1 TCP与UDP的区别：
1.1 连接方面
TCP：属于面向连接的协议。在进行数据传输前，通信双方要先通过“三次握手”建立连接，以此保障数据传输的路径通畅。数据传输结束后，再通过“四次挥手”释放连接。例如，在进行文件下载时，客户端和服务器首先要建立连接，之后才开始传输文件，传输完成后断开连接。
UDP：是无连接的协议。在发送数据前，无需建立连接，发送方直接把数据发送出去，接收方在合适的时候接收数据。像在线视频直播，主播端不断发送视频数据，观众端直接接收，无需事先建立连接。
1.2 可靠性方面
TCP：提供可靠的数据传输。它运用序列号、确认应答机制，接收方收到数据后会返回确认信息给发送方。要是发送方在规定时间内未收到确认信息，就会重传数据。同时，TCP还具备校验和机制，能够检测数据在传输过程中是否发生错误。例如，在进行电子邮件发送时，邮件内容会完整无误地到达收件方邮箱。
UDP：不保证数据的可靠传输。它没有确认应答、重传机制，数据一旦发出，发送方就不会管数据是否能正确、完整地到达接收方。在网络状况不佳时，可能会出现数据丢失、损坏的情况。例如，在玩网络游戏时，可能会出现短暂的卡顿或画面闪烁，这可能是由于UDP数据包丢失造成的。
1.3 数据顺序方面
TCP：保证数据按序到达。它为每个数据包分配序列号，接收方会根据序列号对数据包进行排序，然后按顺序交付给应用层。例如，在网页浏览时，网页的各个元素（如文字、图片）会按照正确的顺序显示在浏览器中。
UDP：不保证数据的顺序。数据包可能会乱序到达接收方，接收方直接将收到的数据交付给应用层，不会进行排序处理。例如，在视频会议中，偶尔会出现声音和画面不同步的情况，这可能是由于UDP数据包乱序到达造成的。
1.4 传输效率方面
TCP：由于要建立连接、保证可靠性和顺序，需要进行大量的控制信息交互，因此传输效率相对较低，开销较大。建立连接和断开连接的过程会消耗一定的时间和资源，而且重传机制也会增加传输时间。例如，在传输大文件时，TCP的传输速度可能会比UDP慢一些。
UDP：无需建立连接和进行复杂的控制，传输效率高，开销小。它只负责将数据快速发送出去，不进行额外的处理。例如，在实时音频传输中，UDP能够快速地将音频数据发送出去，保证声音的实时性。
1.5 流量控制和拥塞控制方面
TCP：具备流量控制和拥塞控制机制。流量控制是根据接收方的缓冲区大小来调整发送方的发送速度，防止接收方缓冲区溢出。拥塞控制则是根据网络的拥塞状况来调整发送方的发送速度，避免网络拥塞。例如，在网络拥堵时，TCP会自动降低发送速度，以缓解网络压力。
UDP：没有流量控制和拥塞控制机制。发送方以固定的速度发送数据，不会根据接收方的处理能力和网络状况进行调整。这可能会导致在网络拥塞时，数据包丢失率增加。例如，在网络带宽不足时，UDP可能会导致大量数据包丢失。
1.6 应用场景方面
TCP：适用于对数据准确性和顺序要求较高的场景，如文件传输（FTP）、电子邮件（SMTP、POP3）、网页浏览（HTTP、HTTPS）、远程登录（SSH）等。
UDP：适用于对实时性要求较高、对数据准确性要求相对较低的场景，如视频会议、实时音频播放、在线游戏、DNS查询等。
2 池化思想
池化思想是一种在计算机领域广泛应用的设计理念，它的核心在于预先创建并管理一组资源，以避免频繁地创建和销毁资源所带来的开销，从而提高系统的性能和效率。以下从原理、常见应用场景和优缺点等方面详细介绍池化思想。
2.1 原理
池化思想的基本原理是在系统初始化时，预先创建一定数量的资源对象并将它们存储在一个 “池” 中。当有使用资源的需求时，系统直接从池中获取可用资源，使用完毕后再将资源归还给池，而不是直接销毁。如果池中的资源都在使用中，系统可以选择等待资源释放或者根据配置创建新的资源。
2.2 常见应用场景
数据库连接池
在数据库操作中，建立和断开数据库连接是比较耗时的操作。数据库连接池预先创建一定数量的数据库连接并存储在池中。当应用程序需要访问数据库时，从连接池中获取一个可用的连接，使用完毕后将连接归还给连接池。例如，Java 中的 Druid、HikariCP 等都是常用的数据库连接池。
python
# Python 使用 PyMySQL 和连接池示例
import pymysql
from DBUtils.PooledDB import PooledDB# 创建连接池
