面试题：Redis分布式锁结合MySQL数据操作，如何应对高并发下的锁竞争与性能瓶颈？

Question

当大量请求同时竞争Redis分布式锁以进行MySQL数据操作时，容易出现锁竞争激烈导致性能下降。请详细说明你会采取哪些优化措施来减少锁竞争，提高系统整体性能，例如从锁的粒度、获取锁的重试机制、缓存机制等方面阐述。

Answer 1

锁的粒度优化

1. 细化锁粒度：
   • 将大业务操作分解为多个小操作，每个小操作使用更细粒度的锁。例如，在电商系统中，如果有一个涉及订单创建、库存扣减和支付的大操作，可以将库存扣减和支付分别使用不同的锁。这样，不同业务环节的请求可以并行处理，减少锁竞争。
   • 以键值对存储数据时，对数据进行合理拆分。比如存储用户信息，按用户ID前缀等方式分区，不同分区数据加不同锁，不同用户的操作可同时进行。
2. 读写锁分离：
   • 如果业务场景读多写少，可以使用读写锁。读操作时，多个请求可以同时获取读锁，从而并行读取数据，而写操作则需要获取写锁，写锁获取时会排斥其他读锁和写锁。例如在一个新闻资讯系统中，大量用户读取新闻内容（读操作），而编辑更新新闻（写操作），就适合使用读写锁。

获取锁的重试机制优化

1. 随机延迟重试：
   • 当获取锁失败时，不要立即重试，而是采用随机延迟重试。例如，设置一个随机的延迟时间范围（如10 - 100毫秒），在这个范围内随机选择一个时间进行重试。这样可以避免大量请求同时重试，再次造成激烈的锁竞争。
2. 指数退避重试：
   • 每次获取锁失败后，重试间隔时间按照指数级增长。例如，第一次重试间隔10毫秒，第二次20毫秒，第三次40毫秒等。这种方式可以随着重试次数增加，逐渐减少重试频率，给其他请求获取锁的机会，同时也避免长时间占用资源。

缓存机制优化

1. 热点数据缓存：
   • 对于频繁访问且不经常变化的数据，使用缓存存储。例如电商系统中的商品基本信息（名称、描述等），可以在Redis中缓存，这样读请求可以直接从缓存获取数据，减少对MySQL和分布式锁的依赖。对于缓存数据的更新，可以采用异步更新策略，当数据在MySQL更新后，异步更新Redis缓存。
2. 本地缓存：
   • 在应用服务器本地使用缓存（如Guava Cache）。对于一些经常在本地使用的数据，可以在本地缓存一份，减少对Redis分布式锁的请求。例如，在一个微服务中，某些配置信息可以在本地缓存，在配置信息未发生变化时，直接从本地缓存读取。

其他优化措施

1. 分布式锁优化实现：
   • 可以使用Redisson等成熟的Redis分布式锁框架，它提供了更丰富的锁功能和优化机制。例如，Redisson的联锁（MultiLock）可以将多个锁作为一个整体进行加锁和解锁，减少锁操作次数。
2. 优化MySQL操作：
   • 对MySQL数据库进行优化，如合理创建索引、优化SQL语句等。这样在获取锁后进行MySQL数据操作时，操作执行时间更短，锁占用时间也相应减少，从而提高系统整体性能。例如，在订单查询操作中，为订单表的常用查询字段（如订单状态、下单时间等）创建索引。