面试题：Redis分布式锁唯一标识高并发存储与查询优化策略

可能遇到的问题

锁竞争激烈：高并发场景下，大量请求同时竞争分布式锁，可能导致频繁的锁获取失败，增加系统开销。
锁超时问题：若设置的锁超时时间过短，业务未执行完锁就过期，可能导致其他线程获取锁，出现数据一致性问题；若设置过长，在业务异常时会造成锁长时间占用，影响系统并发性能。
单点故障：如果 Redis 实例出现故障，可能导致分布式锁无法正常工作，影响整个系统的稳定性。
网络延迟：网络延迟可能导致锁操作的响应时间变长，甚至出现锁误判（如客户端 A 认为锁已获取成功，但实际因为网络延迟，锁还未真正在 Redis 中设置成功，此时客户端 B 也可能获取到锁）。

查询优化策略

使用 Redisson 实现分布式锁：Redisson 是一个在 Redis 的基础上实现的 Java 驻内存数据网格（In-Memory Data Grid），它提供了功能完备的分布式锁实现。它内部采用了 Lua 脚本来保证操作的原子性，能够有效避免由于网络延迟等问题导致的锁不一致情况。同时，Redisson 支持多种锁模式，如公平锁、联锁、红锁等，可以根据不同业务场景选择合适的锁模式。

Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
RLock lock = redisson.getLock("myLock");
try {
    lock.lock();
    // 执行业务逻辑
} finally {
    lock.unlock();
}

锁续约机制：为了避免锁超时导致的数据一致性问题，可以采用锁续约机制。例如，在获取锁成功后，开启一个后台线程，定期检查业务是否执行完成，如果未完成则延长锁的过期时间。Redisson 内部已经实现了这种锁自动续约机制，在获取锁成功后，会启动一个 watchdog 线程，每隔一段时间（默认 10 秒）对锁进行续约，确保业务执行过程中锁不会过期。
Redis 集群部署：为了解决单点故障问题，可以采用 Redis 集群部署方式。通过将数据分布在多个 Redis 节点上，提高系统的可用性和容错性。在使用分布式锁时，可以采用红锁算法（Redlock Algorithm），该算法通过向多个 Redis 节点获取锁，当大多数节点获取锁成功时，才认为获取锁成功。这样即使部分节点出现故障，也不影响锁的正常使用。

Config config1 = new Config();
config1.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
Config config2 = new Config();
config2.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6380");
Config config3 = new Config();
config3.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6381");

RedissonClient redisson1 = Redisson.create(config1);
RedissonClient redisson2 = Redisson.create(config2);
RedissonClient redisson3 = Redisson.create(config3);

RedissonRedLock lock = new RedissonRedLock(
    redisson1.getLock("myLock"),
    redisson2.getLock("myLock"),
    redisson3.getLock("myLock")
);
try {
    lock.lock();
    // 执行业务逻辑
} finally {
    lock.unlock();
}

缓存穿透优化：在查询分布式锁唯一标识时，可能会出现缓存穿透问题，即查询一个不存在的数据，每次都穿透到数据库。可以采用布隆过滤器（Bloom Filter）来解决这个问题。在写入分布式锁时，将锁的唯一标识加入布隆过滤器；在查询时，先通过布隆过滤器判断标识是否存在，如果不存在则直接返回，避免查询 Redis 和数据库，提高查询效率。

import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;

// 创建布隆过滤器
BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.forName("UTF-8")), 10000, 0.01);

// 写入锁标识时加入布隆过滤器
String lockKey = "myLock:123";
bloomFilter.put(lockKey);

// 查询时先判断布隆过滤器
if (bloomFilter.mightContain(lockKey)) {
    // 查询 Redis 获取锁状态
} else {
    // 直接返回，不存在该锁标识
}

读写分离与异步更新：对于分布式锁的查询操作，可以采用读写分离的策略，将读操作分散到多个从节点上，减轻主节点的压力。同时，对于锁状态的更新操作，可以采用异步方式，将更新操作放入队列中，由后台线程异步处理，提高系统的并发性能。在保证数据最终一致性的前提下，满足高并发下的高效查询需求。例如，使用 Kafka 等消息队列来异步处理锁状态的更新。

// 生产者发送锁更新消息到 Kafka
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
String lockUpdateMessage = "lock:update:123";
producer.send(new ProducerRecord<>("lock-update-topic", lockUpdateMessage));

// 消费者从 Kafka 消费消息并异步更新 Redis 锁状态
Consumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Collections.singletonList("lock-update-topic"));
while (true) {
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
        String message = record.value();
        // 解析消息并更新 Redis 锁状态
    }
}

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