MongoDB和MySQL是两种不同类型的数据库，它们各自的优势和场景如下：

MySQL:

• 是一种关系型数据库，遵循ACID模型。
• 表格之间有复杂的连接和查询。
• 结构化数据存储，数据一致性和稳定性非常重要。
• 对事务的支持以及对复杂查询的支持。
• 适用于要求严格一致性的场景，如银行、保险等。

MongoDB:

• 是一种非关系型的文档型数据库，遵循CAP定理。
• 处理大量的非结构化数据，如日志、地理位置信息等。
• 高可扩展性和高性能，适合大数据处理。
• 非结构化查询和高动态的数据结构。
• 适用于Web应用、移动应用等需要快速迭变需求的场景。

在实际使用中，根据不同的应用场景和需求来选择合适的数据库。

下面是一个简单的比较，演示了如何在Python中使用PyMongo（MongoDB的官方库）和pymysql（MySQL的官方库）进行简单的插入操作：

# 使用PyMongo连接MongoDB
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['mydatabase']
collection = db['mycollection']
 
# 插入一条记录
collection.insert_one({'name': 'Alice', 'age': 25})
 
# 使用pymysql连接MySQL
import pymysql
 
connection = pymysql.connect(host='localhost', user='user', password='passwd', db='mydatabase')
 
try:
    with connection.cursor() as cursor:
        # 插入一条记录
        sql = "INSERT INTO `users` (`email`, `password`) VALUES (%s, %s)"
        cursor.execute(sql, ('webmaster@example.com', 'very-secret'))
        
    connection.commit()
    
finally:
    connection.close()

在实际使用中，你需要根据具体的数据库模式、查询模式和规模来选择合适的数据库和工具。MongoDB可以快速插入和查询，适合大量的日志记录和非结构化数据。而MySQL则提供了复杂的查询和事务支持，适合需要严格一致性和事务处理的场景。

在保持MySQL和Redis数据一致性的场景中，可以使用以下方法：

1. 更新MySQL后更新Redis：

   在更新数据库之后，同步更新Redis。如果更新Redis失败，可以考虑使用事务回滚。

2. 使用MySQL的binlog：

   配置MySQL开启binlog，监听binlog的变更来同步更新Redis。

3. 使用数据库事务：

   保证MySQL操作和Redis操作在同一个数据库事务内部执行。

以下是使用MySQL事务同步数据到Redis的伪代码示例：

-- 开启MySQL事务
START TRANSACTION;
 
-- 更新MySQL数据
UPDATE your_table SET column = value WHERE condition;
 
-- 更新Redis数据
HSET your_redis_key field value;
 
-- 如果Redis更新失败，回滚MySQL事务
-- 注意：这里的Redis更新失败需要捕获异常或者通过某种方式检测到
ROLLBACK;
 
-- 提交事务
COMMIT;

确保在更新Redis时使用的是原子操作，以保证数据一致性。如果Redis服务器不可用，考虑使用重试逻辑或者将需要同步的数据存储在本地队列中，然后在Redis恢复服务后再进行同步。

在MySQL中，DBA可以通过检查从服务器的Seconds_Behind_Master状态变量来了解主从延迟。这个变量表示从服务器比主服务器落后的时间，单位是秒。

以下是一个简单的SQL查询，用于检查主从延迟：

SHOW SLAVE STATUS;

查询结果中会有一个Seconds_Behind_Master字段，显示当前的主从延迟时间。

如果需要实时监控主从延迟，可以编写一个脚本定期执行这个查询，并记录结果。

以下是一个使用MySQL命令行工具的简单示例：

mysql -u your_username -p -e "SHOW SLAVE STATUS\G"

在返回的结果中查找Seconds_Behind_Master字段。如果该值大于0，意味着主从同步正在进行中，从服务器落后于主服务器。如果该值为0，表示主从同步已经完成，从服务器与主服务器同步。如果Slave_IO_Running和Slave_SQL_Running状态都是Yes，则表示复制正常运行。

安装JDK、Tomcat和MySQL的步骤如下：

1. 安装JDK

# 更新包管理器
sudo apt update
 
# 安装OpenJDK 11（可以根据需要安装其他版本的JDK）
sudo apt install openjdk-11-jdk
 
# 验证安装
java -version

2. 安装Tomcat

# 下载Tomcat (以Tomcat 9为例，请检查最新版本)
wget https://dlcdn.apache.org/tomcat/tomcat-9/v9.0.62/bin/apache-tomcat-9.0.62.tar.gz
 
# 解压缩
tar xzvf apache-tomcat-9.0.62.tar.gz
 
# 移动Tomcat到合适的位置
sudo mv apache-tomcat-9.0.62 /opt/tomcat
 
# 创建软链接
sudo ln -s /opt/tomcat/bin/catalina.sh /etc/init.d/tomcat
 
# 设置JDK的环境变量
echo "export JAVA_HOME=$(readlink -f /usr/bin/java | sed 's:/bin/java::')" | sudo tee -a /etc/profile
echo "export CATALINA_HOME=/opt/tomcat" | sudo tee -a /etc/profile
 
