锁的粒度优化
- 减小锁粒度：
- 避免对整个业务对象加锁，而是根据业务逻辑细分锁的范围。例如，在电商库存扣减场景中，如果是按商品ID管理库存，不应使用一个全局锁控制所有商品库存，而是为每个商品ID设置独立的锁。这样在高并发时，不同商品的库存操作可以并行进行，减少锁竞争。
- 可以采用分段锁的思想，将大的数据集合按一定规则分成多个部分，每个部分对应一个锁。比如，对于海量用户数据的操作，可以按用户ID的哈希值对锁进行分段，不同段的数据操作可同时进行。
- 增加锁粒度（特殊场景）：
- 在某些情况下，适当增加锁粒度也能提高性能。当多个操作紧密相关且执行时间较短时，对这些操作使用一个大粒度锁比使用多个小粒度锁更合适，因为减少了锁获取和释放的开销。例如，在一个需要先读取数据、然后根据数据进行少量计算并更新的操作中，使用一个锁可以避免多次获取和释放锁。
过期时间设置优化
- 合理设置过期时间：
- 根据业务操作的最长执行时间来设置锁的过期时间。例如，一个订单处理操作，经过压测得知99%的情况下能在10秒内完成，那么可以将锁的过期时间设置为15秒左右，既保证操作有足够时间完成，又避免锁长时间占用。
- 对于一些可能执行时间较长且不确定的任务，可以采用动态调整过期时间的策略。在任务执行过程中，定期检查剩余过期时间，如果发现剩余时间不足以完成任务，就通过Redis的
expire命令延长锁的过期时间。
- 使用看门狗机制：
- 在一些客户端库（如Redisson）中，提供了看门狗机制。当一个线程持有锁后，看门狗会在后台定期检查该线程是否还在持有锁，如果还在持有，就自动延长锁的过期时间。这样可以避免因业务逻辑复杂导致操作时间过长而锁提前过期的问题，保证操作的完整性。
锁的获取与释放流程优化
- 锁获取：
- 重试策略：在获取锁失败时，采用合理的重试策略。可以使用指数退避算法，即每次重试的时间间隔以指数形式增长，避免短时间内大量无效重试造成的网络拥塞。例如，第一次重试间隔100毫秒，第二次200毫秒，第三次400毫秒等。
- 异步获取锁：对于一些非关键路径的操作，可以采用异步方式获取锁。例如，使用消息队列将获取锁的请求发送到队列中，后台线程从队列中取出请求依次尝试获取锁，这样可以避免主线程阻塞，提高系统的响应速度。
- 锁释放：
- 确保原子性释放：使用Lua脚本来释放锁，保证释放锁操作的原子性。因为释放锁时需要先判断锁是否是当前线程持有，然后再删除锁，这两个操作如果不是原子的，可能会出现误删其他线程锁的情况。例如：
if redis.call("GET",KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("DEL",KEYS[1])
else
return 0
end
- 快速释放锁：在业务操作完成后，应尽快释放锁，避免锁长时间占用。如果业务逻辑中有嵌套调用等情况，要确保内层操作完成后及时返回，以便外层尽快释放锁。同时，可以在代码中设置锁释放的回调函数，在操作完成时自动触发锁释放操作。
