面试题：Redis分布式锁在高并发场景下的优化策略

Question

在高并发场景中，Redis分布式锁可能会出现锁竞争激烈、锁超时等问题。请详细描述你会采取哪些优化策略来解决这些问题，例如如何优化锁的获取和释放流程，以及如何处理锁超时导致的数据一致性问题。

Answer 1

优化锁的获取流程

1. 减少锁粒度：
   • 将大的业务操作拆分成多个小的操作，对每个小操作加锁。例如，在电商库存扣减场景中，如果涉及多个商品库存的修改，可以为每个商品单独加锁，而不是对整个订单的所有商品库存修改加一把大锁，这样可以降低锁竞争的概率。
2. 优化重试机制：
   • 当获取锁失败时，不要立即重试，可以采用随机退避策略。例如，在第一次获取锁失败后，等待一个随机的时间（如10 - 100毫秒之间的随机值）再重试，避免大量客户端同时重试造成更激烈的锁竞争。同时，设置最大重试次数，防止无限重试占用过多资源。
3. 使用乐观锁：
   • 对于一些读多写少的场景，可以考虑使用乐观锁。在Redis中，可以利用watch命令结合事务来实现乐观锁。例如，在更新数据前，先watch该数据的键，在执行事务时，如果数据在watch之后没有被其他客户端修改，则事务执行成功；否则，事务回滚。这种方式不需要在整个操作过程中一直持有锁，减少了锁竞争。

优化锁的释放流程

1. 确保原子性释放：
   • 使用Lua脚本来释放锁，以保证释放锁操作的原子性。因为在Redis中执行Lua脚本是原子性的。例如，释放锁的Lua脚本如下：

   if redis.call("GET", KEYS[1]) == ARGV[1] then
       return redis.call("DEL", KEYS[1])
   else
       return 0
   end
   

   其中KEYS[1]是锁的键，ARGV[1]是获取锁时设置的唯一标识（如UUID），只有当锁的值与获取锁时设置的值一致时才释放锁，防止误释放其他客户端的锁。
2. 设置过期回调：
   • 可以使用Redis的发布订阅功能来设置过期回调。当锁过期时，通过发布一个消息通知相关客户端，让它们重新获取锁并进行相应的处理。这样可以避免因为锁过期而导致的业务逻辑异常。

处理锁超时导致的数据一致性问题

1. 合理设置锁超时时间：
   • 根据业务操作的平均耗时来合理设置锁超时时间。例如，经过压测发现某个业务操作在99%的情况下能在10秒内完成，那么可以将锁的超时时间设置为15秒左右，既要保证业务操作有足够的时间执行，又不能设置过长导致其他客户端等待时间过长。
2. 续期机制：
   • 引入锁续期机制，例如使用Redisson的看门狗机制。在获取锁后，启动一个后台线程，定期检查业务操作是否完成，如果未完成则延长锁的过期时间。例如，每5秒检查一次，若业务操作还在进行，则将锁的过期时间再延长10秒。
3. 数据补偿机制：
   • 当出现锁超时导致数据不一致的情况时，建立数据补偿机制。可以记录操作日志，在业务操作完成后，通过对比操作日志和实际数据状态来发现不一致的地方，并进行补偿操作。例如，在库存扣减场景中，记录每次扣减的数量和时间，定期检查库存数量是否与记录一致，若不一致则根据日志进行调整。