在互联网大厂的资深开发岗和架构师岗面试中，数据库知识的考察注重底层原理、分布式架构设计、性能优化及安全防护，核心围绕“如何用数据库支撑高并发、高可用、可扩展的业务场景”展开。以下是全面且深入的数据库知识体系，涵盖底层原理、架构设计、性能优化、安全防护等关键领域，并结合互联网场景的实际需求：
一、数据库基础理论与核心概念
1. ACID特性的底层实现原理
- 原子性（Atomicity）：详细说明Undo Log的原理与底层实现机制。多版本并发控制（MVCC）是什么？
- 一致性（Consistency）：事务的原子性怎么实现？数据库约束（如主键、外键、唯一索引）都是什么意思？怎么定义？底层是什么原理？
- 隔离性（Isolation）：详细说明锁机制和MVCC实现。脏读、不可重复读、幻读都是什么原因？（下文隔离级别详述）
- 持久性（Durability）：详细说明Redo Log原理与底层实现机制。如果数据库宕机，重启后怎么通过Redo Log恢复已提交的事务。
2. 事务隔离级别的底层机制
- 读未提交（Read Uncommitted）：无锁，直接读取最新数据，可能导致脏读（读取未提交的事务修改）。
- 读已提交（Read Committed）：通过行锁（共享锁/排他锁）实现，读取已提交的数据，避免脏读，但可能导致不可重复读（同一事务中多次读取同一数据结果不同）。
- 可重复读（Repeatable Read）：InnoDB的默认隔离级别，通过MVCC（多版本并发控制）实现。每个事务开始时生成一个Read View（视图），读取该视图下的历史版本数据，避免不可重复读；通过间隙锁（Gap Lock）避免幻读（读取不存在的数据）。
- 串行化（Serializable）：最高隔离级别，通过表锁实现，所有事务串行执行，避免所有并发问题，但性能最差。
-- MySQL中的记录在内存中怎么存储的？内存模型是什么？
-- undo_log内存模型？
-- MySQL中的mvcc，对于同一行数据的版本链，不同事务之间的修改怎么合并得到最终的数据？
-- 所以MySQL中最主要的底层概念包括：索引、RV，版本链、undo log、锁，剩下的隔离级别等都是在这些机制之上构建的算法？
3. 锁机制的底层原理
- 行锁（Row-Level Lock）：InnoDB的核心锁机制，针对表中的某一行数据加锁。例如，
SELECT * FROM users WHERE id=1 FOR UPDATE会对id=1的行加排他锁（X锁），阻止其他事务修改该行数据。 - 表锁（Table-Level Lock）：针对整个表加锁，例如
LOCK TABLES users WRITE会阻止其他事务读写该表。表锁的粒度大，性能差，仅在批量操作时使用。 - 间隙锁（Gap Lock）：InnoDB的可重复读隔离级别中，针对索引间隙加锁，避免幻读。例如，若
id的索引值为1、3、5，间隙锁会锁住(1,3)、(3,5)等区间，阻止其他事务插入id=2或id=4的数据。 - 乐观锁与悲观锁：
- 悲观锁：假设并发冲突会发生，提前加锁（如
SELECT ... FOR UPDATE）。 - 乐观锁：假设并发冲突不会发生，通过版本号（Version）或时间戳（Timestamp）实现。例如，更新数据时检查版本号是否与读取时一致，若一致则更新，否则重试。
- 悲观锁：假设并发冲突会发生，提前加锁（如
项目开发中怎么使用各种锁？
-- 共享锁、排他锁分别是什么？还有什么与之类似的锁？
-- 插入意向锁的多个事务只要插入的位置不冲突，可以同时持有同一间隙上的插入意向锁什么意思？
-- 基于索引加锁实现行锁，具体代码上锁是个什么东西？怎么实现的？
-- 锁是存在innodb内存中，那么如果死锁了，重启数据库是可以解锁的？
-- 为什么行锁有多种类型？分别是为了解决什么问题？具体用哪种是由谁、又是怎么选择的？
二、索引优化与查询性能调优
1. 索引的底层数据结构
- B+树：MySQL InnoDB的默认索引结构，采用多叉树结构，叶子节点存储数据（聚簇索引）或索引键值（非聚簇索引），非叶子节点仅存储索引键值和指针。B+树的优势：
- 范围查询高效：叶子节点通过双向链表连接，支持范围查询（如
SELECT * FROM users WHERE id BETWEEN 10 AND 20）。 - 空间利用率高：多叉树结构减少了树的深度，降低了磁盘IO次数。
- 排序高效：叶子节点的链表结构支持快速排序（如
ORDER BY id）。
