面试题答案
一键面试1. 锁的获取策略优化
1.1 减少锁竞争
- 采用乐观锁：对于读多写少场景，在更新数据时可以先尝试使用乐观锁机制。例如在数据库层面使用版本号字段，每次更新时比对版本号，只有版本号一致才执行更新操作，这样可以避免不必要的锁等待。
- 请求排队：引入一个队列来管理请求，将并发请求按顺序放入队列中，依次获取锁并执行操作，这样能减少锁的竞争频率。可以使用消息队列（如 Kafka）实现请求排队，生产者将请求发送到队列，消费者按顺序消费并获取锁处理。
1.2 动态调整锁的获取时间
- 根据负载调整：监控系统的负载情况，当负载较低时，适当延长锁的获取等待时间，以确保更多请求有机会获取锁；当负载较高时，缩短等待时间，避免请求长时间阻塞。例如通过 Prometheus 等监控工具获取系统资源使用率等指标，根据指标动态调整锁获取等待时间。
2. 锁的粒度控制
2.1 细化锁粒度
- 按数据分区加锁：如果业务数据有明显的分区特征（如按用户 ID 范围、按时间区间等），可以按分区加锁。比如在电商系统中，按商品分类进行分区，不同分类的商品更新互不影响，从而减少锁冲突。
- 行级锁代替表级锁：在数据库操作中，尽量使用行级锁而不是表级锁。例如在更新用户信息表的某一条记录时，只锁定这一行数据，而不是整个表，这样其他行的读操作不受影响。
2.2 锁粒度的动态调整
- 根据访问频率：定期统计数据的访问频率，对于高频访问的数据，进一步细化锁粒度；对于低频访问的数据，适当放宽锁粒度，以平衡锁管理的开销和系统性能。可以使用 Redis 的 HyperLogLog 数据结构统计数据的访问频次，根据统计结果动态调整锁粒度。
3. 锁的存储选型
3.1 Redis
- 优势：Redis 性能高，支持丰富的数据结构和原子操作，非常适合实现分布式锁。可以使用 SETNX（SET if Not eXists）命令来实现简单的分布式锁，并且 Redis 的单线程模型能保证操作的原子性。
- 优化措施：使用 Redisson 等客户端，它提供了更高级的分布式锁实现，如可重入锁、公平锁等。同时，为防止锁的误释放，可以给每个锁分配一个唯一的标识（如 UUID），释放锁时验证标识。
- 高可用部署：采用 Redis 集群模式（如 Redis Cluster），提高系统的可用性和容错性。在集群模式下，即使部分节点故障，系统仍能正常提供锁服务。
3.2 ZooKeeper
- 优势：ZooKeeper 基于树形结构存储数据，其强一致性保证能有效避免锁的丢失。并且 ZooKeeper 的 Watch 机制可以实现分布式锁的自动续租等功能。
- 优化措施：在创建锁节点时，使用顺序临时节点，这样可以实现公平锁，按照请求顺序获取锁。同时，合理设置节点的过期时间，防止节点长时间占用导致资源浪费。
- 性能提升：通过增加 ZooKeeper 集群的节点数量提高读性能，但要注意写性能会随着节点数增加而略有下降，需根据实际业务场景权衡。
4. 结合缓存更新策略
4.1 读写分离策略
- 读操作：优先从缓存读取数据，若缓存命中则直接返回；若缓存未命中，从数据库读取数据并更新到缓存，同时加读锁防止并发读导致缓存不一致。读锁可以使用 Redis 的 SETNX 实现简单的读锁机制。
- 写操作：先获取写锁，然后更新数据库，再删除缓存（采用 Cache - Aside 模式）。删除缓存后，通知其他节点更新缓存副本（如通过消息队列通知），以保证缓存一致性。
4.2 缓存异步更新
- 使用消息队列：在写操作更新数据库后，将缓存更新任务发送到消息队列（如 RabbitMQ）。由专门的消费者从队列中获取任务并异步更新缓存，这样可以减少写操作的响应时间，提高系统吞吐量。
- 版本控制：在缓存中增加版本号字段，每次更新缓存时版本号递增。读操作时，不仅比对缓存数据，还要比对版本号，若版本号不一致则重新从数据库加载数据并更新缓存，确保缓存数据的一致性。