面试题：分布式系统中数据分片与分布式锁在复杂业务场景下的融合

设计方案

基于Zookeeper的分布式锁：
- Zookeeper的节点具有顺序性和临时节点特性。创建一个父节点，每个客户端尝试在父节点下创建顺序临时节点。最小序号的节点持有者获得锁。当锁持有者释放锁（临时节点删除），下一个序号最小的节点自动获得锁。
- 这种方案利用Zookeeper的一致性协议（ZAB协议）保证数据一致性，通过节点监听机制实现锁的高效传递，适用于对数据一致性要求高的场景。
基于Redis的分布式锁：
- 使用Redis的SETNX（SET if Not eXists）命令来尝试获取锁。当一个客户端成功执行SETNX命令，即表示获得锁。为防止死锁，可给锁设置一个过期时间。释放锁时通过Lua脚本保证删除锁操作的原子性。
- 为提高可用性，可采用Redlock算法，向多个独立的Redis实例获取锁，当大多数实例获取成功则认为获取锁成功。

关键技术实现

基于Zookeeper：
- 获取锁：

import org.apache.zookeeper.*;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;

import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;

public class ZookeeperDistributedLock {
    private static final String LOCK_NODE = "/lock";
    private ZooKeeper zk;
    private String lockPath;
    private CountDownLatch latch;

    public ZookeeperDistributedLock(String connectString) throws Exception {
        zk = new ZooKeeper(connectString, 5000, new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent event) {
                if (event.getType() == Event.EventType.NodeDeleted && event.getPath().equals(getPreviousNode())) {
                    latch.countDown();
                }
            }
        });
    }

    public void acquire() throws Exception {
        lockPath = zk.create(LOCK_NODE + "/seq-", "".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
        List<String> children = zk.getChildren(LOCK_NODE, false);
        Collections.sort(children);
        int index = children.indexOf(lockPath.substring(LOCK_NODE.length() + 1));
        if (index == 0) {
            return;
        } else {
            latch = new CountDownLatch(1);
            zk.exists(LOCK_NODE + "/" + children.get(index - 1), true);
            latch.await();
        }
    }

    public void release() throws Exception {
        zk.delete(lockPath, -1);
        zk.close();
    }

    private String getPreviousNode() {
        try {
            List<String> children = zk.getChildren(LOCK_NODE, false);
            Collections.sort(children);
            int index = children.indexOf(lockPath.substring(LOCK_NODE.length() + 1));
            return LOCK_NODE + "/" + children.get(index - 1);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }
}

- **释放锁**：直接删除创建的临时节点，Zookeeper会自动通知下一个等待的客户端。

2. 基于Redis： - 获取锁：

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class RedisDistributedLock {
    private static final String LOCK_KEY = "lock_key";
    private static final String LOCK_VALUE = "lock_value";
    private static final int EXPIRE_TIME = 10; // 锁过期时间，单位秒

    public boolean acquire(Jedis jedis) {
        String result = jedis.set(LOCK_KEY, LOCK_VALUE, "NX", "EX", EXPIRE_TIME);
        return "OK".equals(result);
    }

    public void release(Jedis jedis) {
        String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
        jedis.eval(script, 1, LOCK_KEY, LOCK_VALUE);
    }
}

- **释放锁**：通过Lua脚本保证删除锁操作的原子性，防止误删其他客户端的锁。

可能面临的挑战和应对策略

网络分区：
- 挑战：在网络分区情况下，可能导致部分节点无法与其他节点通信，出现脑裂问题，多个节点认为自己获得了锁。
- 应对策略：
  - 基于Zookeeper：Zookeeper通过ZAB协议在多数节点可用时能正常工作，网络分区恢复后自动进行数据同步和状态调整。
  - 基于Redis（Redlock算法）：在多个Redis实例间通过多数派机制，网络分区时只有一个分区能获得多数实例的锁，减少脑裂影响。
性能问题：
- 挑战：高并发场景下，频繁获取和释放锁可能导致性能瓶颈。
- 应对策略：
  - 基于Zookeeper：优化节点设计，减少不必要的监听和节点创建删除操作。可以批量获取和释放锁，减少Zookeeper的压力。
  - 基于Redis：采用集群部署，提高Redis的处理能力。优化Lua脚本，减少脚本执行时间。
死锁问题：
- 挑战：如果获取锁的客户端崩溃或异常退出，未释放锁，可能导致死锁。
- 应对策略：
  - 基于Zookeeper：利用临时节点特性，客户端崩溃时，其创建的临时节点自动删除，锁自动释放。
  - 基于Redis：设置合理的锁过期时间，即使客户端异常未释放锁，过期后其他客户端也能获取锁。

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知识考点

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关键技术实现

可能面临的挑战和应对策略