接口幂等性，qps，tps，并发量，pv，uv，脏读，不可重复读，幻读
1 脏读，不可重复读，幻读 ，mysql5.7以后默认隔离级别是什么？
整理
-#脏读
-当前事务读取到其他事务没有提交的数据，没有提交意味着可能出现回滚，数据没有存入数据库，而我们读取到他的数据，我们把它存储到数据库了，出现了脏读的现象
-#不可重复度
-在一个事务内，最开始读到的数据和事务结束前读到的数据出现了不一致的情况
-导致的原因：事务A多次读取同一个数据，事务B在事务A多次读取的过程中，对数据进行了更新并提交，导致事务A多次读取同一个数据，结果出现了不一致
-#幻读：解决了不可重复读的问题
-当我们想插入数据时，去查询数据是否存在，发现不存在，准备插入数据，但执行insert时，发现记录已经存在，无法插入，出现了幻读
-#每个隔离级别分别解决了什么问题
-读未提交（ru):存在脏读，不可重复读，幻读
-读已提交（rc）:解决了脏读，但存在不可重复读，幻读问题
-可重复读（rr):解决了脏读，不可重复读，存在幻读问题
-串行化：解决了脏读，不可重复读，幻读问题，但牺牲了效率
-#mysql5.7默认隔离级别是:可重复读（rr）
-#oracle仅主持两种隔离级别
-Read Committed：读已提交
-Serializable：默认基本为RC 存在不可重复读问题
脏读：'当一个事务读取了另一个未提交事务的数据时，称为脏读。当事务A读取到事务B尚未提交的数据时，如果事务B回滚，那么事务A读取的数据就是无效的或者不一致的，导致脏读的结果是不可靠的。'
不可重复读:'在同一个事务中，对于相同的查询，第二次读取数据时，得到的结果与第一次读取数据时不相同，称为不可重复读。不可重复读的问题在于其他事务可能在两次读取之间修改了数据，导致了结果的不一致性。'
幻读:'在同一个事务中，对于相同的查询，第二次读取数据时，得到了新增或删除的额外数据行，称为幻读。幻读问题发生在并发事务中，其中一个事务在读取数据的同时，另一个事务执行了插入或删除操作，导致第一个事务读取的数据发生了改变。'
mysql5.7以后默认隔离级别是:'可重复读'
在MySQL 5.6及之前的版本中，默认的隔离级别是"读已提交"
若要修改，需要编辑my.cnf文件
在末尾添加:transaction-isolation=READ-COMMITTED
1 读未提交 READ-UNCOMMITTED
2 读提交 READ-COMMITTED
3 可重复读 REPEATABLE-READ
4 串行化 SERIALIZABLE
2 什么是qps，tps，并发量，pv，uv
整理
-#qps Queries Per Second:每秒查询率，一台服务器每秒能够响应的查询次数，每次的响应请求数
-#TPS:Transactions Per Second,每秒处理的事务数，包括一条信息入，一条信息出，加上一次用户数据访问
-tps的过程包括，客户端请求服务端，服务端内部处理，服务端返回客户端
-例如，访问一个index页面会请求服务器3次，包括一次html,一次css一次js,n那么这个页面就会产生一个T,产生san个Q
-#并发量：系统同时处理的请求或事务数，可以理解为，系统同时处理请求的数量
-qps=并发量/平均响应时间
-并发量=qps*平均响应时间
-#pv(page view):页面访问量，即页面浏览量或点击量，用户每次刷新计算一次，可以统计服务一天的访问日志得到
-#uv（unique view）：独立访客，统计一天内访问的用户数量，可以统计服务一天的访问日志并根据用户的唯一标识去重得到
-#DAU(日活)：日活用户数量，指网站，app，网游的运营情况
-dau统计一日之内，登录或使用某个产品的用户量（去除重复登录用户）
-#MAU(月活)：月活跃用户数量，指网站、app等去重后的月活跃用户数量
qps（Queries Per Second）:'每秒查询率，表示在一秒内数据库系统能够处理的查询请求数量，他是衡量系统性能的标准，越高则表示系统处理能力越来强'
tps（Transactions Per Second）：'每秒事务处理量，表示在一秒内系统能够处理的事务数量，一个事务可以包括多个查询操作，因此TPS一般会小于等于QPS'
并发量：'指系统在某个时间段内处理请求的数量，也可以了理解为系统的并发链接数，并发量大则可以表示系统在某个时间段内承载了更多的请求，具备并发处理能力'
pv（Page View）：'页面浏览量，表示网站或应用在一段时间内被访问的页面次数，PV是衡量网站或应用的访问量的指标，他可以用来分析用户的访问行为和访问规模'
uv（Unique Visitor）：'唯一的访客，表示在一段时间内访问网站或应用的独立用户数量，UV是根据用户的设备唯一标识或ip地址等信息来区分用户的，他用来衡量网站或应用的用户数量'
#QPS（Queries Per Second）表示每秒查询率，衡量数据库系统处理查询请求数量的能力。
#TPS（Transactions Per Second）表示每秒事务处理量，衡量系统处理完整事务的能力。
