面试题：并发与同步：锁优化在高并发场景下的应用

Question

假设你正在开发一个高并发的电商订单处理系统，订单创建、支付、发货等操作都涉及共享资源访问。目前系统存在严重的锁竞争问题导致性能瓶颈，阐述你会从哪些方面对锁机制进行优化，以达到锁竞争与性能开销的平衡，并说明优化措施在该场景下的可行性和潜在风险。

Answer 1

优化方面

1. 锁粒度优化
   • 具体做法：将大粒度的锁分解为多个小粒度的锁。例如，在订单处理系统中，对于订单创建、支付、发货等不同操作，分别使用不同的锁，而不是对整个订单处理流程使用一把大锁。比如，支付操作只锁定支付相关的数据，发货操作只锁定库存和物流相关数据。
   • 可行性：在电商订单处理场景下，不同操作涉及的数据相对独立，这种方式可行。能显著减少锁争用，因为不同操作可以同时进行，只要它们不访问相同的共享资源。
   • 潜在风险：增加了锁管理的复杂性，如果锁的划分不合理，可能导致死锁。例如，在并发操作中，一个线程获取了支付锁，等待发货锁，而另一个线程获取了发货锁，等待支付锁，就会形成死锁。
2. 锁类型优化
   • 具体做法：根据操作特点选择合适的锁类型。对于读多写少的场景，如订单查询操作，可以使用读写锁（Read - Write Lock）。读操作时允许多个线程同时获取读锁，写操作时只允许一个线程获取写锁。
   • 可行性：电商系统中订单查询操作通常较多，这种优化符合实际场景。读写锁能提高并发读的性能，在不影响写操作原子性的前提下，提升系统整体性能。
   • 潜在风险：如果写操作频繁，读锁的长时间持有可能导致写操作饥饿。即写操作长时间无法获取锁，影响系统的公平性。
3. 锁超时机制
   • 具体做法：为锁设置合理的超时时间。当一个线程尝试获取锁超过设定时间时，放弃获取锁并执行其他操作，避免线程无限期等待。
   • 可行性：在高并发电商场景下，能有效避免因个别线程长时间持有锁而导致其他线程长时间等待，提升系统的响应速度。
   • 潜在风险：如果超时时间设置不合理，可能导致线程频繁获取锁失败，增加系统开销。而且可能导致业务操作不完整，例如在订单支付过程中因锁超时中断，需要额外的补偿机制来处理这种情况。
4. 乐观锁
   • 具体做法：在更新共享资源时，先读取数据，在提交更新前再次检查数据是否被其他线程修改。如果未被修改，则执行更新操作；否则，重试或采取其他策略。例如，在订单发货时，先读取库存数量，在实际扣减库存前再次检查库存是否被其他订单操作修改。
   • 可行性：适用于冲突较少的场景，电商订单处理系统中，大部分订单操作可以顺利完成，乐观锁能减少锁的使用，提高并发性能。
   • 潜在风险：如果冲突频繁发生，会导致大量的重试，增加系统开销。而且对于一些对数据一致性要求极高的操作，如金额的修改，可能不太适用，因为重试过程中数据状态可能发生复杂变化，影响一致性。
5. 分布式锁优化
   • 具体做法：如果系统是分布式架构，使用分布式锁来协调不同节点间的资源访问。可以采用基于 Redis 或 ZooKeeper 的分布式锁实现。优化方面，如采用 Redlock 算法来提高分布式锁的可靠性，避免单点故障。
   • 可行性：电商系统往往是分布式部署，分布式锁能有效协调不同节点的资源访问。Redlock 算法等能提高锁的可靠性和可用性。
   • 潜在风险：分布式锁的实现和维护相对复杂，网络延迟等问题可能导致锁的获取和释放出现异常。例如，网络分区时，可能导致部分节点认为锁已释放，而实际未真正释放，引发数据一致性问题。