面试题：分布式系统下Zookeeper与Redis分布式锁的容错性对比及应用场景选择

Question

当分布式系统中的部分节点出现故障时，Zookeeper和Redis的分布式锁机制分别如何保证锁的可用性和一致性？在不同的业务场景下，应如何基于它们的容错特性来选择合适的分布式锁方案？

Answer 1

Zookeeper分布式锁在节点故障时保证可用性和一致性的方式

1. 可用性：
   • Zookeeper采用的是Paxos算法的变种ZAB协议（Zookeeper Atomic Broadcast）来保证集群的一致性和可用性。即使部分节点故障，只要集群中超过半数的节点（即Quorum机制）存活，Zookeeper集群就能正常工作。在分布式锁场景下，客户端可以继续与存活的节点进行交互获取或释放锁，不会因为部分节点故障而完全无法获取锁。
   • 例如，一个5节点的Zookeeper集群，允许2个节点故障，剩下3个节点仍能构成超过半数的Quorum，继续提供服务。
2. 一致性：
   • Zookeeper通过ZAB协议保证数据的一致性。写操作（如创建锁节点）会被广播到所有节点，只有当超过半数节点确认写入成功，该操作才被认为成功。对于分布式锁，这意味着所有节点对于锁的状态（锁是否被持有）有一致的认知。
   • 当一个节点发生故障恢复后，它会从其他节点同步数据，保证自身的数据状态与集群一致，从而确保锁的一致性。

Redis分布式锁在节点故障时保证可用性和一致性的方式

1. 可用性：
   • Redis单实例模式下，如果节点故障，整个锁服务不可用。但在Redis Cluster模式下，部分节点故障时，只要剩余节点能继续提供服务，客户端仍可尝试获取锁。不过，由于Redis Cluster的数据分布在不同节点，可能会出现部分锁数据不可用的情况。
   • 例如，在一个Redis Cluster集群中，某个负责存储锁数据的节点故障，那么依赖该节点的锁可能暂时无法获取，但其他节点上的锁仍可正常操作。
2. 一致性：
   • Redis在默认异步复制模式下，主节点将数据写入后就返回成功，此时从节点可能还未同步到数据。如果主节点在数据同步到从节点前发生故障，可能会导致锁的一致性问题，即新的主节点可能没有之前锁的状态信息。为解决这个问题，可以使用Redis的Redlock算法（基于多个独立Redis实例）。Redlock算法要求在大多数Redis实例（N个实例中至少N/2 + 1个）上成功获取锁，才认为获取锁成功，这样在部分节点故障时能保证锁的一致性。

基于容错特性在不同业务场景下选择分布式锁方案

1. 对一致性要求极高，对性能要求相对不苛刻的场景：
   • 例如银行转账等涉及资金的业务场景，数据一致性至关重要。此时应选择Zookeeper分布式锁。因为Zookeeper通过ZAB协议和Quorum机制能很好地保证锁的一致性，即使部分节点故障也能确保所有节点对锁状态的认知一致，避免出现重复操作或数据不一致的情况。
2. 对性能要求较高，对一致性要求相对宽松的场景：
   • 如电商抢购等业务场景，瞬间高并发，更注重系统的响应速度。可以选择Redis分布式锁。在单实例Redis的情况下，操作简单性能高，但要注意节点故障风险。在Redis Cluster模式或使用Redlock算法时，在一定程度上能兼顾性能和部分容错，即使部分节点故障仍能继续提供锁服务，虽然可能存在短暂的一致性问题，但对于抢购这类场景影响相对较小。