面试官：有操作过linux吗?
我：有的呀
面试官：我想查看内存的使用情况该用什么命令
我：free 或者 top
面试官：那你说一下用free命令都可以看到啥信息
我：那，如下图所示 可以看到内存以及缓存的使用情况
- total 总内存
- used 已用内存
- free 空闲内存
- buff/cache 已使用的缓存
- avaiable 可用内存
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面试官：那你知道怎么清理已使用的缓存吗(buff/cache)
我：em... 不知道
面试官：sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches就可以清理buff/cache了，你说说我在线上执行这条命令做好不好?
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我：(送分题,内心大喜)好处大大的有，清理出缓存我们就有更多可用的内存空间, 就跟pc上面xx卫士的小火箭一样，点一下，就释放出好多的内存
面试官：em...., 回去等通知吧
再谈SQL Join面试官：换个话题，谈谈你对join的理解
我： 好的（再答错就彻底完了,把握住机会)
回顾SQL中的join可以根据某些条件把指定的表给结合起来并将数据返回给客户端
join的方式有
- inner join 内连接
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- left join 左连接
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- right join 右连接
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- full join 全连接
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以上图片源自这里【为什么 SQL 语句不要过多的 join？】面试官：在项目开发中如果需要使用join语句，如何优化提升性能?
我： 分为两种情况，数据规模小的，数据规模大的 。
面试官: 然后?
我：对于
- 数据规模较小 全部干进内存就完事了嗷
- 数据规模较大
可以通过增加索引来优化join语句的执行速度 可以通过冗余信息来减少join的次数 尽量减少表连接的次数，一个SQL语句表连接的次数不要超过5次面试官：可以总结为join语句是相对比较耗费性能，对吗？
我：是的
面试官: 为什么?
缓冲区我: 在执行join语句的时候必然要有一个比较的过程
面试官: 是的
我：逐条比较两个表的语句是比较慢的，因此我们可以把两个表中数据依次读进一个内存块中, 以MySQL的InnoDB引擎为例，使用以下语句我们必然可以查到相关的内存区域show variables like '%buffer%'
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如下图所示join_buffer_size的大小将会影响我们join语句的执行性能
面试官: 除此之外呢?
一个大前提我：任何项目终究要上线，不可避免的要产生数据，数据的规模又不可能太小
面试官: 是这样的
我：大部分数据库中的数据最终要保存到硬盘上,并且以文件的形式进行存储 。
以MySQL的InnoDB引擎为例
- InnoDB以页(page)为基本的IO单位，每个页的大小为16KB
- InnoDB会为每个表创建用于存储数据的.ibd文件
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验证
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我：这意味着我们有多少表要连接就需要读多少个文件，虽然可以利用索引，但还是免不了频繁的移动硬盘的磁头
面试官：也就是说频繁的移动磁头会影响性能对吧
我：是的，现在的开源框架不都喜欢说自己通过顺序读写大大的提升了性能吗，比如hbase、kafka
面试官：说的没错，那你认为Linux有对此做出优化吗?提示，你可以再执行一次free命令看一下
我：奇怪缓存怎么占用了1.2G多
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图片来源这里面试官: 你有没有想过
