面试题：分布式系统中分布式锁在电商订单一致性保障的深度探讨

Question

在电商系统中，订单创建、支付、库存变更等操作需保证一致性。以分布式锁为基础，阐述如何设计一个完整的机制来确保分布式环境下订单处理的一致性，分析不同分布式锁方案（如基于Redis、Zookeeper等）在该场景中的优劣及适用场景，并说明如何处理锁的可靠性、容错性及性能之间的平衡。

Answer 1

基于分布式锁设计订单处理一致性机制

1. 订单创建：
   • 系统接收到创建订单请求，首先获取分布式锁。只有获取到锁的节点才能继续处理订单创建。
   • 在创建订单过程中，插入订单记录到数据库，同时记录订单状态为“未支付”。完成后释放锁。
2. 支付处理：
   • 当支付请求到达，获取分布式锁。
   • 验证订单状态为“未支付”，然后更新订单状态为“支付中”，调用支付接口进行支付操作。支付成功后，更新订单状态为“已支付”，释放锁。
3. 库存变更：
   • 支付成功后，获取分布式锁。
   • 检查订单状态为“已支付”，从库存表中扣减相应商品库存。完成后释放锁。

不同分布式锁方案优劣及适用场景

1. 基于Redis的分布式锁：
   • 优点：
     • 性能高：Redis基于内存操作，读写速度快，加锁和解锁操作性能优越，适合高并发场景。
     • 实现简单：通过SETNX（SET if Not eXists）命令即可实现基本的分布式锁，并且可以利用Lua脚本来保证操作的原子性。
   • 缺点：
     • 可靠性问题：Redis单节点部署时，如果节点故障，锁会丢失。即使是集群部署，在主从切换过程中可能会出现锁的短暂不一致。
     • 锁的过期时间：如果业务处理时间超过锁的过期时间，锁会自动释放，可能导致其他节点获取锁而产生数据一致性问题。
   • 适用场景：适用于性能要求极高，对锁的短暂不一致有一定容忍度的场景，例如抢购活动等。
2. 基于Zookeeper的分布式锁：
   • 优点：
     • 可靠性高：Zookeeper采用树形结构存储数据，通过临时顺序节点实现分布式锁，节点的创建和删除都有可靠的通知机制。即使部分节点故障，只要半数以上节点存活，集群就能正常工作，锁的可靠性高。
     • 避免死锁：由于锁是基于节点的，节点的创建和删除有明确的逻辑，不会出现死锁情况。
   • 缺点：
     • 性能相对较低：Zookeeper的写操作需要半数以上节点确认，相比Redis基于内存的操作，性能会低一些。
     • 实现复杂：需要处理节点的创建、监听、删除等复杂逻辑。
   • 适用场景：适用于对数据一致性和可靠性要求极高，对性能要求相对不那么苛刻的场景，例如金融交易等。

处理锁的可靠性、容错性及性能之间的平衡

1. 可靠性：
   • Redis：可以采用Redlock算法，使用多个独立的Redis实例来获取锁，只有在大多数实例都成功获取锁时，才认为获取锁成功，提高可靠性。
   • Zookeeper：利用Zookeeper自身的集群特性，通过增加节点数量来提高可靠性。同时，合理设置节点的选举机制和数据同步策略。
2. 容错性：
   • Redis：配置主从复制和哨兵机制，当主节点故障时，哨兵可以自动将从节点提升为主节点，保证系统的可用性。
   • Zookeeper：通过半数以上节点存活即可正常工作的机制，天然具备较好的容错性。同时，可以设置节点的故障检测和自动恢复机制。
3. 性能：
   • Redis：合理设置锁的过期时间，避免业务处理时间过长导致锁过期问题。同时，可以采用缓存预热等技术，减少锁竞争。
   • Zookeeper：优化节点的配置和网络拓扑，减少写操作的延迟。对于读多写少的场景，可以利用Zookeeper的读负载均衡特性提高性能。