1. 锁粒度优化
- 思路：尽量减小锁的粒度，只对关键操作或数据加锁。例如，如果是对数据库表中的不同行进行写入操作，可以按行加锁而非对整个表加锁。这样能允许更多并发操作，提升系统整体性能。
- 技术点：在Redis中，可以通过使用更细粒度的键值对来实现锁。比如以表名 + 行ID作为锁的键，而不是单纯以表名作为锁键。
2. 锁过期时间设置
- 思路：合理设置锁的过期时间，避免因锁长时间持有导致其他进程等待过久，同时防止锁过期过早造成数据一致性问题。
- 技术点：在使用Redis SETNX命令设置锁时，同时设置过期时间。例如在Python中使用redis - py库：
redis_client.setnx(lock_key, value) and redis_client.expire(lock_key, expire_time)，expire_time需根据实际业务操作时间预估设置。
3. 减少锁竞争
- 思路：采用队列等方式将并发写请求进行缓冲和有序处理，降低直接竞争锁的频率。
- 技术点：可以使用Redis的List数据结构作为队列，将写请求依次入队，后台通过单线程或少量线程从队列中取出请求，按顺序获取锁并执行写操作。
4. 优化锁获取重试策略
- 思路：当获取锁失败时，合理的重试策略可以避免无效的重试等待。例如采用指数退避算法，随着重试次数增加，等待时间呈指数增长。
- 技术点：以Java为例，代码实现如下：
int retryCount = 0;
while (!redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, lockValue)) {
try {
Thread.sleep((long) Math.pow(2, retryCount) * 100);
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
retryCount++;
}
5. 读写分离与缓存策略
- 思路：利用Redis作为缓存，对于读操作优先从缓存读取，减少数据库读压力，从而间接提高写操作性能。对于写操作，在更新数据库后及时更新缓存。
- 技术点：采用“写后更新缓存”策略，即数据库写入成功后，立即更新Redis缓存。例如在更新MySQL数据后，执行
redis_client.set(cache_key, new_value)。同时注意处理缓存与数据库数据一致性问题，如缓存失效、缓存击穿等。
6. 高可用Redis部署
- 思路：采用Redis集群（Cluster）或主从复制（Master - Slave）架构，保证在某个Redis实例出现故障时，系统仍能正常获取和释放锁，避免因单点故障导致整个写操作流程阻塞。
- 技术点：对于Redis Cluster，需合理规划节点分布和数据分片；对于主从复制，要关注主从同步机制，以及从节点提升为主节点的故障转移机制。如使用Redis Sentinel实现自动故障转移，配置多个Sentinel节点监控主节点，当主节点故障时，Sentinel自动将一个从节点提升为主节点。