- 范围查询高效：叶子节点通过双向链表连接，支持范围查询（如
- 哈希索引：基于哈希表实现，适用于等值查询（如
SELECT * FROM users WHERE id=1），但不支持范围查询。例如，Redis的HASH类型采用哈希索引。 - 全文索引：基于倒排索引（Inverted Index）实现，适用于文本搜索（如
SELECT * FROM articles WHERE content LIKE '%数据库%'）。例如，Elasticsearch的核心是全文索引。
详细说明各种概念。
MySQL的数据页的概念、EXPLAIN分析查询、索引优化、各类索引定义SQL、
B+树数据结构。（树数据结构与算法）
基于索引 查询数据的算法实现，帮助理解索引优化中提到的最左前缀、失效等场景。
2. 索引优化的底层原理
- 最左前缀原则：复合索引（如
(user_id, order_id)）的查询必须从左到右匹配。例如，SELECT * FROM orders WHERE user_id=1可以使用索引，而SELECT * FROM orders WHERE order_id=1无法使用该索引。 - 索引失效的场景：
- 对索引列使用函数（如
SELECT * FROM users WHERE YEAR(create_time)=2024）。 - 对索引列进行类型转换（如
SELECT * FROM users WHERE id='1'，id为整数类型）。 - 使用
OR连接条件（如SELECT * FROM users WHERE id=1 OR name='张三'，若id和name都有索引，可能无法使用索引）。
- 对索引列使用函数（如
- 覆盖索引：查询的列都包含在索引中，无需回表查询。例如，
SELECT user_id, order_id FROM orders WHERE user_id=1，若(user_id, order_id)是复合索引，则可以直接从索引中获取数据，无需访问数据行。
3. 查询性能调优的底层方法
-
Explain执行计划分析：具体使用方法以及字段含义。
通过
EXPLAIN命令查看查询的执行计划，重点关注以下字段：type：查询类型（如const=主键查询，ref=索引查询，all=全表扫描）。目标是让type尽可能接近const。key：使用的索引（如idx_user_id）。rows：扫描的行数（越小越好）。Extra：额外信息（如Using filesort=需要排序，Using index=覆盖索引）。
-
慢查询优化：通过慢查询日志（
slow_query_log）找出执行时间超过阈值的查询，优化方法包括：- 添加合适的索引（如对
where、order by、group by的列加索引）。 - 重写查询（如将
IN改为JOIN，将子查询改为临时表）。 - 分页优化（如
SELECT * FROM users WHERE id > 1000 LIMIT 10，避免OFFSET过大）。
- 添加合适的索引（如对
分页查询原理。
MyBatis框架原理与底层机制。
三、分布式数据库架构与核心技术
1. 分布式事务的底层实现原理
- 两阶段提交（2PC）：经典的分布式事务协议，分为准备阶段（Prepare）和提交阶段（Commit）。例如，TiDB的Percolator事务模型采用2PC实现跨节点事务：
- 准备阶段：事务协调者（Coordinator）向所有参与者（Participant）发送准备请求，参与者执行事务操作并锁定资源，返回“成功”或“失败”。
- 提交阶段：若所有参与者都返回“成功”，协调者发送提交请求，参与者提交事务；若有任何一个参与者返回“失败”，协调者发送回滚请求，参与者回滚事务。
- 三阶段提交（3PC）：在2PC基础上增加预提交阶段（Pre-commit），减少阻塞时间，但实现更复杂，实际应用较少。
- TCC（Try-Confirm-Cancel）：适用于业务层分布式事务，分为尝试阶段（Try）、确认阶段（Confirm）、取消阶段（Cancel）。例如，电商下单场景中，Try阶段冻结库存，Confirm阶段扣减库存，Cancel阶段解冻库存。
2. 分库分表的核心原理与实践
-
分库分表的必要性：解决单库单表的性能瓶颈（如I/O、连接数、存储容量）。例如，单表数据量超过500万行时，查询性能会显著下降。
-
分片策略：
- 哈希分片：根据分片键（如
