面试题：Spring Cloud全局锁实现中的性能与高可用考量

Question

在高并发的微服务场景下，Spring Cloud全局锁的性能瓶颈可能出现在哪些方面？如何设计和优化以保证全局锁的高可用性与高性能，举例说明常用的策略和方案？

Answer 1

性能瓶颈方面

1. 网络延迟：微服务分布在不同节点，获取和释放锁时的网络通信延迟，可能导致锁操作响应缓慢。例如，服务A在上海，服务B在深圳，跨地域获取锁可能因网络距离产生延迟。
2. 锁竞争：高并发下大量请求同时竞争全局锁，会使等待队列变长，增加锁获取等待时间。比如电商秒杀场景，众多用户同时请求购买商品，竞争库存锁。
3. 存储瓶颈：若全局锁基于数据库、Redis等存储，高并发时存储的读写性能可能成为瓶颈。例如数据库频繁进行锁的读写操作，可能出现I/O瓶颈。
4. 序列化与反序列化：在微服务间传递锁相关信息（如使用JSON序列化锁对象），高并发下序列化和反序列化操作也会消耗性能。

设计与优化保证高可用性与高性能

1. 选择合适的锁存储：
   • Redis：利用其单线程、高性能的特点，通过SETNX命令实现简单分布式锁。例如：

Jedis jedis = new Jedis("localhost");
String lockKey = "product:1:lock";
String requestId = UUID.randomUUID().toString();
boolean success = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "EX", 10);
if (success) {
    // 获取锁成功，执行业务逻辑
    try {
        // 业务代码
    } finally {
        // 释放锁
        if (requestId.equals(jedis.get(lockKey))) {
            jedis.del(lockKey);
        }
    }
}

- **Zookeeper**：利用其树形结构和Watcher机制实现分布式锁。Zookeeper的节点具有顺序性，每个请求创建临时顺序节点，通过比较节点顺序获取锁。例如，服务启动时在`/locks/product`节点下创建临时顺序节点，最小序号的节点获取锁，当锁释放时，Watcher通知下一个节点获取锁。

2. 锁优化策略： - 减少锁粒度：将大锁拆分为多个小锁。比如电商库存系统，对不同商品分类分别设置锁，而不是对整个库存设置一把大锁，减少锁竞争范围。 - 锁续约：对于执行时间较长的任务，避免锁过期导致业务异常，可以在持有锁期间进行锁续约。例如在Redis中，通过定时任务延长锁的过期时间。 3. 高可用设计： - 多实例部署：对存储锁的中间件（如Redis集群、Zookeeper集群）进行多实例部署，避免单点故障。 - 故障转移：当主节点出现故障时，从节点能快速接管。例如Redis Sentinel模式，当主节点挂掉，Sentinel能选举出新的主节点，保证锁服务的可用性。