在列表的两端进行插入和删除操作。常用于消息队列、任务队列等。
Set（集合）：无序且唯一的字符串集合，支持交集、并集、差集等操作。可用于去重、社交关系等场景。
Sorted Set（有序集合）：与集合类似，但每个成员都关联一个分数，根据分数进行排序。常用于排行榜、热门列表等。

流程图:

代码示例:

python

import redis

# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# String
r.set('name', 'John')
print(r.get('name'))

# Hash
r.hset('user:1', 'name', 'John')
r.hset('user:1', 'age', 30)
print(r.hgetall('user:1'))

# List
r.lpush('tasks', 'task1')
r.lpush('tasks', 'task2')
print(r.lrange('tasks', 0, -1))

# Set
r.sadd('fruits', 'apple')
r.sadd('fruits', 'banana')
print(r.smembers('fruits'))

# Sorted Set
r.zadd('scores', {'John': 100, 'Jane': 90})
print(r.zrange('scores', 0, -1, withscores=True))

radis中list类型和set类型的区别

技术考查点:

对Redis数据结构的深入理解
应用场景的区分能力

回答: Redis的List和Set类型有以下区别：

顺序性：List是有序的，按照插入顺序存储元素；Set是无序的。
唯一性：List可以存储重复的元素；Set中的元素是唯一的，不允许重复。
操作特性：List支持在列表的两端进行插入和删除操作，适用于实现队列和栈；Set支持交集、并集、差集等集合操作，适用于去重、社交关系等场景。

流程图:

代码示例:

python

import redis

# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# List
r.lpush('list', 'apple')
r.lpush('list', 'banana')
r.lpush('list', 'apple')
print(r.lrange('list', 0, -1))

# Set
r.sadd('set', 'apple')
r.sadd('set', 'banana')
r.sadd('set', 'apple')
print(r.smembers('set'))

radis中的淘汰策略

技术考查点:

对Redis内存管理的了解
性能优化的意识

回答: Redis提供了多种淘汰策略，用于在内存不足时决定删除哪些键：

noeviction：默认策略，当内存不足时，不删除任何键，而是返回错误。
allkeys-lru：从所有键中选择最近最少使用（LRU）的键进行删除。
allkeys-random：从所有键中随机选择一个键进行删除。
volatile-lru：从设置了过期时间的键中选择最近最少使用（LRU）的键进行删除。
volatile-random：从设置了过期时间的键中随机选择一个键进行删除。
volatile-ttl：从设置了过期时间的键中选择剩余时间最短的键进行删除。

流程图:

代码示例:

python

import redis

# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 设置淘汰策略为allkeys-lru
r.config_set('maxmemory-policy', 'allkeys-lru')

radis中key过期删除策略

技术考查点:

对Redis内存管理的深入理解
性能优化的能力

回答: Redis采用了两种过期删除策略：

定期删除：Redis会定期（默认每100ms）从设置了过期时间的键中随机选择一部分进行检查，如果发现键已经过期，则删除该键。
惰性删除：当客户端访问一个键时，Redis会检查该键是否已经过期，如果过期则删除该键并返回空。

流程图:

代码示例:

python

import redis

# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 设置键并设置过期时间
r.set('key', 'value', ex=10)

# 访问键
print(r.get('key'))

索引的数据结构

技术考查点:

对数据库索引的理解
数据结构的应用能力

回答: 常见的数据库索引数据结构有：

B树和B+树：是一种多路平衡搜索树，常用于数据库的索引。B+树是B树的一种变体，它的所有数据都存储在叶子节点上，并且叶子节点之间通过指针相连，便于范围查询。
哈希索引：使用哈希函数将键映射到一个固定大小的数组中，通过哈希值快速定位数据。哈希索引适用于等值查询，但不适合范围查询。
全文索引：用于处理文本数据的索引，常见的实现方式有倒排索引。全文索引可以快速查找包含特定关键词的文档。

