面试题：如何优化Redis中SETNX与EXPIRE组合实现分布式锁的性能瓶颈

Question

假设你在项目中使用了SETNX与EXPIRE组合实现分布式锁，且遇到了性能瓶颈，描述你会从哪些角度进行优化，以及对应的技术方案。

Answer 1

优化角度及技术方案

1. 减少锁竞争
   • 业务逻辑优化：分析业务场景，看是否能对需要加锁的操作进行拆分或合并，减少不必要的锁竞争。例如，将连续的多个小操作合并为一个大操作，在一次加锁内完成。
   • 锁粒度调整：细化锁的粒度，避免对整个资源加锁，而是对资源的子部分加锁。比如在数据量大的情况下，按数据分块加锁，不同线程或进程对不同块的数据进行操作，降低锁冲突概率。
2. 优化SETNX与EXPIRE操作
   • 使用SET命令代替SETNX与EXPIRE组合：现代Redis版本中，SET命令支持在设置键值对的同时设置过期时间，使用 SET key value NX EX seconds 可以在一个原子操作中完成加锁和设置过期时间，减少网络开销和操作时间。
3. 分布式锁架构优化
   • 引入锁管理器：采用专门的分布式锁管理器，如Redisson。Redisson提供了丰富的分布式锁实现，包括可重入锁、公平锁等，并且在锁的获取和释放上有更高效的算法和优化，能减少锁竞争和提高性能。
   • 多副本架构：对于Redis分布式锁，可采用多副本架构，如Redis Cluster。当某个节点出现性能瓶颈时，请求可以被分散到其他节点上，提高整体的并发处理能力。但需要注意在多副本环境下锁的一致性问题，例如可以使用Redlock算法来保证在多个Redis实例上实现的分布式锁的可靠性。
4. 缓存和预取策略
   • 本地缓存：在获取分布式锁前，先尝试从本地缓存（如Guava Cache）中获取相关数据或结果。如果本地缓存中有需要的数据，就无需获取分布式锁进行操作，减少对分布式锁的依赖和竞争。
   • 预取资源：在业务允许的情况下，提前预取需要操作的资源。例如，提前查询数据库数据并缓存起来，当获取到分布式锁时，可以直接操作缓存数据，减少锁持有时间，提高性能。