面试题答案
一键面试可能出现的交互问题
- 数据一致性问题
- 消息队列与锁的交互：在高并发场景下，若生产者获取锁成功后向消息队列发送消息，但在消息发送过程中出现网络波动等异常，生产者可能重试获取锁并再次发送消息。这可能导致消息队列中出现重复消息，进而使消费者端处理重复数据，破坏数据一致性。例如，在电商订单系统中，重复的订单创建消息可能导致同一商品库存多次扣减。
- 分布式缓存与锁的交互：当应用获取锁更新分布式缓存数据后，若由于重试机制再次获取锁并更新缓存，可能出现更新覆盖问题。比如，在商品价格缓存场景下，一个更新价格的操作重试多次，可能导致中间更新的数据被覆盖，使得最终价格并非预期的连续更新结果，影响数据一致性。
- 资源竞争问题
- 锁资源竞争：多个分布式系统组件都依赖Redis分布式锁，高并发时锁的竞争会异常激烈。重试机制可能使获取锁失败的组件频繁重试，进一步加剧锁资源的竞争，降低系统整体性能。例如，多个微服务同时需要获取锁来执行关键业务逻辑，频繁重试获取锁会造成大量无效的请求，占用网络和Redis服务器资源。
- 其他资源竞争：除了锁资源，与重试相关的其他资源也可能产生竞争。如消息队列的连接资源，重试发送消息时可能导致连接资源被大量占用，影响其他组件正常使用消息队列。同样，分布式缓存的连接资源在重试更新操作时也可能出现竞争，导致缓存操作延迟甚至失败。
解决方案
- 数据一致性解决方案
- 消息队列方面：
- 使用消息幂等性处理：在消息生产者端为每个消息生成唯一标识（如UUID），消费者端在处理消息前先检查该标识，若已处理过则跳过，避免重复处理。例如，在订单创建消息中添加唯一订单号，消费者根据订单号判断是否重复处理。
- 采用事务消息机制：对于支持事务消息的消息队列（如RocketMQ），生产者先发送半消息，获取锁成功后再提交消息，确保消息发送与锁操作的原子性。若获取锁失败或消息发送异常，可回滚半消息，避免重复消息。
- 分布式缓存方面：
- 版本控制：在缓存数据中添加版本号字段，每次更新数据时版本号递增。当重试更新时，先获取当前版本号并与预期版本号比较，若不一致则说明数据已被其他操作更新，需重新获取最新数据再进行更新，保证数据的一致性。
- 乐观锁机制：在更新缓存数据时，使用乐观锁策略。如在Redis中通过WATCH命令监视数据，若在获取锁到更新数据期间数据未被其他操作修改，则执行更新，否则重试整个操作流程，确保数据更新的准确性。
- 消息队列方面：
- 资源竞争解决方案
- 锁资源竞争处理：
- 优化锁的设计：采用细粒度锁，将大的业务操作拆分为多个小的操作，每个小操作使用不同的锁，减少锁的粒度，降低锁竞争的可能性。例如，在电商系统中，商品库存更新和订单状态更新可使用不同的锁。
- 设置合理的重试策略：避免无限制重试，设置重试次数和重试间隔。如初始重试间隔为100ms，每次重试间隔翻倍，最大重试次数为5次，减少无效重试对锁资源的消耗。同时，结合退避算法，降低重试频率，提高获取锁的成功率。
- 其他资源竞争处理：
- 资源池化管理：对于消息队列和分布式缓存的连接资源，采用资源池化技术。如使用连接池管理消息队列的连接，在重试时从连接池中获取连接，避免重复创建连接导致资源耗尽。同时，对连接池中的连接进行合理的分配和监控，确保各组件都能正常获取资源。
- 限流与优先级设置：对重试操作进行限流，限制单位时间内重试的次数，防止大量重试请求占用过多资源。同时，根据业务的重要性为不同组件的重试请求设置优先级，优先处理关键业务的重试操作，保障系统核心功能的正常运行。
- 锁资源竞争处理：