面试题答案
一键面试1. Zheap引擎减少磁盘I/O操作的存储结构设计
（1）页式存储
- 原理：Zheap将数据划分为固定大小的页，如4KB或8KB等。每个页是磁盘I/O的最小单位。当需要读取或写入数据时，以页为单位进行操作。例如，在查询一条记录时，如果该记录所在页已经在内存中（缓存命中），则无需进行磁盘I/O。
- 优势：相比按记录粒度进行I/O，页式存储减少了I/O次数。假设一条记录为1KB，如果按记录I/O，读取4条不同记录就需要4次I/O；而以4KB页为单位，可能一次I/O就能读取这4条记录所在页，将它们全部加载到内存。
（2）聚簇索引
- 原理：Zheap引擎通常采用聚簇索引结构，数据行按照聚簇索引键的顺序存储在物理磁盘上。例如，以主键作为聚簇索引，相关数据紧密相邻存储。
- 优势：在进行范围查询（如SELECT * FROM table WHERE id BETWEEN 100 AND 200）时，由于数据物理上相邻，只需少量的磁盘I/O操作就可以获取所需的所有数据，而不是像非聚簇索引那样，可能需要在磁盘上跳跃式地查找多个数据块。
（3）缓冲池
- 原理：Zheap有一个内存中的缓冲池，用于缓存最近使用的数据页和索引页。当有数据请求时，首先在缓冲池中查找。如果找到（命中），直接从内存返回数据；否则，从磁盘读取相应页到缓冲池。
- 优势：缓冲池大大减少了磁盘I/O的频率。对于热点数据，即经常被访问的数据，它们会一直保留在缓冲池中，后续访问无需再进行磁盘I/O。
2. 进一步优化的方面
（1）自适应页大小调整
- 思路：根据数据的访问模式和磁盘特性，动态调整页大小。对于小块频繁访问的数据，可以采用较小的页大小，减少内存浪费；对于大块顺序访问的数据，采用较大页大小，提高I/O效率。
- 实现方式：引擎监控数据访问模式，记录不同数据区域的访问频率、访问顺序等信息。基于这些统计信息，在数据加载或重组时，动态调整页大小。
（2）改进的缓存淘汰策略
- 思路：当前的缓冲池淘汰策略（如LRU等）可能并非最优。可以设计更智能的淘汰策略，考虑数据的访问频率、访问时间间隔以及数据对业务的重要性等多维度因素。
- 实现方式：例如，引入一种基于热度和年龄的淘汰算法。热度表示数据被访问的频繁程度，年龄表示数据上次被访问到现在的时间间隔。对于热度高且年龄较新的数据优先保留，而对于热度低且年龄较老的数据优先淘汰。
（3）异步I/O操作
- 思路：在进行磁盘I/O时，采用异步方式。这样，在等待I/O完成的过程中，数据库可以继续处理其他任务，而不是阻塞等待。
- 实现方式：使用操作系统提供的异步I/O接口（如Linux下的aio接口），在执行读或写操作时，立即返回，让数据库线程继续执行其他逻辑。当I/O完成时，通过回调函数或事件通知机制告知数据库处理结果。