user_id）的哈希值分配数据到不同分片（如shard_id = hash(user_id) % 10）。优点：数据分布均匀；缺点：扩容时需要数据迁移。 - 范围分片：根据分片键的范围分配数据（如
user_id在1-1000万的分片1，1001-2000万的分片2）。优点：适合时序数据（如订单）；缺点：可能导致数据倾斜（如某分片数据量过大）。 - 业务分片：根据业务模块分配数据（如用户库、订单库、商品库）。优点：逻辑清晰；缺点：跨业务查询需要关联多个库。
- 哈希分片：根据分片键（如
-
分库分表的挑战与解决方案：
- 跨分片查询：使用全局索引表（记录分片键与分片的映射关系）或异构索引库（如Elasticsearch）存储索引数据。
- 数据一致性：使用分布式事务框架（如Seata）或最终一致性（如消息队列异步同步）。
- 热点问题：采用二级分片（如
merchant_id + date联合分片）或动态分片（自动检测热点并拆分）。
如果已经通过用户号进行了哈希分片，但是某个客户存在热点数据问题，怎么优化这个热点问题？
3. 云原生数据库的底层架构
- 存算分离：计算层（如SnowFlake的
Virtual Warehouse）与存储层（如AWS S3）解耦，计算层可以独立扩缩容，存储层使用对象存储（如S3、OSS）实现无限扩展。例如，HashData的存算分离架构中，计算节点使用SSD缓存热点数据，减少对象存储的访问次数。 - 弹性扩展：计算节点（如EC2实例）可以根据业务需求动态增加或减少，存储层（如对象存储）自动扩容。
- 多租户支持：通过资源隔离（如CPU、内存配额）实现多租户共享同一数据库实例，同时保证数据安全。
四、数据库安全防护体系
常见的数据库攻击有哪些？什么原理？怎么防御？
1. SQL注入的防御机制
-
参数化查询：使用预处理语句（如Java的
PreparedStatement、Python的SQLAlchemy），将用户输入作为参数绑定到SQL语句中，避免SQL拼接。例如，SELECT * FROM users WHERE username = ? AND password = ?，参数通过setString方法绑定。MyBatis怎么支持？代码样例？
-
ORM框架：使用Hibernate、Django ORM等框架，自动处理参数化查询，避免手动拼接SQL。
-
输入验证：对用户输入进行格式验证（如正则表达式校验手机号、邮箱），过滤特殊字符（如
'、"、;）。 -
WAF（Web应用防火墙）：部署WAF（如ModSecurity、阿里云SCDN），通过规则引擎拦截SQL注入攻击（如匹配
SELECT、UNION、DROP等敏感关键字）。
2. XSS攻击的防御机制
- 输入输出过滤：对用户输入进行过滤（如去除
<script>、javascript:等危险标签），对输出进行编码（如HTML Entity编码、JavaScript Escape编码）。例如，在Thymeleaf模板中，使用th:text="${user.name}"自动转义HTML字符。 - CSP（内容安全策略）：通过HTTP头
Content-Security-Policy限制脚本加载源（如script-src 'self'），阻断内联脚本执行。 - 安全框架：使用OWASP ESAPI（Enterprise Security API）处理用户输入和输出，提供标准化的安全函数（如
ESAPI.encoder().encodeForHTML()）。
3. 数据加密与隐私保护
加密字段怎么解密？应用读取数据之后怎么处理得到明文？
- 字段级加密：对敏感字段（如密码、身份证号）使用AES-GCM、RSA等算法加密存储。例如，
public String encrypt(String plaintext) { Cipher cipher = Cipher.getInstance("AES/GCM/NoPadding"); cipher.init(Cipher.ENCRYPT_MODE, keySpec, new GCMParameterSpec(128, iv)); return Base64.getEncoder().encodeToString(cipher.doFinal(plaintext.getBytes())); }。 - 传输加密：使用TLS 1.3加密数据传输，防止中间人窃取敏感信息。例如，全站强制HTTPS，在Nginx配置
ssl_protocols TLSv1.3;。 - 隐私保护：对敏感数据进行脱敏处理（如手机号显示为