pool = PooledDB(creator=pymysql, # 使用 pymysql 作为数据库连接驱动host='localhost',user='root',password='password',database='test',autocommit=True,charset='utf8mb4',cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor,mincached=2, # 连接池中空闲连接的初始数量maxcached=5, # 连接池中空闲连接的最大数量maxconnections=6 # 连接池允许的最大连接数
)# 从连接池获取连接
conn = pool.connection()
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM users")
results = cursor.fetchall()
print(results)
# 释放连接，归还给连接池
cursor.close()
conn.close()
线程池
在多线程编程中，创建和销毁线程也会消耗大量的系统资源。线程池预先创建一定数量的线程并管理它们。当有任务需要执行时，从线程池中获取一个空闲线程来执行任务，任务完成后线程不会被销毁，而是继续等待下一个任务。例如，Java 中的ExecutorService就是线程池的实现。
python
import concurrent.futures# 创建线程池
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:# 定义任务函数def task(n):return n * n# 提交任务futures = [executor.submit(task, i) for i in range(5)]# 获取任务结果for future in concurrent.futures.as_completed(futures):print(future.result())
对象池
在一些需要频繁创建和销毁对象的场景中，可以使用对象池来管理对象。对象池预先创建一定数量的对象并存储在池中，当需要使用对象时，从池中获取，使用完毕后将对象归还给池。例如，在游戏开发中，子弹、敌人等对象可以使用对象池来管理。
优缺点
优点
- 提高性能：避免了频繁创建和销毁资源的开销，减少了系统的响应时间，提高了系统的处理速度。
- 资源管理：可以更好地控制资源的使用，避免资源的过度使用导致系统崩溃。例如，通过设置数据库连接池的最大连接数，可以防止过多的连接同时访问数据库，导致数据库性能下降。
- 可复用性：资源可以被多次复用，提高了资源的利用率。
缺点
- 初始成本：需要预先创建一定数量的资源，可能会占用一定的系统资源。
- 复杂性：池化管理需要额外的代码来实现，增加了系统的复杂性。例如，需要处理资源的分配、回收、超时等问题。
- 资源泄漏风险：如果资源在使用完毕后没有正确归还给池，可能会导致资源泄漏，影响系统的性能。
池化思想就好比一个资源管理的 “小仓库”。比如说，你家里经常会来客人，每次有客人来你都要去买新的椅子给他们坐，买完用完又扔掉，这样既浪费钱又麻烦。后来你想到一个办法，买了一堆椅子放在家里的一个角落（这就是 “池”），有客人来就从这个角落拿椅子给他们坐，客人走了就把椅子放回去，下次再有客人来就不用再去买新椅子了，直接从角落里拿就行。
在计算机里也是类似的道理。像数据库连接池，建立数据库连接就像是买椅子，很费时间和精力。有了数据库连接池，就可以先准备好一些连接放在 “池” 里，程序要访问数据库时，直接从 “池” 里拿一个连接用，用完再放回去，这样就不用每次都花时间去建立新连接了。
线程池也是一样，创建线程很 “贵”（消耗资源），线程池就提前创建好一些线程放在那里，有任务要处理了，就找个空闲的线程来做，做完了这个线程也不 “下班”，等着做下一个任务。
还有对象池，比如游戏里的子弹，每次发射一颗子弹都去创建一个新的，太麻烦了。用对象池的话，就先准备一堆子弹放在 “池” 里，需要发射子弹时从 “池” 里拿一颗，子弹打完了再放回 “池” 里，下次还能接着用。
这样做的好处就是能让程序运行得更快，因为不用每次都花时间去创建新的资源了，而且也能更好地管理资源，不会让资源用得太乱。不过也有一些小缺点，比如一开始要准备这些资源会占一些空间，管理这个 “小仓库” 也需要一些额外的工作，要是不小心把资源弄丢了（没有正确放回 “池” 里），就可能会出问题。
3 InnoDB和MyISAM区别
3.1 数据存储结构
InnoDB：采用聚簇索引，将数据和索引存储在一起。表数据按照主键的顺序存储在B - Tree结构的索引中，叶子节点包含了完整的数据记录。如果没有显式定义主键，InnoDB会选择一个唯一的非空索引列作为聚簇索引键，如果没有这样的列，InnoDB会自动生成一个隐藏的主键列来构建聚簇索引。