# 应用环境变量更改
source /etc/profile
 
# 启动Tomcat
sudo /etc/init.d/tomcat start
 
# 验证安装
curl http://localhost:8080

3. 安装MySQL

# 更新包管理器
sudo apt update
 
# 安装MySQL服务器
sudo apt install mysql-server
 
# 启动MySQL服务
sudo systemctl start mysql.service
 
# 设置MySQL服务开机自启
sudo systemctl enable mysql.service
 
# 安全设置（设置root密码，移除匿名用户等）
sudo mysql_secure_installation
 
# 验证安装
mysql -u root -p

以上步骤在Ubuntu环境下执行，其他Linux发行版可能需要调整安装命令。请确保在执行前检查各自发行版的软件包管理器或官方文档以获取最新的安装指令。

由于上述系统的完整性和复杂性，我们将仅提供核心的登录功能实现作为示例。

// UserController.java
@RestController
@RequestMapping("/api/user")
public class UserController {
 
    @Autowired
    private UserService userService;
 
    @PostMapping("/login")
    public ResponseEntity<?> login(@RequestBody LoginRequest loginRequest) {
        try {
            UserDetails userDetails = userService.loadUserByUsername(loginRequest.getUsername());
            if (passwordEncoder.matches(loginRequest.getPassword(), userDetails.getPassword())) {
                Authentication authentication = authenticationManager.authenticate(
                    new UsernamePasswordAuthenticationToken(loginRequest.getUsername(), loginRequest.getPassword()));
                SecurityContextHolder.getContext().setAuthentication(authentication);
                String token = jwtTokenUtil.generateToken(userDetails);
                return ResponseEntity.ok(new JwtResponse(token, userDetails.getUsername()));
            } else {
                return ResponseEntity.status(HttpStatus.BAD_REQUEST).body(new MessageResponse("登录失败: 密码错误"));
            }
        } catch (UsernameNotFoundException e) {
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.BAD_REQUEST).body(new MessageResponse("登录失败: 用户不存在"));
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).body(new MessageResponse("登录失败: 服务器错误"));
        }
    }
}

在这个简化的代码示例中，我们定义了一个UserController，其中包含了登录功能的实现。我们首先尝试根据用户名加载用户详情，然后检查密码是否匹配。如果一切顺利，我们生成一个JWT token并返回给客户端。如果发生错误，我们根据错误类型返回适当的响应。这个简化的例子展示了如何在Spring Boot应用中实现用户登录功能。

行锁超时可能是因为事务在等待获取锁的过程中超过了innodb_lock_wait_timeout设置的时间。

解决方法：

1. 检查长时间运行的事务，确认是否有必要的锁等待，并考虑优化查询或减少锁竞争。
2. 增加innodb_lock_wait_timeout的值，以允许更长时间的锁等待，但这只是短期应急手段，需要找到根本原因。
3. 使用SHOW ENGINE INNODB STATUS查看锁的信息，分析是哪些事务和查询在产生锁等待。
4. 使用SHOW PROCESSLIST查看正在运行的事务和锁的情况，可以杀掉长时间占用锁资源的事务。
5. 考虑是否可以对表进行重构，减少锁的竞争，例如使用更合适的索引。

示例代码：

-- 查看InnoDB引擎状态，包括锁信息
SHOW ENGINE INNODB STATUS;
 
-- 查看当前进程列表，可以看到每个进程的状态和是否锁定表
SHOW PROCESSLIST;
 
-- 查看当前的锁等待超时设置
SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_lock_wait_timeout';
 
-- 临时设置锁等待超时时间，例如设置为120秒
SET innodb_lock_wait_timeout=120;

请根据实际情况分析和处理锁竞争问题。

分布式锁可以通过多种方式实现，以下是使用MySQL、Redis和ZooKeeper作为分布式锁的示例代码：

1. 使用MySQL实现分布式锁：

CREATE TABLE `distributed_lock` (
  `lock_key` VARCHAR(255) NOT NULL,
  `lock_value` VARCHAR(255) NOT NULL,
  `expiration_time` TIMESTAMP NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`lock_key`)
);
 
-- 获取锁
INSERT INTO distributed_lock (lock_key, lock_value, expiration_time)
VALUES ('my_lock', 'lock_value', NOW() + INTERVAL 10 MINUTE)
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM distributed_lock WHERE lock_key = 'my_lock');
 
