面试题：操作系统并发与同步活锁问题在分布式系统中的深度剖析与解决

设计思路

资源分配规则：为每个资源定义唯一标识，每个节点为请求的资源分配一个优先级。例如，按照资源ID的升序或降序排列作为优先级。节点在请求资源时，按照优先级顺序依次请求。
消息传递协调：当一个节点需要资源时，向持有该资源的节点发送请求消息。持有资源的节点根据自身资源使用情况和请求节点的优先级决定是否响应。
超时机制：设置请求资源的超时时间。如果在超时时间内没有收到响应，请求节点重新发送请求或者采取其他策略。

关键算法

优先级分配算法：

def assign_priority(resources):
    # 简单示例：按资源ID升序排列
    return sorted(resources, key=lambda x: x.id)

资源请求与响应算法：

class Node:
    def __init__(self, node_id):
        self.node_id = node_id
        self.resources = []
        self.pending_requests = {}

    def request_resource(self, resource_id, priority):
        target_node = find_node_holding_resource(resource_id)
        message = {
            "type": "request",
            "sender": self.node_id,
            "resource_id": resource_id,
            "priority": priority
        }
        send_message(target_node, message)

    def handle_request(self, message):
        if self.has_resource(message["resource_id"]):
            if not self.is_resource_in_use(message["resource_id"]) or \
               message["priority"] > self.get_priority_of_current_user(message["resource_id"]):
                response_message = {
                    "type": "response",
                    "sender": self.node_id,
                    "resource_id": message["resource_id"],
                    "status": "granted"
                }
            else:
                response_message = {
                    "type": "response",
                    "sender": self.node_id,
                    "resource_id": message["resource_id"],
                    "status": "denied"
                }
            send_message(message["sender"], response_message)

    def handle_response(self, message):
        if message["status"] == "granted":
            self.acquire_resource(message["resource_id"])

超时处理算法：

import threading

class TimeoutManager:
    def __init__(self):
        self.timeouts = {}

    def start_timeout(self, request_id, timeout, callback):
        def timeout_callback():
            del self.timeouts[request_id]
            callback()
        timer = threading.Timer(timeout, timeout_callback)
        timer.start()
        self.timeouts[request_id] = timer

    def cancel_timeout(self, request_id):
        if request_id in self.timeouts:
            self.timeouts[request_id].cancel()
            del self.timeouts[request_id]

应对网络异常情况

消息重传：当发送请求或响应消息后，启动一个超时计时器。如果在超时时间内没有收到确认消息（假设存在确认机制），则重新发送消息。可以设置最大重传次数，避免无限重传。
冗余消息传递：为重要的消息（如资源请求和响应）通过多条路径（如果网络支持多路径）发送，以提高消息到达的成功率。
网络状态监测：节点定期监测网络延迟和丢包率。根据监测结果动态调整超时时间和重传策略。例如，当网络延迟增大或丢包率升高时，适当延长超时时间和增加重传次数。

面试题：操作系统并发与同步活锁问题在分布式系统中的深度剖析与解决

知识考点

面试题答案

设计思路

关键算法

应对网络异常情况