面试题：复杂业务场景下Hbase HFile基础Block并发访问控制的设计与实现

Question

假设存在一个复杂的业务场景，其中包含高并发读写、数据一致性要求极高且数据量庞大的情况。请设计一套针对Hbase HFile基础Block并发访问控制的方案，并详细阐述其实现过程、涉及到的关键技术点以及如何平衡性能与数据一致性。

Answer 1

方案设计

1. 基于读写锁的并发控制：为每个HFile基础Block分配一个读写锁（ReadWriteLock）。读操作时，多个线程可以同时获取读锁进行读取；写操作时，线程必须获取写锁，此时其他读写操作都被阻塞。
2. 版本号机制：在每个Block中添加版本号字段。每次写操作成功后，版本号递增。读操作时，先读取版本号，若在读取过程中有写操作发生导致版本号变化，则重新读取，以保证读取到最新数据。

实现过程

1. 读操作实现：
   • 线程尝试获取读锁。
   • 获取成功后，读取Block数据及版本号。
   • 释放读锁。
   • 检查版本号，若未变化则处理数据，否则重新读取。
2. 写操作实现：
   • 线程尝试获取写锁。
   • 获取成功后，更新Block数据，并递增版本号。
   • 释放写锁。

关键技术点

1. 读写锁的选择与优化：选择合适的读写锁实现，如Java的ReentrantReadWriteLock。优化锁的粒度，尽量减小锁的范围，以提高并发性能。
2. 版本号的管理：确保版本号的原子性更新，避免竞争条件。可以使用原子类（如AtomicLong）来管理版本号。
3. 缓存机制：引入缓存来减少对HFile的直接读写次数。可以采用多级缓存策略，如本地缓存和分布式缓存（如Redis）。

性能与数据一致性的平衡

1. 性能优化：
   • 减小锁粒度，对不同的Block独立加锁，减少锁竞争。
   • 优化缓存命中率，通过合理的缓存淘汰策略（如LRU）和预加载机制，提高数据读取速度。
   • 采用异步写操作，将写操作放入队列，由专门的线程池处理，减少写操作对读操作的影响。
2. 数据一致性保证：
   • 严格的读写锁控制，确保写操作时数据的独占访问，避免数据冲突。
   • 版本号机制确保读操作能获取到最新数据，即使在高并发环境下也能保证数据一致性。
   • 定期进行数据校验和修复，确保数据的完整性。