面试题：分布式系统中不同分布式锁实现方案的可重入性对比及优化策略

Question

在分布式系统后端开发时，常见的分布式锁实现方案有基于数据库、基于Redis、基于Zookeeper等。请对比分析这些方案在实现可重入性方面的原理、性能、可靠性等差异，并针对每种方案提出优化可重入性的策略，同时考虑如何在不同的业务场景下选择最合适的方案。

Answer 1

基于数据库实现分布式锁的可重入性分析

1. 原理：
   • 通常利用数据库的唯一约束来实现锁。例如，在一张锁表中插入一条记录表示获取锁，删除记录表示释放锁。对于可重入性，可通过在锁表中增加字段，如持有锁的线程标识或应用标识等。当一个线程获取锁后再次请求锁时，先检查锁表中该锁记录的持有标识是否是自己，如果是则允许重入，增加重入计数。
2. 性能：
   • 性能相对较差。因为每次获取和释放锁都需要与数据库进行交互，数据库的I/O开销较大，频繁的读写操作会导致性能瓶颈，尤其在高并发场景下。
3. 可靠性：
   • 可靠性一般。数据库可能会出现单点故障，如果数据库服务器宕机，整个分布式锁机制将不可用。虽然可以通过主从复制等方式提高可用性，但仍然存在数据同步延迟等问题，可能导致锁的误判。
4. 优化策略：
   • 缓存优化：可以在应用层缓存锁的状态，减少对数据库的直接查询次数。当获取锁时，先从缓存中查询锁状态，若缓存中没有再查询数据库。
   • 批量操作：对于多次获取和释放锁的操作，可以进行批量处理，减少数据库交互次数。
5. 适用场景：
   • 适用于并发量不高，对性能要求不是特别苛刻，但对数据一致性要求较高的场景。例如一些低频的后台任务调度，在调度任务执行过程中可能需要保证任务执行的互斥性。

基于Redis实现分布式锁的可重入性分析

1. 原理：
   • 利用Redis的SETNX（SET if Not eXists）命令来获取锁。对于可重入性，可在获取锁时，将持有锁的标识和重入计数作为值存入Redis。例如，以锁名为键，以"{持有锁标识}:{重入计数}"作为值。当线程再次获取锁时，先判断锁的持有标识是否是自己，如果是则增加重入计数。释放锁时，先减少重入计数，当重入计数为0时再删除锁。
2. 性能：
   • 性能较高。Redis是基于内存的数据库，读写速度非常快，能够支持高并发场景下的锁操作，大大减少了锁获取和释放的时间开销。
3. 可靠性：
   • 可靠性较好，但存在一定风险。如果Redis集群出现脑裂等情况，可能会导致锁的不一致。不过通过合理配置Redis集群，如使用Redlock算法等，可以提高可靠性。
4. 优化策略：
   • 使用Lua脚本：将获取锁、检查重入、释放锁等操作封装在Lua脚本中，保证操作的原子性，避免并发情况下重入计数不一致等问题。
   • 定期续约：对于长时间持有锁的情况，可以设置锁的续约机制，防止锁因过期而被其他线程误获取。
5. 适用场景：
   • 适用于高并发场景，对性能要求较高，对可靠性有一定要求但可以接受一定概率的短暂不一致的场景。例如电商系统中的库存扣减等操作，需要高并发处理且对短时间内的数据一致性要求不是绝对严格。

基于Zookeeper实现分布式锁的可重入性分析

1. 原理：
   • Zookeeper通过创建临时有序节点来实现锁。对于可重入性，可在客户端维护一个本地的重入计数。当一个线程获取锁后再次请求锁时，只要判断当前线程在Zookeeper中创建的节点是否是最小节点（表示持有锁），如果是则增加本地重入计数。释放锁时，减少本地重入计数，当重入计数为0时删除在Zookeeper中创建的节点。
2. 性能：
   • 性能一般。Zookeeper的写操作是由Leader节点完成，会涉及到节点的创建、删除等操作，Zookeeper的节点数据存储和同步机制会带来一定的性能开销，尤其在高并发写操作时。
3. 可靠性：
   • 可靠性较高。Zookeeper采用的是分布式一致性协议（如ZAB协议），能够保证数据的强一致性，即使部分节点出现故障，也能保证整个集群的可用性和数据一致性。
4. 优化策略：
   • 减少节点操作：尽量减少不必要的节点创建和删除操作，对于频繁获取和释放锁的场景，可以考虑复用已创建的节点，只更新重入计数。
   • 合理设置Watcher：通过合理设置Watcher来监听锁节点的变化，减少无效的查询操作，提高效率。
5. 适用场景：
   • 适用于对可靠性要求极高，对数据一致性有严格要求，对性能要求不是超高性能级别（如每秒上万次并发以上）的场景。例如一些金融交易系统中的关键操作，需要严格保证数据的一致性和操作的互斥性。