138****1234），根据用户角色实施梯度脱敏（如管理员看到完整信息，普通用户看到脱敏信息）。
五、数据库高可用与容灾设计
1. 主从复制的底层原理
同步方式选择标准？同城主从怎么选？异地灾备怎么选？
- 异步复制：主库执行事务后，将Redo Log发送到从库，从库异步执行Redo Log。优点：性能高；缺点：可能存在数据延迟（如主库宕机后，从库未同步最新数据）。
- 半同步复制：主库执行事务后，等待至少一个从库确认收到Redo Log，再提交事务。优点：数据一致性高；缺点：性能略低于异步复制。
- 组复制（Group Replication）：MySQL 5.7+支持，通过Paxos协议实现多主复制，提高可用性。
2. 高可用架构的设计
- MHA（Master High Availability）：MySQL的高可用解决方案，自动检测主库故障，提升从库为主库，实现故障转移。
- Galera Cluster：Percona的高可用解决方案，支持多主复制，所有节点都可以读写，数据一致性高。
- 云原生高可用：使用云厂商的高可用服务（如AWS RDS的Multi-AZ、阿里云RDS的读写分离），自动实现主从切换和故障转移。
3. 容灾设计
- 异地多活：将数据库部署在多个地域（如北京、上海、广州），实现地域间的容灾。例如，阿里云的全球数据库支持跨地域同步，当某个地域的数据库宕机时，自动切换到其他地域。
- 备份与恢复：采用“全量+增量”备份策略（如MySQL的
mysqldump全量备份+binlog增量备份），备份文件加密存储于异地（如AWS S3、阿里云OSS）。
六、数据库性能监控与调优
1. 性能监控的关键指标
- QPS（Queries Per Second）：每秒查询次数，反映数据库的吞吐量。
- TPS（Transactions Per Second）：每秒事务次数，反映数据库的事务处理能力。
- 连接数：当前数据库的连接数，超过最大连接数会导致连接失败。
- 慢查询数：执行时间超过阈值的查询数量，反映查询性能问题。
- CPU利用率：数据库服务器的CPU利用率，超过80%会导致性能下降。
- 内存利用率：数据库服务器的内存利用率，超过80%会导致缓存失效。
2. 性能调优的工具
- Explain：分析查询的执行计划，优化索引和查询语句。
- Slow Query Log：记录慢查询，找出性能瓶颈。
- Performance Schema：MySQL 5.6+支持，监控数据库的性能指标（如锁等待、查询执行时间）。
- Prometheus+Grafana：开源监控系统，收集数据库的性能指标（如QPS、TPS、连接数），可视化展示。
七、总结：核心考察点
数据库知识的考察注重“底层原理+实际应用+架构设计”的结合。核心考察点包括：
- 底层原理：ACID、事务隔离级别、锁机制、索引数据结构（B+树）、分布式事务（2PC、TCC）。
- 性能优化：索引优化、查询性能调优（Explain、慢查询）、分库分表策略。
- 架构设计：分布式数据库架构（存算分离、云原生）、高可用与容灾设计（主从复制、MHA）。
- 安全防护：SQL注入、XSS攻击的防御，数据加密与隐私保护。
建议：在准备面试时，不仅要记住概念，还要深入理解底层原理（如B+树的结构、2PC的执行流程），并结合实际项目经验（如分库分表的实践、慢查询的优化），这样才能在面试中脱颖而出。
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在数据库资深/架构师岗位面试中，MySQL的考察核心已从“会用”转向“懂原理、能调优、会解决复杂问题”，尤其关注底层机制、性能瓶颈定位、高可用设计及与业务的结合能力。以下是具体的重点考察方向，按优先级+深度排序：
一、「索引与查询优化」—— 高频且能体现深度的核心考点
资深岗不会考“什么是B+树”，而是考B+树的设计为什么适合MySQL、索引失效的底层原因、如何用索引“精准打击”慢查询。
关键考察点：
- B+树的原理与MySQL的适配性
- 对比B树：为什么InnoDB选B+树？（叶子节点存数据+顺序访问，减少磁盘IO；非叶子节点只存索引，容纳更多节点）
- 聚簇索引 vs 非聚簇索引：InnoDB的聚簇索引是“数据+索引”的组合（主键索引的叶子节点存整行数据），MyISAM是非聚簇（索引和数据分开）；覆盖索引的本质是“不需要回表”（查询字段都在索引里）。
- 联合索引的最左匹配原则：为什么
(a,b,c)能支持a、a+b、a+b+c的查询，但不能直接支持b或c？（B+树按最左前缀排序） - 索引失效的底层原因：比如
