面试题：Redis读写锁分离的复杂业务场景下优先级动态调整

设计机制

监控系统状态：
- 使用定时任务（如在应用层利用Timer或ScheduledExecutorService）定期获取Redis读写请求队列长度。可以通过Redis的CLIENT LIST命令结合解析来获取当前连接的请求队列信息。例如，在Java中，可以使用Jedis客户端：
```
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
String clientList = jedis.clientList();
// 解析clientList获取读写请求队列长度相关信息
```
- 监控系统负载，在Linux系统下，可以通过读取/proc/loadavg文件获取系统平均负载。在Java中：
```
try {
    BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("/proc/loadavg"));
    String loadAvgLine = br.readLine();
    // 解析loadAvgLine获取系统负载信息
    br.close();
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}
```
动态优先级调整策略：
- 基于队列长度：如果读请求队列长度远大于写请求队列长度，并且系统负载在可接受范围内，提高读操作优先级。例如，设置一个阈值readQueueThreshold和writeQueueThreshold，当readQueueLength / writeQueueLength > readQueueThreshold时，读操作优先。
- 基于系统负载：当系统负载过高时，为了保证整体性能，减少写操作，因为写操作可能涉及磁盘I/O等开销较大的操作，此时读操作优先。可以设置一个负载阈值loadThreshold，当系统负载load > loadThreshold时，读操作优先。

实现方式：

读写锁分离架构：使用Redis的SETNX（SET if Not eXists）命令实现简单的读写锁。例如，读锁可以这样实现：

SETNX read_lock_key <unique_value>

写锁同理：

SETNX write_lock_key <unique_value>

优先级调整：根据监控到的系统状态，动态调整获取锁的逻辑。例如，当读操作优先时，优先尝试获取读锁，如果读锁获取失败，再尝试获取写锁（如果业务允许读写并发，也可以同时尝试获取写锁）。在代码中，可以这样实现（以Java和Jedis为例）：

Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
if (readPriority) {
    if (jedis.setnx("read_lock_key", UUID.randomUUID().toString()) == 1) {
        // 获取读锁成功，执行读操作
        try {
            // 读操作代码
        } finally {
            jedis.del("read_lock_key");
        }
    } else {
        // 读锁获取失败，尝试获取写锁
        if (jedis.setnx("write_lock_key", UUID.randomUUID().toString()) == 1) {
            try {
                // 写操作代码
            } finally {
                jedis.del("write_lock_key");
            }
        }
    }
} else {
    // 写操作优先逻辑，类似上述读优先逻辑，先尝试获取写锁，再尝试获取读锁
}

实现难点及解决方案

锁的粒度控制：
- 难点：如果锁的粒度太粗，会影响系统并发性能；如果太细，又可能导致死锁或锁竞争加剧。
- 解决方案：根据业务数据的逻辑关系，合理划分锁的粒度。例如，对于一些不相互影响的数据子集，可以分别加锁。同时，使用超时机制，为每个锁设置合理的过期时间，避免死锁。在Redis中设置锁时，可以使用SET key value EX <seconds>的方式设置锁的过期时间。
系统状态监控的准确性和及时性：
- 难点：系统状态可能瞬间变化，监控数据可能存在一定的延迟，导致优先级调整不及时或不准确。
- 解决方案：缩短监控的时间间隔，但这会增加系统开销。可以采用自适应的监控策略，在系统状态变化较剧烈时，缩短监控间隔；在系统状态相对稳定时，延长监控间隔。同时，可以引入缓存机制，对监控数据进行缓存，减少获取数据的开销，并且定期更新缓存数据以保证数据的及时性。
并发控制与数据一致性：
- 难点：在动态调整读写优先级过程中，可能会出现读写并发操作，导致数据一致性问题。
- 解决方案：采用读写锁的升级和降级策略。例如，读操作获取读锁后，如果需要进行写操作，可以尝试将读锁升级为写锁，但要确保在此期间没有其他读操作持有读锁。写操作完成后，可以将写锁降级为读锁。同时，结合Redis的事务机制（MULTI、EXEC命令），保证关键数据操作的原子性，维护数据一致性。

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面试题：Redis读写锁分离的复杂业务场景下优先级动态调整

知识考点

面试题答案

设计机制

实现难点及解决方案