面试题：Redis事务补偿的并发控制中锁的粒度与性能权衡

Question

在Redis事务补偿时，锁的粒度（如行级锁、表级锁等概念在Redis中的体现）对并发性能有显著影响。请详细阐述不同锁粒度的优缺点，以及在实际应用场景中如何根据业务需求进行锁粒度的选择和优化，以达到最佳的并发性能与数据一致性。

Answer 1

不同锁粒度的优缺点

1. 行级锁
   • 优点：
     • 高并发性能：在Redis中，行级锁类似对单个键值对加锁。由于锁的范围小，多个客户端可以同时对不同的键值对进行操作，减少了锁竞争，提升并发性能。例如在电商库存管理中，每个商品的库存是一个独立的键值对，使用行级锁可以让不同商品的库存操作并行进行。
     • 数据一致性好：仅锁住相关的单个数据，对其他无关数据无影响，能精准保证特定数据的一致性。
   • 缺点：
     • 实现复杂：需要更精细的管理和编程逻辑，因为要针对每个可能需要加锁的键值对进行操作。
     • 锁开销大：如果业务涉及大量键值对的频繁操作，加锁解锁的次数增多，会带来额外的性能开销。
2. 表级锁
   • 优点：
     • 实现简单：在Redis里，表级锁可以理解为对一组相关键值对或整个业务逻辑范围加锁。只需对一个标识（如特定键）加锁，编程实现相对容易。比如在银行转账场景，涉及账户余额增减等多个相关操作，对整个转账业务范围加表级锁，逻辑清晰。
     • 锁开销小：加锁解锁次数少，对于一系列紧密相关操作整体加锁，减少了锁操作带来的性能损耗。
   • 缺点：
     • 并发性能低：锁的范围大，只要有一个客户端获取了锁，其他客户端都需等待，导致并发性能较差。在高并发场景下，可能出现大量等待，降低系统吞吐量。
     • 数据一致性局限：虽然能保证相关业务操作的一致性，但可能会过度锁定，影响其他不相关操作的执行，对整体数据一致性的维护不够灵活。

锁粒度选择与优化

1. 高并发读多写少场景
   • 选择：行级锁更合适。例如新闻资讯网站的文章浏览量统计，读操作远多于写操作。使用行级锁对每篇文章的浏览量键值对加锁，写操作（更新浏览量）时互不干扰，可充分利用高并发读的性能优势。
   • 优化：采用乐观锁机制，结合Redis的watch命令。读数据时先watch相关键值对，写操作前检查数据是否被修改，未修改则执行事务，减少锁等待时间，进一步提升并发性能。
2. 低并发写多读少场景
   • 选择：表级锁可满足需求。如小型企业内部财务系统，操作并发度低，对数据一致性要求较高。对涉及财务核算的一组相关操作加表级锁，能保证操作的原子性和数据一致性，实现简单且锁开销小。
   • 优化：在锁的获取和释放过程中，减少不必要的网络开销，如批量操作减少与Redis的交互次数，提高操作效率。
3. 高并发读写均衡场景
   • 选择：结合行级锁和表级锁。以电商订单系统为例，订单创建（写操作）和订单查询（读操作）并发度都高。对订单创建操作采用行级锁，保证每个订单创建的原子性；对订单查询相关的一组数据（如订单状态统计等）采用表级锁，在保证数据一致性的同时平衡并发性能。
   • 优化：合理设置锁的过期时间，防止死锁情况发生。对于行级锁，根据操作预计执行时间设置较短过期时间；表级锁根据业务整体操作耗时设置合适过期时间，确保系统在出现异常时能自动释放锁，维持高并发性能。