面试题：分布式系统下Redis分布式锁在高并发场景的优化策略

Question

假设在一个高并发的分布式电商系统中，使用Redis分布式锁来保证库存扣减的原子性，随着并发量的不断提升，你会采取哪些优化策略来提高锁的性能和系统的整体吞吐量？

Answer 1

1. 优化锁的粒度
   • 行级锁代替表级锁：在库存扣减场景中，如果库存数据以表形式存储，不要对整个库存表加锁，而是对具体的商品库存行加锁。例如，对于每个商品的库存记录设置独立的Redis锁键值对。这样，不同商品的库存扣减可以并行进行，提高系统并发处理能力。
2. 减少锁的持有时间
   • 异步处理业务逻辑：在获取锁后，将部分非关键业务逻辑异步化处理。比如，库存扣减成功后，积分计算、日志记录等操作可以通过消息队列等方式异步执行，从而尽快释放锁，让其他请求有机会获取锁进行库存扣减。
   • 批量操作：如果有多个库存扣减请求是针对同一批商品，可以将这些请求合并为一次批量操作。在获取锁后，一次性处理多个库存扣减，减少锁的获取和释放次数。
3. 优化Redis性能
   • 多实例部署：采用Redis集群，将锁数据分布在多个Redis实例上，减轻单个实例的压力。例如，通过一致性哈希算法将不同商品的锁分布到不同的Redis节点，提高并发处理能力。
   • 优化网络：尽量缩短应用服务器与Redis服务器之间的网络延迟。可以将Redis部署在与应用服务器相同的数据中心，甚至同一机架上，减少网络传输时间。
4. 引入乐观锁机制
   • 版本号控制：在库存数据中增加版本号字段。每次库存扣减前，先获取库存的版本号，在扣减操作时，带上版本号与Redis中存储的版本号进行比较。如果版本号一致，则执行扣减操作并更新版本号；如果不一致，说明库存已被其他请求修改，重试扣减操作。这样可以在一定程度上减少锁的竞争。
5. 锁的重试机制优化
   • 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策略。例如，随机延迟10 - 100毫秒后再重试获取锁，避免大量请求同时重试导致的“惊群效应”，减少锁竞争。
   • 动态调整重试次数：根据系统的实际负载情况，动态调整获取锁的重试次数。如果系统负载较低，可以适当增加重试次数；如果负载较高，减少重试次数，避免长时间占用资源。