面试题：分布式系统下高并发场景中分布式锁与事务的协调机制

Question

假设在一个高并发的电商分布式系统中，存在库存扣减事务，同时需要分布式锁防止超卖。请详细描述如何设计一种机制，确保分布式锁与事务在高并发环境下高效且正确地协同工作，包括锁的获取、释放与事务的提交、回滚之间的逻辑关系。

Answer 1

1. 分布式锁的获取：
   • 选择合适的分布式锁实现：可以使用Redis、Zookeeper等实现分布式锁。以Redis为例，使用SETNX（SET if Not eXists）命令获取锁。例如，SETNX lock_key unique_value，其中unique_value是客户端生成的唯一标识，用于后续释放锁时验证。如果命令返回1，表示获取锁成功；返回0，表示锁已被其他客户端持有。
   • 设置锁的过期时间：为防止获取锁后服务异常导致锁无法释放，需设置锁的过期时间。在Redis中，可以使用EXPIRE命令或在SET命令时直接设置过期时间，如SET lock_key unique_value EX 30 NX，这里设置了30秒的过期时间。
2. 事务与分布式锁的结合：
   • 获取锁后开始事务：当客户端成功获取到分布式锁后，开始执行库存扣减事务。在分布式电商系统中，库存数据可能存储在数据库中，例如使用关系型数据库（如MySQL）。在Java中，可以使用Spring的事务管理机制，通过@Transactional注解开启事务。
   • 事务执行过程：在事务内执行库存扣减逻辑。例如，在SQL中可以使用UPDATE product_stock SET stock = stock - 1 WHERE product_id =? AND stock > 0，通过这种方式确保库存足够时才进行扣减。
3. 分布式锁的释放：
   • 事务提交后释放锁：当库存扣减事务成功提交后，客户端需要释放分布式锁。如果使用Redis实现的锁，通过验证unique_value确保是自己获取的锁后，使用DEL lock_key命令释放锁。例如，在Java中可以使用如下代码：

Jedis jedis = new Jedis("localhost");
if (jedis.get("lock_key").equals(unique_value)) {
    jedis.del("lock_key");
}

• 事务回滚时释放锁：如果库存扣减事务执行过程中出现异常导致回滚，同样需要释放分布式锁。在Spring的事务管理中，当事务回滚时，通过切面或手动编写逻辑，在回滚逻辑中加入释放锁的操作，确保锁不会一直被持有，影响其他客户端的操作。

4. 高并发环境下的优化：
   • 重试机制：如果获取锁失败，客户端可以设置重试策略。例如，采用指数退避算法，每次重试的时间间隔逐渐增大，避免短时间内大量请求集中重试导致的网络拥塞。
   • 锁的粒度优化：根据业务场景，合理控制锁的粒度。例如，如果商品库存是以仓库为单位管理，可以按仓库维度加锁，而不是对整个系统的库存加一把大锁，从而提高并发性能。