MyISAM：数据和索引是分开存储的。MyISAM表有一个数据文件和一个索引文件，数据文件中存储了表的记录，索引文件则存储了索引信息，索引文件中的叶子节点存储的是数据记录的物理地址。
3.2 事务支持
InnoDB：支持事务，遵循ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则，能够确保数据的完整性和一致性。通过使用事务，可以将多个数据库操作组合成一个逻辑单元，要么全部成功执行，要么全部回滚，避免数据出现不一致的情况。
MyISAM：不支持事务。这意味着在MyISAM表中执行的操作是相互独立的，没有事务的概念，无法保证一组操作的原子性和一致性。如果在执行多个操作时出现错误，无法自动回滚到之前的状态。
3.3 锁机制
nnoDB：支持行级锁和表级锁。默认情况下，InnoDB使用行级锁，这意味着在并发访问时，可以精确地锁定正在被修改的行，而不会影响其他行的访问，从而提高了并发性能。只有在必要时，例如对整个表进行大规模的更新操作时，才会使用表级锁。
MyISAM：只支持表级锁。当对MyISAM表进行操作时，会锁定整个表，这在并发访问较高的情况下，可能会导致大量的锁等待，降低系统的并发性能。例如，当一个查询正在读取表中的数据时，其他任何对该表的写入操作都必须等待，直到查询完成并释放锁。
3.4 外键支持
InnoDB：支持外键约束。外键用于建立表与表之间的关联关系，确保数据的一致性和完整性。通过外键约束，可以限制在子表中插入或更新的数据必须在父表中有对应的记录，从而防止数据的不一致性。
MyISAM：不支持外键约束。在MyISAM表中，如果需要实现类似外键的功能，需要在应用程序层面进行额外的逻辑处理来确保数据的一致性。
3.5 性能特点
InnoDB：适合处理大量的并发读写操作，特别是在事务处理和数据一致性要求较高的场景下表现出色。由于支持行级锁和事务，能够有效地减少锁冲突，提高并发性能。但是，由于需要维护事务日志和索引结构，写入性能相对MyISAM可能会稍低一些。
MyISAM：查询性能较高，特别是对于只读操作。因为MyISAM的索引和数据分开存储，并且索引结构相对简单，所以在读取数据时能够快速定位到索引位置，然后获取数据。但是，由于不支持事务和行级锁，在并发写入操作较多的情况下，性能会受到限制。
3.6 适用场景
InnoDB：适用于对数据一致性和事务处理要求高的应用，如电商系统、银行系统、企业资源规划（ERP）系统等。这些系统需要确保数据的准确性和完整性，支持并发的读写操作，并且能够处理大量的事务。
MyISAM：适用于以读操作为主，对数据一致性要求不高，且并发写入较少的场景，如一些简单的博客系统、内容管理系统（CMS）等。在这些场景中，查询操作频繁，而写入操作相对较少，MyISAM的简单结构和高效的查询性能能够满足需求。
4 MySQL删除表的三种方式
drop table
drop 是直接删除表信息，速度最快，但是无法找回数据
例如删除 user 表：
drop table user;
truncate (table)
truncate 是删除表数据，不删除表的结构，速度排第二，但不能与where一起使用
例如删除 user 表：
truncate table user;delete from
delete 是删除表中的数据，不删除表结构，速度最慢，但可以与where连用，可以删除指定的行
删除user表的指定记录
delete from user where user_id = 1;
三种方式的区别
相同点
truncate和不带where子句的delete，drop都会删除表内的数据；
drop，truncate都是DDL语句（数据定义语言），执行后会自动提交；
不同点
语句类型：delete语句是数据库操作语言（DML），truncate，drop是数据库定义语言（DDL）；
效率：一般来说 drop > truncate> delete；
是否删除表结构：truncate和delete 只删除数据不删除表结构，truncate 删除后将重建索引（新插入数据后id从0开始记起），而 delete不会删除索引 （新插入的数据将在删除数据的索引后继续增加），drop语句将删除表的结构包括依赖的约束，触发器，索引等；
安全性：drop和truncate删除时不记录MySQL日志，不能回滚，delete删除会记录MySQL日志，可以回滚；
返回值：delete 操作后返回删除的记录数，而 truncate 返回的是0或者-1（成功则返回0，失败返回-1）；
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