-- 释放锁
DELETE FROM distributed_lock WHERE lock_key = 'my_lock' AND lock_value = 'lock_value';

2. 使用Redis实现分布式锁：

import redis
import uuid
 
client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
lock_key = 'my_lock'
lock_value = str(uuid.uuid4())
expiration_time = 10  # 锁的有效时间，单位为秒
 
def acquire_lock():
    return client.set(lock_key, lock_value, ex=expiration_time, nx=True)
 
def release_lock():
    script = """
    if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then
        return redis.call('del', KEYS[1])
    else
        return 0
    end
    """
    return client.eval(script, 1, lock_key, lock_value)

3. 使用Zookeeper实现分布式锁：

import zookeeper
 
zk = zookeeper.init('localhost:2181')
lock_path = '/distributed_lock/my_lock'
 
def acquire_lock():
    zk.acquire_lock(lock_path)
 
def release_lock():
    zk.release_lock(lock_path)

以上代码仅为示例，实际应用时需要考虑更多细节，如锁的可重入性、死锁的避免、性能优化等。

要备份MySQL表的结构和数据，可以使用mysqldump工具。以下是一个基本的命令行示例，该命令将备份名为your_table的表：

mysqldump -u your_username -p your_database your_table > your_table_backup.sql

在执行上述命令时，系统会提示您输入数据库用户的密码。

your_username 是你的MySQL用户名，your_database 是包含表的数据库名，your_table 是你想要备份的表名。备份将被保存为your_table_backup.sql文件。

如果你只想备份表结构而不包括数据，可以使用--no-data选项：

mysqldump -u your_username -p --no-data your_database your_table > your_table_structure_backup.sql

确保你有足够的权限来访问数据库和执行mysqldump命令。

import psycopg2
import pymysql
 
# 连接PostgreSQL
def connect_postgresql():
    conn = psycopg2.connect(
        dbname="your_dbname",
        user="your_username",
        password="your_password",
        host="your_host",
        port="your_port"
    )
    return conn
 
# 连接MySQL
def connect_mysql():
    conn = pymysql.connect(
        host="your_host",
        user="your_username",
        password="your_password",
        db="your_dbname",
        charset='utf8mb4'
    )
    return conn
 
# 向PostgreSQL批量插入数据
def insert_data_postgresql(data):
    conn = connect_postgresql()
    cur = conn.cursor()
    for row in data:
        cur.execute("INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES (%s, %s)", row)
    conn.commit()
    conn.close()
 
# 向MySQL批量插入数据
def insert_data_mysql(data):
    conn = connect_mysql()
    cur = conn.cursor()
    for row in data:
        cur.execute("INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES (%s, %s)", row)
    conn.commit()
    conn.close()
 
# 示例数据
data_postgresql = [(1, 'Alice'), (2, 'Bob')]
data_mysql = [(3, 'Charlie'), (4, 'David')]
 
# 执行批量插入
insert_data_postgresql(data_postgresql)
insert_data_mysql(data_mysql)

在这个例子中，我们定义了两个函数connect_postgresql和connect_mysql来分别连接PostgreSQL和MySQL数据库。然后定义了两个函数insert_data_postgresql和insert_data_mysql来批量向对应的数据库表中插入数据。最后，我们使用示例数据执行了这两个函数。在实际应用中，你需要替换your_dbname, your_username, your_password, your_host, your_port, your_table, column1, column2以及data变量的内容。

由于提供的代码已经相对完整，以下是一个核心函数的示例，展示如何在Java中使用JDBC连接MySQL数据库，以及如何执行SQL语句来获取积分信息。

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
public class PointsService {
 
    private Connection connect = null;
    private PreparedStatement preparedStatement = null;
    private ResultSet resultSet = null;
 
    public PointsService() {
        try {
            Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
            connect = DriverManager.getConnection(
                    "jdbc:mysql://localhost:3306/supermarket?serverTimezone=UTC", "username", "password");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
 
    public List<Points> getAllPoints() {
        List<Points> pointsList = new ArrayList<>();
        try {
            String sql = "SELECT * FROM points";
            preparedStatement = connect.prepareStatement(sql);
            resultSet = preparedStatement.executeQuery();
            while (resultSet.next()) {
                Points points = new Points();
                points.setId(resultSet.getInt("id"));
                points.setCustomerId(resultSet.getInt("customer_id"));
                points.setPoint(resultSet.getInt("point"));
                pointsList.add(points);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return pointsList;
    }
 
    // 其他业务逻辑方法
}

在这个示例中，PointsService类用于连接数据库并获取积分信息列表。getAllPoints方法展示了如何查询数据库并将结果封装到Points对象中。这个类应该被集成到你的项目中，并在需要的地方调用相应的方法来管理积分。