数据库事务四大原则（原子性A、一致性C、隔离性I、持久性D）
数据库事务的隔离级别和并发控制
读未提交、读已提交、不可重复读、
脏读有时可以被接受，但是脏写不被允许。
事务性数据库对于写操作永远需要锁来避免脏写
数据库锁（行级锁、表级锁、页级锁；乐观锁与悲观锁）
数据库索引
MySQL索引优化
Redis（缓存）数据库
雪崩与穿透
穿透：缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，我们数据库的 id 都是1开始自增上去的，如发起为id值为 -1 的数据或 id 为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大，严重会击垮数据库。
处理：缓存穿透我会在接口层增加校验，比如参数白名单、用户鉴权、参数校验，不合法的参数直接拒绝，比如：id 做基础校验，id <=0的直接拦截等。
小点的单机系统，基本上用postman就能搞死，
击穿：缓存击穿嘛，这个跟缓存雪崩有点像，但是又有一点不一样，缓存雪崩是因为大面积的缓存失效，打崩了DB，而缓存击穿不同的是缓存击穿是指一个Key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个Key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，
处理：从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将对应Key的Value对写为null、位置错误、稍后重试这样的值具体取啥问产品，或者看具体的场景，缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。
雪崩：
缓存层承载了大量的请求，有效的保护了存储 层，但是如果缓存由于某些原因，整体不能够提供服务，于是所有的请求，就会到达存储层，存储层的调用量就会暴增，造成存储层也会挂掉的情况。缓存雪崩的英文解释是奔逃的野牛，指的是缓存层当掉之后，并发流量会像奔腾的野牛一样，大量后端存储。
举个简单的例子：如果所有首页的Key失效时间都是12小时，中午12点刷新的，我零点有个秒杀活动大量用户涌入，假设当时每秒 6000 个请求，本来缓存在可以扛住每秒 5000 个请求，但是缓存当时所有的Key都失效了。此时 1 秒 6000 个请求全部落数据库，数据库必然扛不住，它会报一下警，真实情况可能DBA都没反应过来就直接挂了。此时，如果没用什么特别的方案来处理这个故障，DBA 很着急，重启数据库，但是数据库立马又被新的流量给打死了。这就是我理解的缓存雪崩。—https://www.cnblogs.com/sunsky303/p/14154095.html
处理： 保证数据不会在同一时间大面积失效-失效时间随机
- 事前：Redis 高可用，主从+哨兵，Redis cluster，避免全盘崩溃。
- 事中：雪崩锁+本地 ehcache 缓存 + Hystrix 限流+降级，避免 DB 被打死。
- 事后：Redis 合理的持久化 RDB+AOF，一旦重启，自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。
ES（搜索引擎）数据库
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