#并发量指系统在某个时间段内同时处理的请求数量，是系统的并发连接数。
#PV（Page View）表示网站或应用在一段时间内被访问的页面次数，用来分析访问规模和用户行为。
#UV（Unique Visitor）表示访问网站或应用的独立用户数量，用来衡量用户数量。
3 什么是接口幂等性问题，如何解决？
整理
-#幂等操作：多次执行所产生的影响与一次执行产生的影响相同
-接口幂等性：无论调用多次，产生的效果是一样的
-get 获取数据天然幂等
-put 修改数据天然幂等
-修改库存（数字加减）：不幂等
-delete 删除天然幂等
-post 新增数据，会出现不幂等情况，要把它做成幂等性的
-#解决方案
-1 token机制
-下单接口的前一个接口，只要访问，后端生产一个字符串，保存到redis中，把这个字符串返回给前段
-当前段调用接口时，把这个字符串一起携带过去，一般放在请求头中
-服务端去redis中，存在这个字符串则表示第一次请求，删除redis中的字符串，进行执行业务
-如果这个字符串不存在于redis中，表示是重复操作，直接返回重复标志给前端
-#乐观锁：更新的场景
-update t_goods set count=count-1,version=version+1 where good_id=2 and version =1
-#唯一主键
-利用数据库的主键唯一约束，解决了在insert场景时幂等问题，但主键的要求不是自增的主键，这样就需要业务生产全局唯一的主键
-#唯一id
-调用接口时，生产一个唯一id,redis将数据保存到集合中（去重），存在即处理
-#防重表
-使用订单号做为去重表的唯一索引，把唯一索引插入去重表，在执行业务操作，且他们在同一个事务中，为了保证了重复请求时，因为去重表用唯一的约束，导致请求失败，避免了幂等问题这里要注意的是，去重表和业务表应该在同一个库中，这样就保证了在同一个事务，即业务操作失败，也会把去重表的数据回滚，这样很好保证了数据一致性
-#按钮只能点击一次
接口幂等性:'指在分布式系统中，由于网络原因或其他原因导致请求重复发送，从而导致系统产生重复的操作或数据，比如重复扣款、重复下单、重复发送短信等'
同一个接口，多次发出同一个请求，必须保证操作只执行一次
-支付接口，重复支付会导致多次扣钱 ；订单接口，同一个订单可能会多次创建。
什么情况下，会产生接口幂等性的问题呢？
-网络波动, 可能会引起重复请求
-用户重复操作,用户在操作时候可能会无意触发多次下单交易,甚至没有响应而有意触发多次交易应用
-使用了失效或超时重试机制(Nginx重试、RPC重试或业务层重试等)
-页面重复刷新
-使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单
-使用浏览器历史记录重复提交表单
-浏览器重复的HTTP请求
-定时任务重复执行
-用户双击提交按钮
解决方法：
-按钮只能操作一次
-提交后把按钮置灰或loding状态，消除用户因为重复点击而产生重复记录
-token机制
-允许重复提交，但不能产生副作用，进入页面时申请一个token，然后所有请求都带着token，后端根据token来避免重复请求，将token存入redis，请求来了之后把redis中的token清除，当重复请求来，发现没有token，不做处理。
-使用post/redirect/get模式（PRG）
-在提交后执行页面重定向，在用户提交后跳转到一个重定向的信息页面，避免用户按F5刷新页面导致重复提交，而且也不会出现浏览器表单重复提交的警告，也能消除按浏览器前进或后退导致同样重复提交的问题
-在session存放特殊标识
-在服务端生产一个唯一的标识符，存入session，同时前端获取到这个标识符，将这个标识符一并提交到后端，在服务器获取到前段传入的标识符，与session中的比较，如果一致，代表是首次提交，处理本次请求，移除标识符，不相等，不做处理
-使用唯一索引防止新增脏数据
-利用数据库的唯一索引机制，插入数据库会抛出异常，保证不会出现脏数据
-乐观锁：'乐观锁在操作数据时非常乐观，认为别人不会同时修改数据。. 因此乐观锁不会上锁，只是在执行更新的时候判断一下在此期间别人是否修改了数据：如果别人修改了数据则放弃操作，否则执行操作'
-为数据增加一个version字段，当数据需要更新时，先去数据库里获取此时的version版本号
-更新数据时首先和版本号作对比，如果不相等说明已经有其他请求去更改新数据了，提示更新失败
-悲观锁
-在获取数据时进行加锁，当同时有多个重复请求时其他请求都无法进行操作
-分布式锁
-幂等的本质就是分布式锁的问题，分布式锁可以使用redis实现，在分布式环境下，锁定全局唯一资源，使请求串行化，实际表现为互斥锁，防止重复
-缓冲队列
-将请求全部放入缓冲队列，使用异步任务处理队列中的数据，过滤掉重复的请求，优点：同步处理改为异步处理，高吞吐量，缺点：不能及时返回请求结果，需要后续轮训得到处理结果
