面试题：MySQL 分布式环境下锁冲突解决及一致性保证

Question

在 MySQL 参与的分布式系统中，不同节点间可能产生锁冲突，同时要保证数据一致性。请深入阐述你会采用何种分布式锁算法（如基于 ZooKeeper、etcd 等）来解决锁冲突，以及如何结合 MySQL 的特性，确保在解决锁冲突的同时，维持分布式环境下的数据强一致性或最终一致性，说明具体的实现思路和关键步骤。

Answer 1

基于 ZooKeeper 的分布式锁方案

1. ZooKeeper 分布式锁原理：
   • ZooKeeper 是一个高可用的分布式协调服务，它维护一个类似文件系统的树形结构数据模型。在实现分布式锁时，利用其顺序节点和临时节点的特性。
   • 当一个客户端尝试获取锁时，它会在 ZooKeeper 中创建一个临时顺序节点（例如 /lock/node - seq）。
   • 所有尝试获取锁的客户端创建的节点会根据创建顺序有一个编号。客户端获取锁时，会查看所有子节点，判断自己创建的节点序号是否最小。如果是最小，则获取到锁；否则，对前一个序号的节点设置 Watcher，等待其删除事件，当接收到删除事件后，再次判断自己的节点是否为最小，以此来获取锁。
2. 结合 MySQL 维持数据一致性的实现思路：
   • 数据强一致性：
     • 关键步骤：
       • 当获取到 ZooKeeper 分布式锁后，进行 MySQL 数据操作。例如在一个分布式事务场景下，对涉及的 MySQL 数据进行加锁操作（如 SELECT... FOR UPDATE）。这样在获取 ZooKeeper 锁的前提下，MySQL 数据操作也被锁住，保证同一时间只有一个客户端能操作相关数据。
       • 在操作完成后，先提交 MySQL 事务，确保数据持久化。然后释放 ZooKeeper 锁，这样能保证在整个分布式环境下数据的强一致性。如果在提交 MySQL 事务前释放 ZooKeeper 锁，可能会导致其他客户端获取锁后操作脏数据。
   • 数据最终一致性：
     • 关键步骤：
       • 同样先获取 ZooKeeper 分布式锁，进行 MySQL 数据操作。在操作完成后，不立即提交事务，而是记录操作日志到 MySQL 中（可以使用专门的日志表）。
       • 释放 ZooKeeper 锁，然后通过异步任务或者其他机制来异步提交 MySQL 事务。在异步提交过程中，如果出现失败，可以根据日志进行重试。这样虽然不能保证实时的强一致性，但最终数据会达到一致状态。

基于 etcd 的分布式锁方案

1. etcd 分布式锁原理：
   • etcd 是一个分布式键值存储系统，它基于 Raft 一致性算法。在实现分布式锁时，客户端通过 etcd 的事务（Txn）操作来创建锁键值对。
   • 客户端尝试创建一个特定的键（例如 /lock），如果创建成功，则获取到锁；如果创建失败（键已存在），则获取锁失败。为了避免某个客户端长时间持有锁导致其他客户端饥饿，etcd 锁通常会设置租约（Lease），租约到期后，锁键值对会自动删除，其他客户端就有机会获取锁。
2. 结合 MySQL 维持数据一致性的实现思路：
   • 数据强一致性：
     • 关键步骤：
       • 获取 etcd 分布式锁成功后，对 MySQL 数据进行操作。和 ZooKeeper 方案类似，对相关 MySQL 数据使用 SELECT... FOR UPDATE 语句加锁。
       • 完成操作后，先提交 MySQL 事务，确保数据持久化，然后通过 etcd 释放锁，即删除锁对应的键值对。这样能保证在分布式环境下数据的强一致性。
   • 数据最终一致性：
     • 关键步骤：
       • 获取 etcd 分布式锁，进行 MySQL 数据操作并记录操作日志到 MySQL 日志表。
       • 释放 etcd 锁，通过异步任务来提交 MySQL 事务。如果异步提交失败，可以根据日志重试，从而达到最终一致性。在这个过程中，由于锁已经释放，其他客户端可能会读取到未提交的数据，但随着异步任务成功提交事务，最终数据会达到一致。