where id = '1'（id是int，字符串转换导致无法命中索引）、where date(create_time) = '2024-01-01'（函数操作破坏索引有序性）、order by rand()（无法用索引排序，导致文件排序）。
- EXPLAIN的深度解读与实战
- 必关注的字段：
type（访问类型，从all→index→range→ref→eq_ref→const，越左越差）、key（实际使用的索引）、rows（预估扫描的行数，越大越耗性能）、Extra（额外信息，如Using filesort/Using temporary表示需要优化）。 - 案例：如果
EXPLAIN显示type=all且key=null，说明全表扫描，需要检查where条件是否有索引，或是否需要强制走索引（force index）。
- 必关注的字段：
- 慢查询的定位与优化流程
- 工具：慢查询日志（
slow_query_log）、pt-query-digest（分析慢查询日志的工具，找出TOP慢SQL）、performance_schema（实时监控SQL执行情况）。 - 优化步骤：先看执行计划→再查索引是否合理→再优化SQL语句（比如将子查询改为联表、拆分大查询、避免
select *）。
- 工具：慢查询日志（
二、「事务与锁」—— 考察对ACID的底层实现与并发问题的解决能力
资深岗会问MVCC到底怎么实现的、间隙锁为什么会引发幻读、死锁怎么定位和避免，而非“事务的四个隔离级别是什么”。
关键考察点：
- MVCC（多版本并发控制）的底层机制
- 核心组件：
undo log（版本链）、read view（读视图，判断哪些版本可见）。 - 不同隔离级别的表现：
- 读未提交（RU）：不加锁，直接读最新数据；
- 读已提交（RC）：每次查询生成新的
read view，能看到其他事务提交的修改； - 可重复读（RR）：第一次查询生成
read view，后续复用，避免不可重复读；默认隔离级别下，InnoDB通过间隙锁解决幻读。
- 案例：为什么RR级别下，
update语句会加间隙锁？（防止其他事务插入符合条件的数据，导致幻读）
- 核心组件：
- 锁的类型与场景
- 行锁 vs 表锁：InnoDB默认行锁，但全表更新时会退化为表锁；MyISAM只有表锁。
- 间隙锁（Gap Lock）：锁定索引记录之间的间隙，比如
where id between 1 and 10，会锁(1,10)的间隙，防止插入id=2~9的数据；间隙锁只在RR级别存在。 - 临键锁（Next-Key Lock）：行锁+间隙锁的组合，比如
where id=5，会锁id<=5且>前一个索引值的范围，解决幻读。 - 死锁：
show engine innodb status查看死锁日志，分析锁等待链；避免方法：按固定顺序加锁、减少事务持有锁的时间、降低事务隔离级别。
三、「InnoDB核心机制」—— 考察对存储引擎的底层理解
InnoDB是MySQL的默认引擎，资深岗会问日志系统的设计为什么保证持久化、缓冲池怎么优化性能。
关键考察点：
- 日志系统：redo log、undo log、binlog的区别与协作
redo log（重做日志）：WAL（Write-Ahead Logging）机制，先写redo log再写数据文件，保证崩溃恢复（比如宕机后，用redo log恢复未写入数据文件的修改）；物理日志，记录页的修改。undo log（回滚日志）：用于事务回滚和MVCC，逻辑日志，记录数据的旧版本。binlog（二进制日志）：用于主从复制和数据恢复，逻辑日志，记录SQL语句或行的修改；三种格式：statement（语句级，可能导致主从不一致）、row（行级，安全但日志大）、mixed（混合模式）。
- 缓冲池（Buffer Pool）的优化
- 缓冲池的作用：缓存数据和索引，减少磁盘IO；默认大小是128M，生产环境建议设为物理内存的50%~70%。
- 监控指标：
innodb_buffer_pool_read_requests（缓存命中次数）、innodb_buffer_pool_reads（缓存未命中次数）；命中率=命中次数/(命中次数+未命中次数)，低于95%需要调大缓冲池。
四、「高可用与分布式」—— 考察对大规模系统的设计能力
资深岗/架构师需要解决数据量爆炸、高并发、高可用的问题，重点考察分库分表、主从复制、分布式事务。
关键考察点：
