可重复读解决了哪些问题？

 可重复读的核心就是一致性读(consistent read);保证多次读取同一个数据时，其值都和事

务开始时候的内容是一致，禁止读取到别的事务未提交的数据，会造成幻读。

 而事务更新数据的时候，只能用当前读。如果当前的记录的行锁被其他事务占用的话，就

需要进入锁等待。

 查询只承认在事务启动前就已经提交完成的数据。

 可重复读解决的是重复读的问题，可重复读在快照读的情况下是不会有幻读，但当前读的

时候会有幻读。

对 SQL 慢查询会考虑哪些优化 ？

 分析语句，是否加载了不必要的字段/数据。

 分析 SQL 执行计划（

explain extended），思考可能的优化点，是否命中索引等。

 查看 SQL 涉及的表结构和索引信息。 如果 SQL 很复杂，优化 SQL 结构。

 按照可能的优化点执行表结构变更、增加索引、SQL 改写等操作。

 查看优化后的执行时间和执行计划。

 如果表数据量太大，考虑分表。

 利用缓存，减少查询次数。

谈一谈缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩，以及解决办法？

缓存穿透

 问题：大量并发查询不存在的 KEY，在缓存和数据库中都不存在，同时给缓存和数据库

带来压力。

 原因：一般而言，缓存穿透有 2 种可能性：业务数据被误删，导致缓存和数据库中都没

有数据。恶意进行 ddos 攻击。

 分析：为什么会多次透传呢？不存在 一直为空，需要注意让缓存能够区分 KEY 不存在和

查询到一个空值。

 解决办法：缓存空值的 KEY，这样第一次不存在也会被加载会记录，下次拿到有这个

KEY。Bloom 过滤或 RoaingBitmap 判断 KEY 是否存在，如果布隆过滤器中没有查到

这个数据，就不去数据库中查。在处理请求前增加恶意请求检查，如果检测到是恶意攻击，

则拒绝进行服务。完全以缓存为准，使用延迟异步加载的策略（异步线程负责维护缓存的

数据，定期或根据条件触发更新），这样就不会触发更新。

缓存击穿

 问题：某个 KEY 失效的时候，正好有大量并发请求访问这个 KEY。

 分析：跟穿透其实很像，属于比较偶然的。

 解决办法：KEY 的更新操作添加全局互斥锁。完全以缓存为准，使用延迟异步加载的策

略（异步线程负责维护缓存的数据，定期或根据条件触发更新），这样就不会触发更新。

缓存雪崩

 问题：当某一时刻发生大规模的缓存失效的情况，导致大量的请求无法获取数据，从而将

流量压力传导到数据库上，导致数据库压力过大甚至宕机。

 原因：一般而言，缓存雪崩有 2 种可能性：大量的数据同一个时间失效：比如业务关系

强相关的数据要求同时失效 Redis 宕机

 分析：一般来说，由于更新策略、或者数据热点、缓存服务宕机等原因，可能会导致缓存

数据同一个时间点大规模不可用，或者都更新。所以，需要我们的更新策略要在时间上合

适，数据要均匀分享，缓存服务器要多台高可用。

 解决办法：更新策略在时间上做到比较平均。如果数据需要同一时间失效，可以给这批数

据加上一些随机值，使得这批数据不要在同一个时间过期，降低数据库的压力。使用的热

数据尽量分散到不同的机器上。多台机器做主从复制或者多副本，实现高可用。做好主从

的部署，当主节点挂掉后，能快速的使用从结点顶上。实现熔断限流机制，对系统进行负

载能力控制。对于非核心功能的业务，拒绝其请求，只允许核心功能业务访问数据库获取

数据。服务降价：提供默认返回值，或简单的提示信息。

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