面试题答案
一键面试锁的粒度控制
- 细化锁粒度：在业务允许的情况下，将锁的粒度细化。例如，对于电商系统中商品库存的操作，如果商品种类众多，可以按商品ID进行加锁，而不是对整个库存加一把大锁。这样不同商品的库存操作可以并行执行，减少锁冲突，提高并发性能。适用于业务操作可按某种维度进行细分，且细分后的操作相互独立的场景，如商品库存管理、订单处理等。
- 粗化锁粒度：当业务操作涉及多个紧密关联的子操作，且这些子操作必须原子执行时，适当粗化锁粒度。比如，在一个复杂的订单流程中，涉及扣减库存、生成订单、更新用户积分等一系列操作，这些操作需要整体保证原子性，此时对整个订单流程加一把锁更合适。适用于操作具有强事务性，不可拆分的场景。
锁的续期机制优化
- 自动续期：在获取锁时，启动一个后台线程（或使用Redis的发布订阅机制），定时检查锁的剩余时间。当剩余时间较短时，自动为锁续期。例如，使用Redisson框架的看门狗机制，它会在锁快要过期时自动续期。这样可以避免因业务逻辑执行时间过长导致锁提前释放，保证数据操作的完整性。适用于业务逻辑执行时间不确定且可能较长的场景，如复杂的数据分析、文件处理等。
- 动态调整续期时间：根据业务执行的进度动态调整锁的续期时间。例如，在一个分阶段执行的任务中，开始阶段执行较快，后续阶段可能较慢，可以根据不同阶段预估剩余执行时间来调整续期时间，避免不必要的续期操作，提升性能。适用于业务执行过程可分阶段且各阶段耗时差异较大的场景。
结合Lua脚本的原子操作优化
- 原子性保证：将涉及锁操作和数据操作的多个Redis命令组合成一个Lua脚本。因为Redis执行Lua脚本是原子性的，这样可以避免在多命令操作时出现并发问题。例如，在获取锁后立即进行数据的读取和更新操作，可将获取锁、读取数据、更新数据等命令封装在Lua脚本中执行。适用于对操作原子性要求极高，且涉及多个Redis命令组合操作的场景，如分布式计数器的复杂操作。
- 减少网络开销：通过Lua脚本将多个命令合并为一个请求发送到Redis服务器，减少客户端与服务器之间的网络往返次数，提高性能。在高并发场景下，网络开销是一个重要因素，这种方式能有效降低延迟。适用于网络带宽有限或延迟敏感的场景。
利用Redis集群特性提升分布式锁可靠性和性能
- 多副本机制：在Redis集群中，数据会自动进行复制。当主节点故障时，从节点会自动晋升为主节点。利用这一特性，分布式锁可以通过在多个节点上设置锁来提高可靠性。例如，使用Redlock算法，它通过向多个Redis节点获取锁，只有当大多数节点都成功获取锁时，才认为获取锁成功。适用于对锁可靠性要求极高，不容许锁丢失的场景，如金融交易、关键业务流程控制等。
- 数据分片负载均衡：Redis集群采用数据分片机制，将数据均匀分布在各个节点上。在使用分布式锁时，可以根据业务数据的特点（如按ID哈希）将锁请求均匀分布到不同节点，避免单个节点负载过高。这样可以提升分布式锁的整体性能。适用于业务数据量较大且分布均匀的场景，如大规模用户系统的操作。