面试题：微服务架构Spring Cloud全局锁在复杂业务场景中的应用与优化

基于Spring Cloud实现全局锁

使用Redis实现全局锁
- 加锁逻辑：利用Redis的SETNX（SET if Not eXists）命令。在Spring Boot项目中，可以通过StringRedisTemplate来操作Redis。例如：

public boolean tryLock(String key, String value, long expireTime) {
    return stringRedisTemplate.execute((RedisCallback<Boolean>) connection -> {
        return connection.set(key.getBytes(StandardCharsets.UTF_8), value.getBytes(StandardCharsets.UTF_8),
                Expiration.milliseconds(expireTime), RedisStringCommands.SetOption.SET_IF_ABSENT);
    });
}

- **解锁逻辑**：确保解锁时只有锁的持有者才能解锁，防止误解锁。可以通过Lua脚本来实现原子性的解锁操作，保证解锁逻辑的原子性。

public void unlock(String key, String value) {
    String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
    stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Long.class),
            Collections.singletonList(key), value);
}

使用Zookeeper实现全局锁
- 加锁逻辑：在Zookeeper中创建临时顺序节点。例如，每个服务尝试在/lock节点下创建临时顺序节点，创建成功后获取/lock下所有子节点并排序，判断自己创建的节点是否是最小的，如果是则获取到锁。

public class ZkLock {
    private final ZooKeeper zk;
    private final String lockPath;
    private String myPath;
    private CountDownLatch latch;

    public ZkLock(ZooKeeper zk, String lockPath) {
        this.zk = zk;
        this.lockPath = lockPath;
    }

    public void lock() throws Exception {
        myPath = zk.create(lockPath + "/lock-", null, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
        List<String> children = zk.getChildren(lockPath, false);
        Collections.sort(children);
        if (myPath.equals(lockPath + "/" + children.get(0))) {
            return;
        } else {
            String previousPath = lockPath + "/" + children.get(children.indexOf(myPath.substring(myPath.lastIndexOf('/') + 1)) - 1);
            Stat stat = zk.exists(previousPath, event -> {
                if (event.getType() == Watcher.Event.EventType.NodeDeleted) {
                    latch.countDown();
                }
            });
            if (stat != null) {
                latch = new CountDownLatch(1);
                latch.await();
            }
        }
    }

    public void unlock() throws Exception {
        zk.delete(myPath, -1);
    }
}

- **解锁逻辑**：直接删除自己创建的临时顺序节点即可。

全局锁机制优化

性能优化
- 减少锁的粒度：分析业务场景，将大的锁操作拆分为多个小的锁操作，尽量缩小锁的范围，减少锁竞争。
- 使用读写锁：对于读多写少的场景，采用读写锁机制，允许多个读操作同时进行，提高并发性能。例如，在Redis中可以使用Lua脚本实现读写锁逻辑。
可用性优化
- 多副本和故障转移：对于Redis，可以采用主从复制和哨兵模式或者Redis Cluster，保证在主节点故障时能够自动进行故障转移，提高可用性。对于Zookeeper，本身就是一个高可用的集群，只要有半数以上节点存活就能正常工作。
- 锁的自动续约：在持有锁期间，为防止业务执行时间过长导致锁过期，可以实现锁的自动续约机制。例如，在Redis中，通过定时任务在锁过期前重新设置过期时间。
一致性优化
- 数据同步：在分布式环境中，确保不同节点上的数据一致性。对于Redis，在使用主从复制时，要注意数据同步的延迟问题。可以采用同步复制的方式，但可能会影响性能。对于Zookeeper，通过ZAB协议保证数据一致性。
- 事务支持：在使用全局锁进行分布式事务时，结合分布式事务框架（如Seata），保证在锁的控制下事务的一致性。

可能遇到的挑战及解决方案

死锁问题
- 挑战：在复杂的微服务环境中，多个服务可能相互等待对方释放锁，从而导致死锁。
- 解决方案：采用资源分配图算法（如银行家算法）来检测和预防死锁。在加锁前检查是否会形成死锁环，如果会则拒绝加锁。同时，设置合理的锁超时时间，当超过一定时间未获取到锁则放弃操作并释放已获得的锁。
网络分区问题
- 挑战：网络分区可能导致部分节点无法与其他节点通信，从而影响全局锁的正常使用。
- 解决方案：对于Redis，在网络分区后，可能会出现脑裂问题（多个主节点）。可以通过配置合适的参数，如min - slaves - to - write和min - slaves - max - lag，防止在网络分区后产生的数据不一致。对于Zookeeper，由于其通过ZAB协议保证一致性，在网络分区后，只要有半数以上节点在一个分区，就能继续提供服务，并且在网络恢复后能够自动同步数据。
锁的性能瓶颈
- 挑战：在高并发场景下，全局锁可能成为性能瓶颈，导致系统吞吐量下降。
- 解决方案：如前文所述，通过减少锁的粒度、使用读写锁以及优化锁的实现逻辑等方式来提高性能。同时，可以考虑采用分布式缓存（如Caffeine）在本地缓存部分数据，减少对全局锁的依赖，提高响应速度。

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面试题：微服务架构Spring Cloud全局锁在复杂业务场景中的应用与优化

知识考点

面试题答案

基于Spring Cloud实现全局锁

全局锁机制优化

可能遇到的挑战及解决方案