流程图:

代码示例:

sql

-- 创建B+树索引
CREATE INDEX idx_name ON table_name (column_name);

-- 创建哈希索引
CREATE INDEX idx_hash ON table_name USING HASH (column_name);

b+树的特点

技术考查点:

对B+树数据结构的掌握
数据库性能优化的理解

回答: B+树具有以下特点：

多路平衡：B+树是一种多路平衡搜索树，每个节点可以有多个子节点，从而减少树的高度，提高查询效率。
数据存储在叶子节点：B+树的所有数据都存储在叶子节点上，非叶子节点只存储索引信息，这样可以减少磁盘I/O次数。
叶子节点相连：B+树的叶子节点之间通过指针相连，便于进行范围查询。
顺序访问：由于叶子节点之间有指针相连，B+树支持顺序访问，适合范围查询和排序操作。

流程图:

代码示例: 暂无代码示例。

索引优化

技术考查点:

对数据库索引的优化能力
性能调优的经验

回答: 索引优化可以从以下几个方面入手：

选择合适的索引列：选择经常用于查询条件、排序和连接的列作为索引列。
避免过度索引：过多的索引会增加磁盘空间的占用和插入、更新、删除操作的开销。
使用复合索引：当多个列经常一起用于查询条件时，可以创建复合索引。
定期重建索引：随着数据的插入、更新和删除，索引可能会变得碎片化，定期重建索引可以提高查询性能。

流程图:

代码示例:

sql

-- 创建复合索引
CREATE INDEX idx_composite ON table_name (column1, column2);

-- 重建索引
ALTER INDEX idx_name REBUILD;

springBoot自动装配原理

技术考查点:

对Spring Boot框架的理解
源码分析的能力

回答: Spring Boot自动装配的原理主要基于以下几个核心组件：

@SpringBootApplication注解：该注解是一个组合注解，包含了@EnableAutoConfiguration、@ComponentScan和@SpringBootConfiguration注解。其中，@EnableAutoConfiguration开启了自动装配功能。
@EnableAutoConfiguration注解：该注解会导入AutoConfigurationImportSelector类，该类会根据classpath下的META-INF/spring.factories文件中的配置信息，自动加载需要的配置类。
META-INF/spring.factories文件：该文件是Spring Boot自动装配的核心配置文件，其中定义了各种自动配置类的全限定名。
条件注解：Spring Boot使用了一系列的条件注解，如@ConditionalOnClass、@ConditionalOnMissingBean等，来根据不同的条件决定是否加载某个配置类。

流程图:

代码示例:

java

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class MyApp {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MyApp.class, args);
    }
}

怎么保证线程安全

技术考查点:

对多线程编程的理解
线程安全的实现能力

回答: 保证线程安全可以从以下几个方面入手：

使用同步机制：如synchronized关键字和Lock接口，确保同一时间只有一个线程可以访问共享资源。
使用原子类：如AtomicInteger、AtomicLong等，这些类提供了原子操作，避免了多线程环境下的数据竞争。
使用线程安全的集合：如ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList等，这些集合在多线程环境下可以安全地进行读写操作。
避免共享资源：尽量减少线程之间的共享资源，或者使用局部变量代替全局变量。

流程图:

代码示例:

项目背景 ​

项目负责模块 ​

项目中的亮点 ​

radis的数据类型 ​

radis中list类型和set类型的区别 ​

radis中的淘汰策略 ​

radis中key过期删除策略 ​

索引的数据结构 ​

b+树的特点 ​

索引优化 ​

springBoot自动装配原理 ​

怎么保证线程安全 ​

项目背景

项目负责模块

项目中的亮点

radis的数据类型

radis中list类型和set类型的区别

radis中的淘汰策略

radis中key过期删除策略

索引的数据结构

b+树的特点

索引优化

springBoot自动装配原理

怎么保证线程安全