以下是整理后的 **PHP后端面试高频问题（20题）**，采用清晰的层级结构和列表格式，方便复制查看： ### **一、数据库相关** 1. **聚簇索引与非聚簇索引的原理和区别？**     - **原理**：       - 聚簇索引：数据存储与索引键绑定（如InnoDB的主键索引），索引结构包含完整数据行。       - 非聚簇索引：索引单独存储，索引键指向数据行的物理地址（如InnoDB的普通索引）。     - **区别**：聚簇索引查询效率更高（直接取数据），非聚簇索引可能需回表；一张表只能有一个聚簇索引。   2. **索引如何提高查询效率？索引失效的场景有哪些？**     - **原理**：通过数据结构（如B+树）快速定位数据，减少磁盘I/O。     - **失效场景**：       - 条件中使用函数或表达式（如`WHERE age+1=20`）。       - 模糊查询左匹配（如`LIKE '%abc'`）。       - 字段类型隐式转换（如`WHERE id='123'`且`id`为数值型）。   3. **Hash索引与B+树索引的区别？**     - **Hash索引**：适合等值查询（O(1)复杂度），不支持范围查询，存在哈希冲突。     - **B+树索引**：支持范围查询（有序结构），查询效率稳定，适用于大多数场景。   4. **如何分析MySQL慢查询？Explain输出重点看哪些字段？Rows如何计算？**     - **慢查询分析**：开启慢查询日志，用`EXPLAIN`分析执行计划。     - **Explain重点字段**：       - `type`（连接类型，最优为`const`/`eq_ref`）。       - `key`（实际使用的索引）。       - `rows`（预估扫描行数，越小越好）。     - **Rows计算**：根据统计信息（如索引基数）估算，非精确值。   5. **MySQL的B+树如何存储数据？最左前缀原则是什么？**     - **存储方式**：叶子节点存储数据行，非叶子节点仅存储索引键和指针，形成有序树结构。     - **最左前缀原则**：复合索引按索引列顺序匹配，查询条件需包含索引的最左列（如索引`(a,b,c)`支持`a`、`a+b`、`a+b+c`查询）。   ### **二、缓存与消息队列** 6. **Redis的使用场景有哪些？高性能体现在哪些方面？**     - **场景**：缓存热点数据、分布式锁、计数器、消息队列（List/Stream）等。     - **高性能原因**：       - 单线程+多路复用（处理高并发IO）。       - 内存存储（响应速度纳秒级）。       - 批量操作（Pipeline）减少网络延迟。   7. **Redis分布式锁的原理是什么？有哪些注意事项？**     - **原理**：通过`SET key value NX PX timeout`命令实现原子加锁，释放时验证`value`避免误删。     - **注意事项**：       - 锁过期时间需大于业务执行时间（防止锁提前释放）。       - 集群模式下需考虑主从同步延迟（如RedLock算法）。   8. **缓存雪崩、穿透、击穿的解决方案？**     - **雪崩**：设置不同过期时间、加互斥锁、熔断降级。     - **穿透**：布隆过滤器拦截无效请求、空值缓存。     - **击穿**：热点数据永不过期、加互斥锁。   9. **对比Kafka与RabbitMQ的特点和适用场景？**     - **Kafka**：高吞吐量、分布式流处理，适合日志收集、实时分析。     - **RabbitMQ**：支持复杂路由（如主题模式）、可靠性强，适合企业级消息队列。   10. **Kafka消费速度慢如何优化？积压消息怎么处理？**      - **优化方法**：        - 增加消费者线程数（对应Kafka分区数）。        - 批量拉取消息（增大`fetch.max.bytes`）。      - **积压处理**：        - 新建Topic重新消费（复制数据）。        - 临时增加消费者实例并行消费。   ### **三、并发与性能优化** 11. **线程池的核心参数有哪些？执行流程是怎样的？**      - **核心参数**：        - `corePoolSize`（核心线程数）、`maximumPoolSize`（最大线程数）、`keepAliveTime`（空闲线程存活时间）。      - **执行流程**：        1. 任务提交，优先创建核心线程处理。        2. 核心线程满则存入队列（如`BlockingQueue`）。        3. 队列满则创建非核心线程，直至达到最大线程数。        4. 仍无法处理则触发拒绝策略（如`AbortPolicy`）。   12. **synchronized与ReentrantLock的区别？**      - **锁机制**：        - `synchronized`：JVM内置锁，自动释放（基于进入/退出Monitor）。        - `ReentrantLock`：API层面锁，需手动释放（`lock()`/`unlock()`）。      - **特性**：        - `ReentrantLock`支持公平锁、可中断锁、多个条件变量（`Condition`）。   13. **如何定位线上慢查询？Explain的`type`字段取值含义？**      - **定位步骤**：        1. 开启慢查询日志（`slow_query_log=ON`）。        2. 用`EXPLAIN`分析SQL执行计划，查看`type`是否为低效类型（如`ALL`全表扫描）。      - **`type`值优先级**：`system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL`。   14. **压测关注哪些指标？如何用JMeter进行压测？**      - **核心指标**：        - QPS（每秒请求数）、TPS（事务处理量）、响应时间（95%/99%分位值）、错误率。      - **JMeter操作**：        - 添加线程组（模拟用户并发）。        - 配置HTTP请求（URL、参数、Headers）。        - 监听聚合报告（`Summary Report`）和图形结果。   ### **四、综合场景与架构** 15. **订单流程设计：主表字段、子订单关系、库存扣减方式？**      - **主表字段**：订单ID、用户ID、总金额、创建时间、状态（待支付/已支付等）。      - **子订单关系**：主表与子表通过订单ID关联（一对多，记录商品详情）。      - **库存扣减**：        - 高并发场景用Redis预扣（异步回写数据库）。        - 普通场景直接操作数据库（需加锁防超卖）。   16. **分布式事务的解决方案有哪些？如何处理回滚？**      - **框架**：Seata（AT模式）、TCC（Try-Confirm-Cancel）、事务消息（如RocketMQ）。      - **回滚机制**：        - 基于全局事务ID，协调各服务执行反向操作（如订单回滚则库存回退）。   17. **MySQL引擎对比：InnoDB与MyISAM的区别？**      - **InnoDB**：支持事务、行级锁、外键，适合OLTP（联机事务处理）。      - **MyISAM**：不支持事务、表级锁，查询性能高，适合只读场景。   18. **MVCC能否解决幻读？InnoDB如何处理幻读？**      - **MVCC作用**：解决不可重复读，**无法直接解决幻读**。      - **InnoDB方案**：通过`REPEATABLE READ`隔离级别+间隙锁（Gap Lock），锁定查询范围防止新数据插入。   19. **Redis内存淘汰策略有哪些？如何实现冷热数据分离？**      - **淘汰策略**：        - LRU（最近最少使用）、LFU（最少频率使用）、TTL（过期时间优先）。      - **冷热分离**：        - 热数据：设置短TTL或永不过期，存储在Redis内存。        - 冷数据：持久化到数据库或分布式存储（如HBase）。   20. **分布式锁的Key如何设计？如何避免锁失效？**      - **Key设计**：`{业务场景}:{资源ID}`（如`order:123`），保证唯一性。      - **防失效**：        - 锁值使用UUID标识请求，释放时校验（避免误删其他请求的锁）。        - 延长锁过期时间（如通过Redisson的看门狗机制自动续期）。   如需进一步补充细节或调整格式，请随时告知！