面试题3

一、redis的底层数据结构是什么？

• 跳表

二、mysql底层数据结构是什么?

• b+树

三、为什么redis底层数据结构用跳表，而mysql底层数据结构用的是b+树？

• 跳表和b+树的查询复杂度都是O（logn）,查询效率都差不多，核心问题是：redis的数据是存储在缓存中且数据量不是特别大，不用担心zset中跳表的行高，但是数据库不行，如果数据库中用跳表，如果说数据库数据量特别大的情况下，此时行高会特别高，这个时候的话，就是IO次数会急剧增加，相应查询相率也会出现啊急剧下降，这个问题的核心是我们在用跳表的情况下，存放的数据量大的话，它的行高会特别高，增加IO次数？

二、自述电商项目下单流程（业务）

• 正向操作：它的流程有确认订单，下单支付，支付回调，订单发货，确认收货，评价等操作

• 逆向操作：它的流程有退款退货，退款换货，取消订单（手动取消和自动取消）

1. 订单是如何算钱的？

• 单个商品下单是比较简单的
• 多个商品放在购物车里并进行算优惠的时候会相当复杂的一个过程：会出现优惠卷的问题，比如a优惠卷（折扣卷），它支持商品1、商品2，然后b优惠卷是一张满减卷，它也支持商品1和商品3，这时候需要一张最优的优惠卷，然后怎么去选择优惠，然后使用完优惠卷后是否可以叠加使用积分呢? 还有这个商品参加了优惠活动这个又将去怎么办，比如存在区域价和满减活动，然后它是以优惠卷和积分满减后的金额去算活动门槛，还是以商品原价去算活动门槛，还有一个是折扣卷和满减活动它打折的情况下，如果说出现除不尽的情况，精度丢失，计算的时候会出现很多问题。

2. 实验方案

• 业务要求里面是有一个计算顺序的，先计算优惠卷，以优惠卷后的金额计算积分，在以优惠卷和积分后的有优惠金额去计算活动门槛。
• 怎么去计算优惠卷的？ 先计算满减卷里面的最优的优惠卷，然后在计算折扣卷里面的最优优惠卷，将这二个优惠卷进行对比，对比出来优惠力度最大的就是那个最优的优惠卷。
• 满减的优惠卷是比较好算的，只需要将满足门槛的所有满减优惠卷都给筛查出来，通过倒排取，第一个优惠力度最大的钱就行了
• 折扣要难算一些，具体优惠金额是依赖于商品原价的，这个时候就需要将所有满足门槛的折扣卷全部取出来，然后通过一个个的通过计算，算出所有的折扣卷给他优惠的金额，然后取出优惠力度最大的那个，这个时候和满减的那个优惠卷进行一次比较，这样就可以算出来需要选择哪一个了。
• 然后在根据优惠户的金额再去算积分，然后再以优惠卷和积分的优惠后的金额去算活动门槛，还存在精确丢失的问题，当我们折扣后会有一个累计，每一个商品优惠多少钱，有个汇总，到最后一个商品的时候，我们会用汇总的优惠金额直接按比例分摊给最后一个商品，其中还会有一个问题，当我们最后的一个商品的价格特别小，比如是0.01，分给的金额可能是0.02，这是因为前面的商品精度丢失，这个时候的商品价格算出来可能就是一个负数，然后我们会对商品做出一个正排在去做计算，这样会避免这个精度丢失的问题。