面试题：Java多线程同步策略在复杂分布式场景下的优化与应用

多线程同步方案设计

Java自带同步类：
- synchronized关键字：用于方法或代码块的同步，在单节点内保证线程安全。例如，在某个节点的共享资源访问方法上添加synchronized关键字，防止多个线程同时访问该资源。
- ReentrantLock：相比synchronized更灵活，可实现公平锁和非公平锁，支持锁中断、超时等特性。例如，在需要更精细控制锁的获取和释放场景下使用，如在处理复杂业务逻辑时，可能需要在特定条件下中断锁的获取。
第三方分布式锁：
- Redis分布式锁：利用Redis的单线程特性实现分布式锁。通过SETNX（SET if Not eXists）命令设置锁，获取锁成功则执行任务，完成后删除锁。例如，多个节点竞争执行某个关键任务时，只有获取到Redis分布式锁的节点才能执行任务。
- Zookeeper分布式锁：基于Zookeeper的临时顺序节点实现。每个节点尝试创建临时顺序节点，最小序号的节点获取锁。当持有锁的节点故障或释放锁时，下一个序号的节点获得锁。这种方式适用于对可靠性要求极高的场景，因为Zookeeper具有高可用性和数据一致性。

心跳机制：每个节点定期向其他节点或中心协调者发送心跳消息，表明自己正常运行。例如，使用定时任务每10秒发送一次心跳。如果中心协调者在一定时间（如30秒）内未收到某个节点的心跳，则判定该节点故障。
故障检测与隔离：当检测到节点故障时，中心协调者将故障节点从可用节点列表中移除，并通知其他节点。例如，使用发布 - 订阅模式，当检测到故障节点时，发布故障消息，其他节点订阅该消息并更新自己的节点列表。
任务重新分配：对于故障节点上未完成的任务，重新分配给其他可用节点。例如，可以将任务信息存储在共享队列（如Kafka）中，当有节点故障时，其他节点从队列中获取未完成任务并继续执行。

超时机制：在网络请求或操作中设置合理的超时时间。例如，在节点间进行数据传输或获取分布式锁时，设置30秒的超时时间。如果在超时时间内未完成操作，则抛出异常并进行相应处理，如重试或放弃操作。
重试策略：当网络请求因延迟失败时，采用重试策略。例如，使用指数退避算法，每次重试间隔时间逐渐增加（如1秒、2秒、4秒...），防止短时间内大量重试导致网络拥塞。
异步处理：将一些非关键的操作异步化处理，避免因网络延迟阻塞主线程。例如，在更新分布式缓存时，采用异步方式，将更新操作放入队列，由专门的线程池处理，主线程继续执行其他任务。

减少锁粒度：尽量缩小锁的作用范围，只对关键共享资源加锁。例如，在处理一个复杂数据结构时，对其中的某个子结构加锁，而不是对整个数据结构加锁，这样可以提高并发度。
读写锁分离：对于读多写少的场景，使用读写锁（如ReentrantReadWriteLock）。读操作可以并发执行，写操作则独占锁，这样既能保证数据一致性，又能提高读操作的性能。
负载均衡：根据节点的资源和负载情况，合理分配任务。例如，使用加权轮询算法，资源丰富、负载低的节点分配更多任务。
数据缓存：在节点本地缓存经常访问的数据，减少网络请求次数。例如，使用本地缓存框架（如Guava Cache），缓存一些热点数据，提高数据访问速度。同时，需要考虑缓存一致性问题，当数据发生变化时及时更新缓存。