- 主从复制的原理与延迟解决
- 原理：主库写binlog→从库IO线程读binlog→从库SQL线程执行binlog；异步复制（默认）、半同步复制（主库等待从库确认后才提交）、全同步复制（所有从库确认，性能差）。
- 延迟问题：原因可能是主库大事务、从库并行复制能力不足；解决方法：优化主库事务（拆分成小事务）、开启从库多线程复制（
slave_parallel_workers）、使用并行复制插件（如Percona的Tungsten）。
- 分库分表的策略与坑
- 拆分方式：垂直拆分（按业务拆，比如用户库、订单库）、水平拆分（按分片键拆，比如用户ID哈希、时间范围）。
- 分片键选择：要均匀分布（避免热点）、关联查询方便（比如订单表按用户ID分片，用户表也按用户ID分片，联表方便）。
- 常见坑：
- 跨分片查询：比如
count(*)、order by，解决方法：用缓存（Redis）存储汇总数据，或建全局汇总表； - 全局唯一ID：不能用数据库自增，要用雪花算法、UUID（但UUID无序，影响索引性能）或数据库分段（比如Leaf-segment）；
- 分布式事务：跨库事务无法用本地事务解决，需用XA、TCC、Seata等方案。
- 跨分片查询：比如
- 分布式事务的选型与实践
- XA：强一致性，基于两阶段提交（2PC），但性能差，适合小事务；
- TCC：补偿机制，分为Try、Confirm、Cancel三个阶段，适合长事务，但开发复杂；
- Seata：开源框架，支持AT模式（基于undo log，自动补偿）、TCC模式、Saga模式；AT模式是无侵入的，适合大部分场景。
五、「实战问题排查与调优」—— 考察解决真实问题的能力
资深岗面试一定会问你遇到过哪些MySQL性能问题？怎么解决的？，重点考察问题定位的思路与落地能力。
常见问题与解决案例：
- 案例1：线上慢查询突然增多
- 排查步骤：
- 看慢查询日志，用
pt-query-digest找出TOP慢SQL； - 对慢SQL执行
EXPLAIN，发现type=all（全表扫描）； - 检查索引：发现
where条件的字段没有索引； - 加索引后，慢查询消失。
- 看慢查询日志，用
- 总结：索引缺失是慢查询的常见原因，但要先确认执行计划，避免盲目加索引（索引越多，写性能越差）。
- 排查步骤：
- 案例2：主从延迟严重
- 排查步骤：
- 看主库的
slow_query_log，发现有很多大事务（比如批量插入10万条数据）； - 看从库的
show processlist，发现SQL线程在逐条执行大事务； - 解决方法：将主库的大事务拆分成小事务（比如每次插入1000条），并开启从库多线程复制；
- 看主库的
- 总结：大事务是主从延迟的主要原因，要拆分成小事务，同时优化从库的并行复制能力。
- 排查步骤：
- 案例3：接口超时，发现数据库锁等待严重
- 排查步骤：
- 执行
show processlist，发现多个连接处于Waiting for table metadata lock或Waiting for row lock状态； - 查死锁日志（
show engine innodb status），发现两个事务互相等待对方的锁； - 解决方法：调整事务的加锁顺序（比如都按用户ID从小到大加锁），并减少事务的持有时间（比如将事务内的非数据库操作移到外面）；
- 执行
- 总结：锁等待会导致接口超时，要从事务设计和加锁顺序入手解决。
- 排查步骤：
六、「延伸考察：与业务的结合能力」
资深岗不仅考技术，还考技术如何支撑业务，比如：
- 你的项目中有没有遇到过数据量激增的情况？怎么做的分库分表？
- 你们的支付系统怎么保证事务一致性？用了哪种分布式事务方案？
- 你们的秒杀系统怎么解决库存超卖问题？（用数据库乐观锁：
update stock set count=count-1 where id=1 and count>0）
总结：资深岗MySQL面试的“通关密码”
- 原理深挖：不仅要会用，还要懂“为什么”（比如B+树为什么适合MySQL、MVCC怎么实现RR隔离）；
- 实战落地：能结合项目经验，讲清楚遇到的问题、排查过程、解决方法；
- 高可用思维：能设计支持高并发、高可用的MySQL架构（比如主从复制+分库分表+分布式事务）；
- 问题排查能力：有一套系统的方法定位慢查询、锁等待、主从延迟等问题。
如果需要模拟回答某个具体问题（比如“请解释MVCC的实现”），或针对你的项目经验调整考察重点，随时告诉我！
